2024년 AI 앱 개발 비용 안내

AI 애플리케이션은 비즈니스 운영 개선을 위한 필수 도구입니다. 그러나 앱 개발 프로세스는 비용 집약적일 수 있습니다. 프로젝트의 요구 사항, 범위 및 규모에 따라 AI 앱 개발 프로젝트를 실행하는 데 드는 전체 비용이 매우 높아질 수 있습니다.

이 기사에서는 초기 개념부터 배포 및 그 이후까지 AI 프로젝트와 관련된 비용 에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 또한 AI 투자의 전략적 중요성에 대해서도 배우게 됩니다.

따라서 먼저 비즈니스에서 AI의 가치를 검토하여 다양한 유형의 AI 애플리케이션이 다양한 비즈니스 기능을 어떻게 제공하는지 살펴보겠습니다.

비즈니스 요구에 맞게 AI 솔루션 조정

2023년 현재 EY(Ernst and Young)는 응답자의 90%가 ChatGPT, Bing Chat, OpenAI와 같은 AI 플랫폼 탐색에 열려 있다고 밝혔습니다. 또한 설문 조사에 따르면 기술 경영진의 80%가 AI에 대한 투자를 늘릴 의향이 있는 것으로 나타났습니다.

이러한 통계는 기업들이 AI를 비즈니스 운영을 극대화하기 위한 필수 도구로 인식하기 시작했음을 보여줍니다.

의심할 여지 없이 AI 애플리케이션은 워크플로우, 비즈니스 프로세스, 심지어 협업을 개선하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. AI가 강화할 수 있는 비즈니스 기능은 다음과 같습니다.

• 마케팅 및 판매 – 기업은 쇼핑객이 사용자 행동을 기반으로 고유한 제품을 추천할 수 있도록 AI 기반 개인화를 제공하는 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 더 많은 수익을 창출하고 고객 경험을 향상할 수 있습니다.
• 리드 자격 – 사전 정의된 기준을 기반으로 하는 AI 리드 자격은 기업이 전환 가능성이 더 높은 고객을 타겟팅하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 마케팅 및 영업 프로세스의 효율성이 향상됩니다.
• 시장 분석 – AI는 기업이 시장 동향을 분석하고 미래 수요를 예측하는 데 도움을 주어 성장 기회를 보다 효율적으로 극대화하도록 돕습니다.

• 인적 자원 – Zoho 및 Bamboo HR과 같은 플랫폼은 AI를 사용하여 자격을 갖춘 후보자를 식별하기 위한 이력서 심사, 인터뷰 예약, 신규 채용 온보딩과 같은 특정 채용 및 인재 확보 활동을 자동화하기 시작했습니다.
• 회계 및 재무 – Freshbooks 또는 SAP Finance AI와 같은 AI 앱은 적절한 재무 회계 기록을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 사기 탐지 또는 위험 식별 목적으로 재무 데이터를 분석할 수도 있습니다.

위에서 강조한 것보다 훨씬 더 많은 AI 및 생성 AI 사용 사례가 있습니다. 예를 들어 사이버 보안 AI 애플리케이션, 재고 관리, 제품 개념화 및 AI 기반 가상 비서가 있습니다.

기업은 조직의 특정 요구 사항에 따라 기성 제품을 선택하거나 맞춤형 인공 지능 솔루션을 선택할 수 있습니다. 어느 쪽을 선택해야 할지 고민 중이라면 두 가지 모두에 대한 비용 영향을 평가하면 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그럼 그렇게 해보자.

맞춤형 AI 솔루션과 기성 솔루션 비교

맞춤형 AI 솔루션은 특정 요구 사항과 비즈니스 프로세스에 맞춰져 있으므로 더 큰 제어력과 유연성을 제공할 가능성이 높습니다. 그러나 맞춤형 애플리케이션은 앱 실행을 유지하는 데 필요한 개발 요구 사항, 데이터 및 인프라로 인해 초기 비용이 상당히 높을 수 있습니다.

