모두가 AI프로그램을 만들 수 있는 날이 곧 올까요?
2021.07.08 - 목요일마다 돌아와요 - 우리 곁 AI 뉴스 02
Gartner Magic Quadrant 보고서에 따르면, 2024년까지 앱 개발의 65%가 코드가 없는 혹은 코드가 거의 쓰이지 않는(low-code) 플랫폼에서 일어날 거라고 합니다. 코딩 그 자체, 기술 그 자체의 원리도 중요하지만 그 기술로 어떤 서비스를, 생산성을, 혁신을 이뤄내는지가 더 중요해질 거라는 전망이기도 한데요, 코로나였음에도 (혹은 코로나여서 더욱?) 2020년 한 해는 로우 코드 플랫폼들이 유명해졌었고, 올 초에는 로우 코드 AI 플랫폼들에 대한 기사도 종종 볼 수 있었어요 :)
실제로 노 코딩 소프트웨어/자료/에이전시 등에 관한 내용은 아래 NoCodeList라는 사이트에서 더 자세히 확인하실 수 있어요. 저도 자료 조사하다 찾은 사이트인데, 재미난 프로그램들이 많아 쏠쏠하게 방문할 것 같아요!
그리고 오늘은 그 갈래 중에서도 로우 코드 / 노 코드 AI 플랫폼들에 대해 잠깐 소개해 드려 볼게요 :) 로우 코드/노 코드 AI 플랫폼은 사실 특집으로 아예 뺄까도 했었는데, 어차피 간략히 적용 사례들을 이미 소개해 드리고도 있고, 독자분들께서도 익숙해지기 위해서는 일찍 알려드리는 게 낫다고 판단했어요.
우선 아래는 전통적인 AI 프로세스와 노코드 AI 프로세스를 비교한 간략한 표예요. 전통적인(?이라고 하기에는 물론 AI는 매우 최신 기술이지만) AI에서는 데이터 준비, 피처/기능 엔지니어링, 전처리, 모델 선택, 하이퍼 파라미터 튜닝, 모델 트레이닝, 모델 배포, 업무 자동화까지.. 순차적으로 거치고, 이런 스텝들은 엔지니어 혼자만도 어려울 수 있을 뿐만 아니라 일반인이 직관적으로 접근하기에는 지나치게 많은 기술 능력을 요하죠.
헌데 노코드 AI는 이런 절차들을 비교적 단축시켰다는 점이 가장 큰 차별점이에요. 크게 4단계로! 데이터 컬렉션 후 업로드, 드래그 앤 드롭으로 모델 트레이닝, 최종 결과 분석, 업무 자동화까지. AI 코딩 기술이 없는 일반 사용자도 일상적인 업무를 최적화하고 비즈니스 문제를 해결할 수 있도록 돕는 거예요.
그리고 이 시장은 아직 도입기라 앞으로 더 많은 성장 잠재력을 가지고 있을 거라고 해요. (물론 기술적, 현실적 제약들도 분명 있을 거라 개발자/엔지니어 분들의 시각에서는 어떻게 생각하시는지 궁금하기도 하네요 :))
또 최근 노코드/로우 코드 스타트업 중에서 지난 한 해 2020년 동안 많은 관심과 자금 지원을 받은 스타트업이 없었다고 하는데 (TechCrunch 출처) 최근 7월 초, Obviously AI라는 노코딩 AI/ML 스타트업이 시드로 470만 달러를 모금했어요..!
노코드/로우 코드 스타트업들도 확실한 타겟, 시장, 솔루션, 경쟁력 등이 입증되면 충분히 비즈니스 가치를 인정받을 수 있지 않나 싶은 뉴스였는데요, 이 스타트업은 사내에 데이터 과학 팀이 없거나 데이터 분석은 알고 있지만 프로그래머들이 없는 중견 기업들을 타겟으로 기계학습 모델을 구축할 수 있도록 돕는 비즈니스 모델이에요. 더 상세히는 "Edge-Sharp AutoML"라는 독점 기술을 사용해 클라이언트 맞춤형으로 기존 클라우드 서비스/데이터 베이스에 통합될 수 있는 기계 학습 모델을 구축해주고 교육도 해줍니다. (^^ 이렇게 보니 웬 기술 용어 잔뜩이야 싶으시죠?)
그래서 좀 더 세부적으로 설명드리면, 기존에는 많은 자동 AI/ML 소프트웨어 플랫폼이 예측을 위한 최고 성능 알고리즘을 선택하기 전에 100개의 서로 다른 알고리즘을 실행해버려서 더 최적화된 알고리즘을 빌딩 하는데 소요될 시간을 낭비하는 문제가 있었다면, Obviously AI는 데이터 세트에 사용할 수 있는 특정한 기계 학습 모델 그룹을 살펴보고, 그중에서 클라이언트 니즈에 따라 상위 5개 모델을 자동 추천한대요. 더 요약하면 이 플랫폼의 차별점은 예측 모델에서 너무 많은 알고리즘을 추천하지 않고, 클라이언트 데이터 세트에 따라 가장 적합할만한 상위 5개 모델을 자동 선정하는 방식이에요.
그리고 역시 이해에는 예시가 직빵이죠. 예를 들면, 15명이 근무하는 소규모 소액 대출 회사를 클라이언트라고 할게요. 이전에는 이 작은 팀이 대출을 해줄 신청자 중 해당인들을 일일이 수동으로 선정했어야 했는데, 이제 Obviously AI 솔루션을 사용해서 신청자의 채무 불이행 가능성과 대출 금액을 자동으로 예측할 수 있게 된 거죠. 고객은 대출 신청 후 즉시 받을 수 있는 대출 규모를 확인할 수 있고요.
