왜 파이썬만으로는 충분하지 않은가: 기업이 AI를 오직 데이터 사이언스 문제로만 생각할 때 놓치는 것
Source: Dev.to
일반적인 AI 설정
AI를 탐색하는 많은 조직에서 흔히 보이는 장면이 있습니다: 몇 명의 데이터 과학자가 열려 있는 노트북을 사용해 Python 라이브러리로 모델을 학습시키는 모습. 겉으로 보기엔 진전이 있는 것처럼 보이며—코드가 실행되고, 정확도가 향상되며, 뭔가 지능적인 일이 일어나고 있는 느낌이 듭니다.
AI가 모델 그 이상인 이유
사람들은 AI를 모델 자체가 전체 시스템이라고 이야기하곤 합니다. 실제로는 모델이 더 긴 프로세스의 한 부분일 뿐이며, 많은 결정, 의존성, 책임이 뒤따릅니다. AI 결정은 거의 독립적으로 이루어지지 않으며, 신중한 설계가 필요한 더 큰 프로세스의 일부입니다. 명확한 책임이 필요합니다—시간이 지나면서 모델을 누가 관리하고, 상황이 변했을 때 누가 개입할지 알아야 합니다.
관찰된 패턴
- 더 큰 프로세스와의 통합 – AI 출력이 광범위한 워크플로우에 연결되어 시스템 설계가 필요합니다.
- 책임 및 거버넌스 – 지속적인 모델 모니터링, 유지보수, 그리고 에스컬레이션 계획이 필수적입니다.
- 효과성 변화 – 모델은 환경이 변함에 따라 성능이 저하되거나 다르게 동작할 수 있으며, 이는 정적인 코드와 다릅니다.
Python의 역할
Python은 오랫동안 AI 작업의 핵심 요소로 남을 것입니다. 그 중요성이 감소하는 것이 아니라, Python만으로 기업 AI 전체를 처리할 수 있다는 생각이 변하고 있습니다. Python은 데이터 준비, 모델 개발, 실험에 여전히 필수적이지만, 퍼즐의 유일한 조각은 아닙니다.
결론
조직이 AI를 단순히 데이터 과학 작업으로만 본다면, 복잡한 환경에서 AI가 잘 작동하도록 돕는 요소들을 놓칠 수 있습니다. 모델은 혼자서 작동하지 않으며, 사람, 프로세스, 제약 조건에 의해 형성된 시스템의 일부입니다. 최고의 AI 결과는 팀이 더 큰 그림을 바라보고—AI가 기존 시스템에 어떻게 맞춰지는지를 고려하면서—Python을 가장 가치 있게 활용할 때 얻을 수 있습니다.