IT 리더들은 IT 운영을 위한 생성적 AI의 잠재력에 대해 매우 기뻐하고 있습니다. 그러나 그들은 또한 이 새로운 기술을 도약하고 채택하기 전에 그것이 어떻게 작동하는지, 왜 작동하는지, 그리고 그것이 자신들을 위해 무엇을 할 것인지 알고 싶어합니다.
AIOps를 기반으로 하는 사건 정보 및 자동화 BigPanda의 현장 CTO로서 저는 대규모 언어 모델과 생성적 AI 기술에 대한 실험을 진행해 왔는데, 이는 매우 인상적이어서 회사가 최대한 빨리 고객에게 생성적 AI 솔루션을 제공하도록 독려했습니다. 가능한.
예, AI에 대한 과대광고가 있습니다. 그리고 그렇습니다. 회의적인 이유가 있습니다. 그러나 생성적 AI는 이미 IT 운영에 대한 우리의 사고 방식을 형성하고 있습니다. 귀하의 질문에 답변하고, 이것이 어떻게 작동하는지에 대한 기본 사항을 설명하고, 생성 AI가 IT 운영 팀이 앞서 나가는 데 어떻게 도움이 되는지 공유하겠습니다.
IT 운영 및 DevOps 팀을 위한 지능형 보조자
생성적 AI(Generative AI)는 대규모 언어 모델을 사용하여 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 복잡한 패턴을 처리하며 통찰력 있는 응답을 생성하는 고급 형태의 AI입니다. 그리고 좋은 데이터를 사용하면 빠르고 정확하며 자연어로 높은 가치의 분석을 제공합니다.
IT 운영 내에서 생성적 AI는 사고를 분석하고, 패턴을 식별하고, 요약하고, 근본 원인을 실시간으로 제안하고, 운영자에게 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 또한 IT 운영, SRE, DevOps 팀을 위한 스마트 보조자 역할을 하여 스트레스를 크게 줄이고 사고 대응을 개선할 수 있습니다. 우리의 얼리 어답터들은 사건당 시간이 최대 10분까지 단축된다는 사실을 발견했습니다. Generative AI는 궁극적으로 어떤 질문에든 즉각적으로 대응할 수 있는 풀 스택 엔지니어를 확보하는 것과 같이 IT 팀에 또 다른 눈을 제공할 수 있습니다.
생성 AI에 대한 질문에 대한 답변
나는 이러한 잠재적인 이점에 대해 매우 기뻐하는 많은 IT 리더들과 이야기를 나눴지만 그들은 생성 AI의 데이터 보안, 안정성, 워크플로 통합 및 성공적인 배포에 필요한 조건에 대해 의문을 제기했습니다. 다음은 IT 운영에서 생성 AI를 사용하는 것에 대해 자주 듣는 질문에 대한 답변입니다.
생성 AI는 안전한가요?
예, 하지만 사용 중인 플랫폼에 따라 다를 수 있습니다. 특히 민감한 데이터를 다룰 때 적용되는 보안 조치를 이해하고 싶을 것입니다. 이 기술을 채택할 때 생성 AI 플랫폼과 타사 공급업체가 어떻게 데이터를 처리하고 규정 준수를 보장하며 데이터 보안을 유지하는지 물어보세요.
생성 AI가 IT 운영팀을 대체할 것인가?
생성적 AI는 인간 실무자를 대체하기 위한 것이 아니라 오히려 그들이 업무를 더 잘 수행할 수 있도록 돕는 보조자 또는 도구 역할을 하도록 고안되었습니다. AI는 복잡한 기술 문제를 이해하기 쉬운 용어로 변환하여 기술 격차를 메울 수 있으며, 이를 통해 모든 개인이 의미와 가능한 해결 경로를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 생성적 AI는 실무자에게 귀중한 통찰력을 제공할 수 있지만 숙련된 IT 전문가를 대체할 수는 없습니다.
생성 AI는 얼마나 신뢰할 수 있나요?
BigPanda Generative AI는 95%의 시간 동안 사고의 근본 원인을 정확하게 추측하여 인간의 능력을 능가합니다. 이러한 수준의 정확성은 사고 해결 속도를 높이고 가동 중지 시간을 줄여줍니다. 그러나 생성적 AI 신뢰성을 보장하려면 좋은 데이터가 필요합니다.
생성 AI가 우리 데이터와 함께 작동합니까?
데이터 품질은 생성 AI의 성공에 중요한 요소입니다. 그러나 데이터 품질을 보면 “쓰레기가 들어오면 쓰레기가 나오는” 상황이 됩니다. 예를 들어, 일부 AIOps 플랫폼은 강화되거나 상관된 데이터를 사용하지 않고, 데이터 쿼리에만 생성 AI를 적용할 수 있거나, 영향이나 가능한 근본 원인에 대한 가시성 없이 기본 분석만 제공할 수 있습니다.
AI 모델을 훈련하고 정확한 결과를 보장하려면 고품질 데이터가 필수적입니다. 그러나 데이터가 원하는 위치에 있지 않은 경우 강화 및 상관관계를 제공하는 AIOps 공급업체를 통해 문제를 해결할 수 있습니다. 그렇기 때문에 기업은 IT 운영에서 생성 AI의 잠재력을 극대화하기 위해 데이터 강화와 무결성에 집중해야 합니다.
생성 AI를 사용하려면 추가 리소스가 필요합니까?
생성적 AI를 구현하려면 상당한 리소스, 인프라 및 전문 지식이 필요하다는 인식이 있습니다. 그러나 AI는 소규모 기업을 포함하여 모든 규모의 조직에 유용할 수 있는 지원 기술입니다. 생성적 AI는 사용이 간편할 수 있으며, 기업은 IT 운영의 특정 영역에서 AI를 구현하는 것부터 시작하여 점진적으로 확장할 수 있습니다. 이러한 전략적 접근 방식은 모든 리소스 수준의 기업에 즉각적인 승리로 이어집니다.
IT 운영의 새로운 시대
Generative AI는 IT 운영 환경을 혁신하여 기업에 사고 관리에 대한 지능적이고 사전 예방적인 접근 방식을 제공합니다. 방대한 양의 데이터를 분석하고, 정확한 통찰력을 제공하고, 스마트 비서 역할을 하는 생성적 AI는 IT 전문가의 역량을 강화하고, 운영을 간소화하며, 팀 생산성을 배가시킵니다.
따라서 생성적 AI를 시작할 준비가 되었다면 생성적 AI 공급업체가 보안 및 데이터 모범 사례, 영향 및 가능한 근본 원인에 대한 가시성을 갖춘 분석을 제공하고 빠르고 정확하며 일관된 사고 분석을 위한 포괄적인 기능을 갖추고 있는지 확인하세요. 더 많은 기업이 생성 AI의 힘을 수용함에 따라 더 혁신적인 사용 사례가 등장하여 IT 산업을 더욱 변화시킬 것으로 기대할 수 있습니다.
저는 생성적 AI가 첫 번째 단계에 불과하다고 믿습니다. 우리는 지속적으로 이 기술을 미세 조정하고 자동 치료를 위해 노력하고 있습니다. 이제 IT 리더는 생성 AI의 엄청난 잠재력을 활용하여 효율성을 극대화하여 IT 운영을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다.
Blair Sibille은 BigPanda의 현장 CTO입니다.
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