IT 운영팀에서 생성형 AI와 관련해 자주 묻는 Q&A

많은 IT 리더가 IT 운영을 변화시킬 생성형 AI의 잠재력에 큰 기대를 걸고 있다. 하지만 새로운 기술을 도입하기 전에 생성형 AI가 어떻게 작동하는지, 왜 작동하는지, 어떤 이점을 얻을 수 있는지 알고 싶어 한다.
 

AI옵스(AIOps) 기반의 인시던트 인텔리전스 및 자동화 솔루션을 제공하는 빅판다(BigPanda)의 현장 CTO인 필자는 LLM(Large Language Model)과 생성형 AI 기술로 실험을 진행했는데, 결과가 매우 인상적이어서 가능한 한 빨리 고객에게 생성형 AI 솔루션을 제공하도록 회사를 설득했다. 
 
물론 AI를 둘러싼 과대광고가 있기는 하다. 회의적인 시각을 가질 만한 이유도 있다. 하지만 이미 생성형 AI는 IT 운영에 대한 생각을 바꾸고 있다. 여기서는 생성형 AI의 작동 원리에 대한 기본 사항을 설명하고, IT 운영팀이 앞서나가는 데 생성형 AI가 어떻게 도움이 되는지 살펴본다.

IT 운영 및 개발팀을 위한 지능형 어시스턴트

생성형 AI는 LLM을 사용해 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하고 복잡한 패턴을 처리하며 통찰력 있는 응답을 생성하는 고급 형태의 AI다. 좋은 데이터를 사용하면 높은 가치의 분석을 자연어로 빠르고 정확하게 제공한다.

IT 운영에서 생성형 AI는 인시던트를 분석하고, 패턴을 식별 및 요약하고, 실시간으로 근본 원인을 제안하고, 운영자에게 귀중한 인사이트를 제공한다. 또한 IT 운영팀, SRE 및 개발팀을 위한 스마트 어시스턴트 역할을 수행해 직원의 스트레스를 크게 줄이고 인시던트 대응을 개선할 수 있다. 빅판다는 각 인시던트 당 대응 시간을 최대 10분 단축할 수 있다는 사실을 발견했다. 생성형 AI는 궁극적으로 IT팀에 풀스택 엔지니어가 어떤 질문에도 즉시 대응할 수 있는 또 다른 눈을 제공한다. 

생성형 AI Q&A

많은 IT 리더와 이야기를 나눠본 결과, 생성형 AI의 잠재적 이점에 대해서는 반가워하면서도 데이터 보안, 안정성, 워크플로우 통합, 성공적인 배포에 필요한 조건에 대해서는 의문을 제기하는 경우가 많았다. 다음은 IT 운영에서 생성형 AI를 사용하는 것과 관련해 자주 듣는 질문에 대한 답변이다. 

생성형 AI는 안전한가?
그렇다. 하지만 사용 중인 플랫폼에 따라 다를 수 있다. 특히 민감 데이터를 다룰 때는 보안 조치가 마련돼 있는지 파악하는 것이 좋다. 이 기술을 도입할 때는 생성형 AI 플랫폼과 서드파티 공급업체가 데이터를 어떻게 처리하고 컴플라이언스를 어떻게 보장하며 데이터 보안을 어떻게 유지하는지 반드시 질문해야 한다.

생성형 AI가 운영팀을 완전히 대체하게 될까?
생성형 AI는 인간 실무자를 완전히 대체하기 위한 기술이 아니다. 실무자가 업무를 더 잘 수행할 수 있도록 도와주는 보조 도구 역할을 한다. AI는 복잡한 기술 문제를 이해하기 쉬운 용어로 번역해 모든 사람이 문제의 의미와 해결 경로를 쉽게 이해할 수 있도록 함으로써 기술 격차를 메운다. 생성형 AI는 실무자에게 귀중한 인사이트를 제공할 수 있지만, 숙련된 IT 전문가를 대체할 수는 없다.

생성형 AI를 얼마나 신뢰할 수 있는가?
빅판다의 생성형 AI는 사고의 근본 원인을 95%의 정확도로 추측하며 인간의 능력을 능가했다. 이런 수준의 정확도는 더 빠른 사고 해결과 다운타임 감소로 이어진다. 하지만 생성형 AI의 신뢰성을 보장하려면 양질의 데이터가 필요하다. 

생성형 AI는 기업의 데이터와 함께 작동하는가?
데이터 품질은 생성형 AI의 성공에 있어 매우 중요한 요소다. 하지만 데이터 품질이 떨어지면 “쓰레기 입력, 쓰레기 출력”이 된다. 가령 일부 AI옵스 플랫폼은 보강된 데이터나 상관관계가 있는 데이터를 사용하지 않거나, 데이터 쿼리에만 생성형 AI를 적용할 수 있거나, 영향이나 가능한 근본 원인에 대한 가시성 없이 기본적인 분석만 제공한다. 

고품질 데이터는 AI 모델을 학습시키고 정확한 결과를 보장하는 데 필수적이다. 그러나 데이터가 원하는 위치에 있지 않다면 보강 및 상관관계를 제공하는 AI옵스 공급업체를 통해 문제를 해결할 수 있다. 그렇기 때문에 기업은 IT 운영에서 생성형 AI의 잠재력을 극대화하기 위해 데이터 강화 및 무결성에 집중해야 한다. 

생성형 AI를 사용하려면 추가 리소스가 필요한가?
생성형 AI를 구현하려면 상당한 리소스, 인프라, 전문 지식이 필요하다는 인식이 만연하다. 하지만 AI는 소규모 기업을 포함한 모든 규모의 기업이 모두 유용하게 활용할 수 있다. 생성형 AI는 사용이 간편하며, 기업은 IT 운영의 특정 영역에서 AI를 구현한 다음 점진적으로 확장할 수 있다. 이런 전략적 접근 방식은 모든 리소스 수준의 기업이 즉각적인 성공을 거두는 데 도움이 된다.

IT 운영의 새로운 시대

생성형 AI는 인시던트 관리에 대한 지능적이고 사전 예방적인 접근 방식을 제공함으로써 IT 운영 환경을 혁신하고 있다. 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 정확한 인사이트를 제공하며, 스마트 어시스턴트 역할을 수행하며 IT 전문가의 역량을 강화하고 운영을 간소화하며 팀 생산성을 배가한다.

따라서 생성형 AI를 시작할 준비가 되었다면, 생성형 AI 공급업체가 보안 및 데이터 관리 베스트 프랙티스, 영향 및 가능한 근본 원인에 대한 가시성을 갖춘 분석, 빠르고 정확하며 일관된 인시던트 분석을 위한 포괄적인 기능을 제공하는지 확인하기를 바란다. 더 많은 기업이 생성형 AI의 힘을 수용함에 따라 더 많은 혁신적 사용 사례가 등장해 IT 산업이 더욱 변화할 것으로 예상된다. 

생성형 AI는 첫 단계에 불과하다. 필자는 이 기술을 지속적으로 미세 조정하고 자동 수정 기능을 구현하기 위해 노력하고 있다. 이제 IT 리더는 생성형 AI의 막대한 잠재력을 활용해 효율성을 높여 IT 운영을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있다.

*Blair Sibille 는 BigPanda의 현장 CTO다. 
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