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IT임원들이 말하는 'AI 기반의 네트워크 구축'

2019.09.23 CIO Staff  |  CIO Australia
인공지능(AI)이라는 말은 여러 사람에게 많은 것을 의미하는 모호한 용어다. 다만, 머지않아 기계가 '인간 수준'의 지능을 갖게 될 가능성이 커져 기업들이 이전에는 보지 못했던 효율성을 갖게 될 것이라는 점은 분명하다.
 
ⓒDavid Thompson Photography
주니퍼의 짐 버크는 “기기의 양과 복잡성이 특히 계속 증가함에 따라 AI는 이전에는 불가능했던 통찰력을 제공한다”라고 밝혔다. 

그러나 오늘날 기업 내에서 AI는, 특히 광역 네트워크를 통해 내부 사용자와 외부 고객들에게 좋은 경험을 제공할 때 어떤 역할을 하고 있는가?

IT 임원들은 9월 시드니에 모여 유무선 네트워크 안에서 인공지능 기술을 사용하는 것의 이점에 대해 논의했다.

주니퍼 네트웍스(Juniper Networks)의 짐 버크 본부장은 AI 기반 네트워크가 더 나은 성능과 신뢰성을 통해 사용자 경험을 극대화하는 동시에 더 나은 효율성을 통해 IT 비용을 절감한다고 밝혔다.

버크는 “예를 들어, 뭔가 잘못되면 AI에 기반한 가상 비서가 문제의 근원을 쉽게 집어낼 수 있다. AI는 네트워크, 기기 또는 애플리케이션 문제인가를 물어볼 것이다. 이벤트 로그나 대시보드를 통해 추적하거나 현장에 휴대용 기기를 갖춘 사람을 보내 문제를 재현할 필요가 없다"라고 말했다. 

주니퍼가 올해 3월 4억500만 달러에 인수한 AI 기반 무선 네트워킹 장비 업체인 ‘미스트(Mist)’가 이러한 기능을 제공한다. 

버크는 사용자가 문제의 존재를 알기 전에 미스트의 장비가 IT부서에 이를 적극적으로 알리면서 헬프데스크 작업의 완전한 자동화를 가능하게 한다고 전했다.

그는 “이를 통해 이전에 네트워크 문제 해결에 소요되었던 시간과 비용이 사라진다. 실제로 한 미스트 협력업체는 AI로 운영비 지출이 40%까지 절감된 것으로 추산했다”라고 밝혔다. 

버크는 특히 기기의 양과 복잡성이 지속해서 증가함에 따라 AI는 이전에는 불가능했던 통찰력을 제공한다고 덧붙였다. 버크에 따르면, 대부분 IT부서는 이것이 위협이 아니라 엄청난 이익이라는 것을 인식하고 있다.

그는 “사실 AI는 스마트 기기 시대의 복잡한 요구 조건을 따라갈 수 있는 선택이다. AI는 수동 구성에서 오류를 줄이는 데 아주 필요한 자동화 기능도 제공한다. 한 고객은 일주일에 3개의 새로운 사이트를 새로 배치하던 것에서 미스트의 기술을 이용해 하룻밤에 300개의 새로운 사이트를 배치할 수 있게 되었다”라고 이야기했다. 

미스트에는 ‘업(up)은 굿(good)과 같지 않다’라는 말이 있다고 버크는 덧붙였다. 

이는 네트워크가 작동한다고 해서 사용자가 좋은 경험을 하고 있다는 것은 아니라는 의미다. 

그는 “AI를 이용해 보다 사용자 중심적인 모델을 제공함으로써 IT가 최상의 사용자 경험을 제공하는 데 집중할 수 있게 한다”라고 말했다.

스완슨 헬쓰 아시아 퍼시픽(Swanson Health Asia Pacific)의 최고 운영 책임자인 조 퍼리콘은 그의 회사는 AI 기반 네트워크 애플리케이션을 사용하여 프런트 엔드 및 백엔드 인프라 서비스의 모니터링을 지원하고 있다고 밝혔다. 그는 이를 통해 고객 및 시스템 사용자와의 직접적인 연결과 사전 예방적 접근이 가능해진다고 설명했다.

이어서 “더 나아가 AI의 의존도는 생산과 일자리 파견 공정의 성과뿐 아니라 현장에서 상품과 서비스의 효율적인 전달에도 매우 중요하다”라고 덧붙였다.

“이는 우리의 주요 애플리케이션과 인텔리전스를 연결함으로써 달성된다”라고 퍼리콘은 전했다. 

퍼리콘은 스완슨 헬쓰 아시아 퍼시픽이 AI의 힘을 이용해 더 빠른 배송 시간과 경로를 활용할 수 있다고 강조했다.

