노코드

노코드 AI 플랫폼은 사용자가 시각적 도구를 활용하여 코딩 없이 AI 모델을 만들 수 있게 해줍니다. 이는 비전문가도 솔루션을 개발할 수 있게 하여 AI의 대중화, 개발 가속화, 비용 절감 및 혁신을 촉진합니다.

노코드 AI란 무엇인가요?

노코드 AI는 사용자가 코드를 작성하지 않고도 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 모델을 구축, 배포, 관리할 수 있게 해주는 플랫폼과 도구를 의미합니다. 이 플랫폼들은 시각적 인터페이스, 드래그 앤 드롭 기능, 사전 구축된 컴포넌트를 제공하여, 프로그래밍 경험이 없는 사람도 AI 솔루션을 만들 수 있도록 합니다. 노코드 AI는 코딩 장벽을 제거함으로써 비즈니스 사용자, 분석가, 도메인 전문가 등 더 많은 이들이 첨단 기술에 접근할 수 있도록 돕습니다.

노코드 AI는 어떻게 작동하나요?

노코드 AI 플랫폼은 코딩과 머신러닝 알고리즘의 복잡성을 사용하기 쉬운 인터페이스로 추상화합니다. 일반적인 작동 방식은 다음과 같습니다:

1. 데이터 가져오기: 사용자는 스프레드시트, 데이터베이스, 클라우드 저장소 등 다양한 소스에서 데이터를 업로드할 수 있습니다. 구조화된 데이터와 비정형 데이터 등 여러 데이터 포맷을 지원합니다.
2. 데이터 준비: 플랫폼에서는 데이터 정제, 변환, 특성 엔지니어링 도구를 제공합니다. 사용자는 코드를 작성하지 않고도 시각적 워크플로우로 데이터를 조작할 수 있습니다.
3. 모델 선택: 사용자는 분류, 회귀, 군집화, 컴퓨터 비전 등 다양한 작업에 적합한 사전 구축 알고리즘 라이브러리에서 모델을 선택합니다. 데이터 특성에 따라 플랫폼이 알고리즘을 추천해주기도 합니다.
4. 모델 학습: 몇 번의 클릭만으로 학습을 시작할 수 있습니다. 플랫폼이 연산, 하이퍼파라미터 최적화, AutoML 등 성능 향상을 위한 과정을 자동으로 처리합니다.
5. 모델 평가: 혼동 행렬, ROC 곡선, 정밀-재현 곡선 등 시각화와 지표로 모델의 정확도를 평가할 수 있습니다.
6. 배포: 모델이 만족스러우면 플랫폼에서 바로 배포할 수 있습니다. API, 기존 애플리케이션과의 통합, 플랫폼 내 환경 등 다양한 방식으로 배포가 가능합니다.
7. 모니터링 및 유지관리: 시간에 따라 모델 성능을 모니터링하고, 필요시 재학습 및 버전 관리를 모두 코드 없이 할 수 있습니다.

노코드 AI의 장점

비전문가의 접근성

노코드 AI는 프로그래밍 경험이 없는 사람도 AI 개발에 참여할 수 있도록 합니다. 비즈니스 분석가, 도메인 전문가, 의사결정자들은 데이터 과학자에게 의존하지 않고도 자신만의 AI 모델을 만들 수 있습니다.

개발 속도 향상

개발 과정을 단순화하여, AI 솔루션 구축과 배포에 소요되는 시간을 크게 줄여줍니다. 사용자는 빠르게 프로토타입을 만들고 반복하며, 더 빠른 가치 창출이 가능합니다.

비용 효율성

전문 프로그래머의 필요성을 줄여 개발 비용을 절감할 수 있습니다. 기존 인력이 AI 솔루션을 직접 구축함으로써, 인력 채용 및 교육에 드는 비용을 최소화할 수 있습니다.

혁신 촉진

장벽이 낮아짐에 따라 더 많은 팀원이 AI 기술을 실험할 수 있습니다. 이는 혁신 문화를 조성하고, 창의적인 솔루션과 프로세스·제품 개선으로 이어집니다.

AI 통합의 단순화

노코드 AI 플랫폼은 인기 있는 도구 및 시스템과의 내장 통합 기능을 제공합니다. 이를 통해 AI 모델을 기존 워크플로우와 애플리케이션에 쉽게 접목시킬 수 있습니다.

활용 사례 및 예시

비즈니스 사용자의 AI 애플리케이션 구축

고객 이탈 예측

마케팅 분석가는 고객 이탈을 예측해 유지 전략을 개선하고자 합니다. 노코드 AI 플랫폼을 활용하여 고객 데이터를 업로드하고, 구매 내역·활동 지표 등 관련 특성을 선택한 뒤 분류 모델을 학습시킵니다. 플랫폼은 이탈에 가장 큰 영향을 미치는 요인을 시각적으로 제공하여, 타겟 마케팅에 활용할 수 있게 합니다.

리드 스코어링

영업팀은 노코드 AI로 리드 우선순위를 정할 수 있습니다. 과거 리드 상호작용 및 전환 데이터를 분석하여, 신규 리드의 전환 가능성에 따라 예측 모델이 순위를 매깁니다. 이를 통해 영업 인력이 잠재력 높은 고객에 집중할 수 있습니다.

