프로젝트 관리자가 AI 프로젝트를 시작하기 전에 알아야 할 10가지 사항

AI와 머신러닝 기술은 조직의 비즈니스 프로세스와 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 산업 전반에 걸쳐 기업들은 데이터 기반 결과, 자동화된 프로세스, 빠른 구현과 같은 AI 기술의 이점을 실현하고 있습니다.
최근 테크리퍼블릭 설문조사에 따르면 현재 90%의 조직이 AI 프로젝트를 진행하고 있는 것으로 나타났습니다. 하지만 AI 프로젝트 3개 중 1개만이 성공을 거두고 있는 것으로 나타났습니다. AI 프로젝트의 이점을 최대한 활용하려면 프로젝트 관리자는 AI 프로젝트를 실행하기 전에 전략을 계획해야 합니다.
다음 AI 프로젝트를 시작하기 전에 프로젝트 관리자가 고려해야 할 10가지 사항을 소개합니다.

모든 AI 프로젝트에서 고려해야 할 10가지 사항

1. 고품질 데이터를 확보합니다.

고품질 데이터는 AI 프로젝트의 성공적인 구현을 위한 가장 중요한 리소스입니다. 데이터는 비즈니스 사례에 효과적인 AI 모델을 만드는 데 필수적인 요소입니다.

AI 프로젝트 계획에서 양질의 데이터를 확보할 수 있도록 충분한 시간과 리소스를 확보해야 합니다.

2. 프로젝트 요구 사항에 AI가 실현 가능한지 확인합니다.

다음 프로젝트를 위해 AI 기술을 선택하기 전에 AI가 비즈니스 문제에 대한 그럴듯한 해결책인지 확인해야 합니다. 자격을 갖춘 AI 컨설팅 파트너의 도움을 받으면 AI 프로젝트가 특정 비즈니스 과제에 대한 실현 가능한 솔루션인지 판단할 수 있습니다.

3. AI 프로젝트의 결과물을 정량화합니다.

성공적인 AI 프로젝트의 예상 결과는 무엇일까요? 기대치를 명확하게 정의하지 않으면 프로젝트 관리자가 AI 프로젝트의 성과를 정량화하기 어렵습니다.

이러한 상황에 대처하려면 항상 AI 구현의 첫 번째 버전을 기본 사례로 삼아 솔루션의 품질이 초기 문제를 해결하기에 충분한지 판단하세요. 초기 정확도가 인간 평균보다 훨씬 낮다면 데이터의 양이나 품질에 문제가 있거나 분류 체계에 사용하는 방법론을 데이터로 표현할 수 있는 것에 맞게 조정해야 한다는 뜻입니다.

기본 사례를 설정하고 초기 정확도 수치에 따라 어떤 솔루션이 실행 가능한지 파악한 후에는 이후 버전과 반복을 통해 비즈니스 가치와 ROI를 개선하세요.

4. 해결해야 할 문제 정의

많은 프로젝트 관리자와 기업이 해결하고자 하는 비즈니스 문제나 목표에 대한 명확한 이해 없이 AI 프로젝트를 실행합니다. AI 기술에 대한 전반적인 '과대 광고'로 인해 모든 유형의 문제를 해결할 수 있는 것처럼 보입니다. 실제로는 그렇게 작동하지 않습니다.

비즈니스 문제를 정의하고, AI 기반 솔루션으로 해결하기에는 너무 복잡한 문제인지 파악하세요.

5. 모든 프로젝트 이해관계자가 AI에 대해 동일한 이해도를 갖도록 합니다.

프로젝트 관리자, 팀장, 개발자 등 이해관계자들은 이전 경험과 학습에 따라 AI 기술에 대한 이해도가 다릅니다.

AI 솔루션은 일반적으로 학습에 사용할 수 있는 데이터와 보유한 데이터로 솔루션을 작동시킬 수 있는 전문 지식에 의해 제한됩니다. 최신 연구를 재현할 수 있는 코드나 사용 가능한 데이터가 없는 경우가 많습니다. 따라서 AI는 한 번 구입하고 잊어버리는 솔루션이 아니라 하나의 프로세스이며 지속적인 입력이 필요하므로 이해관계자는 다른 소프트웨어 솔루션에 대한 기대치를 재설정해야 합니다.

