저자: Boxu Li 

소개

AI 세계에서 흔히 들을 수 있는 말이 있습니다: "개념 증명은 쉽지만, 실제 적용은 어렵다." 많은 조직이 유망한 AI 프로토타입을 구축하거나 독립된 환경에서 파일럿 프로젝트를 실행했지만, 실제 비즈니스에 영향을 주기 전에 멈춰버리는 경우가 많습니다. 통계는 놀랍습니다: 가트너에 따르면, 평균적으로 AI 프로젝트의 48%만이 프로토타입에서 실제로 적용되고 있으며, 그 과정에는 약 8개월이 걸립니다. 게다가, 2025년까지 모든 생성 AI 프로젝트의 최소 30%가 개념 증명 단계에서 포기될 것이라고 예측하고 있습니다. 그 이유는 데이터 품질 저하, 위험 통제 부족, 비용 증가, 불분명한 가치 등입니다. 이러한 수치는 AI 이니셔티브의 대다수가 규모를 확장하지 못한다는 다른 연구 결과와 일치합니다. 요컨대, AI에는 "마지막 마일" 문제가 있습니다: 실험실에서 성공적인 데모와 일상적인 운영에 통합된 신뢰할 수 있는 시스템 간의 격차를 좁히는 것입니다.

AI를 확장하는 것이 왜 그렇게 어려울까요? 첫째로, 통제된 파일럿에서 프로덕션 환경으로 이동하면 많은 복잡성이 생깁니다. 파일럿에서는 데이터 과학 팀이 정적 데이터셋에서 모델을 실행하여 예측하거나 분류할 수 있음을 보여줄 수 있습니다. 그러나 프로덕션에서는 그 모델이 파일럿에서 존재하지 않았던 훨씬 더 많은 데이터 양, 실시간 데이터 스트림 또는 새로운 데이터 분포를 처리해야 할 수 있습니다. 운영적 맥락도 다릅니다 – 모델의 출력은 비즈니스 프로세스와 IT 시스템에 통합되고, 데이터 과학자가 아닌 사람들이 이해하고 사용할 수 있어야 합니다. 또한, 신뢰할 수 있어야 하며, 종종 엄격한 지연 시간 요구 사항 아래 또는 비용 효율적인 인프라에서 실행되어야 합니다. 이러한 요구 사항은 많은 조직이 아직 해결 중인 강력한 엔지니어링(흔히 MLOps – 머신러닝 운영이라고 불리는)을 필요로 합니다. 높은 AI 실패율을 보이는 회사들은 종종 이러한 파이프라인의 부족을 지적합니다. 한 설문 조사에 따르면, 모델 관리를 위한 성숙한 MLOps 실무나 도구를 갖춘 회사는 약 4분의 1에 불과했으며, 이러한 도구가 없는 회사들은 수작업으로 관리되는 파일럿 시스템을 넘어서는 데 어려움을 겪었습니다.

또 다른 과제는 거버넌스와 리스크입니다. 파일럿 단계에서는 모델이 가끔 실수를 하거나 결과를 수동으로 이중 확인하는 것이 허용될 수 있습니다. 하지만 실제 환경, 특히 민감한 분야에서는 AI 결정이 실제로 영향을 미칠 수 있습니다. 생산 환경에서는 AI 시스템이 규제 및 윤리적 기준을 충족해야 하며, 오류에 대한 안전 장치를 갖추고 있어야 합니다. 많은 AI 프로젝트가 이 단계에서 멈춰 있습니다. 모델은 작동하지만, 조직은 준수, 공정성, 투명성 등에 대한 보장이 없이는 널리 배포하는 데 불편함을 느낍니다. 이것이 조직의 거의 절반이 "부적절한 리스크 통제"를 AI 솔루션 확장의 주요 장애물로 식별한 이유 중 하나입니다. 그들은 생산에서의 실수가 비용이 많이 들거나 해로울 수 있음을 알고 있기 때문에 이러한 우려가 해결되지 않는 한 파일럿이 지속적으로 "실험적" 상태에 머물러 있습니다.

