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인터뷰

Dr. Pandurang Kamat, 최고 기술 책임자, 영구 시스템 - 인터뷰 시리즈

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Pandurang Kamat 박사는 Persistent Systems의 최고기술책임자로서 대규모 혁신을 통해 비즈니스 가치를 창출하는 데 중점을 둔 첨단 기술 연구를 담당하고 있습니다. 그는 고객이 사용자 경험을 개선하고 비즈니스 프로세스를 최적화하며 새로운 디지털 제품을 만들도록 돕는 노련한 기술 리더입니다. Persistent에 대한 그의 비전은 학계와 신생 기업으로 구성된 글로벌하고 다양한 혁신 생태계를 기반으로 하는 혁신 강국이 되는 것입니다.

Pandurang은 2012년에 Percious에 합류했습니다. Percious에 앞서 그는 Ask.com의 검색 및 콘텐츠 비즈니스 분석 이사로 재직하면서 Ask의 분석 플랫폼을 관리하는 글로벌 팀을 이끌었습니다. 그 전에는 Bell Labs와 HP Labs에서 보안 통신 및 디지털 미디어 제품을 구축하고 Rutgers University에서 수상 경력이 있는 무선 연구 플랫폼을 구축하는 데 도움을 주었습니다.

영구 시스템 는 산업 전반에 걸쳐 글로벌 시장 리더들이 신뢰하는 디지털 엔지니어링 및 엔터프라이즈 현대화 파트너입니다.

처음에 컴퓨터 과학과 컴퓨터 공학에 매력을 느낀 이유는 무엇입니까?

컴퓨터 과학과 공학에 대한 나의 관심은 학교 여름 강좌에서 시작되었습니다. 프로그래밍 구조를 배우고 컴퓨터 게임을 만들면서 이러한 분야를 지원하는 구조화된 논리를 접하게 되었습니다. 복잡한 문제를 세분화하고 체계적으로 해결하는 능력에 매료되었습니다. 저를 정말 매료시킨 것은 잘 설계된 프로그램이 제공하는 엄청난 영향력이었습니다. 작업을 자동화하고 프로세스를 최적화하며 개인이나 소규모 팀이 놀라운 성과를 달성할 수 있도록 역량을 강화할 수 있습니다. 이러한 창의성, 문제 해결, 변혁적 잠재력의 조합은 계속해서 나에게 영감을 줍니다. 이러한 초기 경험부터 현재 진행 중인 여정에 이르기까지 저는 기술이 제공하는 무한한 가능성에 대해 여전히 열정을 갖고 있습니다. 컴퓨터 과학 및 공학은 미래를 형성할 뿐만 아니라 나를 앞으로 나아가게 하는 혁신과 발전의 길을 제공합니다.

영구 시스템 비즈니스의 대부분은 기업용 소프트웨어 구축에서 비롯됩니다. 생성 AI의 출현이 팀 운영 방식을 어떻게 변화시켰습니까?

GenAI(Generative AI)의 출현은 우리 팀이 특히 엔터프라이즈 소프트웨어 개발에서 Persistent를 운영하는 방식을 변화시켰습니다. IT 산업 내에서의 이러한 혼란은 도전 과제일 뿐만 아니라 비즈니스 운영을 전체적으로 재구상할 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.

AI 기반 디지털 엔지니어링 기업인 Percious는 GenAI를 채택하여 소프트웨어 엔지니어링 라이프사이클의 다양한 측면에 혁명을 일으켰습니다. 지난 1년 동안 우리는 코드 생성, 테스트 사례 생성, 보고서 마이그레이션과 같은 프로세스를 완전히 재정의하는 도구와 제품군을 개발했습니다. 레거시 현대화 프로젝트에서 우리의 접근 방식은 크게 발전했습니다. 이제 우리는 도구를 활용하여 코드 인수 프로세스를 간소화하고, 프로젝트 위험을 완화하고, 복잡한 코드베이스에 대한 더 깊은 이해를 제공함으로써 새로운 팀 구성원의 온보딩을 가속화합니다. 또한 업계 도메인과의 협력을 통해 기업 데이터를 활용하는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 비즈니스 언어를 이해하고 관련 참고자료를 제공할 수 있는 디지털 비서를 개발함으로써 기업 내 운영 효율성과 의사결정을 향상시킵니다. 이러한 보조자는 책임 있는 AI 원칙을 준수하여 투명성, 책임성, 보안 및 개인정보 보호를 보장하는 동시에 모델 출력의 자동화된 평가를 통해 정확성과 성능을 지속적으로 개선합니다.

생성 AI를 사용하여 레거시 시스템을 완전히 현대화하는 데 따른 과제는 무엇입니까?

GenAI는 강력한 도구이지만 완전한 레거시 시스템 현대화를 위한 만병통치약은 아닙니다. 업계 전반의 조직은 인간의 전문 지식과 AI 기능을 활용하는 결합된 접근 방식을 채택해야 합니다. GenAI는 현대화에 상당한 잠재력을 제공하지만 한계도 있습니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.

