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[AI 민주화: 로우/노코드 AI 개발 도구의 영향 탐색] 로우/노코드 플랫폼의 출현으로 AI 개발을 위한 접근 가능한 대안이 도입되었다. 이러한 도구는 광범위한 코딩 전문 지식이 없는 개인이 개발에 참여할 수 있도록 하여 AI를 민주화한다.

https://www.unite.ai/democratizing-ai-exploring-the-impact-of-low-no-code-ai-development-tools/

JM Kim | 기사입력 2024/06/04 [00:00]

[AI 민주화: 로우/노코드 AI 개발 도구의 영향 탐색] 로우/노코드 플랫폼의 출현으로 AI 개발을 위한 접근 가능한 대안이 도입되었다. 이러한 도구는 광범위한 코딩 전문 지식이 없는 개인이 개발에 참여할 수 있도록 하여 AI를 민주화한다.

https://www.unite.ai/democratizing-ai-exploring-the-impact-of-low-no-code-ai-development-tools/

JM Kim | 입력 : 2024/06/04 [00:00]

 

AI 민주화: 로우/노코드 AI 개발 도구의 영향 탐색

 

AI는 현대 시대의 중추적인 힘이 되어 다양한 영역에 큰 영향을 미치고 있다. 스트리밍 플랫폼의 추천 알고리즘 강화부터 자율주행차 구현, 의료 진단 강화까지, 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 정보에 입각한 결정을 내리는 AI의 능력은 의료, 금융, 소매, 제조와 같은 분야를 변화시켰다.

로우/노코드 플랫폼의 출현으로 AI 개발을 위한 접근 가능한 대안이 도입되었다. 로우 코드 플랫폼은 사전 구축된 구성 요소를 조합하여 애플리케이션 설계를 위한 시각적 인터페이스를 제공하여 기존 코딩과 드래그 앤 드롭 단순성 사이의 격차를 해소한다. 반면, 노코드 도구는 코딩 지식이 전혀 필요하지 않으므로 사용자는 설정 구성, 서비스 연결, 논리 정의를 통해 직관적인 인터페이스를 통해 애플리케이션을 만들 수 있다.

 

AI의 민주화

로우코드 및 노코드 플랫폼은 광범위한 코딩 전문 지식 없이도 개인이 접근할 수 있도록 함으로써 AI를 민주화하는 강력한 도구로 등장했다.

로우 코드 플랫폼은 기존 코딩과 시각적 개발 간의 가교 역할을 한다. 사용자가 심층적인 프로그래밍 지식 없이도 작업 흐름, 사용자 인터페이스 및 논리를 설계할 수 있는 드래그 앤 드롭 인터페이스가 특징이다. 또한 데이터 커넥터, API 및 머신러닝 모델과 같은 사전 구축된 알고리즘 및 모듈이 장착되어 있다. 예로는 Microsoft Power Automate OutSystems가 있다. 이러한 플랫폼은 기술 장벽을 낮춤으로써 더 많은 사람들이 AI 개발에 기여할 수 있도록 해준다.

노코드 플랫폼에는 코딩 지식이 전혀 필요하지 않으므로 사용자가 직관적인 시각적 인터페이스를 통해 설정, 규칙 및 논리를 구성하여 애플리케이션을 만들 수 있다. 이러한 플랫폼은 신속한 프로토타이핑 및 반복을 지원한다. 대표적인 예로는 Google AppSheet Bubble이 있다. 노코드 플랫폼을 사용하면 비즈니스 전문가와 도메인 전문가를 포함한 더 광범위한 개인이 AI를 사용하고 응용 프로그램과 혁신을 확장할 수 있다.

 

여러 AI 도구는 로우/노코드 플랫폼의 기능을 예시하여 AI 민주화에서의 역할을 보여준다.

Microsoft Power Automate는 다양한 서비스 및 애플리케이션 전반에서 워크플로를 자동화한다.

Google AutoML은 기능 엔지니어링 및 초매개변수 조정과 같은 작업을 자동화하여 머신러닝 모델 생성을 단순화한다.