또한 맞춤형 애플리케이션은 구축하는 데 시간이 더 오래 걸리는 경향이 있습니다. 애플리케이션이 제대로 작동하고 해당 기능이 비즈니스 요구 사항을 효과적으로 충족하는지 확인하려면 더욱 집중적인 반복 및 테스트가 필요합니다.

맞춤형 애플리케이션에는 AI 전문 지식을 갖춘 사내 앱 개발 팀이 필요할 수도 있습니다. 장기간 유지 관리하는 데 비용이 더 많이 들 수 있습니다. 이것이 바로 대부분의 기업이 Miquido와 같은 Generative AI 개발 회사와의 파트너십을 선호하는 이유입니다. 이를 통해 보다 합리적인 예산으로 요구 사항을 충족하는 맞춤형 AI 앱을 구축할 수 있습니다.

기성 AI 솔루션은 쉽게 사용할 수 있으며 광범위한 비즈니스 요구 사항에 유용합니다. 이는 앱을 처음부터 구축하지 않기 때문에 일반적으로 초기 비용이 더 낮다는 것을 의미합니다. 이는 또한 배포가 더 빨라질 것임을 의미합니다.

더욱이 기성 AI 애플리케이션은 일반적으로 공급업체 지원이 함께 제공되므로 기술 전문 지식이 덜 필요합니다. 따라서 AI 앱 개발을 위한 내부 팀이 필요하지 않습니다.

불행히도 기성 솔루션은 특정 비즈니스 요구 사항을 완벽하게 충족하지 못할 수 있으며 사용자 정의 기능이 제한적일 수 있습니다.

기성 솔루션과 맞춤형 솔루션 간의 선택은 주로 예산과 확장성이라는 두 가지 요소에 따라 달라집니다.

자금이 충분하고 운영 성장에 따라 비즈니스에 적응할 수 있는 유연한 솔루션을 원한다면 맞춤형 솔루션이 최선의 선택입니다. 그러나 지나치게 전문화된 기능이 필요하지 않은 예산 친화적인 솔루션이 필요하다면 기성 AI 애플리케이션을 선택하세요.

AI 앱 개발 비용: 분석

AI 앱 개발에는 초기 연구 및 개발부터 기존 시스템과의 통합 및 지속적인 유지 관리에 이르기까지 다양한 단계가 포함됩니다. 각 단계에는 관련 비용이 있습니다.

Clutch의 설문 조사에 따르면 100개가 넘는 앱 개발 회사가 각 단계에서 지출하는 비용에 대한 일반적인 개요는 다음과 같습니다.

• 초기 연구 및 기획

초기 연구 및 계획 단계에는 시장 조사, 기능 계획, 와이어프레이밍, 기본 프로토타입 제작이 포함됩니다.

이 단계에는 AI 모델 교육을 위한 중요한 데이터 수집도 수반됩니다. 대규모 데이터 세트로 작업할 때 데이터 수집 비용이 상당히 많이 들 수 있습니다. 구체적인 비용은 데이터 소스, 라이센스 비용 및 기타 요구 사항에 따라 달라집니다.

초기 조사 또는 앱 디자인의 범위에 따라 $5,000에서 $50,000 사이를 지출할 수 있습니다.

• 기존 시스템과의 개발 및 통합

개발 단계에서 발생하는 비용은 앱 모델의 복잡성, 컴퓨팅 성능, 필요한 전문 지식 수준에 따라 달라집니다. 개발 단계에는 약 $5,000-$10,000 의 비용이 소요됩니다.

통합 단계에서는 앱을 기존 IT 인프라와 통합하게 되며 , 특히 수정이 필요한 경우 추가 AI 앱 개발 비용이 발생할 수 있습니다.

또한 앱이 외부 장치나 센서의 데이터와 상호 작용하는 경우 BLE(Bluetooth Low-Energy) 프로토콜과 통합해야 할 수도 있습니다. 이 통합 프로세스는 일반적으로 전체 개발 예산에 $8,000 - $10,000 이상의 예상 비용을 추가합니다.

다음으로 앱을 배포합니다. 앱의 프로세스 및 저장소 요구 사항에 따라 여기에서 클라우드 인프라를 사용해야 할 수도 있습니다. 비용은 사용량과 선택한 공급자에 따라 달라질 수 있지만 Google, AWS 또는 Azure 와 같은 최고의 공급자와 협력하는 경우 월 $500-$700 의 예산이면 충분합니다.