AI 프로젝트를 구현하기 전에 AI 솔루션 구현에 대한 일관된 접근 방식을 개발하세요.

6. AI 프로젝트의 범위 정의

수많은 이점에도 불구하고 AI 프로젝트는 다른 IT 및 개발 프로젝트와 마찬가지로 일반적으로 프로젝트 마감일과 예산이 정해져 있습니다. 할당된 리소스에 따라 AI 프로젝트의 전체 범위 또는 달성하고자 하는 목표를 정의하세요. 프로젝트에 필요한 데이터를 수집하고 정리하는 일정을 계획하고 프로젝트를 지연시킬 수 있는 데이터 요구 사항과 그러한 데이터를 제공할 책임이 있는 사람을 파악하세요.

프로젝트의 비용, 사용 가능한 리소스, 투자 수익률에 따라 프로젝트의 범위를 평가하세요.

7. 올바른 데이터 선택

올바른 AI 알고리즘을 선택하기 전에 프로젝트 팀은 당면한 과제에 맞게 학습 데이터를 선택, 정리, 필터링해야 합니다. 프로젝트 엔지니어는 모델 학습에 적합한 데이터 세트를 준비하고 수집함으로써 향후 AI 개발 및 실험을 가속화할 수 있습니다. 적절한 훈련을 위해 프로젝트 관리팀은 데이터와 결과에서 무엇이 중요한지 이해하기 위해 데이터 과학에 능숙한 숙련된 전문가와 Python과 같은 프로그래밍 언어가 필요하지만, Java 사용법을 이해하면 개별 컴퓨터에서 실행할 수 있는 일부 클라이언트 측 애플리케이션을 구축하는 데 도움이 됩니다.

8. 올바른 AI 알고리즘 선택

지도 학습이든 비지도 학습이든 프로젝트 관리자는 프로젝트에 적합한 AI 알고리즘을 선택해야 합니다. 중요한 고려 사항은 프로젝트 요구 사항에 따라 분류 작업, 엔티티 인식, 추천, 생성 텍스트, 생성 시각 콘텐츠, 클러스터링, 이상 감지, 랜덤 포레스트 등 각 작업마다 선택할 수 있는 AI 알고리즘의 유형이 다르다는 것입니다.

9. 데이터 보안 보장

다른 소프트웨어 솔루션과 마찬가지로 AI 기반 솔루션도 모든 보안 관련 요구 사항을 충족해야 합니다. 프로젝트 관리자는 잠재적인 공격자로부터 모든 AI 시스템을 보호하기 위해 적절한 조치를 취해야 합니다. 또한 AI 개발 프로젝트를 진행할 때는 데이터 보안 규정을 준수해야 합니다.

10. AI 솔루션 사용자 지정

작업하는 데이터와 비즈니스 및 업계에 고유한 솔루션에는 틈새 데이터 또는 회사 맞춤형 데이터가 필요하기 때문에 AI 기반 소프트웨어는 '만능'인 솔루션이 없습니다. 솔루션은 고유한 비즈니스 요구사항에 따라 맞춤화되어야 합니다. 조직에서 기술 파트너와 협력하는 경우, 해당 파트너가 맞춤형 AI 솔루션을 제공할 수 있는지, 그리고 해당 모델을 귀사의 데이터에 맞게 조정할 수 있는지 확인하세요.

사용자 지정 외에도 조직에서 사용하는 타사 시스템과 쉽게 통합할 수 있도록 AI 제품을 구축하세요.

결론

다른 기술과 마찬가지로 AI는 그 자체로 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 '은총'이 아니며, 프로젝트 관리자는 데이터가 보여주는 기본 사례 솔루션에서 시작하여 다른 IT 프로젝트와는 다른 방식으로 AI에 접근해야 합니다. 무엇보다도 프로젝트 관리팀은 AI 기술을 사용하여 해결하고자 하는 비즈니스 문제를 명확하게 정의해야 합니다.