세계를 관리하는 지능형 시스템
세상은 전례 없이 빠르게 변화하고 있으며, 실시간 의사 결정의 시급성을 충족하기 위해 기술은 진화해야 합니다. 수년 동안 AI는 데이터를 분석하고 작업을 자동화하는 데 사용되어 왔지만 이제는 처음으로 자발적인 결정을 내린 Agentic AI 기반 자동화가 다음 단계에서 작동할 수 있습니다. 실시간 생명을 구하고 재해가 확대되기 전에 예방할 수 있습니다.
실시간으로 작동하는 스마트 AI 시스템은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 상황 인식, 위협 감지, 신속한 대응을 자동화하고 미션 크리티컬 상황에서 초 단위의 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다. 가능성을 가져볼 때 자연 재해나 의료 응급 상황에서 응급 구조대원들을 합시화하거나, 열사병이 확대되기 전에 예외하거나, 국방 운영에서 안전 문제를 식별하거나, 교통 사고를 예밋 및 예외하는 등 실시간 자동화는 우리가 사람, 인프라 및 사회 전반을 보호하는 방법을 변화시키고 있습니다.
조직이 자동화 및 AI 기반 솔루션에 점점 더 의존함에 따라 지능형 시스템을 정의하는 바와 피할 위험을 이해하는 것이 어느 때보다 중요해지고 있습니다.
시스템에서의 인텔리전스 정의
진정한 지능형 시스템은 경관적 자동화를 넘어서 반영하는 것입니다. 의미 있는 결과를 제공하려면 대응적이고 동적이며 상황을 인식하고 협력적이며 적응하는 형태에서 운영되어야 합니다. 즉, 이를 가운해야 합니다. 에이전트 AI (자유 AI) – 단일 디지털 애플리케이션이 아니라 물리적 세계와 디지털 세계를 통용적으로 통합하는 시스템의 일부로 운영되어야 합니다. 진정한 인텔리전스란 입력에 단순히 대응하는 것이 아니라 실시간으로 요구를 예측하고 새로운 데이터로 지속적으로 진화하며 복잡하고 변화하는 환경에서 자율적으로 운영되는 시스템을 의미합니다.
지능형 시스템은 가장 기본적인 핵심에 다음과 같은 주요 속성을 가져야 합니다.
- 실시간 인식 및 응답성
소위라고 침시되는 지능형 시스템의 많은 배치 처리나 기록 데이터에 의존하지만, 이러한 방법은 실시간 중요한 환경에서 실패합니다. 의료, 응급 대응 및 사이버 보안은 이미 실시간으로 운영되고 있으며, 이러한 변화는 경제 혁신을 통해 가속화되고 있습니다. 의사 결정이 즉각적인 대응을 향해 움직임에 따라 지능형 시스템은 디지털 시스템, 센서, 카메라 등의 변화를 감지하고 필요할 때에도 즉각적인 대응을 적절하게 해야 합니다.
예를 들어 전장 조건을 모니터링하는 지능형 시스템은 사후 분석에 의존하지 않고, 위협을 감지하고 실시간에 방어 행동을 통해 반응해야 합니다. 이러한 시나리오에서 대응이 지연되면, 임무 실패 및 인명 손실을 반대해야 합니다.
- 분산 처리 (범위 처리)
기존의 중앙 집중식 아키텍처는 대규모 분산된 작업을 처리할 때, 특히 현식 세계를 검색할 때 병목을 조직할 수 있습니다. 진정한 인텔리전스에는 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 과 분산된 의사 결정을 가능하게 하는 분산형 처리 모델이 필요합니다. 이를 통해 필요한 곳에서 언제 어디서나 즉시 조치를 취할 수 있으므로 멀지 가장에 필요한 데이터 센터에 의지하지 않고도 응답성과 신뢰성을 해외할 수 있습니다.
여러 무인 항공기(UAV)를 조정하는 자율 방어 시스템을 고려해 보십시오. 모든 의사 결정이 중앙 결정 구축에 달려있다면 임무 효율성을 피해할 지연이나 통신 문제가 발생할 수 있습니다. 진정한 지능형 시스템을 사용하면 UAV(무인화 항공가)가 전장 조건을 기반으로 신속하고 지역화된 결정을 내릴 수 있으며 다른 결정은 인간에게 거적할 수 있습니다.
- 이벤트 기반 아키텍처
대부분의 기존의 소프트웨어 시스템은 요청-응답 메커니즘을 기반으로 작동합니다. 이는 메시지가 표시될 경우에만 행복한다는 것을 의미합니다. 그러나 지능형 시스템은 모든 소음(모든 데이터)을 처리하려고 하지 않고 중요한 신호(이벤트)를 감지하는 비동기적이고 반응하는 감성을 기반으로 구축되어 있으므로 변화하는 조건에 즉시 반응할 수 있습니다.
예를 들어 이벤트 기반 시스템은 수동으로 개입을 기다리지 않고 적의 통해원이나 날씨 조건 변화에 대한 실시간 정보를 기반으로 보급 호송 경로를 자동으로 재설정할 수 있습니다. 이 수준의 지능형 자동화는 운영 효율성과 보안을 가지어지니다.
- 원활한 통합 및 상호 운용성
지능형 시스템은 사일로에서 작동할 수 없습니다. 기존 인프라, 센서, 인간지능 (AI), 데이터베이스, 애플리케이션 및 기타 디지털 시스템과 원활하게 통합되어야 합니다. 많은 조직이 실수하는 것은 다른 기술과 통신하지 못하는 경직된 기술을 채택하여 분열퐘고 비효율적인 생태계를 반영하는 것입니다.