• 지속적인 유지보수

지속적인 유지 관리 비용에는 버그 수정, 기능 개선, 필요한 업데이트 구현이 포함됩니다.

또한 앱은 사용자와 상호 작용하고 데이터를 생성하므로 데이터 모니터링 및 재교육이 필요합니다. 이에 대한 비용은 업데이트 빈도와 복잡성에 따라 다릅니다.

그러나 업계 평균으로 인정되는 소프트웨어 유지 관리 비용 은 실제 개발 비용의 약 15~20%입니다.

AI를 개발하는 데 비용이 얼마나 드나요?

간단한 앱을 개발하는 데 드는 총 비용은 복잡한 AI 기반 앱에 지출하는 비용에 따라 다릅니다. 이는 사용된 데이터 유형, 기능의 복잡성 등의 요인으로 인해 발생하는 경우가 많습니다.

1. 내부 지식 기반.

간단한 내부 지식 기반은 일반적으로 직원을 위한 정보가 포함된 중앙 집중식 라이브러리입니다. 이러한 솔루션 중 일부에는 지식 봇, 자동화된 IT 지원, 고객 서비스 및 GenAI 기반 HR 헬프 데스크가 포함됩니다. 이러한 유형의 신청서 비용은 일반적으로 $5,000에서 $8,000 사이입니다.

2. 복잡한 Gen-AI 기반 애플리케이션.

복잡한 Gen-AI 애플리케이션에는 복잡한 알고리즘, 특수 기능 및 광범위한 데이터 처리가 포함되는 경우가 많습니다. 결과적으로 비용은 단순 AI 앱 플랫폼 비용의 약 2배가 된다.

AI 프로젝트 예산 책정 방법

비용 초과를 방지하려면 AI 프로젝트에 대한 정확한 예산 책정이 중요합니다. AI 앱 프로젝트에 효과적으로 예산을 책정하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 프로젝트 범위와 목표를 정의합니다 .

AI 애플리케이션이 해결할 문제를 명확하게 정의하십시오. 원하는 기능과 예상되는 결과를 강조합니다.

그런 다음 프로젝트를 더 작은 단계로 나누어 명확한 결과물과 마일스톤을 표시하여 보다 정확한 비용 추정을 할 수 있습니다.

잘 정의된 프로젝트 범위는 범위 확장 및 예상치 못한 비용을 방지합니다.

2. 비용 예측 .

다음으로, 프로젝트와 관련된 모든 잠재적 비용을 식별하는 포괄적인 비용 분석 구조 (CBS)를 개발합니다.

급여, 하드웨어, 데이터 획득, 공급업체 수수료와 같은 직접 비용과 계획 비용, 교육 및 문서화, 유지 관리 등과 같은 간접 비용을 포함합니다.

예방 전략뿐만 아니라 잠재적인 위험이나 과제도 고려해야 합니다.

경험이 풍부한 AI 앱 개발 회사와 협력하는 것이 도움이 되는 곳입니다. 이들 회사는 개발 비용을 보다 정확하게 예측하는 데 도움이 되는 기록 데이터를 보유하고 있습니다.

3. 비용 추정 기법을 선택합니다 .

업계 벤치마크, 상향식 추정 또는 매개변수 추정과 같은 비용 추정 기술을 채택하여 CBS의 다양한 요소에 대한 현실적인 비용 추정을 결정합니다.

업계 벤치마크는 일반적으로 평균 개발 비용을 확인하기 위해 유사한 AI 프로젝트를 연구하는 것을 기반으로 합니다. 다른 기술은 다음과 같습니다.

• 파라메트릭 추정 – 과거 프로젝트의 과거 데이터를 사용하여 현재 프로젝트의 유사한 작업에 대한 비용을 추정합니다.
• 상향식 추정 – 전체 프로젝트의 비용을 결정하기 위해 개별 작업의 대략적인 비용을 합산합니다.