이러한 장애물에도 불구하고, 파일럿에서 생산으로의 도약을 성공적으로 이룬 조직이 점점 늘어나고 있습니다. 그들의 경험은 AI를 효과적으로 확장하기 위한 전략의 플레이북을 제공합니다:

첫날부터 생산을 염두에 두고 설계하십시오:

궁극적으로 확장하는 팀은 종종 파일럿을 프로덕션을 염두에 두고 접근합니다. 이는 현실적인 데이터 세트를 사용하고, 초기에 통합 포인트를 고려하며, 성공 기준을 오프라인 정확도 지표가 아닌 배포와 연관되도록 설정하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 고객 지원 자동화를 위한 AI 파일럿을 진행 중이라면 질문에 대한 정확도뿐만 아니라 라이브 채팅 시스템에 어떻게 연결될지, 인간 에이전트로의 에스컬레이션, 그리고 피크 부하를 처리할 수 있는지 등을 측정해야 합니다. 이러한 측면을 미리 고려하면 샌드박스에서만 작동하는 개념 증명을 피할 수 있습니다. 모범 사례 중 하나는 초기 AI 프로젝트에 데이터 과학자와 함께 IT/DevOps 인력을 포함하는 것입니다. 보안, 로깅, API 및 인프라와 같은 것들에 대한 그들의 의견은 배포 가능한 솔루션을 형성하는 데 도움을 줄 것입니다. 또한 파일럿 동안 가정과 요구사항을 문서화하는 것이 현명합니다(예: "모델 재교육이 매 X주마다 필요," "응답은 200ms 이내여야 함") 이렇게 하면 모두가 프로덕션 롤아웃에 필요한 사항을 알 수 있습니다.

