IBM 마이클 쿽 박사 “AI와 자동화 결합, 비즈니스 앱 복잡성 해결하는 완벽한 기술”

“인공지능(AI)은 자동화의 불꽃이 될 것이고 자동화는 더 이상 옵션이 아니다.”

IBM 월드와이드 IT 자동화 부문 부사장인 마이클 쿽(Michael Kwok) 박사는 IT조선과의 단독 인터뷰에서 이와 같이 말하며 "AI와 자동화를 결합해 AI가 자동화의 기반이 되게 구축하는 것은 오늘날 비즈니스 애플리케이션의 복잡성을 해결하는 완벽한 기술이 될 것이다"라고 강조했다. 마이클 쿽 박사는 IBM이 지난 3일 개최한 'AI 서밋 서울' 참석차 방한했다. 

IT의 자동화 기술은 AI와 결합돼 언제, 무엇을 수행할 지에 정의하는 방법을 크게 바꿔 가고 있다. 하지만 여전히 IT 운영의 자동화 기술은 초기 단계로 IT 인프라의 복잡성을 극복하는 것이 중요한 과제로 지목된다. IBM은 이에 대해 다양한 문제를 해결하기 위한 여러 솔루션을 갖추고 이를 잘 연결할 수 있는 역량과 함께 AI에서 ‘왓슨x’ 플랫폼을 가지고 있다는 점을 경쟁 우위 요인으로 꼽았다.

지금까지 IT 운영 등에서 자동화 기술은 특정 조건이 충족되면 정의된 작업을 수행하는 ‘룰 기반’ 자동화에서부터 머신러닝을 활용한 ‘ML옵스(MLOps)’를 거쳐 오늘날 주목받는 ‘AI옵스(AIOps)’까지 발전해 왔다.

마이클 쿽 박사는 이들 자동화 기술간 차이에 대해 “자동화는 의사결정과 행동이라는 두 가지 요소가 결합된다. 이는 다시 보면 ‘언제’, ‘어떤 방법으로’ 작업을 수행해야 하는지로 나뉜다. 그리고 다양한 AI 기술이 여기에 적용 가능해지게 되면서 판도가 바뀌게 됐다”고 설명했다.

전통적인 ‘룰 기반’의 자동화는 행동의 조건과 행동의 방법을 사람이 직접 정의해야 했다. 하지만 머신러닝 기술을 사용하는 ‘ML옵스’는 운영 중 통상적인 상황을 벗어나는 패턴을 감지해 ‘언제’를 결정하는 과정을 자동화할 수 있게 했다. 또한 생성형 AI는 특정 상황이 왔을 때 ‘어떤 방법으로’ 작업할 지를 생성 및 제시할 수 있는 능력을 제공할 수 있다. 

마이클 쿽 박사는 이에 대해 “머신러닝은 기계가 학습을 통해 체계를 적용하지만 생성형 AI는 뭔가 생성하고 제시할 수 있는 능력이 추가된다. 좀 더 전문적인 지식을 가지고 어떤 액션을 취할지 알려줄 수 있게 되는 것이다. AI옵스는 결국 다양한 AI 기술을 운영이나 프로세스 등에 적용해 간소화하는 접근 체계가 될 것”이라고 덧붙였다. 

AI 기술로의 접근 방향성에 있어서는 ‘완전히 새로운 기술’로의 접근과 ‘기존 기술을 강화하는 보완재’로의 접근 모두가 유효할 것이라 제시했다.

마이클 쿽 박사는 “AI는 우리의 일상에 실질적이고 긍정적 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가진 기술이다. 기존의 반복적인 작업에 효율을 크게 높이고 사람의 능력을 창의성이 더욱 필요하고 가치가 높은 영역에 집중해 발휘할 수 있게 하고 불필요한 곳에 쓰는 시간을 절약해 주는 기술이다”라고 말했다.

이어 “IT 영역에서도 AI는 고객들이 IT 환경을 유지보수하는 데 있어 필요한 대부분의 작업을 자동화하고 이러한 자동화를 가속화할 수 있는 기술이다. 규제 준수 측면에서도 이를 만족시키기 위한 작업 시간을 줄여줄 수 있다. 의사 결정 측면에서도 생성형 AI가 사람의 능력을 보강, 개선하는 방향으로 많이 쓰일 수 있을 것이다”라고 제시했다.

IT의 관점에서 AI 기반 자동화는 현재 ‘초기 단계’다. 마이클 쿽 박사는 이에 대해 “대부분의 조직이 가진 IT 시스템은 아주 복잡하고, 다양한 이질적 요소들이 결합돼 있다. AI의 활용 여부에 관계 없이 이런 환경의 자동화는 아주 까다롭다”고 밝혔다. 또한 “IT에 잠깐만 장애가 생겨도 큰 피해로 돌아온다. 이에 기업이 자동화 체계를 완벽히 신뢰할 수 있고 자동화의 결과가 정확하게 제대로 된 선택이 된다는 것에 확신을 가질 수 있어야 한다”고 덧붙였다.

하지만 마이클 쿽 박사는 지금까지의 여정은 긍정적으로 평했다. 그는 “이제 머신러닝 모델은 어느 정도 구축을 했다. 생성형 AI는 공통된 IT 문제에 대해 일반적인 상황에서는 특정 답변을 우선적으로 고려할 수 있는 정도까지 만들어졌다. 대화형 AI 기술을 적용하면 사용자의 질문에 IT 운영 데이터를 활용해 답변할 수 있는 수준이다”라고 소개했다. 그리고 “지금은 사람의 개입을 줄일 수 있는 영역이 정해져 있다. 예상치 못한 상황에 정확히 대응하는 것이 어려운 부분이다”라고 지적했다.