프로젝트 범위의 예상치 못한 문제, 지연 또는 변경에 대비하여 비상 완충 장치(예: 10 – 20% )를 사용하여 유연한 예산을 만드는 것이 좋습니다.

AI 개발에서 데이터의 중요성

데이터는 AI 모델의 학습 프로세스를 촉진합니다. 이러한 모델은 데이터를 통해 패턴을 식별하고, 예측하고, 기타 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 Netflix의 추천 엔진 및 Google의 Gemini AI 와 같은 AI 솔루션은 고품질 데이터를 기반으로 성장합니다.

데이터는 훈련된 AI 모델의 성능을 평가하는 데에도 사용됩니다. 이는 주로 기계 학습 프로세스 또는 관련 알고리즘의 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

AI용 데이터 사용에는 수집, 분석, 준비라는 세 가지 주요 프로세스가 포함됩니다. 이를 살펴보고 각각과 관련된 비용을 살펴보겠습니다.

• 데이터 취득

여기에는 AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터 소싱이 포함됩니다. AI 모델 훈련을 위한 데이터를 얻으려면 기존 데이터 세트를 판매하는 공급업체를 이용할 수 있습니다. 또한 특수 데이터 수집 시스템을 사용하여 자체 데이터를 수집할 수도 있습니다.

기존 데이터 세트를 사용하려면 공급업체에 라이선스 또는 사용량에 대한 비용을 지불해야 합니다. 이는 꽤 비용이 많이 들 수 있으며 데이터의 크기, 품질 또는 독점성에 따라 달라질 수 있습니다.

자체 데이터를 수집하려면 데이터 수집(DAQ) 시스템 비용도 고려해야 합니다. 저가형 DAQ 시스템의 가격은 채널당 약 $200~$500 이고, 중급형 시스템의 가격은 채널당 약 $500~100이며 , 고급형 DAQ 시스템의 가격은 채널당 $1,000~$2,000 입니다.

마지막으로 일부 데이터 유형에는 사람이 라벨링/주석을 추가해야 할 수도 있습니다(예: 객체 인식에 사용되는 이미지). 주석 비용은 데이터 크기와 복잡성에 따라 다릅니다.

• 데이터 분석

여기에는 데이터의 기본 속성을 이해하기 위해 데이터의 구조와 내용을 평가하는 작업이 포함됩니다.

여기에서는 요약 통계를 계산하고, 데이터 분포를 시각화하고, 잠재적 이상치 또는 누락된 값을 식별합니다. 목표는 정리 또는 변환이 필요한 영역을 강조하여 데이터 준비 단계를 알리는 것입니다.

아웃소싱 데이터 분석 서비스 비용은 월 $2500 이상일 수 있습니다. 서비스 제공업체는 일반적으로 라이센스와 해당 업무에 소비한 시간에 대해 비용을 청구합니다.

• 데이터 준비

여기에는 AI 모델 교육에 더 쉽게 사용할 수 있도록 수집한 데이터를 정리하고 구성하는 작업이 포함됩니다. 일반적으로 데이터 세트의 오류 제거 또는 불일치 해결과 같은 작업이 포함됩니다.

데이터 세트가 클수록 당연히 정리하고 준비하는 데 시간이 더 오래 걸리므로 비용이 더 높아질 가능성이 높습니다. 또한 오류가 발생하기 쉬운 데이터에는 더 많은 정리 노력이 필요하므로 잠재적 비용이 증가합니다.

데이터 준비에는 데이터를 AI 모델에 더 적합한 형식으로 변환하는 작업도 포함됩니다. 예를 들어 텍스트를 숫자 데이터로 변환합니다. 또한 프로젝트에 여러 소스의 데이터가 필요한 경우 다양한 소스의 데이터를 통합 데이터 세트로 통합해야 합니다.

여러 데이터 준비 도구 중에서 선택할 수 있습니다. 각 도구에는 다양한 가격 모델이 제공됩니다.

• 예를 들어 Microsoft Power BI는 사용자당 월 20달러 부터 시작합니다.
• Tableau Prep은 사용자당 월 15달러 에 사용할 수 있습니다.
• IBM Cognos 분석은 사용자당 월 10달러 입니다.

