향후 3년 이내에 기업의 92%가 인공지능(AI) 솔루션 활용을 늘릴 계획이라고 밝혔습니다. 하지만 현재 성숙한 AI 인프라를 갖추고 있다고 답한 기업은 1%에도 미치지 못합니다. 처음부터 AI 전문가와 데이터 과학자로 구성된 팀을 구축하여 모델을 개발해야 한다는 높은 진입 장벽은 많은 기업의 AI 목표와 현실 사이의 격차를 벌리고 있습니다. AI 솔루션 구현에는 상당한 자원과 자금 투자, 그리고 세심한 인적 관리가 필요합니다.
이러한 AI 목표와 실제 실행 사이의 격차를 줄이는 데 도움이 되는 것이 바로 서비스형 AI(AIaaS)입니다. 이 클라우드 기반 플랫폼 접근 방식을 통해 기업들은 대규모 초기 투자나 사내 데이터팀 구축, 복잡한 AI 인프라 관리 없이도 AI 기술을 활용할 수 있습니다.
서비스형 소프트웨어(SaaS)가 기업의 소프트웨어 애플리케이션 접근 방식을 혁신했듯이, 서비스형 AI는 인공지능에 대한 전례 없는 접근성을 제공하는 새로운 시대의 촉매제 역할을 하고 있습니다.
서비스형 AI란 무엇인가요?
서비스형 AI는 기존 워크플로에 인공지능을 통합하려는 기업들에게 클라우드 기반 AI 서비스를 제공하는 사업 모델입니다. 이러한 제3자 AI 솔루션을 통해 기업들은 사전 AI 전문 지식 없이도 인공지능을 실험해 볼 수 있습니다.
AIaaS는 일반적으로 기존 시스템에 AI 기능을 추가할 수 있는 즉시 사용 가능한 AI 모델, 도구 또는 플랫폼으로, 사용자 친화적인 API(소프트웨어 애플리케이션 간 데이터 교환을 가능하게 하는 최소한의 코딩 인터페이스 또는 프로토콜)를 통해 머신러닝 알고리즘(인공지능의 구성 요소)과 딥러닝 프레임워크에 대한 접근을 제공합니다. 데이터 분석, 예측 모델링, 패턴 인식 등에 활용될 수 있습니다. 맞춤형 머신러닝 모델을 통해 기업들은 사업에 극도로 개인화된 작업을 자동화하고, 고객 및 과거 데이터의 대규모 데이터 세트를 분석하며, 새로운 패턴을 파악하여 궁극적으로 사업 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
AI 도구가 제공할 수 있는 서비스는 무엇인가요?
AI 도구는 사업 운영을 근본적으로 변화시킬 수 있는 다양한 솔루션을 제공합니다. AI 기능이 계속 발전함에 따라, AI 서비스는 다음과 같은 사전 훈련된 모델과 맞춤형 머신러닝 서비스의 광범위한 스펙트럼을 제공합니다.
- 자연어 처리 및 음성 인식: NLP는 텍스트 분석과 언어 이해를 지원하여 챗봇과 가상 어시스턴트와의 통합에 이상적입니다.
- 감정 분석: AI 기반 감정 분석은 자연어 처리와 머신러닝을 활용하여 텍스트 데이터와 사용자 의견을 분석하고 소셜 미디어 대화를 해석합니다.
- 컴퓨터 비전: 머신러닝 모델과 상호작용을 하는 특수 센서를 사용하여 주로 이미지 및 동영상 분석에 활용됩니다.
- 예측 분석: 일반적인 AI 서비스인 예측 분석은 사기 탐지, 트렌드 예측, 미래 결과 예측, 위험 분석 수행, 정보에 기반한 의사결정 지원 등의 작업에 이상적입니다.
- 추천 시스템: 개별 사용자와 고객에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 데 일반적으로 사용되는 AI 기반 추천 시스템은 전자상거래, 엔터테인먼트, 음식 배달 앱 등 다양한 산업 분야에 통합되어 있습니다.
- 생성형 AI 솔루션: 가장 주목받는 AI 솔루션 중 하나인 생성형 AI는 제품 설명, 보고서, 블로그 게시물과 같은 텍스트 콘텐츠뿐만 아니라 광고나 동영상 콘텐츠와 같은 시각적 자료 제작에도 자주 사용됩니다.
