서비스 최적화에 있어 인공지능의 장점과 단점은 무엇인가요?

인공 지능은 복잡한 데이터 세트를 신속하게 구문 분석하고 통찰력을 생성하여 기업이 식별하고 조치를 취하도록 지원하여 IT 서비스를 단순화할 수 있습니다.

그러나 이것이 인공지능이 모든 기업의 모든 IT 서비스를 최적화할 수 있다는 의미는 아닙니다. IT 팀이 서비스 최적화 전략에 인공 지능을 적용할 수 있는 정도에는 중요한 한계가 있습니다.

서비스 최적화를 위한 인공지능의 이점

서비스 최적화 분야에서 인공지능이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 살펴보기에 앞서 서비스 최적화에 인공지능을 사용해야 하는 이유에 대해 먼저 논의해 보겠습니다.

주된 이유는 서비스 최적화를 위해서는 많은 양의 데이터 분석이 필요한 경우가 많으며, 인공지능을 통해 인간은 이 작업을 더 빠르고 효율적이며 확장 가능하게 수행할 수 있기 때문입니다.

이를 염두에 두고 기업 내 IT 프로세스를 간소화한다고 가정해 보겠습니다. 이는 IT 팀이 데이터 소스를 수동으로 살펴보고, 완료하는 데 가장 오랜 시간이 걸리는 요청 유형을 파악한 다음 해당 프로세스 속도를 높이는 방법에 대한 권장 사항을 제시함으로써 수행할 수 있습니다. 이는 가능하지만 시간이 오래 걸리고 IT 팀의 집중력을 크게 방해합니다.

또는 모든 데이터 소스를 자동으로 분석하고 특정 요청을 완료하는 데 오랜 시간이 걸리는 이유에 대한 통찰력을 얻은 다음 서비스를 최적화할 위치와 방법에 대한 권장 사항을 생성하는 AI 도구를 배포할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 동일한 통찰력을 수동으로 수집하는 데 걸리는 시간보다 훨씬 짧은 시간 안에 결과를 얻을 수 있습니다.

AI는 IT 서비스 최적화에 도움을 줄 수 있습니다.

다음 조건을 충족하는 거의 모든 유형의 IT 프로세스에 AI 기반 서비스 최적화 방법을 적용할 수 있습니다.

• AI 도구가 분석할 수 있는 대량의 데이터를 보유하고 작업을 프로세스하고 이를 개선할 수 있는 기회를 식별합니다.
• 이 프로세스에는 완전히 이해하기 위해 감성 지능이 필요한 복잡한 인간 상호 작용이 포함되지 않습니다.

많은 핵심 IT 서비스가 두 가지 요구 사항을 모두 충족합니다. AI를 사용하여 데이터를 분석하여 최종 사용자 IT 서비스를 개선하는 예 외에도 다른 서비스도 AI를 활용하여 최적화하는 데 적합합니다.

인프라 관리: AI는 로그, 지표 및 기타 인프라 데이터를 분석하여 기업의 인프라 요구 사항을 파악하고 인프라 관리 최적화에 대한 지침을 제공합니다. 결과적으로 불필요한 인프라 지출을 줄이고 하드웨어 교체 프로세스를 계획하는 등의 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

네트워크 관리: 인공 지능은 네트워크 트래픽 패턴을 분석하고 병목 현상을 식별하거나 중단을 예측하는 데 도움을 주어 기업의 네트워크 성능을 향상시킵니다.

소프트웨어 개발: 소프트웨어를 구축하는 기업은 AI를 활용하여 소프트웨어 제공 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 스프린트 지속 기간 또는 각 릴리스 주기에서 합리적으로 구현할 수 있는 변경 사항 수를 예측할 수 있습니다. AI 도구는 CI/CD 도구의 로그는 물론 애플리케이션 배포 속도 및 빈도와 같은 데이터를 분석하여 이를 수행할 수 있습니다.

예는 끝이 없지만 요점은 간단합니다. 시스템 데이터를 생성하는 거의 모든 IT 서비스는 물론 기술 리소스나 프로세스와 관련된 서비스도 AI 기반 통찰력의 도움으로 잠재적으로 개선될 수 있습니다.

서비스 최적화를 위해 AI를 사용하지 않는 경우

서비스가 다음 특성 중 하나 이상을 갖는 경우 일반적으로 AI 지원 최적화에 적합하지 않습니다.

• 데이터 소스가 관련이 없는 경우 데이터를 분석하는 AI 도구는 데이터를 분석할 수 없습니다. 최적화
• 윤리적 결정이 필요한 경우 AI가 이를 처리할 수 없는 경우가 많습니다
• 창의적인 결정이나 아이디어를 포함하는 것은 완전히 새로운 개념으로 이어질 수 없습니다.
• 감성 지능이나 신뢰 구축이 필요한 경우 AI는 이러한 작업을 잘 수행하지 않습니다.
• 적응하는 것 포함 전례 없는 사이버 공격을 받기 쉬운 서버와 같이 구조화되지 않거나 예측할 수 없는 환경. 이 경우 인공 지능은 해결해야 할 조건을 안정적으로 예측할 수 없기 때문에 유용성이 떨어집니다.

AI 기반 서비스 최적화가 가치를 창출할 가능성이 없는 실제 상황의 예로, 프로젝트 관리의 특정 측면을 자동화할 수 있고 프로젝트 운영에 대한 일부 데이터를 도구로 기록할 수 있는 프로젝트 관리를 생각해 보세요. 그러나 이러한 수치는 진행 중인 프로젝트의 일부일 뿐입니다. 각 프로젝트에는 고유한 요구 사항이 있으므로 과거 프로젝트의 데이터를 활용하여 향후 프로젝트를 최적화하는 것이 어려울 수 있습니다.

또한 대부분의 프로젝트에는 사람들 간의 광범위한 상호 작용이 포함됩니다. 또한 이해관계자 간의 신뢰와 책임도 필요합니다. 이는 AI 도구가 평가하거나 최적화하는 데 능숙하지 않은 요소입니다.

프로젝트 관리 프로세스를 최적화하려면 AI 도구를 배포할 뿐만 아니라 권장 사항도 검토해야 합니다. 신뢰를 구축하고 관계를 관리하려면 각 프로젝트의 요구 사항과 기술을 자세히 이해해야 합니다.

공급업체와의 협상은 인공지능을 사용하여 간소화하기 어려운 일반적인 프로세스의 또 다른 예입니다. 프로젝트 관리와 마찬가지로 협상에는 복잡한 인적 요소가 포함됩니다. AI 도구는 시간이 지남에 따라 공급자 가격 추세가 어떻게 변하는지 이해하는 등 협상의 일부 측면에 도움이 될 수 있지만 공급자와 상호 작용하는 방법이나 요구할 가격 조건을 정확히 말할 수는 없습니다. 공급업체가 약속을 이행할 것이라는 확신을 가지려면 신뢰 관계를 구축하는 것이 필수적이지만, 이를 이행할 능력은 없습니다.

결론

인공지능은 다양한 일반 IT 및 비즈니스 프로세스의 속도, 효율성, 확장성을 향상하고 비용을 절감할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 서비스 최적화 솔루션으로서 AI의 한계를 이해하는 것이 중요합니다. 벤처에 순수 기술의 영역을 넘어서면 AI는 더 이상 가치 있는 통찰력을 제공하는 역할을 하지 않으며 인간이 AI의 능력을 넘어서는 결정을 내리도록 요구하게 됩니다.

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