AI 제품 및 프로젝트 – 다른 제품과 어떻게 다른가요? | 비즈니스에서의 AI #49

AI 제품 관리 소개

AI 제품은 기존 기술 솔루션과 달리 지속적인 개발과 맞춤화가 필요합니다.

• AI, 인공 지능 – 이미지 인식, 서면 및 음성 언어 이해, 사용 가능한 데이터를 기반으로 한 의사 결정 등 인간의 이성과 창의성의 작동을 모방하는 작업을 수행하는 기계의 능력에 대한 일반적인 이름입니다.
• ML, 기계 학습 – 기계가 데이터로부터 학습하고 작업을 더 잘 수행하는 방법을 경험하는 프로세스를 다루는 AI의 하위 분야입니다. 머신러닝(ML) 기반 제품의 특별함은 사전에 프로그래밍되지 않고 학습 및 적응 기능을 갖추고 있다는 점에서 비롯됩니다. 헬스케어 등 산업에서는 AI가 더욱 정확한 진단에 기여하고, 금융에서는 더욱 정교한 위험 분석이 가능해지며,
• GenAI, GenAI – 사용자의 발명이나 사용자가 지정한 목적과 키워드, 쿼리 등의 입력 데이터를 기반으로 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 모델, 음악 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 시스템을 포함하는 ML의 새로운 분야 , 프롬프트, 스케치 또는 사진.

AI 제품 기획 – 아이디어부터 구현까지

AI 제품을 계획하려면 처음부터 다음과 같은 핵심 질문을 해야 합니다. 이 제품에 AI 기능을 추가하면 이점이 있을까요?

AI 제품을 구현하는 것은 위험하고 비용이 많이 들기 때문에, AI 구현으로 해결해야 할 문제를 정의하는 것부터 시작하여 최적으로 해결하려고 노력하는 것이 좋습니다. 아마도 ChatGPT 또는 Google Bard를 사용한 브레인스토밍을 사용하면 AI를 기반으로 할 필요는 없지만 최적의 제품 개발 경로에 대해 놀랍게도 조언할 수 있습니다.

그러나 회사의 제품에 인공 지능을 추가하기로 결정했다면 AI 프로젝트 수명 주기의 세부 사항을 고려해야 합니다. 결국 Gartner 데이터에 따르면 AI 프로젝트의 54%만이 파일럿 단계에서 생산 단계까지 진행되는 것으로 나타났습니다.

이는 오늘날 사용 가능한 AI 도구로 만들 수 있는 매우 유망한 프로토타입 때문인 경우가 많습니다. 반면, 이해관계자가 요구하는 '생산 품질'과 결과의 반복성 및 관련성을 달성하는 것은 매우 어렵습니다.

그러나 AI 제품 수명주기는 개념 단계를 다소 덜 빈번하게 넘어간다는 점에서 다른 제품 수명주기와 다릅니다. 기존 제품의 라이프사이클이 판매 정점에 도달하면 관심도가 점차 감소하는 경향이 있는 반면, AI 제품은 이른바 '플라이휠 효과'를 경험합니다. 이는 머신러닝 기반의 제품이 사용되면서 사용자로부터 새로운 데이터가 수집되면서 성능이 향상되는 현상이다. 제품이 좋을수록 더 많은 사용자가 선택하게 되고, 이는 결국 알고리즘 개선을 위한 더 많은 데이터를 생성합니다. 이 효과는 AI 기반 솔루션의 지속적인 개선과 확장을 가능하게 하는 피드백 루프를 생성합니다.

출처: DALL-E 3, 프롬프트: Marta M. Kania(https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

이를 통해 수명주기가 갱신되는 제품이 됩니다. 즉, AI의 플라이휠 효과는 지속적인 개선이 제품 성능의 점진적인 개선으로 이어진다는 것을 의미합니다. 예를 들어:

• AI 모델의 반복 훈련 – 예를 들어 판매 예측 모델은 최적의 정확도를 달성하기 위해 반복 훈련이 필요할 수 있지만 시간이 지남에 따라 점점 더 완벽해집니다.
• 데이터 백로그 관리 – 콘텐츠 개인화 애플리케이션의 경우 사용자 데이터를 수집하고 분석하는 것이 우선순위일 수 있으며, 이는 점차 더 관련성이 높은 결과로 이어질 것입니다.

