2020.12.11

기고 | AI의 가치, 하이퍼스케일 IT 자동화에 주목하라

에드 폭스 | CIO
AI는 거의 모든 IT 문제에 대한 답인 것처럼 언급되곤 한다. 기술 격차를 없애고 생산성을 크게 높일 뿐만 아니라 네트워크 보안과 경쟁력 확보도 해 준다는 것이다. 무궁무진한 잠재력을 갖춘 것처럼 보이는 AI를 활용하는 데 있어 뒤쳐지고 싶은 사람은 없을 것이다.

AI에 대한 기대치를 높이는 이런 저런 이야기가 계속 많이 나오고 있고 대부분 그럴만한 이유가 있다. 그러나 기업을 이끄는 사람들이라면 그런 이야기에 휩쓸리기보다는 어떻게 하면 AI를 해당 사업에 응용할 수 있는지 파악하는 것이 필수적이다. 또한, 내년이나 향후 10년이 아닌 지금 당장 유망한 AI의 응용 분야는 무엇인지도 파악해야 한다.

IT 운영에 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI 응용 분야를 생각해 보면, 지금 당장 효율성 및 생산성의 대폭 향상 효과를 볼 수 있다는 점에서 인공지능을 활용한 하이퍼스케일 자동화 분야가 군계일학이다.

작동 방식
먼저, 하이퍼스케일 자동화의 정의와 작동 방식, 그리고 하이퍼스케일 자동화로 기업이 실질적으로 누릴 수 있는 효과를 알아보자. 하이퍼스케일 자동화는 프로세스 자동화 소프트웨어, AI, 그리고 ‘프로세스 마이닝’ 등 3가지 기술을 조합해 이루어진다. 

AI는 업무 프로세스 내에 인지 기술을 더해 주고, 프로세스 마이닝은 미지의 업무 프로세스를 발견해 수면으로 끌어 올리는 역할을 한다. 하이퍼스케일 자동화가 구현되면 총체적인 검색 기능, 업무 프로세스의 매핑 및 측정 기능에 이어, 얼마 전까지만 해도 불가능했던 규모의 자동화가 가능해진다.

하이퍼스케일 자동화 기술로 각 기업이 실질적으로 누릴 수 있는 효과는 운영 효율 및 능력을 극대화하여 이 기술이 없다면 불가능할 차별화된 기능을 시장에 내놓을 수 있다는 점이다. 

제대로만 적용하면 업무 성과를 기하급수적으로 신장시킬 수 있는 기술이다. 초자동화와 AI로 인간의 능력이 강화되어 각 직원이 도달할 수 있는 역량이 근본적으로 달라지기 때문이다. 

일례로, 하이퍼스케일 자동화는 실수를 저지른 후 이를 시정하는 속도가 엄청나게 빠르며, 덕분에 인간의 능력을 실질적으로 강화시킨다. 가령, 인간이라면 어떤 업무 프로세스를 직접 처리하는 동안 한 시간에 한두 번 실수를 저지를 수 있는데, 이는 작업 흐름에 지연을 야기하고 원하지 않는 결과를 낳게 된다. 

반면, 하이퍼스케일 자동화는 똑같은 실수를 몇 초 만에 하지만 시정 속도가 훨씬 빠르다. 또한, 맥락상 잘못된 결정을 재검토하여 실수를 반복하지 않는다.

즉, 자동화의 결과로 실수와 교정, 학습 과정이 불과 몇 초 안에 진행되므로 사람은 보다 복잡한 작업에 재능을 집중할 수 있는 여유를 갖게 된다.

시장에서의 활용 사례
한발 더 나아가, 하이퍼스케일 자동화는 효율성을 향상시킬 뿐 아니라 혁신적인 예측 기능도 제공할 수 있다. 우리의 협력업체 중 한 곳인 인텔리전스에서 재생 가능 에너지 회사와 함께 구현한 솔루션이 좋은 예이다.

미국에서 재판매 에너지 시장은 각 회사에서 전송 라인에 투입할 에너지 양을 매우 정확하게 추산할 수 있을 때 수익성이 가장 높다. 전통적인 에너지 생산업체의 경우에는 이 작업이 간단하다. 석탄 생산 업체는 몇 삽의 석탄을 용광로에 넣어야 하는지 추산하면 되고, 원자력 발전 업체는 몇 봉의 우라늄을 원자로에 넣어야 하는지 알면 된다. 전송 라인에 얼마나 많은 에너지를 투입할 수 있는지 정확히 파악한다면 최고 수준의 영업이 가능해진다.

반면, 재생가능 에너지의 경우에는(특히, 풍력 발전용 터빈) 에너지가 생산되는 역학 조건 때문에 전송 라인에 투입할 에너지 양을 예측하기가 매우 어렵다. 그 결과 회사들은 산출량에 매우 보수적일 수밖에 없다. 왜냐하면, 전송 라인에 투입하겠다고 발표한 에너지 양과 실제 투입량이 서로 다르면 영업 면허 박탈을 비롯한 심각한 결과로 이어질 수 있기 때문이다.

