[노코드 AI 시리즈 #2] 비전공자도 AI 전문가! Microsoft Azure AI Builder로 업무 자동화, AI 앱 개발 시작하기

노코드 AI 시대에 비전공자도 쉽게 AI 앱 개발과 업무 자동화를 꿈꿀 수 있게 해주는 Microsoft Azure AI Builder에 대해 깊이 있게 탐구합니다. 이 글은 마이크로소프트의 강력한 로우코드 솔루션인 Azure AI Builder의 핵심 기능과 장점, 그리고 실제 업무 자동화 사례를 상세히 다룹니다. 특히 Power Platform과의 긴밀한 연동을 통해 예측, 양식 처리, 텍스트 분류 등 다양한 AI 모델을 코딩 없이 구축하고 활용하여 기업 생산성을 극대화하고 비용 절감을 이루는 방법을 제시합니다. 비즈니스 혁신을 위한 AI 도입을 고민하는 분들에게 Azure AI Builder가 왜 필수적인 도구인지 명확하게 보여주는 실전 가이드가 될 것입니다.

 

이 글은 노코드 AI 시대의 비전과 AI 앱 개발 방법(메인 글 URL)을 제시하며, Google Vertex AI AutoML에 이어 두 번째로 다루는 노코드/로우코드 AI 솔루션입니다.

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목차

• 서론: 노코드/로우코드 AI 시대, 왜 Microsoft Azure AI Builder인가?
  • 비전공자를 위한 AI 진입 장벽 낮추기
  • 업무 자동화와 AI 지능의 시너지 효과
• Microsoft Azure AI Builder란? 핵심 기능 및 장점 파악하기
  • 사전 구축된 AI 모델과 사용자 정의 모델의 조화
  • Power Platform과의 강력한 통합: Power Apps, Power Automate, Power BI 연동
  • 주요 AI 모델 유형: 예측, 양식 처리, 개체 감지, 텍스트 분류 등
• Azure AI Builder로 구현하는 똑똑한 업무 자동화 사례
  • 영수증 및 송장 자동 분류 및 데이터 추출 (양식 처리 모델)
  • 고객 문의 자동 분류 및 우선순위 지정 (텍스트 분류 모델)
  • 판매 예측을 통한 재고 관리 최적화 (예측 모델)
  • 생산 라인 불량품 자동 감지 (개체 감지 모델)
• 실전! Azure AI Builder 시작하기: 단계별 가이드
  • 필수 준비물: Microsoft 365 및 Power Platform 환경 설정
  • 첫 번째 AI 모델 구축: 데이터 준비부터 학습, 배포까지
  • Power Apps 및 Power Automate와 연동하여 자동화 워크플로우 만들기
• Azure AI Builder, 비즈니스 혁신을 위한 필수 도구
  • 생산성 향상 및 비용 절감 효과
  • 의사 결정 개선 및 새로운 비즈니스 기회 창출
  • AI 역량 강화로 기업 경쟁력 확보
• 결론: 지금 바로 Azure AI Builder로 당신의 비즈니스를 업그레이드하세요!

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지난 글에서 노코드 AI 시대의 도래와 함께 비전공자도 AI 앱 개발자가 될 수 있는 비전을 제시하며 Google Vertex AI AutoML을 살펴보았습니다. 오늘은 그 두 번째 시간으로, 마이크로소프트의 강력한 로우코드 AI 솔루션인 Microsoft Azure AI Builder에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 도구는 단순히 AI 모델을 만드는 것을 넘어, 실제 업무 자동화에 AI 지능을 더하여 기업의 생산성을 혁신하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 코딩 지식이 없더라도 복잡한 AI 기능을 손쉽게 비즈니스 프로세스에 통합할 수 있는 Azure AI Builder의 매력을 지금부터 함께 파헤쳐 볼까요?

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서론: 노코드/로우코드 AI 시대, 왜 Microsoft Azure AI Builder인가?

디지털 전환의 가속화와 함께 기업들은 더욱 효율적이고 스마트한 업무 환경을 갈망하고 있습니다. 이러한 요구에 발맞춰 **인공지능(AI)**은 더 이상 전문가들만의 전유물이 아닌, 모든 비즈니스 영역에서 활용될 수 있는 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 하지만 여전히 많은 기업이 AI 도입에 어려움을 겪는 주된 이유는 바로 전문 개발 인력 부족과 높은 진입 장벽 때문입니다.

