시장 전망
글로벌 시장조사업체인 Precedence에 따르면, 머신러닝, 음성인식, 가상비서 등 인공지능 소프트웨어의 시장 규모가 10년 후에 1389조 원 규모로 성장할 것이라고 예측했습니다. Precedence는 인공지능 소프트웨어가 관리 위험을 줄여주기 때문에 교육과 보건, 자동차, 정보통신, 방위, 금융 부문 등 광범위한 분야에서 활약할 것이라 설명을 덧붙였습니다. (출처: Precedence Research)
이렇게 인공지능 시장의 전망은 밝습니다. 하지만, 국제통화기금(IMF) 총재는 지난 1월 1일(현지시간) 미국 CBS 뉴스 프로그램에 출연해 올해 전 세계 3분의 1이 경제 침체에 빠질 것이라고 경고했습니다. 미국, 유럽연합(EU), 중국의 경기가 둔화하면서 올해는 지난해보다 “더욱 힘든” 한 해가 될 것이라고 내다봤습니다.
위기 극복
위기의 시기를 극복하기 위해 많은 기업들은 사업 확장이나 투자를 줄이고, 한정된 자원 안에서 최선의 선택을 하기 위한 노력들을 하고 있습니다. 하지만, 신제품 개발, 상용화, 출시 제품 고도화 등 기술 혁신과 개발은 계속되어야 하고, 이러한 과정에서 비용은 줄이고 생산성은 높이기 위한 전략을 고민합니다. 여기서 중요한 것은 제품 개발 및 출시 과정에 발생할 수 있는 실패 비용과 품질 비용을 관리하는 것입니다. 특히, 양질의 데이터를 어떻게 효율적으로 확보하여 사용할 것인지에 대한 선택과 집중이 핵심 동력이 될 수 있습니다.
데이터 중심 AI
모델 중심에서 데이터 중심으로 인공지능 개발의 트렌드가 변화하며, 인공지능 성능 향상에 있어 데이터가 중요하다는 사실은 누구나 인지하고 있습니다. 그렇지만 데이터 양이 많다고 해서 좋은 시대 또한 지나갔습니다. 물론 인공지능 개발을 위해서는 일정량 이상의 데이터가 충분히 확보되어야 합니다. 하지만, 데이터의 품질이 뒷받침되지 않는다면 성능 향상을 내기 어렵습니다.
기업에서는 여전히 인공지능 개발 과정의 많은 시간 중 데이터와 보내는 시간이 많습니다. 개발 시간을 당기고 성공 가능성을 높이기 위해서는 한정된 자원 안에서 고품질의 데이터를 효율적으로 확보할 수 있는 방안이 필요합니다.
AI 맞춤형 솔루션
현재의 비즈니스 환경에서 가장 필요한 솔루션이 무엇입니까? 테스트웍스는 고객의 다양한 비즈니스 환경과 요구 사항에 따라 기본이 되는 품질 검증과 품질 확보를 통해 비용 절감 및 성능 향상이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있도록 지원합니다.
고품질의 인공지능 학습용 데이터 확보 및 모델 개발에 필요한 단계별 맞춤형 솔루션
- Edge AI, LiDAR 3D 데이터 수집/가공, Sensor Fusion 등 데이터 구축 기술 보유
- 다양한 대규모 데이터 구축 경험 기반의 도메인 별 맞춤형 컨설팅
- 크라우드-소싱 aiworks 플랫폼, 촬영 스튜디오, 네트워크, 크롤링 등 다양한 방식을 활용한 데이터 수집
- 데이터 가공 솔루션 blackolive 활용, 자동 라벨링, 프로젝트 관리 및 모니터링을 통한 생산성 확보
- 인공지능 데이터 전문 인력의 프로젝트 및 작업자 관리를 통한 데이터 품질 확보
모델 성능 향상을 위한 Active Learning 기반 데이터 품질 검증 및 개선 솔루션
- 개인정보 비식별화, 고해상화, 데이터 증강 등 최신 기술 기반 데이터 적합성 확보 및 품질 개선
- 인공지능 데이터 검증 도구 ADQ를 활용한 의미/구문 정확성 검증
- Acticve Learning 기반 데이터 샘플링 및 모델 성능 평가로 효율적인 데이터 및 모델 검증
계묘년 새해에는 테스트웍스와 전략적인 협업을 통해 인공지능 개발의 70% 이상에 달하는 노동집약적인 데이터 관련 업무에서 벗어나, 비용 효율적으로 제품 상용화 및 성능 향상에 집중하여 성공하는 한 해가 되시기를 바랍니다.