H2O.ai는 특히 AutoML 기능으로 유명한 기계 학습 모델 구축을 위한 로우 코드 및 노 코드 옵션을 모두 제공한다.

 

다양한 산업에 미치는 영향

의료 분야에서 이러한 도구는 전문가가 심층적인 기술 전문 지식 없이도 진단 모델을 개발할 수 있도록 지원하여 진단 및 환자 관리를 향상시킨다. 예를 들어 방사선 전문의는 로우코드 플랫폼을 사용하여 X선의 이상 징후를 감지하는 AI 모델을 구축하여 진단 속도를 높이고 환자 결과를 개선할 수 있다.

금융 부문에서는 로우/노코드 솔루션이 사기 탐지 및 위험 관리를 향상시킨다. 은행은 노코드 플랫폼을 사용하여 거래 패턴을 분석하고 의심스러운 활동을 표시하여 금융 거래를 보호하는 사기 탐지 시스템을 만들 수 있다.

소매 업계는 고객 경험을 개인화하고 공급망을 최적화함으로써 AI 기반의 로우/노코드 도구를 활용한다. 예를 들어, 소매업체는 고객과 소통하고, 제품을 추천하고, 문의를 효율적으로 처리하기 위해 코드가 적거나 코드가 없는 도구로 구축된 AI 기반 챗봇을 배포한다.

제조 분야에서는 로우/노코드 AI 도구가 운영 및 예측 유지 관리를 간소화한다. 예를 들어 산업 공장에서는 로우 코드 도구로 개발된 예측 분석을 사용하여 가동 중지 시간을 줄일 수 있다.

이러한 산업 전반에 걸쳐 로우/노코드 AI 도구를 통합하면 혁신적인 잠재력이 입증되어 고급 AI 기능을 다양한 애플리케이션에 액세스하고 실용적으로 만들 수 있다.

 

로우/노코드 AI 도구의 이점

로우/노코드 AI 도구는 접근성, 비용 효율성, 혁신 및 포괄성을 크게 향상시킨다. 이점은 아래에 간략하게 설명되어 있다:

로우/노코드 도구는 기존 코딩 방법에 비해 개발 시간과 비용을 줄여준다. 간소화된 개발 프로세스를 통해 프로젝트를 더 빠르고 경제적으로 완료할 수 있어 AI 솔루션을 구현하는 기업의 재정적 장벽이 낮아진다.

또한 이러한 플랫폼은 신속한 프로토타입 제작 및 배포를 촉진하여 혁신을 가속화한다. 조직은 AI 아이디어를 빠르게 실험하고, 피드백을 수집하고, 솔루션을 반복할 수 있다. 이러한 빠른 개발 주기로 인해 AI 애플리케이션의 출시 시간이 단축되어 기업은 시장 수요와 기술 발전에 적응할 수 있는 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

또한 로우/노코드 도구는 비전문가도 AI에 접근할 수 있도록 하여 디지털 격차를 해소한다. 이러한 포괄성은 다양하고 공평한 기술 생태계를 조성하여 더 많은 개인과 조직이 다양한 애플리케이션에 AI의 성능을 활용할 수 있도록 지원한다.

이러한 이점의 집합적인 영향은 고급 기술을 보다 쉽게 ​​접근할 수 있고, 저렴하며, 포괄적으로 만드는 로우/노코드 AI 도구의 혁신적인 잠재력을 강조한다.

 

과제와 한계

로우/노코드 AI 도구의 수많은 장점에도 불구하고 몇 가지 과제와 제한 사항을 고려해야 한다.

한 가지 중요한 관심사는 이러한 플랫폼을 사용하여 생성된 모델의 품질과 사용자 정의에 관한 것이다. AI 개발을 간소화하는 동시에 매우 복잡한 모델을 효과적으로 처리하는 데 도움이 필요할 수 있으며, 얕은 신경망이나 단순한 알고리즘을 사용하여 가장 잘 수행되는 경우가 많다. 사용자는 모델 아키텍처나 하이퍼파라미터를 사용자 정의할 때 제약 조건에 직면할 수도 있으므로 사용 편의성과 모델 복잡성 간의 균형이 필요하다.

