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AI로 IT 팀 생산성 높이기··· 현장의 IT 리더들이 공유한 활용 사례

2024.07.03 John Edwards  |  CIO
생산성을 높이기 위해 IT 리더는 정기적인 휴식 시간, 무료 간식 및 음료 제공, 업무 공간 업그레이드, 미니 콘테스트 등 다양한 방법을 활용할 수 있다. 이제 팀 생산성과 혁신을 모두 크게 촉진할 수 있는 또 다른 최첨단 도구가 있으니 바로 인공지능이다.

반복적이거나 표준화할 수 있는 모든 작업 및 활동은 AI를 사용하여 자동화할 수 있다 ISG의 벤타나 리서치 디지털 기술 연구 책임자인 제프 오어는 "의미 있는 활동을 할 때 IT 직원 경험이 개선되기 마련이다. 더 나은 직원 참여는 직원 유지율로 이어진다”라고 말했다.

AI가 IT 팀원의 창의성과 생산성을 높이는 데 어떻게 도움이 될 수 있을까? 10가지 아이디어를 살펴본다.
 
Image Credit : Getty Images Bank

1. 알림에 더 많은 맥락 제공
그저 "문제 발생"이라는 단순한 오류 문자 메시지를 받으면 IT 직원은 으레 로그를 검토하고 문제를 파악해야 한다. 이는 매우 비생산적이다. 생성형 AI에 힘입은 통합 가시성 기술을 통합한 소프트웨어를 사용하면 오류 메시지를 시각적으로 추적하여 원인을 해결하기 위한 권장 단계와 함께 그 원인을 파악할 수 있다.

오어는 "더 나은 정보를 얻기 위한 이러한 접근 방식은 이커머스 스토어 오류부터 보안 위험, 연결 중단에 이르기까지 대부분의 영역에서 IT 팀의 KPI에 도움이 될 수 있다"라고 그는 말했다.

2. 셀프 서비스 옵션 추가
AI로 기존 프로세스를 자동화함으로써 강력한 셀프 서비스 도구가 나타날 수 있다. 예를 들어 신입 사원 온보딩은 위치, 역할, 근무 시간 등과 같은 일련의 알려진 프로세스를 따른다. "직원의 자격 증명과 액세스 권한을 생성하고, 보안 설정을 사전 구성하고, 업무 첫날부터 생산적으로 일할 수 있도록 준비하는 단계에서는 사람의 개입이 전혀 필요하지 않다"라고 그는 덧붙였다.

3. 보다 효율적인 확장
AI는 여러 일상 작업을 자동화하여 전체 IT 인프라에서 일관된 운영을 보장할 수 있다. 오라클 헬스의 AI 엔지니어링 매니저인 앨록 샨카르는 "이러한 확장성 덕분에 IT 팀의 규모를 비례적으로 늘리지 않고도 비즈니스를 확장할 수 있다"라고 말했다.

이 밖에도 AI를 이용하면 IT 팀은 리소스 할당 최적화, 업그레이드 우선순위 지정, 미래 계획 수립에 필요한 데이터 기반 인사이트를 확보할 수 있다. 지속적인 개선 또한 쉬워진다. "많은 AI 시스템이 머신러닝을 사용하여 시간이 지남에 따라 더욱 효과적으로 학습하고 적응한다"라고 샨카르는 말했다.

4. 잠재적 문제 파악
AI는 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 사고 발생 전에 잠재적인 기술 및 보안 문제를 식별할 수 있다.

샨카르는 "이러한 사전 예방적 접근 방식은 다운타임을 최소화하고 시스템을 원활하게 운영할 수 있게 한다. 문제를 신속하게 찾아내고 해결하여 비즈니스에 미치는 영향을 줄일 수 있다"라고 말했다.

5. 티켓팅 시스템 개선
서비스 관리 프로세스, 특히 자동화된 티켓팅 시스템에 AI를 도입하면 직원 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있다고 엔지니어링 서비스 회사 할프의 머신러닝 과학자 저스틴 로버츠는 강조했다.

예를 들어 AI가 티켓을 자동으로 분류하고 우선순위를 지정하며 라우팅할 수 있게 된다. 그는 "수신되는 문제를 분석하고 과거 데이터를 사용하여 사람의 개입 없이도 솔루션을 제안하거나 구현할 수 있다. 사람의 주의가 필요한 복잡한 문제의 경우 AI가 상세한 컨텍스트[보고서]를 준비하여 해결 시간을 크게 단축할 수 있다"라고 설명했다.

6. 비즈니스 프로세스 가속화
하이브리드 클라우드 스토리지 제공업체 나수니(Nasuni)의 짐 리들 CIO는 비즈니스 프로세스에 AI를 도입함으로써 10년 전에는 상상할 수 없었던 수준의 생산성, 효율성, 일관성, 규모를 달성할 수 있다고 전했다. 데이터 입력 및 수집과 같은 일상적인 반복 작업은 지능형 AI 알고리즘을 통해 연중무휴 24시간 쉽게 처리할 수 있게 됐다는 설명이다. 

"사기 탐지 및 가격 최적화와 같은 복잡한 비즈니스 의사 결정을 이제 방대한 양의 데이터를 기반으로 실시간으로 내릴 수 있다. 며칠 또는 몇 주가 걸리던 워크플로우를 이제 몇 시간 또는 몇 분 안에 완료할 수 있다"라고 그는 말했다.

