지난해 10월 발표된 가트너의 연구 결과(Gartner 2019 CIO Agenda at Gartner Symposium/ITxpo 2018)에 따르면 많은 기업들이 인공지능(AI)에 대한 관심을 가지고 있지만, 도입을 추진하는 과정에서 데이터 통합의 복잡성과 이로 인한 시간과 비용 문제로 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다.

이는 클라우드에서 제공하는 해당 AI를 사용해야만 그 클라우드에 저장된 데이터를 쓸 수 있었기 때문에 하나의 AI를 전사에 도입 하는 것에는 실질적으로 많은 제약이 있었기 때문이다.

대부분의 기업들이 여러 클라우드 회사의 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드, 사내 서버 등을 함께 사용하는 멀티 클라우드에 업무 처리에 필요한 데이터를 저장하고 있는 것이 현실이다.

이에 지난 2월 IBM의 연례 기술 컨퍼런스인 ‘IBM Think 2019’에서 기업의 데이터가 어디에 있든 다양한 클라우드 서비스를 포함한 모든 IT 인프라 환경에서 공공, 민간, 하이브리드 클라우드 플랫폼 구분 없이 어떤 클라우드 환경에서도 왓슨을 활용해 비즈니스를 가능하게 하는 ‘왓슨 애니웨어(Watson Anywhere)’ 발표했었다.

이처럼 데이터 복잡성 증가로 인해 조직이 AI 채택 속도가 느리다는 점을 인식한 IBM이 22일(현지시각) 마이애미에서 개최된 'IBM Data and AI Forum'에서 ‘왓슨 애니웨어'의 스케일링 접근 방식을 더욱 발전시키는 새로운 혁신과 주요 AI 제품에 대한 새로운 기능을 발표했다.

먼저, 조직이 AI의 장벽을 극복하도록 돕고 AI 모델에서 '드리프트 (drift)'감지부터 인간의 목소리에서 뉘앙스 인식에 이르기까지, 이 새로운 기능은 IBM Cloud Pak for Data 플랫폼을 통해 모든 클라우드에서 실행되어 방대한 데이터 저장소를 AI에 쉽게 연결할 수 있게 된 것이다.

IBM 데이터 및 인공지능 총괄 매니저 롭 토마스(Rob Thomas)는 "우리는 데이터 및 AI 과제에 대해 매일 전 세계 고객과 협업하고 있으며 올해는 전사적으로 AI를 확장하는 데 있어 큰 결점 중 하나를 해결했습니다"라며, "모든 클라우드에서 왓슨을 실행할 수 있는 기능을 도입했을 때 상상할 수 없는 새로운 방식으로 유저를 위한 AI 시대를 열었습니다. 오늘날 Cloud Pak for Data에서 실행되는 왓슨에 더 많은 기능을 추가할 수 있게 되었습니다"라고 밝혔다.

또한 IBM은 여러 주요 제품에 대한 새로운 기능을 선보였다. 각 제품의 기능을 요약해 본다.

왓슨 오픈스케일(Watson OpenScale) – 데이터 프라이버시 규제가 높아지고 AI 알고리즘이 결과에 도달하는 방식에 대한 관심이 높아짐에 따라 바이어스 감지 및 설명 가능성이 중요 해지고 있는 가운데 지난해 IBM은 이를 수행할 수 있는 최초의 AI 플랫폼인 OpenScale을 출시했었다. 이 솔루션은 조직에 편견을 찾고 AI를 관리하고 결과에 어떻게 도달했는지 이해하도록 쿼리 할 수 있는 기능을 제공한다.

이러한 통찰력에 드리프트 감지라는 새로운 기능을 추가했다. 모델이 원래의 매개 변수에서 언제 '얼마나 멀리 떨어져'있는지를 감지한다. 이는 생산 및 학습 데이터와 결과 예측을 비교하여 이를 수행하며, 사용자 정의 드리프트 임계 값을 초과하면 경고가 생성된다. 이 드리프트 감지 기능은 모델의 정확도에 대한 더 많은 정보를 제공할뿐만 아니라 모델 재교육을 단순화하고 가속화한다.

왓슨 어시트턴트(Watson Assistant) –IBM은 엔터프라이즈 AI 어시스턴트에서 IBM의 선도적인 위치를 기반으로 대화형 AI 제품에 몇 가지 새로운 주요 기능을 추가해 사용자가 원하는 클라우드에서 가상 어시스턴트를 신속하게 배치하고 학습을 지속적으로 개선할 수 있도록 했다.