이러한 문제에 대한 해답이 바로 **노코드(No-code)**와 로우코드(Low-code) AI입니다. 코딩 없이 또는 최소한의 코딩으로 AI 기능을 구현할 수 있게 해주는 이 기술들은 비전공자도 AI를 활용한 업무 자동화 솔루션을 만들 수 있도록 돕습니다. 그중에서도 Microsoft Azure AI Builder는 마이크로소프트의 방대한 클라우드 생태계인 Azure의 강력한 AI 서비스와 Power Platform의 로우코드 개발 환경을 결합하여, 기업들이 손쉽게 지능형 애플리케이션과 자동화 워크플로우를 구축할 수 있도록 지원하는 독보적인 솔루션입니다.

이 솔루션은 단순히 AI 모델을 만드는 것을 넘어, 이미 익숙한 Power Apps나 Power Automate와 같은 도구에 AI 기능을 레고 블록처럼 추가할 수 있게 함으로써, 기존 업무 프로세스에 AI 지능을 매끄럽게 통합할 수 있는 강력한 시너지를 제공합니다. 이것이 바로 수많은 기업이 Azure AI Builder에 주목하는 이유입니다.

Microsoft Azure AI Builder 로고, 노코드 AI 앱 개발 및 업무 자동화를 위한 솔루션

 

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Microsoft Azure AI Builder란? 핵심 기능 및 장점 파악하기

Azure AI Builder는 Microsoft Power Platform의 일부로, 사용자가 코딩 없이 또는 최소한의 코딩만으로 AI 모델을 만들고 학습시키며, 이를 Power Apps, Power Automate, Power BI 등과 통합하여 비즈니스 프로세스를 자동화하고 향상시킬 수 있도록 돕는 서비스입니다.

사전 구축된 AI 모델과 사용자 정의 모델의 조화

AI Builder의 가장 큰 장점 중 하나는 바로 **사전 구축된 AI 모델(Pre-built models)**과 **사용자 정의 모델(Custom models)**을 모두 제공한다는 점입니다.

• 사전 구축된 모델: 특정 작업에 최적화되어 미리 학습된 AI 모델들로, 즉시 사용 가능하여 빠르고 쉽게 AI 기능을 도입할 수 있습니다. 예를 들어, 명함 판독기, 송장 처리, 감성 분석 등과 같은 모델이 있습니다. 별도의 데이터 학습 과정 없이 바로 업무에 적용할 수 있어 효율성이 뛰어납니다.
• 사용자 정의 모델: 기업의 특정 비즈니스 요구사항에 맞춰 자체 데이터를 사용하여 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어, 특정 양식의 정보 추출, 자사 제품 이미지 분류, 특정 패턴의 예측 등 고유한 시나리오에 최적화된 AI를 만들 수 있습니다. Azure AI Builder는 이러한 사용자 정의 모델 구축 과정 또한 시각적인 인터페이스로 제공하여 비전문가도 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다.

  

  Azure AI Builder 인터페이스, 비전공자도 쉽게 AI 모델 구축 및 데이터 학습

 

Power Platform과의 강력한 통합: Power Apps, Power Automate, Power BI 연동

Azure AI Builder는 Power Platform과의 완벽한 통합을 통해 그 진가를 발휘합니다.

• Power Apps: AI Builder로 구축된 AI 모델을 Power Apps 내에서 손쉽게 활용하여 지능형 모바일/웹 앱을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, 휴대폰 카메라로 영수증을 찍으면 AI가 자동으로 데이터를 추출하여 앱에 입력해주는 기능을 만들 수 있습니다.
• Power Automate: AI Builder의 AI 모델을 Power Automate 워크플로우에 통합하여 반복적이고 지루한 업무를 자동으로 처리하고, 의사 결정 프로세스에 AI 지능을 더할 수 있습니다. 특정 이메일을 AI가 분석하여 자동으로 분류하거나, 계약서에서 특정 정보를 추출하여 시스템에 입력하는 등의 작업이 가능합니다.
• Power BI: AI Builder의 예측 모델 등을 Power BI 대시보드에 연결하여 비즈니스 데이터를 더욱 깊이 있게 분석하고, 미래를 예측하는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이러한 통합은 개발 시간과 비용을 획기적으로 줄여줄 뿐만 아니라, 비즈니스 사용자가 직접 AI 기반 솔루션을 구축하고 배포할 수 있는 민첩성을 제공합니다.

주요 AI 모델 유형: 예측, 양식 처리, 개체 감지, 텍스트 분류 등

Azure AI Builder는 다양한 비즈니스 시나리오를 지원하기 위한 여러 가지 AI 모델 유형을 제공합니다.