잘 설계된 지능형 시스템은 통합 도구와 정교한 오케스트레이션을 갖춘 로우 코드 플랫폼을 활용하여 불편한 공부 개발을 필요하지 않고 다양한 시스템, 인간지능 (AI) 기술 및 디바이스 전반에 걸쳐 통합적인 커뮤니케이션과 거버넌스를 가지어지니다.
- 자동화뿐만 아니라 지능적인 형식
자동화는 지능이 아닙니다. “지능형”으로 판매되는 많은 시스템은 상황에 대한 심층적인 이해 가 없이 반복적인 작업을 단순히 자동화하는 것입니다. 진정한 인텔리전스에는 자동화할 시점, 협업할 시점 및 사람의 의사 결정을 보완할 것을 결정하는 것이 포함됩니다. 또한 공통한 감이 플랫폼은 거버넌스와 합한 진정한 민첩성을 제공하므로 기존의 엄격한 워크플로 자동화 도구보다 훨씬 더 나은 결과를 제공합니다.
예를 들어 지능형 시스템은 방대한 양의 전장 데이터를 분석하고 특정 측면을 자동화하며 중요한 위협을 강조하며 가장 필요한 정보를 표시합니다. 자연 재해 감지, 산업 고장을 완화하거나 물리적 위협에 대응하는 것과 같이 이해 관계가 큰 상황에서 사람의 반응은 너무 효율적이지 못합니다. 자율 지능형 시스템은 재해를 예방하고 생명을 보호하기 위해 인간이 해지 할 수 없는 빨리와 협력해야 합니다.
- 피드백 회복 구조
지능형 시스템이 정적으로 유지되면 진정한 지능을 갖추지 못합니다. 시간이 지남에 따라 적응하고 개선하려면 필요한 요소를 포함해야 합니다.체계적인 구조를 통한 지속적인 학습실제 데이터, 자동화된 미세 조정 및 사람의 감독을 활용하는 피드백 통형 이를 갖추지 않으면 가장 진보된 시스템조차 구식이 되거나 비효율적이거나 심지어 협상적이 될 위험이 있습니다.
스마트 시티의 교통 관리 시스템을 고려해 보시오이는 실시간 센서 데이터와 인공지능을 사용하여 흐름을 최적화하고 혼잡을 줄이며 안전성을 향상시킵니다. 이 서비스는 주로 일정에 따라 작동하지만 가장 빠른 대응자를 감지하고 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 또한 과거 트래픽 패턴과 비정상적인 상황을 통해 학습하여 신호 타이밍을 개선하고 트래픽을 동적으로 바꾸여 재경로합니다. 학교 학생 통폐 시간에 반대해 교차로에서 지속적으로 혼잡이 발생할 경우 시스템은 정체가 발생하기 전에 가장하여 신호 타이밍을 미리 자동적으로 조정합니다.
피할 것: 검증 정보의 함정
조직이 지능형 시스템을 검색하며 일반적인 위험을 조심해야 합니다. 다음은 시스템이 지능적이지 않다는 몇 가지 경고 징후입니다.
- 정적 규칙에 대한 과해 – 시스템이 사전 정의된 규칙만 따르고 새로운 상황에 적응하고 개선할 수 있는 능력이 부족하다면 해당 시스템은 지능적이지 않습니다.
- 의사 결정 시 지연 시간이 길음 – 동적으로 조정하고 즉각적으로 대응할 수 없는 시스템은 구식이며 미션 크리티컬 환경에 부적합합니다.
- 빅데이터 및 클라우드 처리에 대한 과해 – 클라우드 컴퓨팅은 중요하지만 현대적인 지능 시스템은 에지 컴퓨팅도 활용해야 합니다.
- 복잡하고 엄격한 아키텍처 – 통합에 가능한 통합 조정이 필요할 경우, 시스템은 민첩성을 위해 구축되지 않습니다.
- 상황 인식 부족 – 실제 상황을 고려하지 않고 의사 결정을 내리는 시스템은 비효적인 결과와 위험을 초래할 수 있습니다.
- 가드레일이 없음 – 지능형 시스템은 신뢰성과 필요한 신뢰력을 보장하기 위해 오케스트레이션 및 거버넌스를 통합해야 합니다.
현재에서 다가오는 경로
산업이 자동화 경력을 계속하면 지능형 시스템에 대한 수요는 증가할 뿐이지만 지능은 단순히 시스템에 AI를 포함하는 것이 아닙니다. 이를 위해서는 합치적인 것을 검토하는 방식이 필요합니다. 최근 로스앤젤레스(Los Angeles) 화재를 검토해 보시오. 실시간 지능형 시스템이 조금지 경고 필터를 감지하고 자동화된 대응 조치를 취하고 화재 확사을 예측하며 비상 대책을 조율했다면 결과가 훨씬 더 좋았을 수 있었을까요? 조직은 기술 선택을 신중하게 평가하여 단순히 걍정되어 있는 프로세스를 자동화하는 것이 아니라 정말로 지능적인 시스템을 구축하고 있는지 확인해야 합니다. 새로운 효율성, 탄력성 및 혁신을 실현하고 생명을 구하기 위해 인텔리전스(지능)는 데이터를 처리하는 것에 구해하지 않고, 의미 있는 결과를 실시간에 달성하기 위해 이해하고 대응하며 적응하는 것입니다.