물론 이러한 도구는 프로젝트 요구 사항에 따라 더 높은 가격 계획을 가지고 있습니다.

데이터를 수집, 분석 및 준비하는 데 드는 비용은 조직에서 수백만 달러에 달할 수 있습니다. McKinsey에 따르면 중견 기업은 데이터에 2억 5천만 달러 이상을 지출할 수 있습니다(여기에는 소싱, 준비, 아키텍처 및 거버넌스 비용이 포함됩니다). 아래 데이터를 참조하세요.

공개적으로 사용 가능한 데이터 세트를 사용하면 라이선스 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 특정 조건이 적용될 수 있지만 이러한 데이터 세트는 무료로 분석할 수 있습니다.

또한 프로젝트에 유용한 데이터 유형을 보다 구체적으로 지정하면 관련 없는 데이터를 조달하는 데 드는 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 더 나은 결과를 얻으려면 정리가 덜 필요한 고품질 데이터를 획득하십시오.

인건비 및 전문 지식 비용

기업이 AI를 성공적으로 만들고 구현하려면 숙련된 데이터 과학 서비스, 소프트웨어 개발자, 기계 학습 엔지니어가 필요합니다.

인디드(Indeed)에 따르면 데이터 과학자의 평균 연봉은 124,109달러 입니다. 소프트웨어 개발자의 경우 $120,068입니다.

평균적으로 기계 학습 엔지니어는 연간 162,699달러를 기대합니다. 따라서 소규모 개발팀을 구성하려면 연간 406,876달러 이상의 비용이 소요됩니다.

숙련된 전문가를 고용하는 것은 AI 프로젝트에서 상당한 비용이 될 수 있습니다.

그러나 기업은 인건비를 효과적으로 관리하기 위해 비용이 저렴한 지역에 인재를 고용하는 것을 고려할 수 있습니다. 또한 오픈 소스 도구나 사전 훈련된 모델을 활용할 수도 있습니다(이러한 솔루션에는 제한이 있을 수 있음).

또 다른 놀라운 옵션은 필요한 인재, 도구 및 인프라를 갖춘 AI 앱 개발 회사에 아웃소싱하는 것입니다.

AI 프로젝트의 ROI를 평가하는 방법

AI 프로젝트에 투자하기 전에 비즈니스가 얻게 될 즉각적이고 장기적인 가치를 평가하는 것이 필수적입니다.

PWC에 따르면 하드 ROI와 소프트 ROI는 AI 투자에서 기대할 수 있는 두 가지 이점입니다.

하드 ROI는 시간 절약, 생산성 증가, 비용 절감, 수익 증가와 같은 정량적 이점을 의미합니다. 소프트 ROI는 더 나은 사용자 경험, 기술 유지, 민첩성과 같은 질적 이점으로 구성됩니다. ROI를 검토할 때 이러한 점을 염두에 두십시오.

그런 다음 하드 투자와 소프트 투자를 고려해야 합니다. 경성 투자에는 AI 프로젝트 구축에 사용된 자원의 현금 가치가 포함됩니다. 소프트 투자에는 데이터, 컴퓨팅, 스토리지, 데이터 교육 및 해당 분야 전문가가 포함됩니다.

아래 그림을 참조하세요.

AI ROI를 평가하려면 위에서 강조한 질적 지표에 주의를 기울여 전반적인 비즈니스 목표에 부합하는 성공 지표를 정의하십시오 . 예를 들어 성공 지표에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• AI 소프트웨어 구현 후 고객 만족도 향상
• 직원 만족도 향상
• 직원 이직률 감소
• 더 빠른 의사결정

이상적으로 측정항목은 AI 프로젝트 시작 목표에 따라 달라집니다. 예를 들어, 직원 몰입도를 향상시키려는 경우 직원 이직률 감소는 모니터링할 수 있는 훌륭한 성공 지표가 될 것입니다.

AI 프로젝트의 총 소유 비용(TCO)을 평가하세요 . 여기에는 개발, 유지 관리, 인프라 및 인재 확보 비용이 포함됩니다. 이러한 비용을 AI 애플리케이션의 예상 이점과 비교하십시오.

