안재만 베슬AI 대표 “AI 시대의 새로운 패러다임을 여는 AI 오케스트레이션”

인공지능(AI)기술이 일상으로 파고들면서 새로운 도전 과제가 떠올랐다. 바로 넘쳐나는 AI 모델들의 조화로운 통합이다.

최근 딥시크가 선보인 저비용·고효율 AI 개발 사례는 AI 시장에 지각변동을 일으켰다. '챗GPT' 초기 개발비의 18분의 1 수준인 560만달러로 비슷한 성능을 구현했다는 점에서 자본력만으로 AI 기술을 주도할 수 없음을 입증했다.

AI 혁신은 여기서 그치지 않았다. 엔터프라이즈급에서 일상 업무용까지 다양한 AI가 등장했고, 의료·법률·금융 등 각 분야에 특화된 모델도 속속 선보이고 있다. 여기에 텍스트·이미지·음성·영상을 한 번에 처리하는 멀티모달 기능까지 더해지면서 AI의 영역은 날로 확장되고 있다.

하지만 이런 급속한 발전은 기업들에게 새로운 숙제를 안겼다. 수많은 AI 중 어떤 것을 언제, 어떻게 활용할 것인가 하는고민이다. 이제 더 이상 단일 AI만으로는 기업의 복잡한 요구사항을 충족시키기 어려워졌다.

범용 AI 모델은 산업별 전문 용어와 규정을 깊이 이해하지 못하고 정확도가 떨어져, 여러 AI 모델이 결합된 시스템에 비해 업무정확도가 절반 수준에 불과한 것으로 확인됐다. 실시간 의사결정과 신속한 대응이 요구되는 오늘날의 비즈니스 환경에서 여러 AI의 협업은 필수가 됐으며, 기업들은 이러한 통합 과정에서 비용효율성과 시스템 안정성을 동시에 확보해야하는 과제에 직면해있다.

AI 오케스트레이션, AI 모델 통합 관리의 해법

이러한 배경에서 'AI 오케스트레이션'이 새로운 대안으로 주목받고 있다. AI 오케스트레이션은 오케스트라 지휘자가 여러 악기를 조화롭게 이끌듯, 다양한 AI 모델을 효과적으로 통합 관리하고 조율하는 기술이다. 각기 다른 특성과 강점을 지닌 AI들을 상황에 맞게 최적으로 선택하고 조합해 운영하는 것이 핵심이다.

AI 오케스트레이션은 세가지 핵심 기능을 제공한다. 첫째, 실시간 모델 선택과 전환이다. 일상적 질문엔 경량 모델을, 전문적 분석엔 'GPT-4' 같은 고성능 모델을 자동으로 배치해 트래픽에 따른 탄력적 운영이 가능하다. 둘째, 자동화된 리소스관리로 컴퓨팅자원을 효율적으로 활용하고 수요에 따라 자동으로 확장하거나 축소한다. 셋째, 통합 모니터링으로 여러 AI의 상태를 실시간 관리하고 문제 발생 시 자동 복구나 백업 전환이 가능하다. 이런 장점들은 AI 시스템의 안정성과 효율성을 크게 높이며, 기업의 운영비용 절감과 서비스 품질 향상으로 이어진다.

글로벌 빅테크와 국내 기업들의 AI 오케스트레이션 경쟁

글로벌 기업들이 각자의 강점을 내세워 AI 오케스트레이션 시장을 선점하고 있다. AWS는 베드록 플랫폼을 통해 앤트로픽, 스태빌리티 AI 등 다양한 AI 기업의 모델을 자유롭게 선택하고 조합할 수 있는 'AI 마켓플레이스'를 구축했다. 마이크로소프트는 오픈AI와의 독점적 파트너십을 바탕으로 애저에서 GPT-4 중심의 통합 솔루션을 선보였고, 구글은 자체 개발한 팜과 제미나이를 기반으로 버텍스 AI 플랫폼에서 멀티모달 서비스를 제공하고 있다.

국내 시장도 치열하다. 네이버는 하이퍼클로바X를 중심 수직 계열화로, 카카오는 자체 모델과 외부 모델을 결합한 하이브리드 전략으로 시장을 공략하고 있다.

이러한 시장 상황 속 베슬AI는 차별화된 솔루션을 제공하기 위해 ML옵스 전문성을 바탕으로 산업별 맞춤형 오케스트레이션 전략을 구사하고 있다. 특히 보안이 중요한 금융권과 제조업체를 위해 온프레미스와 클라우드 환경을 아우르는 유연한 플랫폼을 제공하며, 산업별 특화 솔루션으로 실질적인 성과를 내고 있다.

산업별 특화 솔루션으로 입증된 AI 오케스트레이션의 성과

모빌리티 산업에서는 매주 쌓이는 전후방 카메라 영상을 수작업으로 라벨링하며, 새로운 도로 상황을 모델에 반영하는 데 2~3개월이 소요됐다. 이에 베슬 플랫폼을 도입해 GPU 클러스터 자동화 및 파이프라인을 구축, 라벨링 완료 데이터가들어올 때마다모델을 재학습·배포하도록 설정했다. 그 결과, 모델 업데이트 주기가 수일로 단축되고 불필요한 중복 업무가 감소해 팀 효율성과 정확도가 동시에 상승했다.

보험 산업에서는 24시간 접수되는 다양한 고객 문의에 대응하기 위해 검색 증강 생성(RAG) 방식으로 복잡한 보험 데이터를 처리하는 AI 챗봇을 구축해 응답 시간을 30% 단축했으며, 규정 변경 시 실시간 업데이트로 상담 품질의 일관성을 유지하고 서비스 연동도 20% 개선했다.

리서치/컨설팅 분야에서는 방대한 보고서와 시장 조사 데이터를효율적으로 분석하는 AI 파이프라인을 구축했다. 지능형 검색과 자동 요약 기능으로 프로젝트 자료 조사 시간을 50% 이상 단축했고, 자동 학습 파이프라인으로 최신 인사이트를즉시 반영해 클라이언트 대응 속도와 만족도를 크게 향상시켰다.

결론

가트너는 2026년까지 전체 기업의 75%가 AI 오케스트레이션 체계를 도입할 것으로 전망했다. 이는 기업 생존을 위한필수 요소로 자리잡고 있음을 보여준다.

AI 오케스트레이션은 단순한 트렌드를 넘어 새로운 패러다임이 될 것이다. 다양한 AI 모델을 효과적으로 조율하는 능력이 핵심 경쟁력이 되며, 통합 운영 노하우를 가진 기업들이 시장을 주도할 것이다. 결국 이는 단순한 효율화를 넘어 AI의 진정한 비즈니스 가치를 실현하는 열쇠가 돼 더욱 혁신적인 AI 활용 사례들이 확산될 것으로 기대된다.

출처: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=168878