인텔리전스의 재생가능 에너지 고객은 네트워크에서 나오는 전력량을 인텔리전스의 기술로 사전에 예측 가능한지 문의했다. 인텔리전스는 하이퍼스케일 자동화를 활용해 기상 데이터를 비롯해 모든 풍력 발전용 터빈과 현장의 협력업체에서 나오는 모든 데이터를 입수하여 전력 산출량을 사전에 정확히 예측할 수 있게 해 주었다. 그 결과, 정해진 일정에 맞춰 전력을 제공할 수 있다는 확신이 커졌다.

배치를 가로막는 난제
이처럼 하이퍼스케일 자동화는 업무 프로세스 혁신, 신기능 실현, 경쟁 우위 확보 등에 당장 활용할 수 있는 강력한 AI 응용 분야이다. 단, 하이퍼스케일 배치를 위해 각 조직에서 극복해야 할 중대한 난제는 기술보다는 사람과 관련된 어려움이다.
    
하이퍼스케일 자동화 채택을 가로막는 가장 큰 장벽이 조직 내 문화적 저항인 경우를 그동안 몇 번이나 봐왔다. 이 강력한 AI가 본인의 생계를 위협한다고 보는 직원들이 있기 때문이다. 

그러나 하이퍼스케일 자동화는 일자리를 뺏는다기보다는 역량을 강화해 준다. 사람을 대체하는 것이 목적이 아니다. 인간지능과 협력 관계에 있을 때 배치 효과가 가장 크다. 이러한 역학 관계를 체득하는 조직이야말로 하이퍼스케일 자동화 기술의 주요 수혜자이다.

지금 당장 얻을 수 있는 실질적인 결과
AI는 앞으로 몇 년간 엄청난 발전을 할 것임에 틀림없지만, 프로세스 자동화 및 인간 재능 강화 측면에서는 이미 업계 전반의 조직과 기업에 혁신적인 효과를 발휘하고 있다. 디지털 혁신을 원하는 기업에게 AI의 약속은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 이미 도래한 현실이며 실질적인 결과를 내고 있다.
 
* 에드 폭스는 메텔 CTO로서, 메텔의 브로드밴드, 데이터, VoIP 네트워크 인프라스트럭처의 기획과 운영을 담당하고 있다. ciokr@idg.co.kr



2020.12.11

기고 | AI의 가치, 하이퍼스케일 IT 자동화에 주목하라

에드 폭스 | CIO
AI는 거의 모든 IT 문제에 대한 답인 것처럼 언급되곤 한다. 기술 격차를 없애고 생산성을 크게 높일 뿐만 아니라 네트워크 보안과 경쟁력 확보도 해 준다는 것이다. 무궁무진한 잠재력을 갖춘 것처럼 보이는 AI를 활용하는 데 있어 뒤쳐지고 싶은 사람은 없을 것이다.

AI에 대한 기대치를 높이는 이런 저런 이야기가 계속 많이 나오고 있고 대부분 그럴만한 이유가 있다. 그러나 기업을 이끄는 사람들이라면 그런 이야기에 휩쓸리기보다는 어떻게 하면 AI를 해당 사업에 응용할 수 있는지 파악하는 것이 필수적이다. 또한, 내년이나 향후 10년이 아닌 지금 당장 유망한 AI의 응용 분야는 무엇인지도 파악해야 한다.

IT 운영에 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI 응용 분야를 생각해 보면, 지금 당장 효율성 및 생산성의 대폭 향상 효과를 볼 수 있다는 점에서 인공지능을 활용한 하이퍼스케일 자동화 분야가 군계일학이다.

작동 방식
먼저, 하이퍼스케일 자동화의 정의와 작동 방식, 그리고 하이퍼스케일 자동화로 기업이 실질적으로 누릴 수 있는 효과를 알아보자. 하이퍼스케일 자동화는 프로세스 자동화 소프트웨어, AI, 그리고 ‘프로세스 마이닝’ 등 3가지 기술을 조합해 이루어진다. 

AI는 업무 프로세스 내에 인지 기술을 더해 주고, 프로세스 마이닝은 미지의 업무 프로세스를 발견해 수면으로 끌어 올리는 역할을 한다. 하이퍼스케일 자동화가 구현되면 총체적인 검색 기능, 업무 프로세스의 매핑 및 측정 기능에 이어, 얼마 전까지만 해도 불가능했던 규모의 자동화가 가능해진다.

하이퍼스케일 자동화 기술로 각 기업이 실질적으로 누릴 수 있는 효과는 운영 효율 및 능력을 극대화하여 이 기술이 없다면 불가능할 차별화된 기능을 시장에 내놓을 수 있다는 점이다. 