AI의 핵심은 이전에는 사람의 노력이 필요했던 작업, 워크플로우, 의사 결정 등의 자동화 구현이다. "자동화에 대한 시도는 예전부터 있었다. 초기에는 단순한 프로그래밍 규칙 기반 시스템으로, 나중에는 고급 알고리즘 소프트웨어로 자동화를 도모했다. 이제 머신러닝과 AI의 혁신이 차세대 지능형 자동화의 원동력이 되고 있다"라고 리들은 말했다.

7. 반복적 작업 감소
데이터 과학 및 소프트웨어 개발사 로카의 데이터 책임자 헨리케 리베이로 델가도 다 실바는 AI가 일상적인 작업을 제어하고 프로세스를 최적화함으로써 IT 팀의 생산성을 크게 향상시킬 수 있다고 말했다.

그는 또 AI가 자동으로 풀 리퀘스트를 생성하고 프로젝트 관리 소프트웨어와 통합할 수 있다며, 생성형 AI는 버그를 해결하고 새로운 기능을 제안하며 코드 리뷰를 개선하기 위한 제안을 제시하기도 한다고 덧붙였다.

일상적인 개발 작업을 자동화하고자 하는 팀은 챗GPT나 깃허브 코파일럿과 같은 도구를 사용하여 연습하면 된다. 다 실바는 "이 접근 방식은 빠르고, 적은 노력으로 만족스러운 결과를 얻을 수 있으며, 다양한 규모와 복잡성의 프로젝트를 처리할 수 있을 만큼 확장성이 뛰어나기 때문에 효과적다"라고 말했다.

8. 통합 가시성 향상
기업이 다운타임 제로와 IT 운영 비용 절감을 추구함에 따라 IT 운영팀은 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 빠르게 개선하고 적응해야 한다는 압박을 받고 있다. AI 및 자동화 소프트웨어 제공업체인 디지테이트의 에프레인 루 CTO는 이제 AI 운영이 통합 가시성을 향해 나아가고 있으며, IT 운영을 기존의 사후 대응 모니터링에서 사전 예방적 IT 관리로 전환하고 있다고 전했다.

그에 따르면 AI가 방대한 데이터 세트 분석, 패턴 식별, 이상 징후 감지, 상관관계 분석, 예측, 심지어 문제 예측까지 할 수 있는 기능을 제공함으로써 IT옵스 가시성을 한 단계 더 발전시킬 전망이다. 이러한 모든 이점을 통해 IT 팀은 더 복잡한 문제에 집중할 수 있는 시간을 추가로 확보할 수 있다.

또한 AI는 숨겨진 종속성을 식별하고 정상적인 동작을 캡처하며 영향 분석을 수행할 수 있다. 

루는 AI 기반 IT옵스 통합 가시성 이니셔티브를 계획할 때는 IT 관리, 플랫폼 관리, 도구 및 보안을 담당하는 팀을 통합하여 협업할 것을 권장했다. "올바른 기대치를 설정하고 여러 팀과 함께 단계적으로 시작하는 것이 중요하다"라고 그는 조언했다.

9. 모니터링 및 유지 관리 자동화
인스타카트의 아라빈드 마니카바사감 수석 기술 소프트웨어 제품 관리자는 AI 기반 예측 유지보수를 활용함으로써 잠재적인 시스템 장애를 예측하고 심각한 다운타임이 발생하기 전에 완화할 수 있다고 설명했다. "AI는 보고서 생성, 시스템 업데이트를 자동화하고 챗봇을 통해 1차 고객 지원 쿼리까지 처리할 수 있다"라고 그는 말했다.

10. 코딩 가속화
데이터 관리 및 머신러닝 솔루션 제공업체 아크53의 공동 창립자이자 COO인 페이블 토빈은 AI 코파일럿 도구가 어느덧 코딩 작업을 획기적으로 가속화할 수 있는 스마트한 완성도를 제공한다고 평가했다. 

"단일 단어만 제안하던 이전 시스템과 달리 오늘날의 AI 코파일럿은 전체 기능을 제안할 수 있어 코딩 시간과 오류율을 크게 줄여준다"라고 그는 말했다. 

앞으로 종속성 관리와 코드 번역을 모두 해결하는 AI 도구가 출현할 전망이다. 토빈은 "IT 인프라가 발전함에 따라 AI는 업데이트 프로세스를 자동화하고 보호하여 종속성 혼동 공격과 관련된 위험을 줄일 수 있을 것"이라고 말했다.

이 밖에도 AI가 레거시 소프트웨어를 최신 프레임워크로 변환하는 데 중요한 역할을 수행하여 비즈니스 연속성을 유지하면서 보다 원활한 전환을 촉진할 전망이다. 

단 AI의 정확성을 면밀히 모니터링해야 한다. 부정확하거나 관련 없는 답변을 내뱉는 '환각 현상'이 아직 존재하기 때문이다. "또한 인간 전문가의 주기적인 검증 없이 모든 쿼리에 대해 AI에 의존하면 잘못된 정보가 IT 운영을 뒤흔들 수 있다"라고 그는 경고했다. ciokr@idg.co.kr
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