생성적 AI가 디지털 변환을 가속화하는 방법

예를 들어, 최신 애플리케이션은 앞으로 몇 년 안에 기존 애플리케이션을 추월할 것으로 예상되었습니다. 하지만 AI가 그 불길에 기름을 부었고, 우리는 이미 현대적 앱이 기업 포트폴리오에서 지배적인 위치를 차지하는 모습을 보고 있습니다. AI는 현대적인 앱이고, 이를 활용하기 위해 구축된 애플리케이션도 마찬가지입니다.

API는 이미 전달 및 보안을 위한 우선순위 스택의 최상위를 향해 경쟁하고 있었습니다. AI는 API에 대한 모든 것을 중요한 우선순위로 삼았으며, 이로 인해 일반적인 보안이 왕좌에서 밀려날 가능성이 큽니다. 대부분의 사람들이 API를 기반으로 하는 최신 앱을 구축하고, 그 API를 사용하여 AI 서비스를 통합하고 있기 때문입니다.

생성 AI는 상당한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 리소스를 사용합니다. 기존 하이브리드 IT 운영 모델을 확대하고 멀티클라우드 환경의 과제를 더욱 심화시킬 리소스 종류입니다. 생성 AI의 핵심인 LLM은 퍼블릭 클라우드에 존재할 가능성이 높지만, 온프레미스에 남아 있는 사람들도 있을 것입니다. 그리고 그 LLM을 활용하기 위해 개발된 앱은? 멀티클라우드도 지원될 거예요. 하이브리드 IT가 앞으로도 계속 사용될지 확신하지 못하더라도 교육 및 추론에 필요한 리소스와 개인 데이터의 프라이버시를 유지해야 하는 건전한 요구 사항이 하이브리드 IT 운영 모델을 더욱 일반화할 것입니다.

생성적 AI는 AIOps로의 전환도 가속화하고 있습니다. 이는 AIOps가 기다리고 있던 도구이며, 이 기술이 콘텐츠, 코드 및 쿼리를 생성하는 기능을 활용할 방법을 찾는 솔루션이 이미 많이 있습니다. 실제로 생성적 AI는 오늘날 가장 성숙한 방법인 자동화된 스크립트를 넘어 시스템이 스크립트를 실행할 수 있을 뿐만 아니라 이를 생성하고 적절한 정책도 부팅할 수 있는 상태로 우리를 데려갈 것입니다. 이는 자동화의 방향을 '자동화'에서 '자율화'로 전환합니다. 운영에 미치는 영향은 엄청나겠지만, 완전히 느껴지려면 몇 년이 걸릴 겁니다. 하지만 곧 올 거예요.