확장 가능한 아키텍처와 MLOps에 투자하세요: 프로덕션 AI를 위한 견고한 기술적 기반이 중요합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 데이터 파이프라인: 자동화되고 확장 가능한 파이프라인을 통해 AI 시스템에 지속적으로 데이터를 가져오고 전처리하여 공급합니다. 실제 운영에서는 데이터 드리프트나 파이프라인 오류가 모델의 성능을 저해할 수 있습니다. 선도적인 도입자들은 데이터 흐름을 일정하게 모니터링하고 스케줄링할 수 있는 도구를 사용하여 모델이 항상 적시에 깨끗한 데이터를 받을 수 있도록 합니다. 또한 데이터를 버전 관리하고 훈련 데이터 세트를 유지하여 필요할 때 모델을 재훈련할 수 있도록 합니다.
• 모델 배포 및 모니터링: MLOps 프레임워크를 사용하여 모델을 제어된 프로세스의 일부로 배포합니다. 컨테이너화(Docker/Kubernetes 사용)가 일반적으로 환경 간 일관성을 보장합니다. 배포 후 모델의 건강 상태를 모니터링하며, 응답 시간, 오류율, 예측 분포와 같은 지표를 추적합니다. 이상이 발생하면(예: 모델 예측이 갑자기 변경될 경우) 경보가 울려 엔지니어가 조사하거나 이전 모델 버전으로 롤백할 수 있도록 합니다. 분석 대시보드와 자동화된 보호 장치가 도움이 되며, 예를 들어 모델의 신뢰도가 일정 기간 동안 임계값 이하로 떨어지면 자동 경고 규칙이 있는 기업 플랫폼이 그 예입니다.
• ML을 위한 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD): ML 모델을 소프트웨어 엔지니어링의 코드처럼 취급합니다. 즉, 새로운 모델 버전은 라이브로 전환되기 전에 자동화된 테스트(홀드아웃 데이터나 시뮬레이션된 운영 시나리오)를 거치며, 성능이 떨어질 경우 롤백 메커니즘이 있습니다. 일부 고급 팀은 "섀도우 배포"를 연습하여 새로운 모델이 기존 모델과 병행하여 잠시 동안 출력을 비교한 후 완전히 전환합니다.
• 유연한 인프라: 성장을 처리할 수 있는 클라우드 서비스 또는 확장 가능한 인프라를 사용합니다. 많은 회사들은 단일 서버나 로컬 머신에서 파일럿을 시작합니다. 실제 운영에서는 클라우드에서 사용량 급증을 처리하기 위해 자동 확장이 필요할 수 있습니다. 다행히도 현대의 클라우드 AI 서비스(예: Google의 Vertex AI 또는 Amazon Bedrock)는 모델 배포 및 확장, 버전 관리, 다지역 중복성 제공을 위한 관리 솔루션을 제공합니다. 이를 활용하면 많은 엔지니어링 노력을 절약할 수 있습니다. 핵심은 AI를 신뢰성 있게 확장하려면 모델 자체를 넘어선 기술 스택이 필요하며, 현명한 조직은 오픈 소스 도구를 사용하여 구축하거나 상용 MLOps 플랫폼을 활용하여 이 스택에 투자합니다.
• 데이터 품질 및 재훈련 강조: 많은 파일럿은 일회성입니다. 모델이 한 번 과거 데이터로 훈련되고 끝나는 경우가 많습니다. 그러나 실제 운영에서는 데이터가 끊임없이 변화하며 유지되지 않으면 모델이 빠르게 구식이 되거나 덜 정확해질 수 있습니다. 성공적인 AI 확장은 새로운 데이터가 들어올 때 주기적인 모델 재훈련이나 적응을 위한 프로세스를 설정하는 것입니다. 이것은 월별 재훈련이 될 수도 있고, 적절하다면 지속적인 학습일 수도 있습니다. 중요한 것은 재훈련한 모델이 실제로 개선되었는지 확인하기 위한 검증 단계를 구현하여, 그렇지 않은 경우 문제가 해결될 때까지 이전 버전을 유지하는 것입니다. 운영에서 라벨링하거나 실제 데이터를 수집하는 파이프라인을 구축하는 것도 가치가 있습니다. 예를 들어 모델이 불확실하거나 사람과 의견이 달랐던 사례를 캡처하여 훈련에 다시 반영하는 것입니다. AI를 확장하는 회사들은 이를 일회성 프로젝트가 아닌 라이프사이클로 취급하며, "AI 준비" 데이터, 데이터 드리프트 모니터링, 데이터 품질 향상에 지속적으로 자원을 투입합니다. Gartner는 2025년까지 GenAI 프로젝트 포기 이유의 주요 원인이 데이터 품질 저하가 될 것이라고 언급하며, 선도자들은 데이터 문제를 조기에 지속적으로 해결하여 이를 사전에 방지합니다.
