과대 광고가 많긴 하지만, IT 운영용 인공지능(AIOps) 애플리케이션은 IT 전문가들을 돕는 도구일 뿐, 그들의 기술과 전문성을 대체할 수는 없다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 역사를 참고로 삼는다면, 기술이 발전할 때마다 사라지는 일자리보다 더 많은 일자리가 창출된다. 마차에서 자동차로 바뀐 과정을 떠올려 보세요. 인쇄 매체와 인터넷을 떠올려 보세요. 계산기와 개인용 컴퓨터를 생각해 보세요.
본질적으로 AIOps는 인공지능( ), 머신러닝( ) 및 딥러닝을 활용하여 IT 운영(ITOps)을 간소화하고 개선하도록 설계되었습니다. 이것이 바로 AIOps의 특징이지만, AIOps는 어떤 부분에서 어려움을 겪고 있을까요? 지각 능력을 가진 비인간 존재들의 한계는 무엇인가?
경험과 직관
아이러니하게도, AIOps가 대체하고자 하는 업무에는 경험에서 파생된 방대한 양의 데이터가 필요하지만, 복잡한 문제나 업무에 직면했을 때 원시 데이터가 보여주는 것 이상의 요소를 고려하는 직관을 재현하는 것은 거의 불가능합니다.
의사소통
AIOps는 IT 전문가들이 고객 및 팀원들과 소통할 때 보여주는 협력, 공감, 배려가 뒷받침되는 효과적인 의사소통의 중요성을 대체할 수 없습니다.
사실, 인간의 감정이나 감성 지능(EQ)이 필요한 모든 일은 AI에게는 낯선 영역이며, 대개 끔찍한 결과를 초래하게 마련입니다. EQ는 물론, 비언어적 표현, 어조 등은 IT 운영 분야에서 의사소통과 효과적인 협업 및 업무 수행에 있어 매우 중요한 부분을 차지합니다.
문맥
수년에 걸쳐 인간은 AIOps만으로는 파악하기 어려울 수 있는 더 광범위한 비즈니스 맥락을 이해하고, 위험을 효과적으로 관리할 수 있는 능력을 키워나갈 것입니다. IT 전문가들은 비즈니스 목표에 따라 업무의 우선순위를 정하고, 자원을 효과적으로 배분하며, AIOps가 완전히 파악하지 못할 수도 있는 위험 완화 전략에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
자기주도 학습
AI는 학습하도록 설계되었기 때문에, 이 목록에 AI가 포함된 것을 보면 이상하게 느껴질 수도 있습니다. AI는 데이터 분석을 지원하고 권장 사항을 제시할 수는 있지만, 인간의 손길이 필요한 진정으로 혁신적이거나 창의적인 해결책을 도출해 내지는 못할 수도 있습니다.
IT 전문가들은 문제 해결에 있어 창의성과 적응력을 갖추고 있으며, 효율적인 IT 운영을 보장하기 위해 업계 동향을 꾸준히 파악하고 있습니다. 이는 우리가 직면할 수 있는 가장 복잡한 문제 해결 상황을 헤쳐 나갈 때 무엇보다 중요합니다.
적응력
IT 전문가들은 조직의 구체적인 요구 사항에 따라 접근 방식을 조정하고, 다양한 상황에서 적응력을 발휘하며, AIOps가 완전히 ‘처리’하기는커녕 조치를 취하기조차 어려울 수 있는 복잡한 문제에 직면했을 때 윤리적 함의를 고려할 수 있습니다. 이 업계에는 컴퓨터 논리는 말할 것도 없고, 상식적인 논리조차 거스르는 독창성과 극한까지 밀어붙이는 전략의 사례들이 곳곳에 널려 있다.
AIOps가 더 빠르게 처리할 수 있는 일이 많아 조직의 업무 효율을 높여주기는 하지만, 여전히 AI가 완벽히 해내지 못하는 부분도 수없이 많습니다. 과거에 사람들은 수많은 “전문가”들을 인터뷰하고, 그들의 경험을 수집하며, 의사결정 트리를 구축함으로써 인간처럼 의사결정을 내릴 수 있도록 전문가 시스템을 만들려고 시도해 왔습니다. 이론적으로는 잘 작동하지만, 의사 결정과 실행 과정에는 AI가 재현하기 어렵거나 심지어 불가능한 요소들이 많이 포함되어 있습니다.
비디오가 라디오 스타를 몰아냈지만, 여전히 주인공은 인간이다.
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