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ZDNET의 주요 시사점
- 복잡성을 관리하는 것은 여전히 AI의 범위를 벗어납니다.
- 가까운 미래에도 인간은 인프라와 건축에 필수적인 존재로 남아 있습니다.
- ‘마지막 자동화’는 프로세스 설계의 기본 원칙이 되어야 합니다.
기술 직업의 종말로 가는 길에 재미있는 일이 일어났습니다.
AI 중심 기술 개발을 향한 행진은 복잡성의 벽이라는 벽에 부딪히고 있습니다. AI가 점차 비즈니스의 일부가 되면서 인간의 감독과 개입이 필요한 잘 설계된 인프라, 탄력적인 네트워크, 정교한 소프트웨어 스택에 대한 수요가 늘어나고 있습니다.
DVx Ventures의 CEO이자 Tesla의 전 사장이자 Lyft의 최고 운영 책임자(COO)인 Jon McNeill의 말입니다. McNeil은 새로운 책의 저자입니다 알고리즘: Tesla, Lululemon, General Motors 및 SpaceX를 변화시킨 초고속 성장 공식. 저는 최근 McNeill과 함께 IT 전문가가 이 새로운 환경으로 이동할 때 무엇을 고려하고 찾아야 하는지 논의할 기회를 가졌습니다.
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우선, 그는 “나는 비관주의자가 아니라 기술 낙관주의자입니다. 사람들이 단지 절반만 알고 있는 모든 운명과 우울함에 질려가고 있습니다”라고 말했습니다.
인프라 및 네트워킹 기회
기술 전문가들에게는 AI 열풍으로 인해 강력한 기회가 생겨나고 있다고 그는 말했습니다. 이러한 기회는 인프라 및 네트워킹 전문가와 컴퓨터 과학 및 소프트웨어 전문가에 따라 다릅니다.
인프라 및 네트워킹 전문가에 대한 수요가 강할 것이라고 그는 예측했습니다. “서버를 위한 컴퓨팅의 필요성으로 인해 네트워킹 전문 지식에 대한 수요가 엄청나게 늘어나고 있습니다.”라고 그는 말했습니다. “이러한 서버를 계속 실행하고 동기화하는 데 필요한 전문 지식은 매우 뛰어납니다.”
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매년 상당한 비율의 GPU가 고장나기 때문에 “우리는 이러한 것들을 지속적으로 교체하고 있습니다”라고 McNeill은 설명했습니다. “교체할 때는 다시 동기화해야 하고, 고대역 메모리 칩과 함께 네트워킹 소프트웨어가 다시 작동하도록 해야 합니다. 이 모든 것들은 사람들에게 큰 수요를 더해주며, 이러한 클러스터와 서버 팜의 모든 복잡성으로 인해 이러한 현상이 조만간 사라질 것이라고는 생각하지 않습니다.”
이와 함께 “추론에 대한 수요가 계속해서 인프라에 대한 수요를 주도할 것”이라고 그는 덧붙였습니다. “IT 인프라 전문가에게는 정말 좋은 소식입니다.”
컴퓨터 과학과 소프트웨어는 다른 이야기입니다
컴퓨터 과학 및 소프트웨어 측면에서는 코드 작성자, 소프트웨어 엔지니어 및 개발자가 더 높은 수준의 기술로 이동해야 한다는 요구와 함께 다른 이야기가 전개된다고 McNeill은 말했습니다.
“그들은 서로 다른 아키텍처 접근 방식을 가지고 있으며, 똑똑한 컴퓨터 과학자들이 그것을 알아내고 있습니다.”라고 그는 말했습니다. “예, 단일 레이어에서 앱을 코딩할 수 있습니다. 6~7개의 서로 다른 모델이 함께 모여 함께 작업하면 에이전트적으로 동기화를 유지할 수 있습니다. 하지만 아키텍처의 발명은 인간의 것입니다. 아마도 가까운 미래에 있을 것입니다.”
현재 떠오르는 가장 내구성이 뛰어난 소프트웨어 회사는 “다수의 레이어로 만들어지고 있습니다”라고 그는 설명했습니다. “그들은 매우 복잡한 문제를 공격합니다. 그들은 ‘이 문제의 한 레이어는 간단한 검색 인덱스로 해결될 수 있습니다. 이 문제의 또 다른 레이어는 ML로 해결될 수 있습니다.’라고 말할 것입니다. 따라서 저는 이러한 문제를 해결하기 위해 토큰에 돈을 쓰지 않을 것입니다. 문제의 다른 부분은 작은 모델로 해결될 수 있고, 어쩌면 큰 모델로 문제의 또 다른 부분을 해결할 수도 있습니다.”
또한: 이 OS는 모든 AI와 대부분의 미래 IT 작업을 조용히 지원합니다.
그 결과 사람들은 “건축 가치 사슬을 더 높이 올리고 있다”고 그는 덧붙였습니다. “그들은 QA, QC 및 배포 과정에서 에이전트와 모델이 수행하는 기본 코딩을 허용하고 있습니다. 그러나 더 중요한 아키텍처 작업은 해당 가치 사슬 위로 이동합니다.”
‘마지막 자동화’를 기본 원칙으로 삼음
그의 책에서 McNeill은 의도적인 주의와 선견지명을 가지고 AI와 모든 형태의 자동화를 진행할 것을 촉구했습니다. 그는 Tesla가 초기 공장 자동화 노력에서 부진을 겪고 있으며 자동차에 대한 수요를 충족시킬 수 없는 상황에 대해 이야기했습니다. 이로 인해 그의 팀은 “마지막 자동화”가 프로세스 설계의 기본 원칙이 되어야 한다는 결론을 내렸습니다. 회사는 완전히 인간이 운영하는 조립 라인을 갖춘 긴 텐트를 땅에 세우는 사고방식부터 시작하기로 결정했습니다.
“우리 기계로는 판매에 절실히 필요한 자동차를 만들 수 없습니다…. 제조 시스템의 모든 것을 배운 후에야 프로세스 최적화를 시작할 수 있을 만큼 충분하게 알 수 있습니다…. 마지막 자동화 원칙은 직관에 어긋납니다…. 전체 시스템이 단순화되고 최적화되기 전에 소프트웨어가 구축되면 코드를 변경하기가 매우 어렵습니다. 이는 피할 수 없습니다. 새롭고 단순화된 프로세스를 설계하고 최적화하고 원하는 것을 정확히 알 때까지 코더를 끝까지 보류하십시오. 코딩은 기다릴 수 있는 훈련이 있다면 훨씬 더 빨리 가십시오.”
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McNeill은 경영진이 AI나 높은 수준의 고가의 솔루션을 요구하는 경우 간단한 접근 방식이 효과가 있을 때 기술 전문가에게 물러서라고 촉구했습니다. “종종 그 근거가 고위 경영진을 설득합니다.”