엔터프라이즈 AI 운영의 잠재력은 무엇입니까?

Wi-Fi6, 5G 기술 및 IoT 기술의 지속적인 결합을 통해 향후 몇 년 내에 수십억 개의 추가 장치를 네트워크에 가져올 것으로 예상됩니다. 이는 원격 근무자 및 하이브리드 인력의 명확한 추세를 넘어 미래의 업무 공간에 큰 영향을 미칠 것입니다.

직장이 더욱 복잡해지고 원격이 일반화됨에 따라 많은 사람들이 장소에 관계없이 동료들과 가상으로 소통할 수 있는 시대가 다가오고 있습니다. 또한 가상 현실과 IoT 센서를 통해 전 세계 어디든 원격으로 전문 지식을 제공할 수 있습니다.

AIops 구현의 어려움

인공지능과 AI 운영은 인간 전문가가 수행하는 작업에 필적하는 자동화 프로세스의 다음이자 마지막 단계입니다. 결과적으로 AI의 이점은 잘 알려져 있으며 비즈니스 리더들이 점점 더 많이 찾고 있습니다. 많은 기업이 AI의 성공적인 구현을 지원하는 과정을 지연시키고 있습니다. 일반적으로 기술 스택 구축, 인력 준비, AI 거버넌스 구축이라는 세 가지 가장 큰 장애물 중 하나 이상이 부족합니다.

많은 기업이 인공지능을 성공적으로 구현하는 데 속도가 느립니다. 일반적으로 기술 스택 구축, 인력 준비, AI 거버넌스 구축이라는 세 가지 주요 영역 중 하나 이상이 부족합니다.

인공 지능 기술 스택

인공 지능은 학습해야 하는 데이터만큼만 우수합니다. 데이터 세트 생성, 정리 및 관리는 물론 기능 엔지니어링도 AI의 주류 적용에 가장 큰 기술적 장애물로 남아 있습니다. 데이터 품질 전문가 부족, 컴퓨팅 리소스 부족 등의 이유로 기계 학습을 위해 데이터를 준비하는 것은 어려운 작업입니다.

이 데이터는 지속적인 네트워크 성능, 상태 및 보안 모니터링에서 비롯됩니다. 많은 양의 데이터가 아닌 올바른 데이터를 얻는 것이 준비의 가장 큰 어려움입니다. 네트워크 사용자 상태의 모든 변화와 같이 데이터의 양은 엄청날 수 있습니다. AI 프로젝트는 무엇이 필요한지, 무엇이 자동화되어야 하는지 명확하게 정의하지 않은 채 실패하는 경우가 많습니다.

준비

AI 시대의 도래로 세 가지 독특한 인력 문제가 발생합니다. 즉, 기업은 기존 직원을 교육하고 경쟁이 치열하고 제한된 고도로 숙련된 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어 풀에서 채용해야 합니다.

처음 두 가지 장애물을 극복하려면 교육과 기업 문화에 적절한 투자를 해야 합니다. 특히 AI/ML 분야에서는 고도로 숙련된 기술 직업에 대한 기회가 사람보다 항상 더 많습니다. 그러나 기업이 적절한 기반을 구축하고 직원을 정기적으로 교육한다면 얼마나 많은 것을 구축할 수 있는지 놀라게 될 것입니다. 인공지능은 인력을 보충하고 개선하는 수단이지 인간을 대체하는 수단은 아니다.

모든 직원에게 새로 습득한 AI 기술을 일상 업무 흐름에서 사용할 수 있는 기회를 제공하는 도구를 구현하면 AI가 일상 경험을 향상시킬 수 있다는 사람들의 믿음을 확고히 하는 데 도움이 됩니다. 모든 직원이 코딩을 배워야 하는 것은 아니지만 AIops에 효과적으로 참여하고 활용하는 능력이 많은 직업에 큰 이점을 가져올 수 있다는 점을 표현하는 것이 중요합니다.

AI 관리

데이터 딜레마는 적절한 데이터를 식별하는 방법의 문제를 넘어섭니다. 마찬가지로 어려운 점은 특히 위험, 규정 준수 및 보안과 관련된 모든 데이터를 어떻게 처리할 것인지입니다. 인공 지능에는 다양한 평판, 운영 및 재무 위험이 수반되지만 많은 프로젝트의 개별적이고 폐쇄적인 특성으로 인해 이러한 위험을 고려하지 않는 경우가 많습니다.

현재 회사에 거버넌스 격차가 있는데, 이는 인공지능 프로젝트가 직면한 가장 큰 위험 중 하나입니다. 대부분의 관리자는 규정 준수 표준을 시행할 책임이 있음을 인정하지만 그러한 거버넌스 및 절차를 구현하는 것이 가장 낮은 우선순위 중 하나인 경우가 많습니다. 기업은 경영진 리더십과 다기능 이해관계자를 통합하여 광범위한 영향을 미치는 프로젝트가 단일 부서의 관점이 아닌 전사적 관점에서 평가되도록 함으로써 이러한 격차를 극복할 수 있습니다. 또한 거버넌스가 적절한 수준의 관심과 투자를 받도록 보장하고 비즈니스 전반에 걸쳐 일관된 표준 생성을 촉진하기 위해 AI 관련 리더를 고용하고 내부 AI 센터를 설립하는 데 큰 가치가 있습니다.

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