일부 질적 이점을 얻을 때 발생할 수 있는 불확실성이나 장애를 반드시 고려하십시오. 예를 들어 AI 도구에 일부 오류나 결함이 발생하여 특정 작업을 수행하는 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.

감시 장치 귀하의 성공 지표 프로젝트 수명주기 전반에 걸쳐 개선 영역을 식별하고 필요한 조정을 수행합니다. 기계 학습 모델은 시간이 지남에 따라 성능이 저하될 가능성이 높기 때문에 이는 또한 권장됩니다. 시간이 지남에 따라 최신 데이터를 시스템에 공급해야 할 수도 있습니다.

중소기업을 위한 AI 앱 개발 과제

연구에 따르면 중소기업은 AI 프로젝트를 시작할 때 전문성 부족이나 데이터 가용성 부족과 같은 문제를 경험할 수 있습니다. 이로 인해 AI 모델 훈련이 어려워지고 AI 솔루션의 정확성이 제한될 수 있습니다.

또한 제한된 재정 자원은 AI 프로젝트를 성공적으로 시작하거나 완료하는 데 장벽이 됩니다.

또한 AI 구현은 솔루션을 테스트하고 수정하는 지속적인 프로세스인 경우가 많습니다. 결과적으로 중소기업과 중소기업은 시간이 지남에 따라 명확한 ROI를 결정하기 어려울 수 있습니다.

이러한 조직은 리소스가 부족할 수 있으므로 실패한 AI 도입 프로젝트를 복구하는 데 드는 비용을 감당하기 어려울 수도 있습니다.

이러한 제한 사항을 고려할 때 중소기업이 성공적인 AI 프로젝트를 구현하기 위해 어떤 접근 방식을 사용할 수 있습니까?

• 크고 복잡한 AI 프로젝트를 목표로 삼는 대신 SME/SMB는 보다 구체적이고 달성 가능한 AI 솔루션을 목표로 삼을 수 있습니다. 이는 보다 비용 효율적인 벤처를 가능하게 할 것입니다.
• 중소기업은 또한 종량제 방식으로 실행되는 사전 훈련된 AI 모델, 도구 및 서비스를 고려해야 합니다. 이렇게 하면 광범위한 하드웨어 인프라가 필요하지 않으므로 초기 비용이 절감됩니다.
• 또한 관련 AI 기본 사항에 대해 기존 직원을 교육하는 데 투자할 수도 있습니다. 이는 내부 지식 격차를 해소하고 AI 채택을 촉진하는 한 가지 방법입니다.

마지막으로, 중소기업과 중소기업은 기술 제공업체와 협력하여 특정 요구 사항과 업계 과제에 맞는 AI 솔루션을 만들 수 있습니다. 이는 기술 개발자의 AI 전문 지식과 SME의 비즈니스 영역 또는 대상 고객에 대한 깊은 이해가 결합되는 상호 유익한 파트너십이어야 합니다.

AI 개발 프로젝트 사례 연구

AI 앱 개발 비용에 대한 탐구를 마무리하기 전에 Miquido에서 성공적으로 수행한 몇 가지 AI 개발 프로젝트를 보여드리겠습니다.

• 넥스트뱅크

Nextbank는 파트너 은행이 브랜드를 맞춤화할 수 있는 화이트 라벨 모바일 뱅킹 앱을 제공하는 SaaS 솔루션을 제공합니다. 앱 개발 프로젝트의 초점은 비용 효율적이고 안전하며 사용자 친화적인 플랫폼을 구축하는 것이었습니다.

Nextbank 앱의 주목할만한 기능 중 하나는 AI 기반 신용 점수입니다. 이 기능은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대출금을 상환할 가능성이 있는 잠재적 차용인 목록을 준비합니다. Nextbank 앱의 다른 주요 기능으로는 원활한 사용자 온보딩, 생체 인식 인증 및 QR 코드 결제가 있습니다.

앱 구축과 관련된 몇 가지 주요 과제에는 원활한 상호 작용 보장, 강력한 보안 유지 및 사용자 정의 설계가 포함되었습니다. Miquido와의 파트너십을 통해 Nextbank는 애플리케이션 개발 및 유지 관리를 포함하여 다양한 수준에서 비용을 최적화할 수 있었습니다.