• 양식 처리 (Form Processing): 스캔된 문서나 PDF 파일에서 특정 텍스트 필드, 표, 키-값 쌍을 자동으로 식별하고 추출합니다. 송장, 계약서, 주문서 등 정형화된 문서에서 데이터를 추출하는 데 탁월합니다.
• 개체 감지 (Object Detection): 이미지 내에서 특정 개체를 식별하고 위치를 파악합니다. 제품 불량 감지, 재고 관리, 안전 규정 준수 확인 등에 활용될 수 있습니다.
• 텍스트 분류 (Text Classification): 텍스트를 미리 정의된 카테고리로 분류합니다. 고객 문의 분류, 이메일 스팸 필터링, 설문조사 응답 분석 등에 유용합니다.
• 예측 (Prediction): 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측합니다. 판매 예측, 고객 이탈 예측, 수요 예측 등 비즈니스 의사 결정에 중요한 통찰력을 제공합니다.
• 명함 판독기 (Business Card Reader): 명함에서 연락처 정보를 자동으로 추출하여 CRM 시스템 등에 입력합니다.
• 감성 분석 (Sentiment Analysis): 텍스트의 감성(긍정적, 부정적, 중립적)을 분석하여 고객 피드백이나 소셜 미디어 언급 등을 이해하는 데 도움을 줍니다.

이 외에도 다양한 모델들이 지속적으로 추가되고 있으며, 사용자는 자신의 비즈니스 니즈에 맞춰 최적의 모델을 선택하거나 직접 학습시켜 활용할 수 있습니다.

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Azure AI Builder로 구현하는 똑똑한 업무 자동화 사례

실제로 Azure AI Builder가 어떻게 비즈니스 업무를 변화시킬 수 있는지 몇 가지 구체적인 사례를 통해 알아보겠습니다.

영수증 및 송장 자동 분류 및 데이터 추출 (양식 처리 모델)

경리 부서에서는 매일 수많은 영수증과 송장을 수동으로 처리하며 데이터를 입력하는 데 많은 시간을 소모합니다. Azure AI Builder의 양식 처리 모델을 활용하면 이 과정을 혁신적으로 자동화할 수 있습니다.

1. 직원이 휴대폰으로 영수증이나 송장을 스캔하여 Power Apps에 업로드합니다.
2. AI Builder 양식 처리 모델이 영수증에서 날짜, 금액, 품목, 공급업체 등의 핵심 정보를 자동으로 추출합니다.
3. 추출된 데이터는 Power Automate를 통해 자동으로 회계 시스템이나 Excel 시트에 입력되거나, 승인 워크플로우를 거치게 됩니다.

이를 통해 수작업으로 인한 오류를 줄이고, 데이터 입력 시간을 대폭 단축하여 직원들은 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

고객 문의 자동 분류 및 우선순위 지정 (텍스트 분류 모델)

고객 서비스 센터에는 매일 다양한 채널(이메일, 채팅, SNS 등)을 통해 수많은 고객 문의가 쏟아집니다. 이 문의들을 수동으로 분류하고 적절한 담당자에게 배정하는 것은 비효율적입니다.

1. Power Automate를 사용하여 들어오는 고객 문의 텍스트를 자동으로 수집합니다.
2. Azure AI Builder의 텍스트 분류 모델이 문의 내용을 분석하여 미리 정의된 카테고리(예: 제품 문의, 기술 지원, 환불 요청, 배송 문의)로 자동 분류합니다.
3. 또한, 모델이 문의의 긴급성이나 감성을 분석하여 우선순위를 지정할 수도 있습니다.
4. 분류된 문의는 적절한 담당 팀에 자동으로 할당되거나, Power Apps 기반의 고객 서비스 대시보드에 실시간으로 표시되어 상담원들이 효율적으로 업무를 처리할 수 있게 합니다.

이러한 자동화를 통해 고객 응답 시간을 단축하고, 고객 만족도를 향상시키며, 상담원들의 업무 부담을 줄일 수 있습니다.

판매 예측을 통한 재고 관리 최적화 (예측 모델)

기업들은 재고 부족 또는 과잉으로 인해 막대한 손실을 입을 수 있습니다. 정확한 수요 예측은 효율적인 재고 관리에 필수적입니다.

1. 과거 판매 데이터, 계절성, 프로모션 정보 등을 Azure Dataverse 또는 다른 데이터 소스에 저장합니다.
2. Azure AI Builder의 예측 모델을 사용하여 이 데이터를 기반으로 미래 판매량을 예측합니다.
3. 예측된 판매량은 Power BI 대시보드에 시각화되어 경영진이나 재고 관리 담당자가 쉽게 확인하고 의사 결정에 활용할 수 있습니다.
4. 또한, Power Automate를 통해 예측 결과에 따라 자동으로 재고 주문 알림을 생성하거나, 생산 계획을 조정하는 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

이를 통해 재고 비용을 절감하고, 고객에게 제품을 적시에 공급하여 매출 증대에 기여할 수 있습니다.

