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네트워크, 보안, SW 곳곳에 구멍··· AI 도입 압력, IT 부문의 긴장 초래 중

2024.02.14 Michael Cooney   |  Network World
리서치 기관 IDC에 따르면 향후 몇 년 동안 AI 서비스, 소프트웨어 및 인프라에 대한 기업의 지출이 폭발적으로 증가할 전망이다. 2023년 160억 달러에서 2027년 1,430억 달러로 급증할 것으로 예상된다. 하지만 기업에서 AI 배포를 담당하는 IT 팀은 압박감에 시달리고 있다. 업계 관계자들은 AI 기술의 개발, 구현, 활용이 네트워크, 인프라, 소프트웨어 개발에 미칠 영향이 엄청날 수 있다고 예측하고 있다.

예를 들어 주니퍼 네트웍스가 발표한 최근 연구에 따르면 설문조사에 참여한 1,000명의 글로벌 임원 중 87%가 AI 기술 도입을 서두르고 있으며, 74%는 기업의 정책이 AI가 가진 잠재적 위험과 보상에 보조를 맞추지 못한다고 느끼고 있었다. 또한 82%의 경영진은 AI를 광범위한 애플리케이션에 걸쳐 빠르게 구현해야 한다는 압박감을 느낀다고 답했다.

"솔루션이 발전하는 속도와 기능성을 감안하면, 많은 기업에서 AI를 빠르게 도입해야 한다는 압박감이 긴장감을 조성하는 이유를 이해할 수 있다. 또 이 강력한 기술에 대한 정책이 종종 걸림돌이 되는 이유도 이해할 수 있다"라고 주니퍼의 글로벌 정보 기술 팀의 수석 부사장 겸 CIO인 샤론 맨델은 웨이크필드 리서치와 함께 수행한 이 연구를 다룬 블로그 포스트에서 설명했다.

시급한 상황이지만 신중하게 진행하는 방법을 찾는 것이 중요하다고 맨델은 덧붙였다. 그는 "AI와 회사 정책에 있어 완전히 새롭게 모든 것을 개발할 필요는 없다는 점을 명심해야 한다. 예를 들어, 대부분의 기업은 이미 직원들이 제3자와 공유할 수 있는 데이터와 공유할 수 없는 데이터에 대한 명확한 정책을 가지고 있다. 많은 경우, 외부 생성 AI 도구에도 해당 정책이 적용된다는 점을 명확하게 명시하는 것만으로도 충분할 수 있다"라고 전했다. 단 소프트웨어 구매 정책을 검토해 AI 내장 솔루션에 대한 별도의 수칙을 마련할 필요가 있을 수 있다고 맨델은 덧붙였다.
 
Image Credit : Getty Images Bank

AI 워크로드를 처리할 준비가 되어 있지 않은 엔터프라이즈 네트워크
한편 주니퍼 연구에 따르면 부적절한 AI 네트워킹 인프라로 인해 데이터 문제, 비용 증가, 구현 지연이 발생하고 있는 것으로 나타났다. 

주니퍼의 경쟁사인 시스코도 최근 자체 AI 연구를 통해 비슷한 결과를 발표했다. 대부분의 현재 엔터프라이즈 네트워크가 AI 워크로드를 충족할 준비가 되어 있지 않다는 결과였다. 기업들은 AI가 인프라 워크로드를 증가시킬 것이라는 점을 이해하고 있지만, 복잡성을 처리할 수 있는 충분한 유연성을 갖춘 네트워크를 보유한 기업은 17%에 불과하다고 시스코는 보고했다.