데이터 개인 정보 보호 및 보안은 또 다른 중요한 과제이다. 조직은 로우/노코드 모델에 사용되는 데이터가 GDPR과 같은 개인정보 보호법을 준수하는지 확인해야 한다. 의료 기록과 같은 민감한 정보를 처리하려면 위반 및 오용을 방지하기 위한 강력한 보안 조치가 필요하다. 사용자는 보안을 위해 플랫폼 제공업체에 크게 의존하므로 데이터가 위험에 취약하다. 이러한 위험을 완화하고 데이터 무결성을 유지하려면 정기적인 감사, 암호화 및 보안 액세스 제어가 필수적이다.

 

더욱이, 플랫폼 제공자에 대한 의존성은 사용자가 특정 플랫폼에 의존하게 되는 잠재적인 공급업체 종속으로 이어질 수 있다. 다른 공급자로 전환하는 것은 비용이 많이 들고 복잡할 수 있으며, 사용자는 자신이 사용하는 도구의 기본 알고리즘에 대해 더 많은 제어가 필요하다. 따라서 이 문제를 해결하려면 로우/노코드 인터페이스를 표준화하고 상호 운용성을 촉진하려는 노력이 필요하다. 이러한 표준은 공급업체 종속과 관련된 위험을 완화하고 사용자에게 AI 솔루션에 대한 더 많은 유연성과 제어권을 제공할 수 있다.

 

로우/노코드 AI 도구의 미래: 동향 및 전망

로우/노코드 AI 도구에 대한 전망은 유망하며, 이는 다양한 부문에 걸친 상당한 발전과 광범위한 채택에서 분명하다. AI 연구가 진행됨에 따라 이러한 플랫폼에는 더욱 고급 기능이 통합되어 정교함과 유용성이 향상될 것이다. 예를 들어, 자동화된 초매개변수 조정은 모델 매개변수를 자동으로 최적화하여 사용자 개입 없이 성능을 향상시킨다. 또한 콘텐츠 제작 및 디자인과 같은 작업을 위한 창의적인 솔루션을 제공하는 생성 AI 기능이 도입될 수도 있다.

로우/노코드 도구의 채택은 산업 전반에 걸쳐 증가할 것으로 예상된다. 조직은 그 가치를 인식하여 더 폭넓은 수용과 통합으로 이어진다. 의료, 금융, 제조 등 분야에 맞춰진 산업별 솔루션이 더욱 많이 등장할 것으로 예상된다. 공식적인 데이터 과학 배경 없이 AI를 수용하는 시민 데이터 과학자 및 전문가의 증가는 이러한 추세를 주도하여 고급 AI 기술에 대한 접근을 민주화할 것이다.

 

또한, 인력의 기술을 향상시키고 전문가가 로우/노코드 AI 도구의 잠재력을 극대화하는 데 근본적인 역할을 할 수 있도록 역량을 강화하기 위한 교육 및 훈련이 최우선 과제 중 하나이다. 또한 윤리와 책임감 있는 AI 사용에 대한 강조는 사용자가 윤리적 고려 사항과 사회적 영향을 탐색할 수 있도록 준비시켜 준다. 이러한 발전은 AI가 도메인 전반에 걸쳐 더욱 쉽게 접근하고 통합되며 책임감 있게 관리되는 미래를 강조한다.

 

결론

결론적으로, 로우/노코드 AI 개발 도구는 비전문가도 고급 AI에 접근할 수 있도록 함으로써 다양한 산업을 변화시키고 있다. 이러한 플랫폼은 비즈니스 전문가의 역량을 강화하고 비용 효율성을 향상하며 혁신을 가속화하고 포용성을 촉진한다. 모델 복잡성, 데이터 보안, 플랫폼 의존성과 같은 과제에도 불구하고 이러한 도구의 미래는 밝다.

AI 연구가 발전함에 따라 이러한 플랫폼은 더욱 정교해지고 채택 범위가 확대되며 보다 포괄적인 기술 생태계가 촉진될 것이다. 교육과 윤리적인 AI 사용에 대한 지속적인 강조는 이러한 혁신적인 도구의 책임감 있고 효과적인 활용을 보장할 것이다.

 

 

 

 
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