생산 라인 불량품 자동 감지 (개체 감지 모델)

제조업에서는 생산 라인에서 발생하는 불량품을 신속하게 감지하는 것이 품질 관리와 생산 효율성에 매우 중요합니다.

1. 생산 라인에 설치된 카메라가 제품 이미지를 촬영하고, 이 이미지를 Power Apps를 통해 Azure AI Builder로 전송합니다.
2. AI Builder의 개체 감지 모델이 이미지 내에서 미리 학습된 **불량 유형(스크래치, 이물질, 파손 등)**을 자동으로 식별하고 위치를 파악합니다.
3. 불량품이 감지되면 Power Automate를 통해 즉시 작업자에게 알림을 보내거나, 불량품을 자동으로 분류하는 로봇 팔을 제어하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 시스템은 품질 관리 프로세스를 강화하고, 인력의 육체적인 부담을 줄이며, 생산 효율성을 극대화하는 데 기여합니다.

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실전! Azure AI Builder 시작하기: 단계별 가이드

Azure AI Builder를 시작하는 것은 생각보다 간단합니다. 기본적인 Microsoft 365 또는 Power Platform 환경만 갖춰져 있다면 누구나 쉽게 접근할 수 있습니다.

필수 준비물: Microsoft 365 및 Power Platform 환경 설정

Azure AI Builder는 Power Platform 라이선스가 필요하며, 일반적으로 Microsoft 365 Business Standard 또는 Premium, Dynamics 365 라이선스에 포함되어 있거나, 별도로 Power Apps Plan 등을 구독하여 사용할 수 있습니다.

1. Power Apps 또는 Power Automate 포털 접속: 웹 브라우저에서 make.powerapps.com 또는 make.powerautomate.com으로 접속하여 로그인합니다.
2. 환경 선택: 작업할 환경을 선택합니다. 조직 내에서 여러 환경이 있다면 적절한 환경을 선택해야 합니다.
3. AI Builder 메뉴 접근: 좌측 탐색 메뉴에서 'AI Builder'를 찾아 클릭합니다. 이곳에서 다양한 AI 모델을 탐색하고 구축할 수 있습니다.

첫 번째 AI 모델 구축: 데이터 준비부터 학습, 배포까지

예를 들어, 영수증에서 데이터를 추출하는 양식 처리 모델을 구축하는 과정을 간략히 설명해 드리겠습니다.

1. 모델 유형 선택: AI Builder 메뉴에서 '양식 처리' 모델을 선택하고 '새 모델 만들기'를 클릭합니다.
2. 데이터 준비: 모델 학습에 필요한 **영수증 샘플 파일(최소 5개 이상, 더 많을수록 정확도 향상)**을 준비합니다. 이 샘플들은 AI가 어떤 정보(날짜, 금액, 상호명 등)를 추출해야 하는지 학습하는 데 사용됩니다.
3. 필드 정의: 학습 데이터에 나타나는 정보 중 추출하고자 하는 필드(예: 영수증 날짜, 총액, 공급업체 이름)를 직접 지정합니다.
4. 모델 학습: 준비된 데이터와 정의된 필드를 기반으로 AI Builder가 자동으로 모델을 학습시킵니다. 이 과정은 클라우드에서 이루어지며, 사용자는 기다리기만 하면 됩니다.
5. 모델 테스트 및 배포: 학습이 완료되면 테스트 데이터를 사용하여 모델의 정확도를 확인하고, 만족스러운 결과가 나오면 '게시' 버튼을 눌러 모델을 배포합니다. 배포된 모델은 이제 Power Apps나 Power Automate에서 호출하여 사용할 수 있습니다.

이처럼 Azure AI Builder는 복잡한 머신러닝 알고리즘이나 코딩 지식 없이도 직관적인 인터페이스를 통해 자신만의 맞춤형 AI 모델을 구축할 수 있도록 돕습니다.

Power Apps 및 Power Automate와 연동하여 자동화 워크플로우 만들기

모델이 배포되었다면, 이제 이를 실제 업무에 적용할 차례입니다.

