사장님 돕는 AI, 인포플라 No-code Vision AI의 정체

AI 기술은 어렵고 비싸며, 전문가들만 다루는 영역처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 요즘은 다릅니다. 코딩 한 줄 몰라도, 몇 번의 클릭만으로 AI 모델을 만들고 현장에 적용할 수 있는 시대가 왔습니다.

그게 바로 No-code Vision AI입니다. 이해를 돕기 위해 현실적인 두 가지 사례를 소개합니다

1. No‑code 기반의 Vision AI, 플랫폼 어떤 기술일까? 

Infofla(인포플라)은 서울 소재 스타트업으로, “No‑code 기반의 Vision AI 플랫폼”을 선보였습니다 — “코딩 없이 시각(AI)자동화 플랫폼을 통해 인간과 기계의 협업을 재정의한다”라는 설명이 나와 있어요.

 

2025년 10월 28일 /PRNewswire/ 한국의 AI 자동화 기업인 INFOFLA는 오늘 자사의 주력 플랫폼인 Selto의 소비자 버전 출시를 발표했습니다

 

No‑code AI 플랫폼의 개념 자체가 “프로그래밍 지식 없이도 드래그앤드롭, 또는 시각적 인터페이스/마법사(Wizard)를 통해 AI 모델을 생성하고 배포할 수 있다”는 정의로 자주 등장합니다.

 

이게 무슨 소리일까요? 직관적인 예를 들어보겠습니다. 

 

2. No‑code 기반의 Vision AI 적용하면 일이 어떻게 쉬워질까? 

1) 의류매장 예시 

• 문제 : 진열대에서 옷이 무너지거나 고객이 옷을 꺼낸 뒤 방치
• 기존 방식: 직원이 CCTV 감시, 불규칙한 정리 주기
• No-code AI 도입: 매장 사진 몇 장 업로드 → '정상/문제 상황' 표시 → AI가 학습 후 실시간 감지 시스템 구축
• 결과: 깔끔한 매장 유지, 고객 만족도 상승, 인건비 절감

제품 검수과정이 자동 기록, 검수 됩니다.

의류매장 예시

2) 도시락 공장 예시 

• 문제 : 도시락에 반찬이 빠지거나, 과하게 들어가는 실수가 반복
• 기존 방식: 사람이 일일이 확인하거나, 고가의 AI 시스템 도입 필요
• No-code AI 도입

      : 공장 직원이 AI 플랫폼에 이미지를 몇 장 올리고 "정상/이상" 표시만 하면, 몇 분 만에 '자동 반찬 누락 감지' AI 모델 생성

• 결과: 실시간 CCTV 분석, 오류 도시락 자동 분류, 불량률 감소

식품 검수가 쉬워집니다

도시락 공장 예

이처럼 개발자가 없어도, AI 엔지니어 없이도, 현장의 문제를 해결하는 AI를 만드는 게 가능해졌습니다.
그 비결은 무엇일까요?

 

3. No-code Vision AI의 기술 구조

• 이미지 업로드: 사람이 직접 찍은 사진 몇 장이면 충분
• 드래그 & 드롭 인터페이스: 복잡한 코드 없이, 마우스로 영역 설정, 레이블 지정
• 자동 학습 모델: 백엔드에서 AI가 자동으로 학습 (사전 훈련된 AI 모델 기반)
• 배포까지 원클릭: 클라우드 or 엣지 디바이스로 바로 배포 가능

플랫폼 예시: 인포플라(Infopla), Landing AI, Amazon Lookout for Vision 등

 

4. 비용과 속도에서의 차이

항목	기존 AI 구축	No-code Vision AI
개발 기간	수주~수개월	1시간~1일
개발자 필요 여부	필수 (AI/ML 전문가)	없음
유지보수	외주 또는 인하우스 개발팀 필요	비개발자도 가능
도입 비용	수천~수억원	수십~수백만원 수준

 

5. 실제 적용을 고려 중이라면 체크해야 할 것들

• 어떤 문제를 AI로 자동화하고 싶은가?
• 이미지나 영상 기반으로 판단 가능한 문제인가?
• 현장에 CCTV, 카메라 등 인프라가 갖춰져 있는가?
• 정기적으로 데이터(이미지)를 수집할 수 있는가?

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