AI 복잡성 함정 피하기: 간단한 전략

AI의 역설: 단순성 vs. 복잡성

기업에 인공지능을 통합하는 것은 종종 운영을 간소화하고 복잡성을 줄이는 방법으로 간주됩니다. 그러나 개발에서 배포, 그리고 지속적인 지원에 이르는 여정은 다양한 기술과 끊임없이 진화하는 기술을 필요로 하기 때문에 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 그렇다면 AI는 정말로 단순화하면서도 많은 것을 요구할 수 있을까요?

마법 같은 것일까, 아니면 많은 노력이 필요한 것일까?

가트너의 글로벌 리서치 책임자인 크리스 하워드는 AI가 간단한 해결책이라는 오해에 대해 강조합니다. "AI는 마법 같고 정말 쉬운 것처럼 보이며, 놀라운 일들을 할 수 있습니다,"라고 그는 최근 영상에서 말합니다. "하지만 그것과 함께 일하기 시작하면 실제로는 어렵다는 것을 깨닫게 되고, 정말 복잡한 부분이 있다는 것을 알게 됩니다."

특히 생성형 AI 분야에서 AI 기술의 변화무쌍한 풍경은 혼란을 더합니다. 하워드는 설명합니다, "그래서 그들은 안정적인 지점에 도달하지 못했습니다...각 부분을 어떻게 맞출지 쉽게 이해할 수 있는 지점에 도달하지 못했습니다. 그래서 그것이 변하고 있기 때문에 혼란을 일으킵니다 -- 정말 복잡합니다." 또한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 중요한데, 도전적입니다. "데이터를 실제로 작동시킬 수 있는 곳으로 모아야 하고, 더 나은 결과를 얻어야 합니다. 마법처럼 보였던 것이 실제로는 많은 노력이 필요합니다."

도전에도 불구하고 AI는 복잡한 작업을 자동화하고 단순화할 가능성을 가지고 있습니다. 줌의 최고 제품 책임자인 스미타 하심은 AI가 "직장에서의 복잡성을 해결하고 생산성을 확대하며 직원과 고객의 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있다"고 믿습니다.

그러나 AI는 만병통치약이 아닙니다. ARM의 전 소프트웨어 개발 컨설턴트인 리처드 데메니는 "AI는 만능해답이 아니다"라고 경고합니다. 그는 AI의 능력이 확률에 기반하고 있으며 진정한 이해가 아니라고 지적합니다. "시스템을 설계하고 구축하고 구현하는 것은 인간이며, AI가 일부 입문 수준의 역할을 자동화하고 상당한 생산성 향상을 가져올 수 있지만, IT 결정자가 올바른 절충안을 내리기 위해 필요한 실무 경험을 대체할 수는 없습니다."

데메니는 AI가 최상의 답변을 제공하기 위해서는 "결정자의 머릿속에 있는 모든 작은 세부 사항을 알아야 한다"고 덧붙입니다. "AI의 도움을 받아 스스로 결정을 내리는 것이 훨씬 더 실용적입니다."

하심은 적절한 플랫폼을 선택하는 것이 중요하다고 강조합니다. "사용자들은 다양한 애플리케이션에서 작업합니다,"라고 그녀는 말합니다. "개방형이고 원활한 통합과 워크플로우를 가능하게 하는 플랫폼 솔루션을 선택하세요. 오늘날의 다중 공급업체 환경에서 복잡성을 줄이기 위해 이러한 유연성이 중요합니다."

AI가 IT 운영에 어떻게 도움이 될 수 있는가

IT 시스템이 점점 더 복잡해지면서 기업은 전례 없는 도전에 직면하고 있습니다. IBM 자동화의 제품 관리 및 관찰성 부사장인 빌 로빅은 "팀은 대량의 애플리케이션을 관리하며, 다양한 클라우드와 온프레미스 환경을 활용합니다 -- 그리고 애플리케이션은 계속 실행되어야 합니다. 현재 조직에서는 1,000개 이상의 애플리케이션이 사용되고 있으며, 기업 리더의 82%가 IT 복잡성이 성공을 방해한다고 말합니다."

이러한 복잡성은 격리된 앱, 잠재적인 중단, 자원 및 에너지 낭비, 성능 문제 등을 초래합니다. 로빅은 AI를 해결책으로 봅니다. "IT 리더는 이러한 잠재적 문제의 위험을 어떻게 관리하고 다가오는 다운타임 상황을 어떻게 앞서 나갈 수 있을까요? 답은 AI 기반 자동화를 통해 가능해진 관찰성과 애플리케이션 자원 관리입니다."

AI를 통해 팀은 "스택의 모든 레이어에서 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 자원의 할당을 사전에 최적화할 수 있습니다,"라고 로빅은 설명합니다. 이 접근 방식은 반응적 조치와 과다 프로비저닝의 필요성을 제거하여 시간과 비용을 절약합니다.

AI 개발 동향에 대한 업데이트는 IT 운영에 중요합니다. 로빅은 "하이브리드 아키텍처와 함께 적응하고 확장하면서 애플리케이션과 네트워크 전반에 걸친 성능, 비용, 가치에 대한 전체적인 시각을 유지하세요"라고 조언합니다.

AI 배포는 신중해야 한다

AI와 IT 복잡성을 효과적으로 관리하기 위해서는 신중한 배포가 필수적입니다. 하심은 "사용자 경험의 단순성, AI의 품질, 그리고 그것이 일을 해낼 수 있는 능력"에 집중할 것을 제안합니다. 그녀는 AI를 사용하여 "모든 직원의 수준을 높이는 것...그래서 전체 조직이 더 생산적이고 행복할 수 있도록 하는 것"을 옹호합니다.

하워드는 복잡성을 관리하는 데 있어서 일관성의 중요성을 강조합니다. "플랫폼...은 사물을 일관되게 만듭니다. 그래서 여러분은 -- 때로는 매우 복잡한 것들도 -- 일관된 방식과 표준 방식으로 일을 할 수 있습니다. 모두가 사용하는 방법을 알고 있습니다. 심지어 정의나 분류 체계와 같은 간단한 것들도 마찬가지입니다. 모두가 같은 언어를 사용한다면, 즉 단순화된 분류 체계를 사용한다면, 의사소통이 훨씬 더 쉬워집니다."

궁극적으로 데메니는 "AI는 정보에 입각한 제안을 제공할 수 있지만, 최종 결정과 그 결과를 책임지는 것은 여전히 인간"이라고 상기시킵니다. 그는 "모든 제품, 모든 AI 인프라는 다르며, 각각의 복잡성은 인간의 통찰력을 필요로 합니다. AI의 역할은 경험에서 나오는 판단력과 전문성을 대체하는 것이 아니라, 이를 돕는 도구로 보아야 합니다"라고 강조합니다.