AIㆍML / 클라우드

글로벌 칼럼 | 클라우드 아키텍트는 AI로 대체될까?

David Linthicum | InfoWorld 2023.01.26
AI 및 AI 응용 기술에 대한 관심은 5년 전부터 점점 증가하고 있다. 다만 코로나19 사태가 발생하면서 기업 내 AI 프로젝트에 배정됐던 예산 일부가 클라우드 마이그레이션 프로젝트로 투입됐다. 코로나19 사태가 어느 정도 진정 국면에 들어서자, 기업들은 다시 AI에 관심을 보이고 있다. 기업 대부분은 AI의 본질에 집중하고 이를 비즈니스 내 핵심 차별점으로 구현하는 방법을 연구 중이다. 
 
ⓒ Getty Images Bank 

AI는 그런 세월을 지나면서 훨씬 더 강력해졌다. 예를 들어 생성형 AI(Generative AI)는 예전에는 논문에서나 볼 수 있었지만 이제 'ChatGPT'와 같은 구체적인 서비스로 구현됐다. 생성형 AI를 누구나 그것도 무료로 접근할 수 있는 시대가 온 것이다.  생성형 AI는 입력 데이터와 학습된 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지 또는 오디오와 같은 새롭고 고유한 출력을 생성하는 인공 지능의 한 유형이다. 텍스트 생성, 이미지 합성, 음악 작곡과 같은 작업 등을 수행할 수 있다.
 
AI 관련 챗봇이나 API로 나오는 결과는 흥미롭다. 이미 20년 전에도 AI가 인력을 대체할 수 있다는 논의가 있었지만 지금은 상황이 완전히 달라졌다. 가령 이제 대학교에서는 학생들이 ChatGPT나 AI 창작 도구로 논문을 쓸까봐 걱정하고 있다. AI가 생성하는 결과물은 표절이 아니므로 표절 탐지 시스템이 걸러내지도 못한다. 

이런 상황에서 이제 다음과 같은 질문을 해봐야 한다. 인간이 하는 일 중에서 AI로 대체되는 일은 무엇일까? AI로 자동화할 수 없는 직업으로 진로를 바꿔야 할까? 클라우드 컴퓨팅 설계자, 클라우드 개발자, 클라우드 운영 엔지니어, 데브옵스 엔지니어, 클라우드 프로젝트 리더 등은 안전한 직업인가? 

인간이 하는 많은 일은 이미 AI 기반의 자동화로 대체되는 중이다. 기술이 발전하면 늘 있는 일이며 새로운 현상이 아니다. 과거 인간이 직접 땀 흘리며 짓던 농사는 이제 기계가 대신한다. 마트 계산대에는 점원이 없고 키오스크가 있다. 자동차와 트럭은 스스로 운전한다.

다만 현재 한 가지 실망스러운 부분은 IT 설계 및 배포 프로세스에서 도움이 되는 자동화가 없다는 사실이다. 물론 최적화된 클라우드 아키텍처와 배포를 도와주고 그 속도를 높여주는 툴, 프로세스, 방법론 등은 많다. 그러나 그런 기술은 아키텍트를 위해 중요한 의사 결정을 대신 내려주지는 않는다. 일반적으로 클라우드 아키텍처는 심층적인 분석과 판단을 통해 결정된다. 오로지 경험을 통해서만 얻을 수 있는 영역이다. 더 중요한 점은 여전히 인간의 창의성과 혁신이 필요하다는 것이다. 물론 아키텍처를 구성할 때 인간도 잘못된 플랫폼, 도구, 서비스를 선택하는 식으로 실수를 자주 저지른다. 최적화되지 않고 비즈니스에 가치를 불어넣지 못하는 아키텍처를 만들기도 한다.

솔루션 생성을 AI에 넘긴다면 더 나은 의사 결정이 이뤄질 수도 있다. AI 시스템에 우수한 클라우드 아키텍처 수천 명의 지식을 반영한 학습 데이터가 있다고 상상해 보자. 이러한 AI 시스템은 제시된 비즈니스 및 기술 요구 사항을 기반으로 지식을 효과적으로 처리해 솔루션을 만들 수 있을 것이다. 완벽한 답은 아니더라도 필요 없는 작업을 없애고 잠재적 실수를 없앤 최적의 답을 제공할 수 있다.

