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AI 도입을 가속화하기 위해 많은 기업들이 관심을 갖고 있지만, 실제 상용화로 이어지지 않는 경우도 많다. 이러한 문제에 대해 데이터메이커의 이에녹 대표는 AI 모델 개발 프로세스에 대한 통합적인 이해 부족이 가장 큰 이유라고 언급했다. AI 모델을 도입하기 위해서는 데이터셋 관리가 선행돼야 하며, 학습용 데이터 구축과 모델 학습 및 배포가 반복적으로 이루어져야 한다. 이러한 모든 과정을 밀도 높게 이해하지 않고 데이터 구축이나 오픈소스 모델 도입만 시도하면 AI 도입에 어려움을 겪을 수밖에 없다고 설명했다.

그렇다면 기업들이 성공적으로 AI를 도입하기 위해서는 어떤 접근이 필요할까? 이에 대해 이에녹 대표는 AI 도입에 대한 명확한 목표를 수립하고, 데이터부터 모델 개발과 적용까지 모든 과정을 체계적으로 관리할 수 있어야 한다고 말했다. 이를 위해서는 각 단계별 과정을 다른 환경에서 운영하지 않고 하나의 플랫폼에서 관리하는 것이 중요하다. 이를 해결하기 위한 솔루션으로 MLOps 기술이 소개되었는데, MLOps를 통해 데이터셋 구축, 라벨링, AI 모델, 서버 통합·연동 등을 포괄적으로 관리할 수 있다고 밝혔다. 이러한 플랫폼을 통해 모든 과정을 효율적으로 지원할 수 있게 되며, AI 도입의 성공 확률도 높아질 것으로 기대된다.

AI의 성공적인 도입을 위해선 모델 개발 프로세스에 대한 통합적인 이해와 체계적인 관리가 필요하다. 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 MLOps 기술을 활용하는 것이 효과적인 해결책일 수 있다. 기업들은 AI 도입에 대한 목표를 명확히 수립하고, 데이터 관리부터 모델 개발과 적용까지의 과정을 체계적으로 관리하여야 한다. MLOps 플랫폼을 활용하면 모든 과정을 효율적으로 지원할 수 있으며, AI 도입의 성공 확률을 높일 수 있다. AI의 가능성을 최대로 발휘하기 위해 기업들은 MLOps 기술의 활용을 적극적으로 검토해야 할 것이다.

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