노코딩 AI

노코딩 AI - 코딩 없이 AI 만들기
하세정 지음 / 예미 / 2022년 6월

글로벌 리서치 기업 중 하나인 IDC가 2019년에 조사한 바에 따르면, 인공지능(AI) 도입 기업 중 92%가 내부 역량의 부족으로 인공지능 기술을 산업현장에 적용하는데 실패했다고 전하고 있습니다.

이러한 사실은 IT 업종에 종사하는 인력 뿐 아니라 각 산업 영역에 해당하는 기존 인력들 또한 자신들의 고유한 '도메인 지식(Domain Knowledge)'을 인공지능 기술에 적용해야만 '완전한 AI 시대'가 실현될 것이라는 예측을 뒷받침하고 있습니다.

그러나 인공지능 기술은 고사하고, IT 기술에 서툰 소위 "문과형 인간" 들에게 인공지능 기술을 배우고, 익히기란 말처럼 쉽지 않습니다. 개념을 이해하고, 기술을 익히고, 실전에 사용하기 위해서는 '코딩(Coding)'이라고 하는 프로그래밍 지식을 탑재하지 않으면 안됩니다.

그러나 고객들의 요구가 복잡해지고, 그에 따른 정보 시스템이 점점 복잡해지고 다양해 짐에 따라 아무리 숙달된 개발 전문가라 할지라도 처음부터 끝까지 복잡한 서비스를 혼자서 코딩한다는 것은 불가능합니다. 소위 '날코딩'으로 일관한다는 것은 어불성설이란 말입니다.

그리하여 최근에는 복잡한 코딩을 하지 않고도 인공지능 모델을 구축하는 방법이 많이 나오고 있습니다. 코딩이라 하더라도 단 몇 줄 정도 혹은 아예 코딩 없이도 뚝딱 인공지능 서비스를 구현하는 도구들이 눈에 띄게 늘고 있습니다.

오늘 소개해드리는 <노 코딩 AI : 코딩없이 AI 만들기>의 저자는 이렇게 이야기 하고 있습니다.

"바야흐로 수학을 포기한 문화 출신과 비 IT 직군의 재직자들도 AI 기술을 활용하는 시대다. 과거에는 코딩을 전문적으로 배워야 AI 기술을 활용할 수 있었으나, 최근 코딩을 하지 않고도 AI를 적용할 수 있는 도구들이 개발 되면서 일반 대중도 쉽게 AI를 활용하는 시대가 되고 있다."

"소프트웨어 기술이 발전하면서 코딩을 하지 않고도 AI 시대를 리드할 수 있는 길이 열렸다."

"노코딩 AI 기술 적용이 가능해지면서 AI 개발자 보다는 AI 솔루션을 활용할 줄 아는 산업의 도메인 전문가 역할이 중요해질 것이다."

AI 교육과 관련해서 컨텐츠와 교육 기회는 온, 오프라인에서 쉽게 찾을 수 있습니다. 그러나 AI 개발자가 되기 위해 무엇을 공부해야 하고, 어떻게 공부해야 할지 모르는 문제가 크다고 생각합니다.

특히 코딩은 배우기가 쉽지 않을 뿐 더러, 코딩 지식이 있어도 현장에서 사용할 수 있는 수준으로 성장하기 위해서는 산업 현장의 지식이 필요합니다. 사실 문과생 혹은 산업계 재직자들은 코딩에 대한 흥미도 없고 자신의 전송 및 직무 관련 지식 학습에 대부분의 시간을 할애할 수 밖에 없기에 AI 코딩 학습의 길은 요원하기만 합니다.

사실 산업 현장의 문제를 IT 기술로 해결하기 위해서는 소프트웨어 개발자와 산업 현장 전문가가 서로 소통할 수 있고, 협력할 수 있는 수준의 상대방 지식을 보유할 정도면 충분합니다. 오히려 각자의 분야에서 전문성을 강화하는 것이 개인이나 사회에 더욱 긍정적이라 봅니다.

저자가 밝히는 본서의 집필의도는 명확해 보입니다. 즉, 다양한 산업에서 활용하는 국가 직무 능력 표준에 의거해, 문과생 혹은 산업계 재직자들이 인공지능 기술을 활용하기 위해 준비해야 할 내용을 안내하고 있습니다.

