[아이티데일리] 데이타솔루션이 데이터부터 인프라, 클라우드를 아우르는 통합 서비스 역량으로 국내 인공지능(AI) 시장에서 영향력을 확대해 나가고 있다. 데이타솔루션은 기업들이 AI를 안정적으로 도입하고 운영할 수 있는 환경을 제공하는 데 그치지 않고, 실질적 비즈니스 성과까지 창출하도록 돕고 있다. 데이타솔루션 한인애 전무를 만나 AI 시대를 맞은 데이타솔루션의 사업 전략에 대해 들어봤다.

AI 도입 첫걸음은 ‘전략 수립’

전 산업 분야 모든 기업이 AI에 주목하고 있다. 챗GPT 광풍이 전 세계를 휩쓴 후 AI는 혁신의 아이콘이 됐다. AI는 챗봇, AI 어시스턴트와 같은 디지털 환경에서 생산성 향상에 국한되지 않고 전 영역에서 존재감을 과시하고 있다. 기업들은 산업 현장에서 필요한 공급망 관리, 생산 공정 최적화 등에 AI를 적용함으로써 매출 증대, 비용 절감 등 실질적 효과를 기대하고 있으며 실제 이런 효과를 보이는 사례가 속속 발표되고 있다.

관건은 투자수익률(ROI)이다. AI를 개발하고 적용하는 데는 엄청난 비용이 들어간다. 만약 그 효과가 확실치 않다면 기업으로서는 도입을 망설일 수밖에 없다.

데이타솔루션 한인애 전무는 “거대언어모델(LLM)은 이전의 머신러닝(ML) 모델보다 훨씬 더 많은 비용이 드는 데다, 그에 맞춰 회사 프로세스에도 변화를 줘야하기 때문에 위험부담 또한 그만큼 클 수밖에 없다”며 “개념 증명(PoC) 과정에서 기존 기술 대비 차별화된 요소가 있다는 점은 확인할 수 있지만, 수십억 원에 달하는 비용을 투입하는 일은 또 다른 문제”라고 진단했다.

AI 도입에 있어 한인애 전무가 강조한 부분은 ‘사례 발굴’과 ‘전략 수립’이다. 기업들이 업무 프로세스에서 겪는 문제점을 파악한 후에 AI 적용 방안을 검토하는 것이 바람직하다는 의견이다. 한 전무는 “AI 도입이 우선시돼다 보니 전체 비즈니스 프로세스를 두고 LLM을 적용할 수 있는 요소를 찾는 곳도 있다. 이 경우, 범위가 지나치게 넓어지고 소모되는 비용도 커질 수 있다”며 “그보다는 프로세스에서 평소에 발견한 문제를 두고 AI로 생산성을 높이는, 다시 말해 문제를 찾고 해결 방안을 모색하는 데서 시작하는 게 적절하다”고 설명했다.

AI 전 요소 아우르는 통합 역량 필요

AI 도입 전략을 수립하는 일은 여간 어려운 일이 아니다. AI는 단순한 소프트웨어가 아니라 다양한 IT 기술을 결합한 결과물이기 때문이다.

생성형 AI의 경우, 우선 그래픽처리장치(GPU), 서버 등 고성능 하드웨어 환경이 뒷받침돼야 한다. 그다음 GPT, 라마(Llama) 등 범용 목적으로 개발된 파운데이션 모델(Foundation Model)을 확보하고, 이를 기반으로 한 모델 개발, 연계 등을 가능케 하는 소프트웨어도 갖춰야 한다. 특히 범용 모델을 실제 업무에 적용하기 위해서는 회사 내부 데이터로 미세조정(파인튜닝)하는 과정도 거쳐야 한다.

이런 이유로 복합적인 기술 역량을 보유하지 못한 기업에 성공적 AI 도입이란 요원한 일이라 할 수 있다.

사실 인프라부터 소프트웨어에 이르는 AI의 모든 요소를 갖춘 기업은 찾아보기 힘들다. 내부 거버넌스 확립은 물론 AI 활용의 가장 기본이 되는 데이터마저 부족한 경우가 많다. 회사 내부적으로 AI 모델 제작부터 배표에 이르는 개발 전 과정을 지원하는 인력도 턱없이 부족하다. AI 구성요소 전반을 아우르는 파트너 확보가 중요한 이유이다.

