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AI에 성공하는 13%의 기업은 무엇이 다를까?··· 8가지 비밀

2021.05.28 Maria Korolov  |  CIO


해당 분야의 전문지식을 수용하라

코그노아(Cognoa) 수석 AI 경영자 할림 아바스
데이터 사이언티스트에게만 의존하여 데이터에서 인사이트를 얻는 것은 큰 실수라고 AI를 행동 분석에 적용하여 자폐증과 기타 행동 건강 문제가 있는 아동을 식별하도록 돕고 있는 코그노아(Cognoa)의 수석 AI 경영자 할림 아바스가 말했다.

데이터 독립성과 데이터 관련성을 확인하려면 토픽 전문가가 필요한 경우가 많다. 예를 들어, 벽이 파란색인 방과 흰색인 방에서 진단을 받은 환자들의 결과가 달랐다면 패턴을 탐색하는 분석 모델이 벽의 페인트가 임상적으로 중요하다고 추론할 수도 있는 것이다.

아바스는 “데이터 세트의 규모가 커지면서 분명 이런 말도 안 되는 결론을 방지하게 된다. 하지만 여전히 미묘한 것들이 있을 수 있다”라고 말했다.

해당 분야의 전문지식이 없는 AI 전문가는 이를 알아차리지 어렵다. 희귀한 조건이나 작은 인구 통계 등 데이터 세트가 작을 때 특히 중요하다.

하지만 해당 분야의 전문가도 편견이 있을 수 있다고 아바스가 말했다. “확실하게 하는 방법은 분야 전문가의 의견을 듣고 AI 측에서도 똑같이 하여 양쪽에서 검증된 것만 적용하는 것이다”라고 그는 말했다.

분야 전문지식과 AI를 결합하는 것이 데이터 큐레이션에 있어서 중요할 수 있다. 111년 된 기업 CAS가 화학 연구 데이터를 수집하고 공개하면서 이를 발견했다.

CTO 벤키 라오는 “화학 구조의 공백, 첨자, 대시, 글자 변경으로 안전한 반응과 폭발성이 있는 반응이 갈릴 수 있다. 우리 시설에는 350명 이상의 박사들이 데이터를 관리하고 있다”라고 말했다.

최근, 해당 기업은 AI를 활용하여 데이터를 범주화하고 관리하면서 일부 박사들이 더욱 복잡한 업무를 수행할 수 있도록 했다. 하지만 단순한 광학 문자 인식 시스템을 만들더라도 분야 전문지식이 필요하다.

그는 “순수한 기술 전문가라면 우리와 함께 처음부터 생산적일 수는 없다. 화학을 이해하지 못하고 기술만 적용한다면 절대로 최적화되지 않을 것이다”라고 말했다.

현실 테스트의 가치를 인식하라
전투 계획의 실효성은 적과의 접촉에서 드러난다. AI 시스템도 마찬가지다. 회사에서 이런 점에 대비하지 않는다면 AI 프로젝트는 시작하기도 전에 망하기 십상이다.

크레디트 스위스 그룹(Credit Suisse Group)의 인지 및 디지털 서비스 책임자 제니퍼 휴잇은 이 문제에 직면했다. 이 금융서비스 기업이 첫 번째 고객 지원 챗봇인 아멜리아(Amelia)를 출시했을 때, 휴잇은 대부분의 질문에 스스로 답하는 대신에 포기하고 인간 직원에게 고객을 보내는 경우가 많다는 사실을 알고 있었다.

챗봇이 고객의 의도를 이해하는 능력이 23% 밖에 되지 않았지만 그녀는 조기 투입을 결정했다. 그리고 실사용 시나리오에서 챗봇은 다문화, 다언어, 다세대 대화를 관찰하고 학습할 수 있었다.

그녀는 “조기에 투입하고 조직에 능력을 노출시키면서 5개월 만에 의도를 이해하는 능력을 23%에서 86%로 높일 수 있었다”라고 말했다.

더 원대한 목표
버진 레이싱 상무이사 겸 CTO 실베인 필립피기
기업들이 부족한 AI 인재를 두고 경쟁하면서 유의미한 프로젝트를 확보하는 것이 큰 차별점이 될 수 있다. 예를 들어, 인비전 버진 레이싱(Envison Virgin Racing)에서는 AI 활용 목적이 단순히 포뮬러 E 전기차 레이스에서 몇 초를 줄이는 것이 아니다. 상무이사 겸 CTO 실베인 필립피기는 “우리는 업계를 발전시키려 하고 있다”라고 말했다.

그는 “모든 소프트웨어와 기술이 거의 직접적으로 레이싱에서 고급 프리미엄 자동차 그리고 도로용 자동차로 흘러 들어가고 있다. 이 기술이 실제로 전기차로의 전환을 가속화할 것이라는 사실을 알고 있으니 더 동기가 부여된다”라고 말했다.

그는 다음 세대의 전기차가 2023년부터 레이싱을 시작하며, 배터리 기술과 고속 충전의 한계를 높일 것이라고 말했다.

그는 “고속 충전과 고밀도 배터리가 결합되면 전기차로의 전환에 도움이 될 것이다. 약 300마일의 주행 거리와 고속 충전이 적용된 자동차가 있으면 내연기관은 끝이다”라고 말했다.

현재, 일반적인 소비자용 차량은 약 50 또는 100킬로와트를 충전하며 80% 충전에 약 40분이 소요된다. 현재 테슬라(Tesla)가 하고 있는 200 킬로와트의 수준을 넘어서면 장거리 자동차 여행이 크게 달라질 전망이다. “핵심은 300에 도달하는 것이다. 300이 되면 15분 만에 충전된다. 600이 되면 10분 미만이다”라고 그는 말했다. 

인비전 버진 레이싱은 고압으로 차량을 충전하고 운행해도 안전하다는 것을 입증하고자 한다.

그는 “우리는 차량에 현실적인 부하량을 가한다. 사람들은 이것을 보고 ‘멋진데, 이런 차가 할 수 있다면 나도 할 수 있다’고 생각하게 된다. 이 차량들이 한 시즌을 버틸 수 있다면 도로용 차량은 수명이 무한에 가까워질 것이다. 모터스포츠가 그랬던 것처럼 내구성 테스트의 장이다”라고 말했다.

그리고 AI가 그 핵심에 있다. “우리에게는 레이스 엔지니어, 시스템 엔지니어, 일련의 소프트웨어 엔지니어가 있으며, 이것은 모터 스포츠 분야에서 이례적인 일이다. 전기차의 특성상 소프트웨어에서 많은 성능을 끌어낼 수 있다. 시즌 처음부터 끝까지 차량은 바뀌지 않지만 소프트웨어는 6번이나 바뀌었고, 차량은 눈에 띄게 빨라졌다”라고 그는 말했다.

다행히도, 전기차에 센서가 탑재되어 많은 양의 고도로 구조화된 데이터를 수집하면서 AI팀이 활용할 수 있는 데이터가 많다. 그는 “데이터 사이언티스트에게 환상적인 놀이터이다”라고 말했다.
 
ciokr@idg.co.kr
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