제대로만 적용하면 업무 성과를 기하급수적으로 신장시킬 수 있는 기술이다. 초자동화와 AI로 인간의 능력이 강화되어 각 직원이 도달할 수 있는 역량이 근본적으로 달라지기 때문이다. 

일례로, 하이퍼스케일 자동화는 실수를 저지른 후 이를 시정하는 속도가 엄청나게 빠르며, 덕분에 인간의 능력을 실질적으로 강화시킨다. 가령, 인간이라면 어떤 업무 프로세스를 직접 처리하는 동안 한 시간에 한두 번 실수를 저지를 수 있는데, 이는 작업 흐름에 지연을 야기하고 원하지 않는 결과를 낳게 된다. 

반면, 하이퍼스케일 자동화는 똑같은 실수를 몇 초 만에 하지만 시정 속도가 훨씬 빠르다. 또한, 맥락상 잘못된 결정을 재검토하여 실수를 반복하지 않는다.

즉, 자동화의 결과로 실수와 교정, 학습 과정이 불과 몇 초 안에 진행되므로 사람은 보다 복잡한 작업에 재능을 집중할 수 있는 여유를 갖게 된다.

시장에서의 활용 사례
한발 더 나아가, 하이퍼스케일 자동화는 효율성을 향상시킬 뿐 아니라 혁신적인 예측 기능도 제공할 수 있다. 우리의 협력업체 중 한 곳인 인텔리전스에서 재생 가능 에너지 회사와 함께 구현한 솔루션이 좋은 예이다.

미국에서 재판매 에너지 시장은 각 회사에서 전송 라인에 투입할 에너지 양을 매우 정확하게 추산할 수 있을 때 수익성이 가장 높다. 전통적인 에너지 생산업체의 경우에는 이 작업이 간단하다. 석탄 생산 업체는 몇 삽의 석탄을 용광로에 넣어야 하는지 추산하면 되고, 원자력 발전 업체는 몇 봉의 우라늄을 원자로에 넣어야 하는지 알면 된다. 전송 라인에 얼마나 많은 에너지를 투입할 수 있는지 정확히 파악한다면 최고 수준의 영업이 가능해진다.

반면, 재생가능 에너지의 경우에는(특히, 풍력 발전용 터빈) 에너지가 생산되는 역학 조건 때문에 전송 라인에 투입할 에너지 양을 예측하기가 매우 어렵다. 그 결과 회사들은 산출량에 매우 보수적일 수밖에 없다. 왜냐하면, 전송 라인에 투입하겠다고 발표한 에너지 양과 실제 투입량이 서로 다르면 영업 면허 박탈을 비롯한 심각한 결과로 이어질 수 있기 때문이다.

인텔리전스의 재생가능 에너지 고객은 네트워크에서 나오는 전력량을 인텔리전스의 기술로 사전에 예측 가능한지 문의했다. 인텔리전스는 하이퍼스케일 자동화를 활용해 기상 데이터를 비롯해 모든 풍력 발전용 터빈과 현장의 협력업체에서 나오는 모든 데이터를 입수하여 전력 산출량을 사전에 정확히 예측할 수 있게 해 주었다. 그 결과, 정해진 일정에 맞춰 전력을 제공할 수 있다는 확신이 커졌다.

배치를 가로막는 난제
이처럼 하이퍼스케일 자동화는 업무 프로세스 혁신, 신기능 실현, 경쟁 우위 확보 등에 당장 활용할 수 있는 강력한 AI 응용 분야이다. 단, 하이퍼스케일 배치를 위해 각 조직에서 극복해야 할 중대한 난제는 기술보다는 사람과 관련된 어려움이다.
    
하이퍼스케일 자동화 채택을 가로막는 가장 큰 장벽이 조직 내 문화적 저항인 경우를 그동안 몇 번이나 봐왔다. 이 강력한 AI가 본인의 생계를 위협한다고 보는 직원들이 있기 때문이다. 

그러나 하이퍼스케일 자동화는 일자리를 뺏는다기보다는 역량을 강화해 준다. 사람을 대체하는 것이 목적이 아니다. 인간지능과 협력 관계에 있을 때 배치 효과가 가장 크다. 이러한 역학 관계를 체득하는 조직이야말로 하이퍼스케일 자동화 기술의 주요 수혜자이다.

지금 당장 얻을 수 있는 실질적인 결과
AI는 앞으로 몇 년간 엄청난 발전을 할 것임에 틀림없지만, 프로세스 자동화 및 인간 재능 강화 측면에서는 이미 업계 전반의 조직과 기업에 혁신적인 효과를 발휘하고 있다. 디지털 혁신을 원하는 기업에게 AI의 약속은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 이미 도래한 현실이며 실질적인 결과를 내고 있다.
 
* 에드 폭스는 메텔 CTO로서, 메텔의 브로드밴드, 데이터, VoIP 네트워크 인프라스트럭처의 기획과 운영을 담당하고 있다. ciokr@idg.co.kr

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