• 소셜비

Social Bee는 복잡한 법률 텍스트를 몇 초 안에 번역하는 AI 기반 도구입니다. 이 프로젝트의 과제는 AI 번역의 문화적 관련성을 유지하고 언어 다양성을 수용하며 최적의 성능을 발휘하는 비용 효율적인 앱을 구축하는 것이었습니다.

Miquido는 OpenAI API를 사용하여 확장 가능한 개념 증명을 생성하고 이를 GPT 3.5와 통합했습니다. 또한 향후 반복 및 수정을 수용할 수 있도록 설계된 개념 증명을 개발했습니다.

우리가 참여한 다른 주요 AI 프로젝트는 다음과 같습니다.

• Nolej – 교사와 교육 설계자가 대화형 eLearning 자료를 빠르게 생성할 수 있는 AI 기반 플랫폼입니다.
• Calibre – 후보자 채점을 간소화하는 데 도움이 되는 인적 자원 AI 도구입니다.
• Youmap AI – AI로 강화된 사용자 콘텐츠 생성을 위한 것입니다.
• Verseo – AI로 구동되는 내부 지식 기반입니다.

우리는 고유한 프로젝트 요구 사항에 맞게 솔루션을 맞춤화하고 개발 프로세스를 간소화하는 데 중점을 두었습니다. 그 결과 고객이 가용 리소스를 극대화할 수 있는 비용 효율적인 솔루션이 탄생했습니다.

AI 공급업체 환경 탐색

AI 프로젝트의 성공을 위해서는 올바른 AI 파트너와 도구를 선택하는 것이 중요합니다. 그러나 Gen AI 시장 전체에 수많은 공급업체가 흩어져 있기 때문에 올바른 선택을 결정하는 것이 어려울 수 있습니다.

일반적으로 AI 공급업체 환경은 네 가지 주요 그룹으로 분류됩니다.

• 기초적인 대형 언어 모델 제공자

대규모 데이터 세트에 대해 훈련되고 텍스트 생성, 번역, 코드 완성과 같은 다양한 작업을 수행할 수 있는 사전 훈련된 기초 모델 또는 LLM에 대한 액세스를 제공합니다. 예로는 Open AI, Microsoft Azure AI, Google AI 등이 있습니다.

사전 훈련된 LLM에 액세스하는 데 드는 비용은 사용량에 따른 라이센스 비용 또는 구독 비용이 포함되므로 일반적으로 높습니다. 이러한 모델을 미세 조정하면 추가 비용이 발생할 수도 있습니다. 그러나 사전 훈련된 LLM을 사용하면 개발 시간을 단축하고 사내 채용 필요성을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

• 인프라 제공업체

생성적 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 인프라를 제공합니다. 여기에는 클라우드 컴퓨팅, 특수 하드웨어 및 데이터 스토리지 솔루션이 포함됩니다.

인프라 서비스는 일반적으로 종량제 가격 모델로 실행됩니다. 이를 통해 초기 투자 비용을 절감하고 운영 요구 사항에 따라 인프라를 확장할 수 있습니다.

예로는 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform 등이 있습니다.

• 소프트웨어 제공업체

생성적 AI 개발을 위해 특별히 맞춤화된 사용자 친화적인 도구와 프레임워크를 제공합니다. 이는 데이터 준비, 모델 교육 및 배포를 간소화하는 데 도움이 됩니다.

가격은 구독 기반이며 비용은 선택한 소프트웨어나 사용량 수준에 따라 달라지는 경우가 많습니다. 예로는 NVIDIA DGX, Paperspace Gradient 및 Gradio가 있습니다. 이러한 솔루션은 맞춤형 코딩의 필요성을 줄이고 장기적으로 개발 비용을 절감할 수 있습니다.

• IT 서비스 제공업체

주로 생성 AI 프로젝트에 대한 컨설팅, 구현 및 지원을 제공합니다. 이러한 서비스 제공업체에는 IBM, Deloitte 및 Accenture 와 같은 회사가 포함됩니다. 비용은 일반적으로 제공되는 서비스 범위에 따라 결정됩니다.

