by Wizard

기업의 AI 에이전트 투자, 성공적인 결과를 위한 길

기업들이 인공지능(AI) 자체보다는 AI 에이전트에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 클라우드 기반의 대규모 모델 대신, 기존 IT 환경에 적합한 작고 분산된 모델을 선호하는 추세입니다. 하지만 AI 에이전트가 실제로 투자 대비 효과를 내는지, 호스팅, 네트워킹, 운영에 어떤 영향을 미치는지에 대한 궁금증은 여전히 존재합니다.

AI 에이전트, 투자 대비 효과는?

AI 에이전트는 분명히 효과를 내고 있습니다. 하지만 성공적인 결과를 얻기 위해서는 몇 가지 중요한 고려 사항이 있습니다. AI 에이전트의 호스팅 위치는 데이터베이스, 애플리케이션, 사용자 간의 거리 등 여러 요소를 고려하여 결정해야 합니다. 어떤 요소가 더 중요한지는 각 상황의 세부 사항에 따라 달라지므로, 획일적인 해결책은 존재하지 않습니다.

AI 에이전트 호스팅, 분산된 접근 방식이 중요

AI 에이전트를 한 곳에 모아 가동하는 방식은 효율적이지 않을 수 있습니다. AI 에이전트 애플리케이션마다 최적의 기술이 다를 수 있으며, 하나의 거대한 AI 모델을 구축하는 것이 항상 최선의 선택은 아닙니다. 또한, AI 에이전트의 데이터베이스 사용 방식은 빠르게 진화하므로, 유연성을 고려한 호스팅 전략이 필요합니다.

네트워킹, 암묵적인 데이터 흐름에 주목

AI 에이전트와 일반 소프트웨어 컴포넌트의 중요한 차이점은 데이터 사용 방식입니다. 소프트웨어는 데이터를 명시적으로 사용하는 반면, AI는 암묵적으로 데이터를 사용합니다. 모델은 데이터로 학습되었고, 사용자조차 알아차리기 어려운 데이터베이스와의 API 연계가 존재할 수 있습니다. 따라서 AI 에이전트의 네트워크는 이러한 암묵적인 데이터 흐름을 효과적으로 처리할 수 있어야 합니다.

데이터 소스의 다양성, 호스팅 위치 결정에 영향

AI 에이전트가 활용하는 데이터 소스가 다양해짐에 따라 최적의 호스팅 위치 또한 달라질 수 있습니다. 데이터센터 네트워크 업그레이드가 필요할 수도 있고, 분산된 거점에 배치된 AI 에이전트를 위해 기업 VPN 연결을 강화해야 할 수도 있습니다. 실시간 애플리케이션의 경우, 지연시간 최적화를 위해 데이터센터, 사용자, 실시간 프로세스 요소를 모두 고려해야 합니다.

운영, 예방이 최선의 치료책

AI 에이전트 호스팅과 네트워크 연결성을 계획할 때는 유연성을 염두에 두고, 에이전트 기능이 진화할 수 있는 경로를 함께 검토해야 합니다. AI 에이전트가 데이터에서 무엇을 필요로 하는지, 어떤 작업자나 프로세스가 AI 에이전트에 의존하게 될지를 미리 파악하는 것이 중요합니다. 부적절한 AI 호스팅 설계와 미흡한 네트워크 준비는 문제를 야기할 수 있으며, 이는 해결하기 어렵고 비용이 많이 들 수 있습니다.

AI 에이전트 성공의 핵심, 계획

AI 에이전트는 단순히 '수행'하는 것이 아니라 '학습하고 아는' 것이 목표이므로, 전통적인 소프트웨어보다 더 많이, 더 빠르게 진화합니다. 이러한 자발적인 확장을 계획에 반영하지 않으면 경험 품질이 저하되고 비용이 증가할 수 있습니다. AI 에이전트 도입 전, 철저한 계획 수립은 성공적인 결과를 위한 필수 조건입니다.