노코딩 AI

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

사람들은 왜 코딩을 배우려 하는 것일까.

4차 산업 혁명을 이야기 할 때 자율주행, AI 같은 시대적 기술을 논하지 않을 수 없다. 컴퓨터에게 결과를 지시, 데이터 수집, 딥러닝과 알고리즘을 통한 객관적인 결과 도출을 하려 할 때 코딩을 통한 프로그래밍이 필요하기 때문이다. 하지만 사람들은 학원, 인터넷이나 유튜브를 통해 배움을 접하는데 전문성이 떨어지고 전문성이 높다면 기업측 입장에서 원하는 실무자의 능력을 가지고 있지 않다. 그래서 그 과정은 전공자나 이공계사람들만의 필드라고 치부했는데 상황이 바뀌었다. 코딩을 몰라도 AI 기술을 활용할 수 있는 솔루션이 개발되어 보급되고 있기 때문이다. 기업은 현장경험과 운영능력, 돌발변수에 대한 대비한 대처 그리고 AI 전문가를 원했는데 코딩이 없이 AI기술 적용이 가능해지므로 실무형 기술 인력을 많이 배출하게 되어 불균형적인 인재 수급, 고용에 활로를 트일 것이다. 과연 이런 실무형 소프트 웨어 개발자를 만들어 기업의 원가를 낮추고 발전에 기여하는 솔루션과 전망 ‘노코딩 AI’를 통해 살펴 본다.

- OTT시장을 크게 점유하는 넷플릭스. 그들이 성장한 배경엔 알고리즘을 통한 영화의 추천이 있었다. 2006년 넷플릭스는 자사의 기존 추천 역량을 10% 개선하는 방안을 제시하면 상금으로 100만 달러를 지급하는 ‘넷플릭스 프라이즈’를 개최한다. 5,000여 팀이 4만 4,000개의 방안을 제시하고 이들중 한 팀이 10%이상을 웃도는 알고리즘 개발하여 넷플릭스는 비독점 라이선스를 확보 지금의 넷플릭스로 성장하기 이른다. -

AI기술에는 두 가지 패러다임이 있다. 합리론에 철학 기반을 둔 기호주의, 경험론에 기반을 둔 연결주의. AI는 이성에 의해 추론하는 방법과 경험의 연결고리를 인과성을 통해 AI를 발전시키게 된다. 하지만 한계점이 있어 진화를 거듭 못했는데 통신의 발달과 딥러닝을 의해 현재의 AI로 성장하게 이른다. 하지만 코딩의 수요는 많고 인재공급은 부족, 코딩의 전문성에 의해 결과물은 더디게만 나왔다. 하지만 노코딩을 가능케 하는 딥러닝의 솔루션이 나왔다. 전문가들이 코딩한 AI솔루션에 데이터를 붙여놓기만 하면 가장 예측을 잘하는 알고리즘을 추천받고 원인, 결과 관계의 패턴을 분석해 예측 결과물을 내놓는다. 점선면도 수식화로 가능해지기에 사진의 구분이 가능하고 프로젝트의 모델도 예측할수 있게 한다. 산업현장의 디지털 전환이 빨라질것이고 현장전문가가 AI전문가로 거듭날 수 있게 되었다.

배워두면 언제가 유용하게 사용되겠지하며 파이썬으로 코딩을 처음 접했었다. 그러나 테스트코드를 외우는데 뒤로 갈수록 난해해지는 코드에 어렵게만 느껴 그만 두게 되었다. 코딩은 오롯이 개발자의 몫으로 남겨 두었는데 이제 코딩 솔루션에 의해 개발자와 실무장의 거리가 좁혀질 것이며 그 시너지로 인한 많은 비즈니스가 각광 받을 것이다. 노 코딩 AI의 필요성, 실효성, 교육방법과 프로그램, 연계 비즈니스가 다양하게 서술된 책을 통한다면 동기부여와 함께 미래 선점을 위한 전문성을 더해 줄 것이다.