[디지털비즈온 김맹근 기자] 코로나19 위기상황이 디지털 전환, 혁신경쟁 가속화로 이어지고 있어 향후 데이터·AI 활용역량의 확보는 국가, 기업의 발전속도를 결정짓는 요소로써 더욱 중요해질 전망이다. 그러나 변화하는 비즈니스 환경에서 지속 가능한 AI 모델을 구축하고 체감할 만한 성과를 창출하는 것은 대부분의 기업들에게 쉽지 않은 도전이다.

다가오는 디지털 경제 시대를 대비하기 위해 정부, 민간의 노력이 가속화되고 있는 지금, 성공적인 AI 도입·운영을 가로막는 장애물이 무엇인지 이해하고 이를 해소하기 위한 대응방안을 모색하는 것은 매우 중요하다.

데이터 의존성

AI 모델은 데이터 의존성이 높아 비즈니스 환경변화 및 새로운 데이터 유입에 따라 지속적인 모델 고도화 필요하다. AI는 기존 SW와 달리 데이터 의존성이 높아 학습데이터로 훈련된 AI 모델 성능이 실제 비즈니스 환경에서의 성능을 보장하지 않는다. 이에 따라 지속 가능한 AI 모델의 개발 · 운영은 비즈니스 환경변화에 따라 프로토타입을 반복적으로 개발-검증하는 과정이 필요하다.

불확실성

AI 모델개발 및 운영은 데이터 의존성과 더불어 블랙박스 구조를 가진 알고리즘 학습과정으로 인해 많은 불확실성을 내포하고 있다. 같은 데이터를 가지고 학습하고 학습단계에서 유사한 성능을 보인 AI 모델들도 실제 운영시 상당한 성능차이가 발생 가능하다.

블랙박스 학습과정으로 인해 AI 도입·기술 기업들도 AI 모델의 결과 해석 및 검증, 문제 발생 시 원인 파악, 근본적 해결방안 도출에 어려움을 겪고 있다. 이러한 불확실성은 AI 성과 창출의 주요한 장애물일 뿐 아니라 AI 모델개발 및 운영과정에서 생태계 내 다양한 주체들 간의 책임 분쟁을 야기하며 AI기술거래, 수요 시장을 위축시킬 수 있다.

성공적 AI 도입의 저해요인 및 대응

AI 도입은 데이터 의존성으로 인해 비즈니스 환경변화에 따라 지속적으로 AI모델-비즈니스 전략 간의 정합성을 맞추며 고도화 해나가는 과정이 필요하며, 불확실성으로 인해 많은 기업들이 도입과정에서 시행착오를 거치고 있다.

AI 도입기업들이 느끼는 AI 도입과 운영의 가장 큰 저해요인으로는 양질의 데이터 부족, AI-비즈니스 이해도를 갖춘 인재 부족하다. AI 도입기업들이 느끼는 단계별 저해요인을 범주화하여 살펴보면 모든 단계에서 내부역량 · 인재 부족이 가장 큰 저해요인으로 작용한다. 내부 역량과 인재 부족을 제외하면 사전준비-모델개발 단계에서는 양질의 데이터 부족, AI기술의 복잡성/미성숙, 서비스 운영단계에서는 불확실성으로 인한 결과 검증의 어려움, 공급기업 의존성 등이 주요 장애물이다.

향후 AI 기술의 범용화, AI 서비스 시장의 세분화가 진전되면 데이터 의존성, 운영 역량 내재화, 불확실성, 플랫폼 락인 문제의 중요도가 더욱 높아질 것이며, AI 확산이 가속화되면 기업간 격차해소, 공정한 AI 기술거래 환경 구축의 필요성 또한 높아질 것이다. 향후 쉬운 AI 개발툴, 다양한 서비스가 확산되면 비용부담, AI 기술의 복잡성/미성숙 문제는 완화될 것으로 기대되나, 양질의 데이터, 도메인 지식과 데이터 리터러시(데이터를 읽고 이해하고 분석하여 활용할 수 있는 능력)를 갖춘 내부 인재 확보는 AI 도입의 성패를 좌우하는 요소로써 더욱 중요해질 것이다.

AI 기술 한계 극복을 위한 노력의 결과로 다양한 수준의 기업들이 AI를 도입하게 되면 역설적으로 데이터 알고리즘 편향 · 차별 위험이 증폭될 수 있으며 공급기업 종속 정도에 따라 기업간 격차가 심화될 가능성도 존재한다. AI 생태계의 복잡성 증가로 다양한 주체들 간의 AI 결과물에 대한 품질책임, 권리화 등에 대한 분쟁 또한 증가할 수 있다.

단계별 수준 고도화 및 역량 내재화 지원

단계별 고도화 지원은 AI 도입이 시행착오를 넘어 실질적 성과 창출로 이어질 수 있도록 AI 도입단계별 수준진단체계를 구축하고 AI 도입 기업의 데이터·AI 역량 내재화 및 단계별 고도화를 지원한다.

재직자의 AI 학습 전문가 과정 지원은 AI 도입 기업이 데이터 관리·AI모델 운영 역량을 내재화 할 수 있도록 AI 학습 전문가 커리큘럼을 설계하고 AI 도입·고도화 지원사업과 연계하여 AI 도입 기업 재직자의 AI 학습 전문가 과정을 지원한다.

안전하고 공정한 AI 활용 환경을 조성하고 내부 역량이 부족한 기업들도 다양한 방식으로 AI를 도입하고 유연하게 확장해나갈 수 있도록 AI 성능의 한계를 개선하는 기술서비스 개발 지원한다.

기술거래 가이드라인은 AI 도입을 고려하는 기업들이 사전에 발생 가능한 위험을 인지할 수 있고, AI 모델 도입, 개발, 운영과정에서 분쟁 발생시 문제해결에 참고할 수 있는 기술거래 가이드라인 제시한다.