사업에 서비스형 AI를 적용하는 방법
AI 서비스의 활용 분야는 지속적으로 확장되고 있습니다. 소규모 전자상거래 업체에서 대기업에 이르기까지, AI 활용 사례는 다음과 같습니다.
마케팅
AIaaS 통합은 마케터의 도구상자를 기하급수적으로 확장시킵니다. 자연어 처리는 고객 리뷰와 소셜 미디어 감정을 분석하여 브랜드 인식에 대한 더 깊은 이해를 제공하며, 예측 분석은 잠재 고객을 파악하고 캠페인 성과를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. (단, 정확도는 데이터 품질과 모델 훈련에 크게 좌우됨)
지난 1년간 온라인을 이용해 봤다면 생성형 AI에 대해 들어보셨을 것입니다. AIaaS는 일부 콘텐츠 생성 및 개인화 작업을 자동화할 수 있는 강력한 생성형 AI 도구에 대한 접근을 제공합니다. AI 기능의 발전에도 불구하고, 마케팅 프레임워크 내에서 AI 시스템을 사용하려면 정확성을 보장하고 브랜드 진정성을 유지하기 위해 여전히 신중한 인적 개입과 편집이 필요합니다.
고객 서비스
지난 몇 년간 가상 어시스턴트와 챗봇은 고객 서비스팀에 혁신을 가져다주었습니다. 서비스형 AI는 이러한 어시스턴트에 대한 대규모 접근을 제공하여 기업들이 일상적인 문의에 대한 응답을 자동화할 수 있게 합니다. 감정 분석 도구는 고객의 불만을 감지하는 것을 목표로 하지만, 오탐지와 신호 누락과 같은 일반적인 문제가 있습니다. AI 서비스를 통해 대화형 인터페이스 구축이 더욱 쉬워졌지만, 이러한 시스템은 효율성을 유지하기 위해 지속적인 훈련과 개선이 필요합니다.
운영
창고 물류 관리부터 수요 예측까지, 머신러닝 모델은 기업들이 운영의 주요 구성 요소를 자동화할 수 있게 합니다. AIaaS 내에서 제공되는 머신러닝 알고리즘은 수요 패턴을 예측하고 잠재적인 공급망 문제를 식별하는 데 능숙하지만, 시장 변동성이나 예상치 못한 사건 중에는 예측의 신뢰성이 떨어집니다. 마찬가지로 컴퓨터 비전 시스템은 특정 유형의 결함에 대해 생산 라인을 모니터링할 수 있지만, 사람이 직접 발견할 수 있는 미묘한 품질 문제는 놓칠 수 있습니다.
올바른 AI 서비스 제공업체 선택하기
다양한 AI 기술 중에서 올바른 AIaaS 제공업체를 선택하는 것은 사업의 고유한 요구사항, 예산, 기존 인프라에 따라 달라집니다. 공급업체를 선택할 때 다음과 같은 요소들을 고려하세요.
- 산업별 활용 사례: 인공지능이 사업에 가장 큰 가치를 더할 수 있는 분야는 어디인가요? 예를 들어 전자상거래 사업을 위한 고객 서비스 챗봇이나 송장 처리를 위한 AI 기반 문서 처리와 같은 틈새 서비스를 제공할 수 있는 공급업체를 선택하세요.
- 공급업체의 AI 구현 경험: 사례 연구와 고객 추천서를 활용하여 제공업체의 신뢰성을 검증하세요.
- 기존 인프라와의 호환성: 올바른 AIaaS는 기존 워크플로와 원활하게 통합되어야 합니다. 이를 위해 요구사항에 맞는 호환 가능한 API, 배포 옵션, 데이터 저장 솔루션을 찾아보세요.
AI 솔루션을 기존 시스템에 연결할 때 통합 문제가 흔히 발생한다는 점을 염두에 두세요. 기존 인프라는 최신 인공지능 API와 호환되지 않을 수 있어 비용이 많이 드는 시스템 업그레이드나 맞춤형 개발 작업이 필요할 수 있습니다. 많은 기업이 AI 서비스를 기존 운영과 원활하게 통합하고 활용하는 데 필요한 기술적 복잡성을 과소평가하고 있으며, 이는 궁극적으로 도입 성공에 영향을 미칠 수 있습니다.