• Power Apps 연동: Power Apps에서 새로운 앱을 만들거나 기존 앱에 AI Builder 컨트롤을 추가합니다. 예를 들어, '양식 처리기' 컨트롤을 추가하고, 미리 배포한 영수증 처리 모델을 선택합니다. 이제 앱 사용자는 카메라로 영수증을 찍어 업로드하면 AI가 자동으로 데이터를 추출하여 앱 내에 표시해 줄 수 있습니다.
• Power Automate 연동: Power Automate에서 새로운 **클라우드 흐름(Cloud flow)**을 만듭니다. '트리거'를 설정하여 특정 이벤트(예: 이메일 수신, SharePoint 폴더에 파일 업로드)가 발생했을 때 흐름이 시작되도록 합니다. 흐름 내에서 'AI Builder' 액션을 검색하여 배포한 AI 모델(예: '양식에서 정보 추출')을 선택하고, 필요한 입력 값을 연결합니다. AI가 추출한 정보를 사용하여 다음 액션(예: Excel에 데이터 추가, 데이터베이스에 저장, 이메일 알림 보내기)을 정의하여 완전한 자동화 워크플로우를 완성합니다.

이러한 연동을 통해 AI는 더 이상 독립적인 기술이 아니라, 기존 업무 프로세스에 자연스럽게 녹아들어 효율성을 극대화하는 강력한 도구가 됩니다.

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Azure AI Builder, 비즈니스 혁신을 위한 필수 도구

Microsoft Azure AI Builder는 단순한 기술 도구를 넘어, 기업의 비즈니스 혁신을 위한 필수적인 전략적 자산이 될 수 있습니다.

Azure AI Builder 활용 업무 자동화 이점, 생산성 향상 및 비용 절감 시너지

생산성 향상 및 비용 절감 효과

반복적이고 시간이 많이 소요되는 수동 작업을 AI 기반 자동화로 대체함으로써 직원들의 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이는 곧 운영 비용 절감으로 이어지고, 직원들은 더욱 가치 있고 창의적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 수십 명의 인력이 처리하던 문서 작업을 AI가 대신함으로써 인건비 절감과 함께 업무 처리 속도를 비약적으로 높일 수 있습니다.

의사 결정 개선 및 새로운 비즈니스 기회 창출

AI Builder의 예측 및 분석 모델은 방대한 데이터를 기반으로 정확한 비즈니스 통찰력을 제공하여 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 합니다. 이는 시장 변화에 대한 빠른 대응과 위험 최소화에 도움을 줄 뿐만 아니라, 이전에 발견하지 못했던 새로운 비즈니스 기회를 포착하는 데도 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 행동 예측을 통해 개인화된 마케팅 전략을 수립하여 매출을 증대시킬 수 있습니다.

AI 역량 강화로 기업 경쟁력 확보

Azure AI Builder는 비전문가도 AI를 활용할 수 있게 함으로써 기업 내 AI 역량을 전반적으로 강화합니다. 이는 빠르게 변화하는 시장 환경에서 기업이 경쟁 우위를 확보하고 지속적으로 성장할 수 있는 기반이 됩니다. 특정 부서나 소수의 전문가에게만 의존하는 것이 아니라, 전사적으로 AI를 활용한 혁신 문화를 조성할 수 있습니다. 이는 곧 기업의 디지털 성숙도를 높이는 중요한 요소가 됩니다.

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결론: 지금 바로 Azure AI Builder로 당신의 비즈니스를 업그레이드하세요!

Microsoft Azure AI Builder는 노코드/로우코드 AI 시대의 선두 주자로서, 비전공자부터 숙련된 개발자에 이르기까지 모든 사용자가 AI 지능을 자신의 비즈니스 프로세스에 쉽게 통합할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 복잡한 코딩 없이도 예측, 분류, 양식 처리, 개체 감지 등 다양한 AI 모델을 구축하고, 이를 Power Platform과 연동하여 업무 자동화의 새로운 지평을 열 수 있습니다.

이제 더 이상 AI 도입이 어렵고 비용이 많이 드는 일이 아닙니다. Azure AI Builder는 당신의 비즈니스가 생산성을 높이고, 비용을 절감하며, 더 나은 의사 결정을 내리고, 궁극적으로 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 도와줄 것입니다. 지금 바로 Microsoft Azure AI Builder를 통해 당신의 비즈니스를 한 단계 업그레이드할 기회를 잡으세요! 코딩 없이도 AI의 무한한 가능성을 경험하고, 똑똑한 업무 자동화의 시대를 직접 만들어갈 수 있습니다.

 

 

다음 시간에는 챗GPT를 활용해 나만의 대화형 AI 비서를 만드는 방법, 즉 OpenAI GPTs와 GPT Builder에 대해 자세히 알아보겠습니다.

시각적 AI 모델 구축에 관심 있다면 Teachable Machine 편을, 다양한 SaaS 연동 자동화에 대해서는 Zapier/Make 연동 편을 기대해주세요.

 

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