마이클 쿽 박사는 “IBM은 ‘AI 기반 자동화’ 시장에서 일반적인 수준보다는 앞서 있다”고 평가한다. 그는 “우리는 여기서 필요한 모든 요소를 사전에 고려했고 준비해 가장 완전한 자동화 셋을 갖췄다”며 특히 다양한 문제를 해결하기 위한 다양한 제품군과 함께 이를 이어주는 기술까지 갖췄고, 이 자동화 기술의 근간에는 ‘왓슨x’ AI 플랫폼이 있다는 점도 강조했다.

IBM의 자동화 관련 포트폴리오로는 애플리케이션 레벨의 ‘인스타나’, AI 기반 IT 운영 솔루션 ‘클라우드팩(Cloud Pak) for AI옵스’, 리소스 관리를 위한 ‘터보노믹스’, 네트워크 관리를 위한 서브원(SevOne)이나 NS1, 비즈니스 관리 관점의 ‘앱티오(Apptio)’ 등이 있다. 그리고 IBM은 최근 생성형 AI 기반 기술 자동화 플랫폼인 ‘콘서트(Concert)’도 선보였다. 특히 ‘콘서트’는 다른 기술들을 연결하는 역할로 활용할 수 있다는 점을 특징으로 꼽았다.

마이클 쿽 박사는 “IBM은 자동화 역량을 갖추기 위해 다양한 제품을 만들어 왔다. 마지막으로 필요한 것이 이런 다양한 기술을 연결하는 툴로 ‘콘서트’가 이에 해당된다. ‘콘서트’는 전체 자동화 포트폴리오에 있어 시스템 체계의 신경망 역할을 하며 생성형 AI로 고객이 기술적 운영에서 가시성과 통찰력을 갖출 수 있게 지원한다”고 밝혔다. 이어 “자동화 영역에 있어 IBM처럼 비전을 가지고 포트폴리오를 채워 온 회사는 없다고 생각한다”고 강조했다.

자동화 솔루션을 도입하는 기업을 위한 조언으로는 ‘기술부터 보지 말라’는 점을 제시했다.

마이클 쿽 박사는 “고객들과 이야기할 때 우리가 중요하게 생각하는 것은 ‘사용 사례’다. 고객들은 자신에 필요한 사용 사례를 제대로 이해할 필요가 있다. 그리고 사용 사례에 기반한 비즈니스 케이스가 나와야 한다. 이렇게 사용 사례가 나오면 그 다음 단계가 기술을 선택하는 것이다”라고 설명했다.

또한 기술의 선택에서는 문제 해결을 위해 필요한 제품의 선택과 함께 제품간의 연결성도 중요하다고 강조했다. 예를 들면, ‘인스타나’에서 네트워크 지연 문제를 확인할 수 있지만 정확한 원인과 위치를 파악하려면 ‘서브원’과 연결할 수 있다는 것이다. 이와 함께 ‘콘서트’는 각각 다른 IT 자동화 도구들을 하나로 연결해 IT 운영 전반에서 가시성을 확보하고 발견된 문제점들에 대응할 수 있는 생성형 AI 기술을 제공한다고 덧붙였다.

이 외에도 고객들에게는 ‘벤더와 함께 솔루션을 공동 개발하라’고 추천한다. IBM은 이노베이션 센터 조직이나 클라이언트 엔지니어링 팀 등을 통해 실제 많은 제품들을 고객과 함께 개발하고 있다고 밝혔다. 또한 솔루션을 구축할 때 자동화를 통해 나타나는 효과에 대한 ‘비용 효율’의 측정도 필요하며 자동화 도구도 지속적으로 투자, 개선해서 변화하는 비즈니스 환경에 맞춰 최신 상태를 유지해야 할 것이라 당부했다.

마이클 쿽 박사는 IT 자동화의 ‘자율화’ 여정에 대해서는 “궁극적으로는 지향해야 될 방향이고, 조금씩 자율성이 강화되는 방향으로 갈 것이다. 하지만 아직 해결해야 될 과제가 많다. 자동화 시스템이 충분히 성숙하고, 기존에 예상하지 못했던 상황에도 대응할 수 있는 역량을 갖춰야 ‘자율화’로 갈 수 있을 것이다. 시스템의 규모와 복잡성 문제가 있고 다양한 유형의 수를 극복해야 한다. 동작이 반복 가능하고 설명 가능해야 하는 부분도 있다”고 설명했다. 

또한 ‘AI 기반 자동화가 사람을 대체하고 인력을 줄일 것인지’에 대해서는 그렇지 않을 것으로 전망했다. 마이클 쿽 박사는 “자동화는 궁극적으로 비즈니스를 성장시킬 것이고, 새로운 시스템과 비즈니스가 만들어지면 더 복잡한 시스템을 개발할 수도 있을 것이다. 기존의 반복적인 작업에 쓰이던 노동력은 잉여로 확보할 수 있지만 성장하는 비즈니스에 맞춰 새로운 애플리케이션이 더 많이 필요해질 수 있을 것이다. 인력 수요는 줄지 않고 더 늘어날 수도 있겠다. 하지만 요구되는 기술이나 유형은 달라질 수 있고, 사람들은 더 창의적이고 높은 가치를 가진 일을 하게 될 것이다” 라고 제시했다. 

권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com