인공지능(AI)을 만들기 위한 핵심 지식

인공지능(AI)을 만들기 위한 핵심 지식 - 한 권으로 끝내는 AI 솔루션 개발 프로젝트의 모든 것
김동혁 지음, 이호영 감수 / 슬로디미디어 / 2023년 9월

데이터는 수집 단계에서 저장/배포 단계까지 절차적 안정성이 보장되어야 하고,인공지능 알고리즘은 오류를 최소화하기 위해 충분히 성능을 검증해야 하낟. (-27-)

잠재고객: 해당 솔루션의 가치르 제공할 수 있는 고객의 목록화 및 범주화

고객관계:해당 솔루션의 잠재고개과 우리의 관계, 연결가능성

사업방안: 해당솔루션의 사업을 전개하기 위한 영업, 의사소통 방안,

솔루션 가치:사용자를 위한 솔루션의 가치, 고객으 가치 확보를 위한 제안 내용

시장 규모:해당산업의 시장 규모(그로벌/국내),사업의 확장성

차별화 기술:핵심 기술과 자원의 차별성,가치의 차별성

파트너 관계:아웃소싱 등 외부에서 특정기술과 자원의 확보를 통한 가치 향상

비용:사업 전개에 드는 비용

수익:사업으로 벌어들일 수 있는 매출 (-39-)

모든 비즈니스의 시작은 상상에서 시작한다. 프로젝트도 결과를 상상하는 것부터 시작한다. 프로젝트 결과를 분명하게 머릿속에 그려놓고 목표를 향해 간다면 원하는 목적을 달성할 수 있다. (-58-)

첫째, 프로젝트 목표를 명확히 한다. 인공지능 솔루션 개발은 입력값이 다양하게 정의될 수 있으므로 프로젝트 착수 시 개발 목표를 좀 더 세분화하여 정확하게 정의한다. 또한 비즈니스의 가치를 고려하여 고객의 이익을 최우선으로 하되 범위를 한정하여 불필요한 요구 사항을 배제한다.

둘째, 사용자의 기대사항을 관리한다. 사업의 계획과 목표의 괴리를 줄이고, 프로젝트에 참여하는 이해관게자와 사용자가 프로젝트 결과에 만족할 수 있도록 기대사항을 지속적으로 관리하여 품질을 높인다.

셋째, 지속적인 위험 관리가 필요하다. 쉽고 빠르게 진행할 수 있는 직업부터 수행하고,어려운 작업은 나주에 진행하면서 위험을 식별해야 하며,식별된 위험은 지속적으로 줄여가며 프로젝트의 성공률을 높인다. (-83-)

프로젝트의 품질관리는 품질보증 Quality Assurance과 품질 통제 Quality Control 로 구분할 수 있다. 품질보증은 프로젝트를 체계적으로 수행할 수 있도록 표준 프로세스를 준수하도록 지원하는 것이고, 품질통제는 고객이 요구한 기능이 제대로 동작하는지 검증하기 위한 것이다. 이러한 품질관리 업무는 프로젝트 전반에 걸친 것이므로 효과적으로 수행하기 위해서는 경험이 많은 품질관이 전문가가 필요하다. (-125-)

데이터 구축과 알고리즘 개발이 완료되어 성능이 확보되면, 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어를 개발해야 한다.소프트웨어 개발은 프로젝트 계획서의 내용을 이행하고 진행상황을 관리하는 것으로, 모든 이해관계자가 기대 수준(요구사항)에 맞춰 활동을 실행하고 이슈가 발생하며 신속하게 처리해야 한다. 방법론에 따라 일부 활동은 생략할 수도 있다. (-174-)

알파고 이후 인공지능(AI)이 우리 삶을 지배하고 있으며,인공지능(AI) 개발 툴에 대한 관심이 증폭되고 있다. 아직 실생활과 직결되는 인공지능(AI) 은 피부로 와닿진 않지만,가랑비에 옷 젖듯 인공지능 기술은 우리 실생활에 스며들고 있었다.대표적인 예가 챗GPT의 등장이다. 특기 인공지능(AI) 이술은 여러가지 협업툴이 필요하며, 개발자, 사업관리자, 프로젝트 관리자, 투자자, CEO까지 ,이해관계자들에게,IT 핵심기술 이해를 요구하고 있다. 즉 인공지능(AI) 의 핵심기술을 이해하는 이유는 소프트웨어 개발이 어떻게 진행되는지 명확하게 이해하고,그 다음 수순으로 인공지능(AI) 의 프로세스 구동 원리를 살펴 보는 것이며, 데이터를 어떻게 수집하고,재배부하며, 데이터 정제 후,고객의 요구에 맞는 데어터 처리까지 이해하는 것이 급선무다.

인공지능은 데이터이며, 알고리즘이며,비즈니스다. 제품의 퀄리티가 떨어지면, 아무리 성능이 좋은 인공지능 개발툴이라하더라도 외면받울 수 있다.고객이 요구하는 것을 정확하게 이해하고,그것을 사업화 프로젝트로 진행될 수 있어야 한다.다른 산업과 달리 IT 산업은 프로젝트 전반에 소프트웨어기술과 알고리즘, 비즈니스까지 통칭해서 다루어야 한다. 핵심 기술을 이해하지 못한 채 비즈니스가 진행된다면,고객이 요구하는 제품의 가치는 떨어질 수 있으며,'체계적인 인공지능 개발 프로세스'가 요구되는 이유다.