시스코는 "23%의 기업은 현재 IT 인프라 내에서 새로운 AI 과제를 해결하는 데 있어 확장성이 제한적이거나 전혀 없는 것으로 나타났다. 증가하는 AI 컴퓨팅 수요를 수용하기 위해 기업의 4분의 3 이상이 데이터센터용 그래픽 처리 장치(GPU)를 추가로 필요로 할 것이다. 또한 30%는 네트워크의 지연 시간과 처리량이 최적이 아니거나 최적 이하라고 답했으며, 48%는 향후 요구 사항을 충족하기 위해 이 부분에 대한 추가 개선이 필요하다는 데 동의했다"라고 밝혔다.

델오로 그룹의 리서치 책임자 시안 모건은 "기업들이 AI 기술을 활용해야 할 필요성을 인식하고 있다. 그러나 무한한 잠재력 속에서 IT 리더들은 어떤 구체적인 조치를 취해야 할지 막막해할 수 있다"라고 ‘엔터프라이즈, AI를 위한 준비’라는 제목의 블로그 포스트에서 전했다.

모건에 따르면 기업들은 AI 애플리케이션의 이점을 담은 전략적 계획을 이제 막 개발하기 시작한 상태다. "하지만 AI옵스에 대해서는 지금 곧바로 투자할 수 있으며, 조직의 효율성을 획기적으로 개선할 수 있다"라고 그는 기술했다. 모건은 이어 "AI옵스는 고급 분석 및 ML 알고리즘을 사용하여 네트워크 및 데이터센터 운영의 복잡한 작업을 지원함으로써 데이터센터 스토리지 효율성을 높이고, 네트워크 성능 문제를 예측하거나, 문제에 대한 수정 사항을 자동으로 제안하고 적용하는 데 도움을 준다"라고 덧붙였다.

그에 따르면 AI옵스의 기본은 정확한 입력 데이터입니다. 네트워크 매핑을 통해 모든 IT 리소스를 식별, 이해, 시각화하고 구성이 변경되는 상황에서도 리소스 간의 관계를 파악할 수 있다. 모건은 "네트워크 매핑 데이터와 실시간 사용량 메트릭의 조합에 적용된 AI/ML 알고리즘은 광범위한 운영 작업을 자동화할 수 있으며, 심지어 업계가 네트워크 관리의 열반인 폐쇄 루프 또는 완전 자동화된 운영으로 이끌 수도 있다"라고 설명했다.

또 다른 문제는 AI가 클라우드, 사물 인터넷(IoT), 모바일 등 최근 수십 년 동안의 다른 혁신 기술과는 매우 다르게 느껴진다는 점이라고 맨델은 진단했다. 그는 "AI의 경우 단순히 효율성을 위해 새로운 도구나 애플리케이션을 구현하는 것이 아니라 조직 전체에 미칠 수 있는 영향을 분석하는 것이기도 하다. 미지에 대한 두려움과 결과에 대한 불확실성으로 인해 CIO는 이전의 대부분의 기술 혁신보다 훨씬 더 복잡하고 생각을 자극하는 과제를 안고 AI를 도입해야 한다"라고 말했다.

주니퍼의 연구에 따르면 IT 팀이 직면한 AI 과제로는 다음과 같은 것들이 있다.

- 응답자의 1%만이 개인정보 침해, 데이터 중독, 데이터 유출 또는 기타 사이버 공격을 포함한 AI 취약성에 대해 걱정하지 않는다고 답했다.
- 87%는 회사의 AI 결과물이 정확한지 알 수 없다고 답했다.
- 89%는 직원들이 AI를 실제보다 더 신뢰한다고 답했다.
- 90%의 리더는 AI 결과물의 전부 또는 대부분이 편견의 영향을 받는다고 답했으며, 편견의 영향을 받지 않는다고 답한 리더는 1%에 불과했다.
- 설문 응답자의 78%가 오류를 경험하고 있다고 답했는데, 이는 AI 알고리즘의 문제보다 AI 시스템에 입력되는 정보의 부정확성에서 비롯된 결과일 가능성이 더 크다고 응답한 비율이 높았다. 전자보다 후자를 지목한 리더가 거의 두 배에 달했다. ciokr@idg.co.kr
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