특히 총 4부로 하여, 왜 AI 공부를 해야 하는지, 어떤 태도를 갖추어야 하는지, 어떤 지식과 기술을 학습해야 하는지 등을 체계적으로 설명하면서, 궁극적으로 코딩을 어려워하는 일반인들이 코딩 없이 관련 솔루션을 활용해 AI 기술을 익힐 수 있도록 안내하고 있답니다.

대략 아래의 타이틀을 달고 각 챕터의 논의를 이어가고 있습니다.

1장. AI 시대의 변화 :

AI로 인한 일자리 구조 변화와 AI활용도에 따른 계급의 분화, AI 개발 우대의 채용시장의 변화. AI 도입 성공을 위한 CEO의 혁신 역할, AI가 만든 또 다른 세상인 메타버스

2장. AI 시대의 태도 :

코딩 보다 중요한 문제 해결력, 비판적 사고, 서비스 지향성, 창의성, 논리적 분석적 의사 결정력과 통찰력 등 10가지 역량

3장. AI 시대의 지식 :

AI 기술 활용의 핵심인 '수학(AI 가설 정립에 필요)'과 '통계(데이터 분석에 필요)', AI 모델보다 더 중요한 학습의 원료인 '데이터', 머신러닝 기법, AI를 활용한 산업의 패러다임 체인지 '디지털 트랜스포메이션'과 관련 사례분석, 마케팅의 필수 도구로서의 AI 활용

국가직무능력표준에 따른 인공지능 세분류별 능력 단위

AI 플랫폼 구축, AI 서비스 기획, AI 모델링, AI 서비스 운영 및 관리, AI 서비스 구현'

4장. AI 시대의 기술 : 노코딩 AI 솔루션을 통해 데이터 분석 및 머신러닝을 쉽게 이해 및 활용 가능

- 노코딩으로 표 데이터 정복 : Orange3

- 몇 줄의 코드로 맛보는 AI : 텐서플로

- 노코딩 AI 솔루션으로 맛 보는 딥 러닝 : 브라이틱스(삼성 SDS), 딥파이(의료 AI, 딥노이드), AI 스튜디오(써로마인드), 다빈치랩스(아일리스) 등

쉽게 말해, 이러한 AI 솔루션의 핵심은 코딩을 잘하는 전문가들이 AI 기술 적용에 필요한 코딩을 미리 구현해 놓은 '위젯(특정 기능이 포함된 작은 애플리케이션)' 혹은 블록(Block)을 잘 조합해 일반인들도 쉽게 AI 기술을 활용한다는 것입니다.

코딩을 할 줄 몰라도 위젯 혹은 블록을 작업 공간에 가져다 놓고, 이어 붙이기만 하면 AI 알고리즘을 만들 수 있기 때문에, 현장에서 발생하는 문제를 발견할 수 만 있다면 코딩을 몰라도 AI 기술을 적용할 수 있다는 이야기가 됩니다.

저자는 자신의 산업분야와 직무에 가장 효과적인 AI 솔루션을 선택해 내부 직원이 먼저 AI 기술을 시도해 보기를 제안합니다. 그리고 그와 같은 시도 끝에 자체적으로 해결할 수 없는 부분이 무엇인지 구체적으로 파악이 가능하며, 이럴 경우 외부 전문 AI 솔루션 기업과 협력할 것을 추천하고 있습니다.

중요한 사실은 ...

이러한 AI 솔루션을 통해 이제 데이터 처리, AI 학습, 모델의 성능 평가라는 사람이 직접 반복해야만 했던 반복적이고 소모성인 머신 러닝 모델 개발 프로세스를 자동화해 데이터 분석의 효율성을 높일 수 있다는 점입니다. 최종 AI 개발 시간 및 모델 배포 기간을 단축하고, 유지보수 비용도 대대적으로 절감하는 등 긍정적인 영향을 끼치는 사례가 속속 보고 되고 있답니다.

그리하여 산업 현장에서는 이미 AI 솔루션이 활용되고 있다는 것이 핵심입니다. 책에서는 세계 각국의 의료, 금융, 제조, 물류 서비스 분야에서 AI 솔루션이 성공적으로 활용되고 있는 모습을 생생히 포착하고 있으며, 글로벌 IT 기업 뿐 아니라 AI 솔루션 국내 기업 리스트와 세부 솔루션 내용을 함께 싣고 있습니다.

비 IT 직군 재직자와 취준생들을 위한 가장 현실적인 AI 기술 활용법을 AI 솔루션이라는 최신 기술을 통해 자세하게 설명하는 책으로 평가합니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.