요약하자면, AI 프로젝트 관리에는 지속적인 개선을 위한 유연성과 준비성이 필요합니다. 따라서 AI 프로젝트 관리자는 변화하는 요구 사항을 충족하고 지속적으로 전략을 조정할 준비가 되어 있어야 합니다.

AI 제품 개발에서 데이터와 데이터의 역할 이해

AI 제품 개발에서 데이터의 역할은 매우 중요합니다. McKinsey는 생성 AI 모델이 연간 최대 4조 4천억 달러의 경제적 이익을 창출할 수 있다고 추정합니다. 그러나 그 파이 한 조각을 얻으려면 고품질 데이터 관리가 필요합니다.

예를 들어, 전자상거래 상품 추천 시스템이 제대로 작동하려면 고객 행동 데이터의 품질이 중요합니다. 적절한 양의 데이터가 필요할 뿐만 아니라 적절한 분할 및 업데이트, 그리고 가장 중요한 것은 수집된 정보에서 능숙하게 결론을 도출하는 것입니다.

데이터 기반 AI 제품을 만들 때 데이터의 공정성을 유지하는 것도 똑같이 중요합니다. 예를 들어 채용이나 보험에 사용되는 AI 알고리즘의 데이터에는 차별로 이어질 수 있는 성별이나 위치에 따른 암묵적인 편견이 포함되어서는 안 됩니다.

적절한 데이터 관리에는 기술적 전문성뿐만 아니라 AI 제품의 성능에 미치는 영향에 대한 인식도 필요하다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

AI 기반 제품을 관리할 때 가장 흔히 발생하는 문제

AI 제품 관리에는 특정 기술과 윤리적 인식이 필요한 과제가 포함됩니다. 가장 중요한 문제 중 언급할 가치가 있는 것은 다음과 같습니다.

• AI 기술 개발 – 예를 들어 AI 산업의 제품 관리자는 기술팀과 효과적으로 협력하기 위해 머신러닝의 기본을 이해해야 합니다.
• 법적 요구 사항에 대한 최신 방향 – AI 제품에 대한 규정이 이제 막 등장하고 있으므로 AI 제품 사용에 대한 회사의 정책 및 규정을 지속적으로 조정하는 데 방향을 잡아야 합니다.
• AI를 기존 시스템에 통합 – 고급 인공 지능을 기존 IT 시스템에 통합하면 기술적, 조직적 과제가 발생할 수 있습니다.
• AI 솔루션 확장 – 기술 스타트업의 경우 AI 프로토타입을 본격적인 제품으로 개발하려면 리소스, 시간 및 전문 지식이 필요하며, 이는 상대적으로 공급이 적고 전문가에 대한 수요가 높기 때문에 문제가 될 수도 있습니다.
• 사용자 참여 유지 – AI를 사용하여 콘텐츠를 개인화하는 앱의 경우 사용자의 변화하는 선호도에 지속적으로 적응하는 것이 사용자 참여를 유지하는 데 핵심입니다.
• 윤리적 딜레마를 해결하는 것 – 예를 들어 건강 모니터링을 위한 AI 애플리케이션에서는 사용자 데이터의 개인 정보 보호 및 보안이 우선 순위입니다.

AI 제품 – 요약

요약하자면, AI 프로젝트와 제품을 관리하려면 기술이 가져오는 고유한 과제와 기회에 대한 이해가 필요합니다. 데이터의 역할을 이해하고, 팀과 프로젝트를 관리할 수 있을 뿐만 아니라 AI의 윤리적 측면을 인식하는 것이 필수적입니다. AI 제품은 비즈니스의 새로운 지평을 열고 있지만 올바른 접근 방식과 기술이 필요합니다.

스타트업의 경우 AI 제품이 해결해야 할 문제를 명확하게 정의하고 AI에 대한 올바른 지식과 경험을 갖춘 팀을 구성하는 데 집중하는 것이 중요합니다. 사용자의 기대와 규정을 준수하는 윤리적이고 투명한 AI 시스템을 구축하는 데 집중하는 것도 가치가 있습니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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