다음은 AI 벤더 환경에 대한 간단한 그림 분석입니다.

공급업체를 선택할 때는 전문성, 경험, 유연성 등의 요소를 고려하세요. 또한 공급업체가 프로젝트 요구 사항 및 원하는 기능과 일치하는 포트폴리오를 보유하고 있는지 확인하십시오.

또한 공급업체는 모바일 앱 및 솔루션의 중요한 AI 트렌드 중 하나인 강력한 데이터 보안 관행을 갖추고 있어야 합니다. 관련 개인정보 보호 규정을 준수하고 투명한 의사소통을 우선시하는 공급업체를 선택하세요.

마지막으로 프로젝트 수명주기 전반에 걸쳐 클라이언트 지원이 제공되는지 확인하십시오.

AI 개발의 미래 비용 추세

AI 개발은 많은 발전을 이루었습니다. 초기 AI 개발은 논리 및 규칙 기반 시스템을 사용하여 문제를 해결하는 데 중점을 두었습니다. 그러다가 데이터로부터 학습하는 알고리즘을 사용하는 머신러닝 솔루션이 등장했습니다. 그다음에는 복잡한 인공 신경망을 사용하여 자연어 처리를 개선하는 딥러닝 기술이 이어졌습니다.

현재 AI는 다양한 목적을 위해 실제 애플리케이션을 지원하며 추가 발전이 진행 중입니다. 예를 들어, 텍스트, 이미지, 비디오를 편리하게 처리할 수 있는 GPT-4와 같은 최첨단 모델을 보유하고 있습니다.

그렇다면 AI 개발의 미래는 어떤 모습일까요?

• 더 작은 언어 모델로 전환

MIT Technology Review에 따르면 Google 및 Open AI와 같은 AI 제공업체의 최근 노력은 강력한 언어 모델을 사용자 정의할 수 있는 보다 간단한 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 수정은 사람들이 특정 요구 사항을 충족하는 챗봇을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

이는 LLM에서 리소스 집약도가 낮고 더 나은 결과를 얻을 수 있는 소규모 언어 모델로 전환하는 과정에서 하나의 시나리오일 뿐입니다.

• 저렴하고 접근 가능한 AI 프레임워크

오픈 소스 라이브러리는 AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 있어 더욱 효율적이 될 것입니다. 이는 SME 및 SMB를 포함하여 더 광범위한 사용자가 보다 저렴하고 액세스할 수 있는 AI 프레임워크의 개발로 이어질 것입니다.

• 전문 AI 개발 플랫폼

전문화된 AI 개발 플랫폼이 등장할 가능성이 높습니다. 이러한 플랫폼은 특정 산업 또는 사용 사례에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공하여 잠재적으로 해당 틈새 시장에 있는 기업의 운영 비용을 최소화합니다.

전반적으로 AI 개발의 미래 추세는 기업을 위한 보다 비용 효율적인 솔루션을 가리킵니다.

마무리: AI 앱을 개발하는 데 비용이 얼마나 드나요?

AI 솔루션은 광범위한 비즈니스 기능에 적용 가능합니다. 예를 들어 반복 작업 자동화, 개인화된 제품 추천, 재고 관리, 정확한 재무 예측과 같은 기본 솔루션이 포함됩니다.

그러나 주요 AI 앱 개발 프로젝트를 시작하기 전에 비용과 이점을 고려해야 합니다.

염두에 두어야 할 특정 비용에는 데이터 수집 및 준비, 인건비, 전문 지식 및 인프라가 포함됩니다. 이러한 비용은 특정 AI 프로젝트의 복잡성에 따라 달라집니다.

비용 외에도 AI 시장의 다양한 공급업체와 직접적인 프로젝트 요구 사항과 관련된 서비스를 이해하는 것도 중요합니다. 정성적 및 정량적 ROI도 평가해야 할 중요한 항목입니다.

이를 염두에 두고 품질 저하 없이 보다 예산 친화적인 AI 프로젝트를 계획할 수 있어야 합니다.