1. 문제 정의가 먼저다
얼마 전, 한 지방자치단체에서 AI 기반 교통신호 시스템을 도입하기로 했다는 뉴스를 접했습니다. 그러나 실제 운영 단계에서는 미처 예측하지 못한 문제들이 속출했습니다. AI는 강력한 도구지만, 목적 없이 도입된다면 오히려 비용과 자원 낭비로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 그 기관의 핵심 문제는 단순한 교통체증 해소가 아니라 특정 시간대의 '안전사고 위험 감소'였다면, AI의 역할은 조금 달라졌어야 할 것입니다. AI 도입의 첫 단계는 항상 '실제 문제 정의'입니다.
2. 데이터의 품질과 활용성
AI 알고리즘의 성능은 입력된 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 공공기관에서는 데이터의 수집과 관리가 중요한데, 가령 한 정부 기관은 시민 설문 데이터를 활용하여 정책을 수립하려고 했습니다. 그러나 응답률이 낮고 데이터 불균형이 심각하여 예측 결과가 왜곡되었습니다. 즉, AI를 활용하기 전 충분하고 신뢰할 수 있는 데이터가 준비되어야 합니다. 데이터를 모으고 정제하는 과정은 생각보다 많은 시간과 노력을 요구합니다. 데이터의 결측치 처리, 이상점 제거 등도 빼놓지 않아야 합니다.
3. 도구 선택의 신중함
AI 도구는 다양합니다. 예를 들어 자연어 처리에는 GPT-3 같은 대화형 AI가 유용하지만, 정형 데이터 분석에는 Scikit-learn이나 XGBoost가 더 적합할 수 있습니다. 저희 팀이 한 번은 NLP 과제를 위해 비효율적으로 설계된 AI 솔루션을선택했다가, 결국 성능상의 한계로 인해 프로젝트를 재설계해야 했던 경험이 있습니다. 이를 방지하려면 AI 도입 전에 해결하고자 하는 문제에 맞는 도구를 신중하게 선택할 필요가 있습니다.
4. 트레이닝과 운영 비용
AI를 도입할 때 자주 간과되는 부분 중 하나가 바로 '총 비용'입니다. AI 솔루션은 처음부터 끝까지 상당한 자원이 소모됩니다. 예를 들어, AI 모델을 학습시키는 데는 고성능 하드웨어와 많은 시간을 필요로 합니다. 운영 단계에서는 지속적인 유지보수와 업데이트도 필수적입니다. 특히 공공기관은 예산이 한정되어 있는 경우가 많으므로 초기 도입 비용뿐 아니라 장기적인 운영 비용까지 예측하고 대비해야 합니다.
최적의 경우 빠르게 현장에서 성과를 보여줄 수 있지만, 기술과 환경이 맞지 않으면 기대 이하의 결과를 가져오기도 합니다.
AI 도입을 고민한다면, 기술 자체보다 그 기술이 현장의 문제를 얼마나 잘 해결할 수 있는지를 우선 깊이 있게 고민해보시길 권합니다.
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