또 한 독일 모바일 회사는 사용자에 따라 다른 가격 모델을 제시하는 동적 가격 모델을 사용하기를 원했는데, 각각의 사용자가 게임 내 아이템 등에 대해 얼마를 지불할지 예측하는 데에도 Obviously AI를 사용하게 되었어요. 그리고 이렇게 비즈니스 문제를 해결해주고자 하는 타겟 그룹이 명확하고, 그 문제를 확실히 풀어줄 수 있다 보니, Obviously AI는 2019년에 창립되었는데 벌써 3000여 고객을 유치하고 있다고 해요.
그 밖에도 역시 노코딩 AI 플랫폼인 Levity가 선정한 노코딩 AI 에는 아래와 같은 종류들이 있어요.
선정 기준은 3가지예요. 원래 1명 이상의 머신러닝 엔지니어가 구축해야 했던 솔루션을 사용자가 처음부터 구축할 수 있는지, 기업 수준의 개발자 툴이 아닌 모든 규모의 사용자와 회사를 위한 툴인지, 또 아예 비전문가도 사용할 수 있는지 였어요. (출처)
저도 하나하나는 아직 못 봐서 나중에 또 다른 글로 찾아뵐게요 :) 그래도 아 이런 애들이 있구나는 제 브런치를 떠올려주시고 확인해봐 주셔요 ~그리고 이렇게 읽으시니 설계 과정이나 비즈니스 아이디어부터 굉장히 복잡해야만 하는 것 같으시죠?
그런데 꼭 그렇지만도 않을 수 있어요.
최근 프로덕트 헌트에 올라온 서비스들 중 또 재미난 서비스 하나도 간략히 소개드리며 이번 글을 마무리할게요. (여러 AI 서비스가 있었지만, 개중 가장 비 기술자인 사용자 입장에서도 공감이 갈 만하다고 생각해서 골랐어요)
스마트 라이터 AI
- 개인화된 콜드 메일 보내기 서비스
; 8배 높은 답장을 받을 수 있도록, 수신자 맞춤형 콜드 메일 작성을 도와주는 서비스가 있다면 사용해보시겠어요?
스마트 라이터 AI는 블로그 주소를 입력하면 그 블로그 맥락을 파악해 작가들의 취향을 사로잡을 고유한 메시지를 생성하고, 링크드인 프로필을 넣으면 그 내용에 걸맞은 칭찬하는, 긍정적인 개인화된 메시지를 생성하고, 메일을 받는 사람의 논문 케이스 스터디, 수상, 뉴스 기사 블로그 등에 맞춘 메시지를 작성해 준대요.
놀랍지 않나요? 취향 저격 콜드 메일 발송을 인공 지능이 해준다니. 취향 저격 뉴스레터도 재밌게 읽는 판에 낯선 이가 제 취향을 알고 메일을 보내준다면 저는 껌뻑 읽고 답할 것 같아요.
https://www.smartwriter.ai/?ref=producthunt
(사이트 안 동영상도 직관적이고 재밌는데 유튜브에서 못 찾아서 못 가져왔어요. 시간 되시면 꼭 들어가서 확인해 보셔요 :))
그리고 이렇게 개인적인 이유 외적으로도 이런 프로그램은 비즈니스적인 가치 창출도 직간접적으로 많이 할 것 같아요.
세일즈 맨/우먼 분들, 혹은 CEO 분들은 하루에도 수십, 수백 건의 콜드 이메일을 보내죠. 다만 그 콜드 이메일을 보낼 때 언제나 ROI가 높지 않기에 그만큼 낭비되는 시간도 많고, 더 전환율이 높은 잠재 고객에게 집중할 시간이 부족하기도 하고요. 이럴 때에 이런 솔루션은 (물론 진정성은 조금 떨어질 수 있겠지만) 나름의 엄청난 업무 효율화 도구가 되어줄 수 있을 것 같네요.
또 사용자는 세일즈 맨/우먼 분들만이 아닐지 몰라요. 콜드 메일을 보내야 하는 분들은 개인 사업자분들도 있으실 테고, 블로그 운영자들이나 등등 타겟은 다양해질 수 있죠 :)
또 만약 저렇게 자동화된? 개인화된? 메시지가 잘 도달되어 발신자는 에너지를 아끼고, 그를 기반으로 오히려 더 깊은 대화를 나눌 수 있게 된다면, 진정성이 과연 떨어진다고 봐야 할지에 대한 것도 논의점이 될 수 있겠네요.
물론 노코딩으로 만들어진 플랫폼은 아니지만, 어쩌면 위 프로그램처럼 우리가 상상할 수 있는 (또 만들 수 있는) AI 프로그램은 아주 거대하고 복잡한 문제점에서만 시작하는 게 아닐지도 모르겠어요 :)
오늘 글은 어떠셨나요?
매주 메일함에 쌓이는 소식들을 보며 글감을 고르는데 소개해 드리고 싶은 내용은 많은데 어떻게 엮을지가 늘 어려우면서도 행복한 고민이네요.
기술적으로, 시스템적으로, 제도적으로 의미있는 변화들도 있고, 빅테크 기업들의 핫 뉴스들도 있지만 그런 내용들은 다른 지면에서도 많이들 보실 거예요.
하여 제 포스팅들은 일상 속 변화들에 초점일 예정이라 지금처럼 조금 소소한 내용들 & 비즈니스 내용들 위주로 변주해 나가 볼게요. :)
그 밖에도 혹시 피드백, 궁금하신 점, 원하시는 점들이 있다면 언제든 편하게 덧글로 남겨주세요.
오늘도 감사합니다 !
