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기업은 100년 이상 존재해왔고, 새로운 기술이 다가오면서 기업들은 경쟁력을 유지하고 변화하는 시장 수요에 맞추기 위해 기술 스택을 변경하고 전략을 조정해야 하는 경우가 많음.
오늘날 우리는 규칙 기반 시스템에서 고급 기계 학습 및 딥 러닝 모델로 이동하고 있으며, 이 모델들은 인식하고, 추론하며, 상호작용할 수 있음.
보다 구체적으로 말하자면, 우리는 AI 에이전트의 시대에 접어들고 있음. 이러한 진화는 AI가 다양한 기업 기능에 통합될 수 있게 하여 성장과 변혁을 위한 비할 데 없는 기회를 제공함.
인도의 최대 AI 컨퍼런스인 Cypher 2024에서 AIM Media House가 주최하고 구글 클라우드의 고객 CTO인 마두수단 셰카르가 기업 아키텍처의 미래를 탐구하며 조직이 이러한 파괴적인 변화를 효과적으로 탐색하기 위해 구조를 어떻게 조정해야 하는지 논의함.
진화하는 기업 IT
셰카르는 몇십 년 전 기업 IT가 모바일 애플리케이션이나 인터넷이 없던 시절과 매우 달랐다고 지적함.
"그것을 반영해보면, 기업 IT는 인터넷과 모바일 기술이 등장하기 전과는 매우 달랐음. 90년대 중반에 산업에 있었던 사람들에게 소비자 참여는 주로 오프라인 매장, 인쇄 자료 또는 콜센터를 통해 이루어졌음. 모바일 앱이나 인터넷 서비스는 없었고, 쇼핑은 매장을 방문하거나 카탈로그와 브로셔에 의존하는 것이었음,"이라고 말함.
그 후 이동성이 발생하면서 우리가 연결하고 상호작용하는 방식이 변화하였고, 다양한 산업에서 새로운 역할이 급증함.
이러한 진화는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 시대를 열어 데이터 저장, 접근성 및 협업을 혁신하여 기업들이 점점 더 디지털화되고 상호 연결된 세계에서 번창할 수 있도록 함.
기업들이 다양한 기술적 물결을 탐색하면서 한 가지는 변하지 않았음– 변화. "데이터가 등장했을 때 우리는 변화해야 했고, 이동성이 등장했을 때 우리는 변화해야 했고, 클라우드와 함께 변화해야 했음. 우리는 변화해야 했음,"이라고 말함.
생성적 AI의 시대
하지만 오늘날 우리는 생성적 AI의 시대에 있음. 셰카르는 기업들이 점점 더 특정 작업에 맞춘 AI 에이전트를 개발할 것이라고 예측함. 이러한 변화는 운영 효율성을 높이기 위해 이러한 에이전트를 신속하게 구축할 수 있는 간소화된 프로세스를 필요로 함.
조직들이 여러 에이전트를 구현함에 따라 중앙 집중식 디렉토리의 필요성이 커짐– 이는 기업 내 모든 에이전트의 표준 소스로 기능함. 이 중앙 저장소는 더 쉬운 관리와 접근을 가능하게 하여 팀들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 함.
또한 원활한 사용자 경험을 제공하기 위해 이러한 에이전트는 서로 조정하고 소통할 수 있어야 함. 에이전트 간의 협업을 촉진함으로써 기업들은 워크플로우를 개선하고 서비스 제공을 향상시키며 궁극적으로 사용자들의 변화하는 요구를 충족하는 보다 통합된 기술 생태계를 만들 수 있음.
이러한 접근 방식은 작업 실행을 최적화할 뿐만 아니라 기업들이 점점 더 자동화되는 환경에서 경쟁력을 유지하는 데 도움을 줌.
그는 기업들이 에이전트 복잡성, 즉 사용 중인 시스템과 프로세스의 복잡성을 포함한 여러 중요한 요소를 고려해야 한다고 믿음.
또한 변화하는 환경의 역학을 다루어야 하며, 기술이 적응할 수 있도록 해야 함. 성장 지원을 위한 확장성 요구도 필수적이며, 예기치 않은 실패 동안 운영을 유지하기 위한 내결함성도 중요함.
마지막으로, 에이전트 간의 통신 오버헤드– 에이전트 간에 얼마나 많은 통신이 필요한지–는 효율성과 전체 시스템 성능에서 중요한 역할을 함.
