 |
| ▲ AI Engineering은 모델, 데이터, 애플리케이션, 평가, 운영을 하나의 관리 가능한 시스템으로 연결한다. (ai도움을 받아 생성된 이미지입니다) |
[파이낸셜경제=김예빈 기자] 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들의 관심은 어떤 AI 모델을 선택할 것인지에 집중되고 있다. 그러나 업계에서는 실제 AI 프로젝트의 성패를 결정하는 요소는 모델 자체보다 이를 운영 가능한 서비스로 구현하는 AI Engineering 역량이라고 지적한다.
데모 환경에서는 정제된 데이터와 제한된 시나리오를 바탕으로 AI가 높은 성능을 보이는 경우가 많다. 하지만 실제 업무 환경에서는 데이터가 계속 변하고, 사용자는 예상하지 못한 질문을 던지며, API 응답 속도와 추론 비용도 지속적으로 달라진다. 이 때문에 우수한 모델을 도입하더라도 운영 단계에서 기대만큼의 성과를 내지 못하는 사례가 적지 않다.
AI Engineering은 이러한 간극을 줄이는 역할을 한다. 모델뿐 아니라 데이터와 애플리케이션, 평가 체계, 운영 환경을 하나의 시스템으로 연결해 AI를 안정적으로 서비스할 수 있도록 만드는 것이 핵심이다.
최근에는 AI 운영 방식도 빠르게 변화하고 있다. 기존 머신러닝 운영 체계인 MLOps를 넘어 생성형 AI 환경에 맞춘 LLMOps, 여러 AI Agent를 관리하는 AgentOps 개념까지 등장하면서 모델뿐 아니라 프롬프트, 검색 시스템(RAG), Tool Calling, 운영 비용, 권한 관리 등을 함께 관리해야 하는 요구도 커지고 있다.
전문가들은 AI 시스템을 구축할 때 ▲데이터와 지식 ▲모델과 오케스트레이션 ▲애플리케이션 ▲평가 ▲운영 ▲거버넌스 등 여러 계층을 함께 설계해야 한다고 설명한다. 특히 많은 프로젝트가 모델 성능 향상에는 집중하지만 실제 업무 프로세스와 운영 체계 구축에는 충분한 투자를 하지 않아 활용도가 떨어지는 경우가 많다고 분석한다.
AI 성과를 평가하는 기준도 달라지고 있다. 모델의 정확도나 벤치마크 순위만으로는 실제 가치를 판단하기 어렵기 때문이다. 업계에서는 기술 성능뿐 아니라 실제 사용률과 업무 처리 시간, 비용 절감, 고객 만족도 등 비즈니스 성과를 함께 측정해야 AI 투자 효과를 객관적으로 평가할 수 있다고 보고 있다.
SotaTek Korea(소타텍코리아)는 기업의 AI Engineering 구축 과정에서 요구사항 분석부터 솔루션 아키텍처 설계, 데이터 파이프라인, RAG 및 AI Agent 개발, 자동 평가 체계, CI/CD, 운영 모니터링까지 전 과정을 지원하고 있다고 밝혔다. 한국과 베트남 개발 조직이 협업하는 전달 체계를 통해 프로젝트 규모에 맞춰 개발과 운영을 지원하는 것이 특징이다.
업계에서는 AI 파트너를 선택할 때도 데모 구현 속도보다 실제 운영 환경까지 연결할 수 있는 역량을 확인해야 한다고 조언한다. 데이터 관리와 접근 권한, 테스트 기준, 장애 대응 체계, 운영 비용, 모델 교체 전략까지 고려해야 장기적으로 안정적인 AI 서비스를 구축할 수 있다는 설명이다.
결국 AI 프로젝트의 목표는 성능이 높은 모델을 확보하는 데 있지 않다. 모델의 가능성을 실제 비즈니스에서 지속적으로 활용할 수 있는 서비스로 구현하는 것이 AI Engineering의 역할이며, 기업의 AI 경쟁력 역시 이러한 운영 역량에서 결정된다는 것이 전문가들의 공통된 견해다.
Copyright ⓒ 파이낸셜경제 무단 전재 및 재배포 금지