프로세스 자동화

청구서 처리

회계 부서는 대량의 청구서를 처리해야 합니다. 컴퓨터 비전 기능이 포함된 노코드 AI 플랫폼은 청구서 이미지에서 공급업체 정보, 금액, 날짜 등 주요 정보를 자동으로 추출하도록 학습될 수 있습니다. 데이터 입력 자동화로 오류가 줄고 처리 속도가 빨라집니다.

이메일 분류

고객지원팀은 매일 많은 이메일을 받습니다. 노코드 AI는 수신 이메일의 내용을 기준으로 문의, 불만, 피드백 등으로 분류하여, 자동으로 해당 부서에 전달하는 데 활용할 수 있습니다.

코드 없는 컴퓨터 비전 AI

제조 현장 품질 검사

생산 관리자는 조립 라인에서 제품 결함을 식별하고자 합니다. 노코드 AI 플랫폼에서 불량 및 정상 제품 이미지를 업로드하여, 실시간으로 이상을 감지하는 모델을 학습시킵니다. 코딩 없이 품질 관리를 강화할 수 있습니다.

의료 영상 분석

의료진은 노코드 AI로 의료 이미지를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 방사선 전문의는 X-ray나 MRI에서 의심 부위를 강조하는 모델을 학습시켜, 진단을 보조하고 환자 결과를 개선할 수 있습니다.

챗봇 및 AI 자동화

고객 서비스 챗봇

기업은 많은 인력을 투입하지 않고 24시간 고객 지원을 제공하고자 합니다. 노코드 AI를 사용해 고객 문의를 이해하고 응답하는 챗봇을 만들 수 있습니다. 대화 흐름을 정의하고 자연어 처리(NLP) 모델을 통합하여, 웹사이트나 메신저에 챗봇을 배포할 수 있습니다.

내부 헬프데스크 자동화

IT 부서는 AI 기반 어시스턴트를 도입해 일반적인 지원 요청을 처리할 수 있습니다. 직원들은 챗봇과 대화하며 문제 해결, 자료 조회, 티켓 제출 등을 수행해, 지원 프로세스가 간소화됩니다.

주요 노코드 AI 플랫폼 – FlowHunt 대안

다양한 니즈를 충족하는 여러 노코드 AI 플랫폼이 있습니다:

Akkio

Akkio는 사용 편의성에 중점을 둔 엔드투엔드 노코드 AI 플랫폼으로, 비즈니스 사용자가 영업 예측, 리드 스코어링, 이탈 예측 등에서 예측 모델을 만들고 배포할 수 있습니다. Salesforce, HubSpot 등과의 연동으로 워크플로우를 쉽게 통합할 수 있습니다.

Microsoft의 Lobe

Lobe는 이미지 분류 작업에 특화되어 있습니다. 사용자는 이미지를 업로드하고 직접 라벨링하여 컴퓨터 비전 모델을 학습시킬 수 있습니다. 기술 배경이 없는 사람도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었습니다.

Google Cloud AutoML

Google AutoML은 최소한의 노력으로 고품질 모델을 구축할 수 있도록 도와줍니다. 비전, 번역, 자연어처리 등 다양한 솔루션을 제공하며, Google의 첨단 ML 기술을 기반으로 직관적인 인터페이스를 제공합니다.

DataRobot

DataRobot은 AI 모델의 구축, 배포, 유지관리 전체 과정을 자동화합니다. 비즈니스 분석가도 복잡한 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 하며, 모델 생애주기 전반에 걸쳐 인사이트를 제공합니다.

H2O.ai

H2O.ai는 오픈소스 기반의 다양한 노코드 AI 도구를 제공합니다. 시각적 인터페이스를 통해 예측 분석, 이상 탐지, 시계열 예측 등 다양한 애플리케이션 모델을 만들 수 있습니다.

노코드 AI 활용 방법

코드 없이 AI 모델을 만들기 위한 단계

1. 문제 정의: 예측, 고객 세분화, 업무 자동화 등 해결하고자 하는 비즈니스 문제를 명확히 정의합니다.
2. 데이터 수집: 내부 데이터베이스, 클라우드 서비스, 외부 소스 등에서 관련 데이터를 수집합니다. 문제와 관련성이 높고 충분한 데이터를 확보하는 것이 중요합니다.
3. 데이터 준비: 플랫폼 도구로 데이터를 정제·전처리합니다. 결측치 처리, 데이터 정규화, 특성 선택 등이 포함될 수 있습니다.
4. 모델 유형 선택: 문제에 따라 분류, 회귀, 군집화 등 모델 유형을 선택합니다. 플랫폼에서 적합한 알고리즘을 추천해주기도 합니다.
5. 모델 학습: 학습을 시작하면 플랫폼이 데이터를 처리하고, 모델을 학습하며, 파라미터를 자동으로 최적화합니다.
6. 성능 평가: 플랫폼이 제공하는 지표와 시각화를 검토하여 정확도, 정밀도, 재현율 등 성능을 확인합니다.
7. 모델 배포: 플랫폼 내 배포 또는 기존 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. API, 직접 연동 등 다양한 배포 옵션이 있습니다.
8. 모니터링 및 업데이트: 모델 성능을 지속적으로 모니터링하고, 피드백을 활용해 재학습 또는 조정을 진행합니다.