• 보안, 액세스 제어 및 거버넌스 통합: 파일럿 모드에서는 데이터 과학자들이 관리자 권한, 정적 자격 증명 또는 공개 데이터를 사용하여 빠르게 작업을 진행할 수 있습니다. 그러나 운영 AI 시스템은 기업의 보안 및 준수 기준을 준수해야 합니다. 이는 인증 시스템과 통합하고 역할 기반 액세스를 강화하며(예: 특정 인원만 모델 변경을 승인하거나 민감한 데이터를 볼 수 있도록), AI 기반 의사 결정에 대한 감사 로그를 유지하는 것을 의미합니다. 모범 사례의 예로는 StackAI, 기업 AI 자동화 플랫폼, 모든 워크플로우가 "안전하고, 규정을 준수하며, 관리되는" 것을 보장하는 SSO 통합, RBAC, 감사 로깅 및 민감한 정보에 대한 데이터 거주 옵션과 같은 기능을 제공합니다. AI를 확장할 때 회사는 정보 보안 및 준수 팀과 긴밀히 협력하여 위험 평가를 수행하고 필요한 통제를 구현해야 합니다. 이는 재해적 보안 사고를 방지할 뿐만 아니라 AI 시스템이 잘 관리되고 있다는 신뢰를 이해 관계자(내부 및 외부)에게 제공합니다. 거버넌스는 또한 윤리적 AI 프레임워크를 갖추는 것으로 확장됩니다. 예를 들어, 모델이 어떻게 결정을 내리는지 문서화하고, AI가 의문스러운 결과를 생성할 경우의 대응 경로를 마련하며, AI가 결과에 미치는 영향을 정기적으로 검토하여(편향이나 오류를 확인하기 위해) 이를 관리하는 것입니다. 이러한 조치는 AI가 확장될 때 위험이 확장되지 않도록 보장합니다.
• 성능 최적화 및 적응: 파일럿에서 작동하는 모델이 대규모 사용에 충분히 자원 효율적이거나 빠르지 않을 수 있습니다. 확장을 위해서는 AI 모델과 인프라를 성능과 비용에 맞게 최적화하는 것이 필요합니다. 이는 모델 압축(예: 큰 복잡한 모델을 더 작은 모델로 증류)과 같은 기법을 포함할 수 있으며, 캐싱 전략을 사용하거나 추론을 위해 전문 하드웨어(GPU나 TPU)로 전환하는 것을 포함할 수 있습니다. AI를 널리 배포하는 데 성공한 회사들은 실제 사용 패턴을 본 후 모델을 더 작고 빠르게 만들기 위해 여러 번 반복합니다. 또한 비용 모니터링에 주의를 기울입니다. AI 서비스가 많이 사용될 때 클라우드 비용이나 API 사용료가 급증하기 쉽습니다. 비용 대시보드와 ROI 계산을 구축하여 확장된 솔루션이 경제적으로 실행 가능하도록 합니다. 다행히도 AI 추론 비용은 감소하고 있으며, 예를 들어 2022년 말부터 2024년 말까지 특정 수준의 언어 모델 성능(GPT-3.5와 비교 가능한 수준)을 달성하기 위한 컴퓨팅 비용이 280배 감소했습니다. 이는 2025년에 AI 솔루션을 확장하는 것이 불과 몇 년 전보다 훨씬 저렴할 수 있음을 의미합니다. 그럼에도 불구하고 감독이 중요합니다. 조직은 예측당 비용이나 서버 사용률과 같은 메트릭을 추적하고 필요에 따라 인프라를 최적화합니다(예: 사용하지 않는 모델 인스턴스를 꺼두거나 대량 처리로 고처리량 작업을 수행하는 것).
• 인간 감독 및 지속성 계획: AI 시스템은 인간의 역할이 명확히 정의되지 않으면 대규모로 배포되어서는 안 됩니다. 성공적인 배포는 언제, 어떻게 인간이 AI에 개입하거나 보완할지 정의합니다. 예를 들어, 마케팅을 위한 AI 콘텐츠 생성기를 확장하는 회사는 AI 초안이 게시되기 전에 인간 편집자가 검토하는 워크플로우를 설정할 수 있습니다. 또는 의료 AI 시스템이 높은 불확실성 사례에 대해 수동 검토를 플래그할 수 있습니다. 이는 후퇴가 아니라, 오류가 무시되지 않을 것이라는 자신감을 주기 때문에 더 넓은 배포가 가능하게 합니다. 시간이 지남에 따라 AI가 스스로를 입증하면 감독 수준을 적절히 조정할 수 있지만, 안전망을 가지고 시작하는 것이 현명합니다. 또한 조직은 AI 서비스에 대한 명확한 소유권을 할당합니다. 실제 운영에서는 데이터 과학 팀이 파일럿을 완료한 후 IT 또는 비즈니스 조직에 "집"이 없었던 것처럼 AI 시스템이 다른 중요한 소프트웨어처럼 긴급히 호출될 필요가 있습니다. AI의 유지 관리 책임자, 문제가 발생할 경우 새벽 3시에 누가 대응할 것인지, 사용자 피드백을 어떻게 수집하고 처리할 것인지 정의하는 것은 시스템이 지속적인 지원을 받을 수 있도록 보장합니다. 운영 소유권은 많은 파일럿이 실패하는 곳입니다. 성공적인 확장은 순수 R&D 팀에서 제품 또는 IT 팀으로 소유권을 전환하여 AI 솔루션을 영구적인 제품/서비스로 취급하는 것을 포함합니다.