고려해 볼만한 서비스형 AI 공급업체
사업에 AI를 통합할 준비가 되었다면, 시장에서 가장 인기 있는 AI 서비스 제공업체들을 비교해 보세요.
Google Cloud
Google Cloud는 다양한 접근성을 갖춘 포괄적인 클라우드 기반 AI 솔루션을 제공합니다. 강력한 엔지니어링 팀을 보유한 기업이라면, 머신러닝 모델과 AI 애플리케이션을 배포할 수 있는 통합 머신러닝 플랫폼인 Vertex AI를 활용할 수 있습니다. 인공지능 전문 지식이 부족한 기업을 위해서는 AutoML이 팀들이 최소한의 노력과 쉬운 학습 곡선으로 머신러닝 모델을 개발하고 통합할 수 있도록 도와줍니다.
정말 다양한 산업을 서비스하는 Google Cloud는 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식을 위한 API뿐만 아니라 대화형 인터페이스 구축을 위한 Dialogflow와 같은 특수 솔루션도 제공합니다. AI 생태계 내에서 900개 이상의 소프트웨어 통합을 제공하는 Google Cloud의 AI 즉시 사용 기능은 놀라울 정도로 다양합니다.
가격: 이 AI 서비스 제공업체는 무료 체험판과 20개 이상의 무료 제품에 대한 접근 권한을 제공하므로 신규 고객들이 종량제 가격 모델을 선택하기 전에 워크로드와 사전 구축된 솔루션을 테스트하고 배포할 수 있습니다. (가격 계산기로 비용 추정 가능)
OpenAI
OpenAI의 주력 제품은 기업들(예: Duolingo, Whoop, Salesforce)이 강력한 AI 도구를 사업에 통합할 수 있게 해주는 OpenAI API입니다. GPT-3.5와 GPT-4는 콘텐츠 생성, 고객 서비스, 이러닝 플랫폼 등을 포함한 다양한 애플리케이션에 자연어 처리를 제공합니다.
이처럼 뛰어난 유연성을 자랑하는 API는 파일 검색 기능, 코드 인터프리터, 웹 검색 기능을 광범위한 기존 플랫폼과 앱에 통합하는 데도 사용할 수 있습니다. 특히 주목할 만한 기능은 특수 AI 모델을 위해 맞춤 데이터로 사전 훈련된 모델을 미세 조정할 수 있는 능력입니다. AI에 정통한 고객들은 특수 활용 사례를 위한 개인화된 모델도 만들 수 있습니다.
가격: OpenAI API 사용자는 LLM 사용에 대해 토큰당 요금을 지불합니다. 예를 들어, GPT-4.1을 통합할 때 출력에 대해 100만 토큰당 2달러(약 2,916원), 입력에 대해 100만 토큰당 8달러(약 1만 1,666원)가 소요됩니다.
아마존 웹 서비스(AWS) AI
AWS는 컴퓨터 비전을 위한 Amazon Rekognition, 자연어 처리(NLP)를 위한 Amazon Comprehend, 머신러닝 모델 구축 및 배포를 위한 Amazon SageMaker를 포함한 포괄적인 AI 서비스를 제공합니다. 광범위한 제품군을 통해 고객들(BMW, Slack 포함)의 AI 인프라 관리 부담을 덜어주는 확장 가능한 온디맨드 AI 서비스를 제공하며, 가상 에이전트, 코드 생성, 대화형 검색, 데이터 증강, 공급망 최적화 등을 포함합니다. Google Cloud와 마찬가지로 사내 개발자가 있는 기업과 없는 기업 모두에 적합한 포괄적이고 안정적인 AI 도구를 제공합니다.
가격: AWS 무료 티어에는 도구에 따라 무료 체험판, 12개월 무료 옵션 또는 상시 무료 옵션을 제공합니다. AWS의 가격 계산기를 사용하면 특정 인프라의 비용을 추정하는 데 도움이 됩니다.
IBM Watson
IBM Watson은 Watson Natural Language Understanding, 가상 어시스턴트나 앱과 같은 모든 인터페이스에 대화형 AI를 통합할 수 있는 Watson Assistant, 비정형 데이터에서 인사이트를 추출하는 Watson Discovery를 포함한 엔터프라이즈급 AI 서비스를 제공합니다. Watson은 강력한 보안 조치와 규정 준수 기능을 갖춘 산업별 특화 AI 솔루션에 중점을 둡니다. 이 목록의 다른 AIaaS 공급업체들과 마찬가지로 API와 관리형 서비스를 통해 기능을 제공합니다.