비즈니스 분석가 및 비전문가의 활용

비즈니스 분석가는 노코드 AI 활용에 중요한 역할을 합니다:

• 도메인 전문성: 비즈니스 프로세스, 고객 행동, 시장 동향 등 깊이 있는 지식을 바탕으로 모델 개발에 기여합니다.
• 데이터 해석: 모델 결과를 비즈니스 목표와 연결지어 해석하고, 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있습니다.
• 프로세스 개선: 병목이나 비효율을 파악해 AI모델로 워크플로우와 전략을 최적화합니다.
• 협업: 분석가는 기술팀과 비즈니스 부서 사이에서 가교 역할을 하여, AI 솔루션이 조직 목표에 부합하도록 돕습니다.

한계와 고려사항

노코드 AI의 다양한 장점에도 불구하고, 다음과 같은 한계도 있습니다:

커스터마이징의 한계

• 알고리즘 선택: 고급 파라미터나 알고리즘 커스터마이징 옵션이 제한적일 수 있어 모델 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
• 복잡한 작업: 고도의 전문성이나 복잡한 작업에는 노코드 AI가 충분한 유연성을 제공하지 못할 수 있습니다. 이럴 때는 기존 코딩 접근이 필요합니다.

데이터 품질 의존성

• Garbage In, Garbage Out: 모델의 품질은 입력 데이터에 달려 있습니다. 데이터 품질이 낮으면 부정확한 모델과 잘못된 결과가 나올 수 있습니다.
• 데이터 준비: 플랫폼에서 데이터 준비 도구를 제공해도, 데이터의 특성을 이해하는 것이 오류를 방지하는 데 필수적입니다.

해석성과 설명력

• 블랙박스 모델: 일부 모델은 의사결정 과정을 투명하게 파악하기 어려워, 규제가 엄격한 산업에서는 문제가 될 수 있습니다.
• 윤리적 고려: 감독 없이 사용하면 데이터 속 편향이 모델에 반영되어 불공정한 결과가 나올 수 있습니다.

확장성 및 성능

• 자원 제한: 데이터 용량, 연산 자원 등 플랫폼의 한계로 인해 대규모 확장에 제약이 있을 수 있습니다.
• 통합의 어려움: 복잡한 엔터프라이즈 시스템과의 통합에는 추가적인 기술이 필요할 수 있습니다.

보안 및 컴플라이언스

• 데이터 프라이버시: 민감한 데이터는 GDPR, HIPAA 등 컴플라이언스 기준을 준수해야 하며, 플랫폼에서 이를 완전히 지원하지 않을 수 있습니다.
• 벤더 종속성: 단일 플랫폼에 의존할 경우, 정책 변경·가격 변동·다운타임 등 리스크가 발생할 수 있습니다.

노코드 AI 관련 연구

노코드 AI 개념은 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 개인과 기업이 AI 기반 솔루션을 개발할 수 있게 하면서 주목받고 있습니다. 특히 비전문가가 AI 기술을 활용하기에 유용합니다. 관련 분야의 주요 논문은 다음과 같습니다:

1. ACW: Enhancing Traceability of AI-Generated Codes Based on Watermarking (발행: 2024-08-21) – 이 논문은 AI가 생성한 코드를 식별하는 데 있어 추적성의 필요성을 다루며, 취약한 코드를 생성하는 AI 버전이 알려졌을 때 그 중요성을 강조합니다. 저자들은 ACW(AI 코드 워터마킹)를 제안하며, 학습이나 추가 튜닝 없이 의미를 보존하는 코드 변환으로 워터마크를 탐지합니다. 이 방법은 효율적이고 견고하며, AI 생성 코드를 높은 정확도로 감지함을 보였습니다. 더 알아보기
2. Self-Programming Artificial Intelligence Using Code-Generating Language Models (발행: 2023-02-02) – 대규모 언어 모델이 AI 시스템의 자기 수정 능력을 어떻게 향상할 수 있는지 탐구합니다. 자기 프로그래밍 AI 모델은 성능을 개선하고, 보조 작업을 위한 서브 모델을 적응적으로 생성할 수 있습니다. 본 연구는 모델 구조와 학습 동역학을 수정하는 자기 프로그래밍 AI의 실제 구현을 보여줍니다. 더 알아보기
3. Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations (발행: 2024-06-07) – 이 논문은 AI 제품 프로토타이핑에서 노코드 AutoML의 접근법을 프레임워크로 제안합니다. 비전문가의 접근성을 높이고, 자연적·인공 평가 방법을 통해 AI 솔루션의 통합을 개선할 수 있음을 보여줍니다. 이 접근법은 노코드 플랫폼이 AI 개발의 민주화에 기여할 수 있음을 시사합니다. 더 알아보기