그에 따르면, 스완슨 헬쓰의 모바일 인력은 문제에 대해 능동적으로 보고할 수 있으며 작업은 즉시 적절한 사람에게 자동화로 부여되거나 모든 사람이 단합되고 협력적인 방식으로 작업을 완료하는 데 필요한 모든 정보에 접근할 수 있는 우선순위가 자동화로 지정되어 있어 자원의 사용과 비용 절감이 개선됐다.

그는 “우리의 마케팅 노력에는 특정 제품 범위에 속하는 특정 고객 부문을 대상으로 더 높은 빈도로 전문화된 커뮤니케이션을 보내는 것이 포함된다”라고 말했다.

“이는 A/B 테스트를 수동으로 하는 것을 어렵게 만든다. 단일 테스트를 실행하는 데 몇 주가 걸릴 수 있으므로 수백 가지의 제품 범위에 대해 이 작업을 수행하는 것은 상당한 작업이다. 마케팅 애플리케이션은 전송되는 통신의 성능을 모니터링하고 그에 따라 조정하여 팀의 소통 및 성과를 개선할 수 있어야 한다”라고 퍼리콘은 설명했다. 

한편, 소재 제조업체인 키온 그룹(Kion Group)의 미국, 호주, 뉴질랜드(ANZA) IT 책임자인 아담 렌덜릭은 자신의 조직이 네트워크를 통해 아직 인공지능을 사용하고 있지는 않지만 스토리지 어레이 내에 ‘일부 AI’ 또는 예측/적응 학습 기능을 가지고 있다고 강조했다.

그는 “최적으로 구성되지 않은 우려사항이나 영역을 강조하고 병목현상이 해결되도록 하는 데 이점이 있다. 또한 고객층 내에서 패턴이 감지되면 비슷한 매개 변수를 가진 다른 고객을 찾아 문제가 나타나기 전에 이를 알려 줄 것”이라고 이야기했다.

트랜스그리드(TransGrid)의 최고 정보 책임자인 러셀 모리스는 이 전기 네트워크 운영업체인 자신의 회사가 AI 기반 네트워크 개발을 시작했고 그 후에 통신 사업자에게 재판매 되는 SD-WAN 솔루션을 구축했다고 밝혔다.

그는 “SD-WAN은 고장에 대한 복원력이 뛰어나고 자가 치유 기능이 있어 고객의 가동 시간이 향상된다”라고 말했다.

모리스는 더 나은 사용자 경험을 제공하기 위해 요인들의 조합을 사용한다고 덧붙였다.

그는 “서비스데스크와 셀프서비스 능력을 서비스나우와 연계하면 장비에서 사전에 고장을 기록하여 초기에 추세를 파악하고 서비스 수준을 유지할 수 있다”라고 전했다.
 
자동화와 일자리 상실에 대한 의문
다른 자동화 활동과 마찬가지로, 네트워크에 AI 기능을 추가하는 것은 직원들 사이에서 이 기술을 도입하면 실직될 것이라는 두려움을 자아낼 수 있다.

버크 박사는 “IT기술은 진화할 필요가 있으며 AI는 조직이 현대화의 시기로 성장하고 발전함에 따라 활용해야 하는 또 다른 도구일 뿐”이라고 말했다.

“AI를 통해 IT는 시간과 비용을 절약하고 사용자의 경험을 최적화하며 가용 리소스를 극대화한다. 직원들은 많은 단순 작업에서 비즈니스에 더 많은 가치를 제공하는 프로젝트로 전환할 수 있다.”

초콜릿 제조업체인 린트앤쉬프린글리(Lindt & Sprungli)의 IT 아시아태평양 담당 대표인 앤드류 앳킨도 이에 동의했다.

“AI, 머신 러닝, 자동화 기술에 대해서는 일자리 감소에 대한 고려가 없다. 손으로 하는 반복적인 업무의 제거로 사람들은 부가가치 및 분석 작업에 집중해 비즈니스에 실질적인 가치를 가져다줄 수 있다.”

마지막으로 스완슨헬스의 퍼리콘은 AI 기술의 효과 때문에 기업이 인력 수준을 줄이거나 늘릴 필요는 없다고 말했다.

그는 “AI 기술을 사용하면 비용 관리가 더 잘 될 뿐만 아니라 품질 관리에도 더 많은 여지를 제공함으로써 고객에게 더 나은 결과를 제공할 수 있다는 것을 알게 되었다”라고 밝혔다. 

이어서 “고객을 더 잘 이해하고, 시장의 동향을 예측하고, 그에 따라 적응할 수 있도록 도와주는 AI 기반 워크플로우와 추가 데이터의 개발 및 진화가 필요하다”라고 덧붙였다.  ciokr@idg.co.kr
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