전략적으로 쓸 수 있는 AI 도구는 계속 등장할 것으로 보인다. 이러한 도구는 네트워크 설계, 데이터베이스 설계, 플랫폼 선택, 클라우드 네이티브 설계, 보안, 거버넌스, 컨테이너 사용과 같은 특정 아키텍처 영역에 초점을 둔다. 거기다 거의 완벽한 데이터를 활용하고 아키텍처 설계의 실패를 유발하는 인간의 고질적인 약점인 감정과 느낌도 없다. 따라서 결과물은 지금보다 더 낫거나 최소한 동일한 수준은 될 것이다. 물론 그런 AI 도구 일부는 이미 존재하며 매우 발전하고 있다. 다만 작업 종류에 따라 그 유용성의 수준은 달라질 것이다.

전략적 AI 도구의 운영은 올바른 질문을 던질 줄 알면서 도구가 생산하는 설계와 권장 사항을 검증하는 방법을 제대로 아는 사람이 맡아야 한다. 대규모 클라우드 아키텍처를 전략적으로 설계하는 사람은 이제 덜 필요할 수 있지만, 그렇다고 모든 인력을 대체하지는 않을 것이다. 숙련된 클라우드 전문가가 부족한 상황은 여러 실수를 만들기도 한다. 전략적 AI 도구는 이런 전문 인력의 수요 공급의 균형을 개선할 수 있다.

클라우드 업계에서 AI가 어떻게 발전할지 예측하기는 쉽다. 세상을 뒤흔들 만한 충격은 없다. 설계, 개발, 배포 툴은 앞으로 발전하면서 더 많은 가치와 유용성을 제공할 것이다. 전체적으로 필요한 인력의 수는 줄어들겠지만 이러한 툴이 제대로 동작하려면 유능한 운영자도 계속 필요하다. 그런 운영자는 네트워크, 보안 등으로 나누어 클라우드 아키텍처 구성 요소를 어떻게 전략적 설계할지 주로 초점을 맞출 것이다.

결론적으로 미래에도 우수한 클라우드 솔루션을 만들려면 사람이 필요하다. 작은 문제에 대해서는 AI 가 처리할 수 있지만, 클라우드 아키텍처의 자동화라는 문제는 여전히 해결책을 찾지 못하고 있다. 종합적으로 봤을 때 비즈니스에 가장 큰 가치를 제공하며 최적화된 솔루션을 구축하기 위해서는 한동안은 여전히 인간 클라우드 아키텍처와 솔루션 디자이너가 필요할 것이다. 필자는 그런 직업을 AI가 100% 대체할 것이라고 생각하지 않지만, 그렇다고 영원히 그럴 일이 없을 것이라는 환상 역시 가지고 있지 않다.

직접 ChatGPT에게 “AI가 클라우드 컴퓨팅 설계자를 대체할까?”라는 질문을 넣어보았더니 다음과 같은 답변은 해주었다. 

“AI는 자동화된 프로비저닝, 모니터링, 리소스 확장과 같은 작업에서 클라우드 아키텍처를 도울 수 있지만, 시스템이 올바르게 구성되었는지, AI가 의도한 대로 동작하는지 확인하기 위해서는 여전히 사람의 감독과 의사 결정이 필요합니다. 따라서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅 아키텍처를 AI가 완전히 대체할 가능성은 낮습니다. 또한 클라우드 아키텍처는 클라우드 컴퓨팅 환경의 종합적인 전략과 설계, 그리고 현재의 AI 기술로 완전히 자동화하기 어려운 작업에서 중요한 역할을 합니다. 그러나 클라우드 설계자가 더 전략적이고 중요한 임무에 집중할 수 있도록 현재 발생하는 반복적인 작업 일부를 AI가 자동화하는 것은 가능합니다.”

필자도 ChatGPT의 의견에 동의한다.
editor@itworld.co.kr
 
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