가격: IBM Watson의 Toolbox Playground는 무료입니다. 특정 도구의 가격을 확인하려면 고객이 AI 서비스 제공업체에 연락하여 특정 요구사항을 논의해야 합니다.
Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI는 광범위한 Azure 클라우드 생태계와 통합된 플랫폼입니다. 주요 서비스로는 통합 API를 통한 라이프사이클 관리 및 모델 교체 기능을 특징으로 하는 Azure AI Foundry 모델과 음성 인식 및 컴퓨터 비전과 같은 사전 구축된 AI 기능을 제공하는 Azure Cognitive Services가 있습니다. Azure Machine Learning은 맞춤형 모델 개발을 제공하며, Azure Bot Services는 대화형 인터페이스를 구축하는 더 스마트한 서비스로 고객 경험을 개선하는 데 탁월합니다. Microsoft Azure AI를 차별화하는 것은 Microsoft 제품군(예: Office 365)과의 긴밀한 통합, 광범위한 네이티브 통합(예: GitHub), 그리고 엔터프라이즈 보안 기능입니다.
가격: 동종 업체들과 마찬가지로 Microsoft Azure의 가격은 도구에 따라 크게 다르며, 맞춤형 스택의 비용을 추정할 수 있는 가격 계산기를 제공합니다.
서비스형 AI 도입 시 주의 사항
서비스형 AI는 사업을 변화시켰으며, 앞으로도 계속 그럴 것이라는 점은 부인할 수 없지만, 만능 해결책은 아닙니다. 비용 증가와 공급업체 종속과 같은 명백한 문제점 외에도, 서비스형 AI 구현에는 다양한 미묘한 과제들이 있습니다.
AI 플랫폼의 성능은 입력되는 데이터의 품질에 달려 있습니다. 간단히 말해, 고품질 데이터 인프라가 부족하다면 데이터 품질이 서비스형 AI 활동을 심각하게 저해할 가능성이 있습니다. AI 모델이 효과적으로 작동하고 의미 있는 인사이트와 데이터 분석을 제공하려면 대량의 깨끗하고 잘 라벨링된 데이터가 필요합니다. 안타깝게도 데이터 준비 과정은 처음에 예상했던 것보다 시간과 비용이 많이 드는 경우가 많으며, AI 도구가 효과적으로 배포되기 전에 몇 달의 작업이 필요할 수 있습니다. 간단히 말해, AI 역량이 기하급수적으로 성장했지만 인간의 감독은 그 어느 때보다 필요합니다.
클라우드 기반 AI 서비스를 사용할 때 데이터 보안과 개인정보 보호도 주요 관심사가 될 수 있습니다. 민감한 기업 및 고객 데이터를 제3자 AI 제공업체에 전송하는 조직들은 데이터 유출에 대한 잠재적 취약점을 만들어냅니다. 또한 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA) 규정 준수는 특히 데이터가 관할권 경계를 넘나들 때 복잡해질 수 있습니다.
*환율: 2026년 2월 기준
서비스형 AI FAQ
서비스형 AI는 어떻게 작동하나요?
서비스형 AI(AIaaS)는 클라우드 기반 API를 통해 사전 구축된 AI 모델과 머신러닝 알고리즘을 제공하여, 기업들이 자체 AI 인프라를 구축하지 않고도 AI 기능을 통합할 수 있게 지원합니다. 이 기술은 기업들이 기존 사업 모델에 적합하면서 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있도록 도와주며, 잠재적으로 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
서비스형 AI와 SaaS의 차이점은 무엇인가요?
둘 다 클라우드 기반 서비스입니다. 서비스형 소프트웨어(SaaS)는 완전한 소프트웨어 애플리케이션을 제공하는 반면, AIaaS는 기존 시스템에 통합할 수 있는 특정 AI 기능과 서비스를 제공합니다.
AI를 활용하면 사업은 어떻게 성장할 수 있나요?
AI 이니셔티브는 작업 자동화와 데이터 분석을 통해 성장을 촉진하여 효율성을 개선할 수 있습니다. 하지만 결과는 구현 품질, 데이터 가용성, 유지보수 수준에 따라 크게 달라집니다.