결론

AI 솔루션을 파일럿에서 실제 운영까지 확장하는 것은 다차원적인 도전이지만, 올바른 접근 방식과 마음가짐으로 해결할 수 있습니다. 성공적인 조직은 반복되는 테마를 따릅니다: AI 솔루션을 프로젝트가 아닌 제품으로 취급합니다. 이는 최종 사용자와 장기적인 관점을 염두에 두고 구축하며, 필수적인 엔지니어링과 거버넌스 작업을 수행하고, 배포 후에도 지속적으로 개선하는 것을 의미합니다. 또한 데이터 과학 실험을 넘어서는 투자를 기꺼이 감수하여 "파일럿 정체"의 함정을 피하고, 교육, 인프라, 프로세스 변화를 통해 실제로 현장에서 가치를 실현하는 것을 의미합니다.

미국과 아시아의 기업들 모두 경쟁 압력이 강한 환경에서 규모 확장의 퍼즐을 해결하는 것은 중요합니다. 이는 AI가 단순히 멋진 데모로 남을 것인지, 아니면 효율성이나 수익의 핵심 동력이 될 것인지의 차이를 의미할 수 있습니다. 이 노력은 확실히 간단하지 않습니다; 데이터를 준비하고, 엔지니어링의 규모를 확장하며, 조직의 준비성을 동시에 해결해야 합니다. 그러나 그 보상은 충분한 가치가 있습니다. 고객 유지율을 개인화된 제안 자동화를 통해 개선하거나, 예측 유지보수를 통해 제조 중단 시간을 30% 줄이는 AI 시스템을 성공적으로 배포하게 되면, 그 영향은 수익에 직접적으로 미치며 심지어 시장 역학을 재편할 수 있습니다.

고무적으로, AI 확장의 생태계가 성숙해지고 있습니다. 이제는 생산으로의 전환을 원활하게 하기 위한 전체 플랫폼과 클라우드 서비스, MLOps 모범 사례를 공유하는 커뮤니티, 모니터링, 보안 등을 위한 사전 구축된 구성 요소가 존재합니다. Macaron AI와 같은 회사들은 처음부터 확장성 및 사용자 신뢰를 염두에 두고 솔루션을 설계했습니다, 이는 새로운 AI 제품이 기본적으로 생산 준비가 되어 있다는 것을 보여줍니다. 이러한 모든 트렌드는 이 여정을 시작하는 기업들이 그 어느 때보다 많은 지원을 받고 있음을 의미합니다.

요약하자면, AI에서 파일럿에서 생산으로의 전환을 연결하는 것은 도전적이지만 달성 가능합니다. 초기에 계획을 세우고, 강력한 MLOps 기반을 구축하고, 데이터와 품질에 집중하고, 솔루션을 안전하고 관리하며, 성능을 최적화하고, 인간이 계속 참여하도록 함으로써, AI 프로젝트를 현실 세계에서 성공하도록 설정할 수 있습니다. 이를 마스터하는 조직은 AI의 진정한 가치를 열어줄 것입니다 – 흥미로운 데모를 넘어서 그들이 운영하는 방식을 변혁하는 확장 가능한 시스템으로 이동할 것입니다. 그렇지 않은 조직은 많은 "AI 과학 박람회 프로젝트"를 가지고 있지만 실질적인 성과는 거의 없을 것입니다. 확장은 약속을 실현으로 바꾸는 마지막 단계입니다. 위의 지침을 통해 기업들은 그 단계를 탐색하고 AI 이니셔티브가 모두가 기대하는 변혁적 결과를 실제로 제공하도록 보장할 수 있습니다.