데이터, 인프라, 클라우드 등 종합 서비스 지원

데이타솔루션은 AI 기술 전반을 아우르는 서비스로 고객의 안정적인 AI 도입 및 운영을 지원한다. 오랜 기간 영위해 온 데이터 및 분석뿐 아니라 인프라, 클라우드 등 AI에 필요한 환경과 솔루션을 종합적으로 제공하는 능력을 갖고 있다.

AI 모델의 근간을 구성하는 데이터는 데이타솔루션의 강점 중 하나다. 데이타솔루션은 ‘코리아플러스 스태티스틱스(KoreaPlus Statistics)’를 비롯한 데이터 분석 솔루션을 중심으로 30여 년간 분석 컨설팅과 예측 분석 사업을 영위해 왔다.

한인애 전무는 “오랜 기간 데이터 분석 사업을 이어오며 빅데이터, 머신러닝 등 여러 기술 발전 흐름을 함께해 왔다. 그만큼 수요 예측, 품질 분석 등 데이터 기반으로 이뤄지는 모델 개발에 대한 다양한 노하우와 경험을 축적했다”며 “AI 기술 발전과 함께 알고리즘 같은 접근 방식에 변화는 있지만, 여전히 데이터 분석은 그 밑바탕을 구성하는 중요한 요소다. 데이타솔루션이 이 부분에 대해 확실한 경쟁력을 갖췄다”고 강조했다.

데이터 활용뿐 아니라 인프라에서도 데이타솔루션은 다양한 기술을 제공한다. GPU, 서버 및 스토리지 등 인프라를 효율적으로 구성 및 활용하는 방안을 고객사에 제시, AI/ML 워크로드에 필요한 데이터 처리와 학습 속도를 최적화할 수 있는 환경을 지원한다.

기업에 설치형(온프레미스)으로 AI를 도입하려는 수요가 늘고 있으나, 여전히 글로벌 빅테크의 주요 파운데이션 모델을 비롯한 고성능 AI는 클라우드 기반으로 운영된다. 따라서 AI 워크로드의 효율적 관리를 위해서는 이에 걸맞은 애플리케이션 현대화가 요구된다.

데이타솔루션은 기존 시스템을 컨테이너 및 쿠버네티스 기반으로 전환하는 구축 사례를 여러 차례 진행한 바 있다. 컨테이너와 쿠버네티스는 AI/ML 환경에서 리소스 자동 조정 및 동적 할당을 지원, 비용 효율성 극대화와 운영 편의성을 제공하는 데 기여한다.

아울러 데이타솔루션은 도입 준비 단계에서 기업이 겪는 어려움을 고려, 기존 분석 컨설팅 사업을 정보화 전략 계획(ISP) 수립 수준까지 확대해 나갈 예정이다.

파트너 협력으로 검증된 솔루션 제공 목표

올해 상반기 미국 투자시장을 중심으로 ‘AI 거품론’이 불거졌다. AI가 소모하는 막대한 비용에 비해 거둘 수 있는 효과는 크지 않다는 지적이었다. 이에 대해 한인애 전무는 “AI는 지속 발전해 나가며, 점차 우리 일상에 밀접하게 다가올 것”이라고 일각에서 제기된 AI 거품론과는 다른 의견을 제시했다.

한 전무는 “데이터 분석만 해도 초기에는 낯선 기술이었지만 이제는 이를 갖추지 않은 소프트웨어를 찾아보기 힘든 수준이 됐다”며 “이와 비슷하게, AI 역시 솔루션 대부분에 기본적으로 탑재될 것으로 예상한다. 그 과정에서 사람들은 일상에서 AI의 효과를 더 많이 확인하게 될 것이다”라고 말했다.

이어 그는 “급변하는 AI 시대 속에서 데이타솔루션은 데이터부터 인프라, 클라우드를 종합적으로 지원하는 역량을 강화함은 물론, 다양한 파트너사와의 협력을 바탕으로 검증된 솔루션을 제공하는 데 더욱 힘을 기울이겠다”고 밝혔다.