예를 들어, 새로운 음성 인터랙션 용 왓슨 어시트턴트는 유저가 AI 기반 지원을 IVR 시스템에 쉽게 통합할 수 있도록 설계했다. 이 기능을 통해 고객은 자연 언어로 질문할 수 있다. 왓슨 어시트턴트는 이제 사람들이 말하는 방식의 뉘앙스를 인식하고 가장 적합한 답변으로 빠르게 추적한다. 

왓슨 디스커버리(Watson Discovery) – IBM은 머신러닝과 자연어 처리(NLP)를 활용하여 고객이 전사적으로 데이터를 찾을 수 있도록 도와주는 AI 검색 제품인 왓슨 디스커버리에 대한 주요기능을 업데이트 했다. 이 플랫폼에는 콘텐츠 마이너(Content Miner)가 있어 텍스트와 같은 특정 컨텐츠 유형에 대한 방대한 데이터 세트를 검색할 수 있다. 새로운 단순화 된 설정 형식은 비 기술적인 사용자가 솔루션을 신속하게 시작하고 실행할 수 있도록 돕고 새로운 '안내 환경'은 프로젝트 구성의 다음 단계를 동적으로 권장한다. 이로 인해 보다 민첩한 데이터 검색 프로세스가 수행된다.

클라우드 팩 포 데이터(Cloud Pak for Data) – 필요한 데이터의 발생지에서부터 원하는 데이터를 찾아 무슨 내용인지 확인하고, 이를 원하는 모습으로 정제해서 활용하는 모든 과정을 지원하는 솔루션으로 새로운 주요 기능 및 지원을 통해 최초의 통합 데이터 분석 플랫폼을 발전시켰다.

약 18 개월 전 쿠버네티스(Kubernetes)기반 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼 중 하나인 레드핫 오픈시프트(Red Hat OpenShift)를 지원한 이 플랫폼은 이제 오픈 시프트(OpenShift)에서 인증되었다. 완전한 인증을 통해 모든 구성 요소가 지원되는 소스에서 제공되었다. 컨테이너 이미지에는 알려진 취약점이 없으며, 가장 중요한 것은 전체 컨테이너가 클라우드에 관계없이 레드핫 엔터프라이즈 리눅스(Red Hat Enterprise Linux) 환경과 호환되는지, 개인 여부 공개 또는 하이브리드 기능 등이다.

아울러 새로운 기능 중에는 'Db2 Event Store'가 있으며 매일 2,500 억 개가 넘는 이벤트를 실시간으로 저장 및 분석하고 AutoAI가 장착된 왓슨 머신러닝(Watson Machine Learning)이 있다. AuoAI는 데이터 과학자와 비 데이터 과학자가 모두 머신러닝 모델을 쉽게 구축할 수 있게 해주는 IBM의 혁신적인 자동 모델 구축 프로그램이다.

이름에서 알 수 있듯이 AutoAI는 데이터 준비, 모델 선택, 기능 엔지니어링 및 하이퍼 파라미터 최적화를 포함하여 머신러닝의 지루하고 복잡한 작업을 자동화하여 고객의 AI 채택 속도를 높인다.

이제 이러한 도구에는 Cloud Pak for Data가 표준으로 제공되어 모든 하이브리드 멀티 클라우드 환경에서 사용 및 확장할 수 있으며, Cloud Pak for Data는 이제 기본 플랫폼에 오픈 소스 거버넌스 기능을 제공하여 사용자가 처음으로 정책을 설정하고 기업 내에서 오픈 소스 도구 및 프로그램 사용을 통제하여 보다 효율적인 모델 구축, 테스트 및 전개해 나갈 수 있다.

특히, IBM은 개발자가 IBM Cloud Pak for Data 플랫폼을 활용할 수 있도록 IBM은 Cloud Pak for Data Developer Hub를 발표했다. 여기에서 개발자는 실습을 위한 해당 영역에서 진행되는 실습 워크샵에 대한 단계별 자습서, 코드 패턴, 지속적인 지원 및 정보를 제공받을 수 있다.

마지막으로 IBM은 21일부터 8.1 버전의 왓슨을 사용하여 오픈페이지(OpenPages)에 새로운 기능을 발표했다. 이 거버넌스, 리스크 및 컴플라이언스 (GRC) 플랫폼은 고객이 운영 리스크, 정책 및 컴플라이언스, 재무 관리 관리, IT 거버넌스 및 내부 감사를 설정하고 관리할 때 도움이 된다. 또 버전 8.1에는 새로운 규칙 엔진, 새로운 직관적인 보기, 시각화, 고급 워크 플로우 기능 및 개인화 된 작업 공간이 통합되어 있으며, 이 모두는 사용자가 보다 생산적이고 위험을 관리할 수 ​​있도록 설계되었다. 

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