  • 레거시 시스템에 대한 제한된 이해: GenAI 모델이 효과적으로 작동하려면 기존 시스템에 대한 철저한 이해가 필요합니다. 레거시 시스템에는 포괄적인 문서가 부족한 경우가 많아 AI가 상호 의존성을 효과적으로 파악하는 능력을 방해합니다.
  • 데이터 품질 및 편향: AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질과 대표성은 결과에 상당한 영향을 미칩니다. 훈련 데이터의 한계가 생성된 코드에 반영되어 잠재적으로 새로운 문제가 발생할 수 있습니다.
  • 품질 및 보안 보장: GenAI는 코드 생성을 자동화할 수 있지만 출력에는 품질, 기능 요구 사항 및 보안 표준을 충족하기 위해 엄격한 테스트 및 검증이 필요합니다.
  • 제한된 현대화 범위: GenAI는 전체 시스템 점검에 적합하지 않을 수 있습니다. 코드 리팩토링이나 테스트 사례 생성과 같은 특정 작업에서는 탁월할 수 있지만 복잡한 아키텍처 변경에는 여전히 수동 개입이 필요합니다.
  • 변경 관리 및 이해관계자 조정: 조직 변화를 관리하고 이해관계자 동의를 얻는 것은 GenAI를 통한 레거시 시스템 현대화의 성공 여부를 결정하는 중요한 요소입니다. 명확한 의사소통, 교육 프로그램, 이해관계자 참여 이니셔티브는 변화에 대한 저항을 해결하고 원활한 전환을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Generative AI의 과제 중 하나는 일관성입니다. 영구 시스템은 일관된 사용자 경험을 구축하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

일관성은 전반적인 엔터프라이즈급, 엔터프라이즈 안전 GenAI 기반 사용자 경험 및 결과를 제공하는 한 요소입니다. 우리는 프로세스를 전체적으로 살펴봅니다.

우리는 GenAI 채택의 모든 단계에서 엔드투엔드 지원을 제공합니다. 우리의 전략적 지침과 세심한 사용 사례 분석은 조직이 특정 요구 사항에 맞는 가장 적합한 기초 모델(FM)을 선택하는 데 도움을 줍니다. 상세한 조사와 컨설팅을 통해 고객이 명확한 사용 사례를 정의하고 정보에 입각한 FM 선택을 할 수 있도록 지원합니다.

그런 다음 애플리케이션에 사용되는 모델이 사용 사례 및 기업 데이터에 맞게 조정되도록 하기 위해 몇 번의 메시지 표시 또는 미세 조정과 같은 다양한 접근 방식에 중점을 둡니다.

우리의 솔루션은 표준 RAG 기술을 사용할 뿐만 아니라 추론 중에 가장 관련성이 높은 데이터가 검색되어 FM에 제공되도록 보장하기 위해 다중 프롬프트 및 데이터 청킹 전략에 더욱 깊이 관여합니다. 우리는 고급 지식 그래프를 사용하여 기업 데이터 내의 숨겨진 관계를 포착함으로써 이러한 맥락의 정확성과 관련성을 더욱 향상시킵니다.

또한 추론 범위를 제한하고 집중하기 위해 다양한 접지 기술과 가드레일을 사용합니다.

마지막으로, 우리는 출시 후 추론과 경험의 일관성을 보장하는 엄격하고 자동화된 평가 프레임워크를 통해 애플리케이션을 배치합니다.

GenAI 기반 솔루션이 고객 상호 작용을 성공적으로 혁신한 실제 사례를 제공할 수 있습니까?

Perpersist는 GenAI 기반 솔루션을 통해 선도적인 소프트웨어 솔루션 제공업체의 고객 상호 작용을 변화시켰습니다. 피크 운영 기간 동안 확장성 문제에 직면한 회사는 중앙 지식 저장소와 대화형 AI 팀 BOT를 구현했습니다. 정보에 대한 액세스가 간소화되어 고객 쿼리 해결 시간이 80% 단축되었습니다. 응답 품질도 크게 향상돼 고객 만족도도 높아졌다.

또한 GenAI를 활용하여 세부 투자 보고서 작성을 자동화함으로써 사모펀드 회사를 지원했습니다. GenAI 기반 시스템을 사용하면서 보고서 생성에 필요한 시간이 90% 단축되었습니다. 이러한 간소화된 접근 방식은 회사 운영에 혁명을 일으켰고 신속하고 효과적인 의사 결정을 촉진했습니다. 효율성은 귀중한 시간을 절약했을 뿐만 아니라 이해관계자 간의 협업을 촉진하고 각 메모에 개인화된 터치를 보장하여 전반적인 효율성을 향상시켰습니다.

책임 있는 GenAI 혁신에 어떻게 접근합니까?

Responsible GenAI 혁신에 대한 우리의 접근 방식은 개발 및 구현 프로세스 전반에 걸쳐 윤리적 관행과 규정 준수를 우선시합니다. 우리는 AI 기반 의사결정에서 투명성, 책임성, 공정성을 강조합니다.

우리는 GenAI 시스템의 개발, 배포 및 사용을 관리하는 강력한 윤리 지침을 확립합니다. Responsible GenAI 혁신을 추구하면서 우리는 시스템을 엄격하게 테스트하고 검증하여 편견, 잘못된 정보, 개인 정보 보호 문제와 같은 잠재적인 위험을 완화합니다.

또한 사용자에게 시스템 운영에 대한 명확한 통찰력을 제공함으로써 AI 기반 의사 결정 프로세스의 투명성과 책임성을 우선시합니다. 궁극적으로 우리의 접근 방식은 혁신과 효율성을 촉진하는 동시에 사회에 긍정적으로 기여하는 GenAI 시스템을 개발 및 배포하는 것을 목표로 합니다.

AI의 미래에 대한 당신의 비전은 무엇입니까?

AI의 미래에 대한 나의 비전은 다면적입니다. 첫째, 디지털 엔지니어링에서는 AI를 코딩 보조자로서뿐만 아니라 '페어 프로그래머'와 유사한 협업 파트너로 상상합니다. 여기에는 AI가 코딩 작업을 지원하고 복잡한 작업을 매핑하고 하위 작업을 실행하여 문제 해결에 적극적으로 참여하는 것이 포함됩니다.

둘째, 개인화된 AI 에이전트와 비서가 개인에게 맞춤형 경험을 제공하는 시대, 즉 "1의 개인화" 접근 방식을 예상합니다. 이러한 상담원은 사용자의 고유한 선호도, 행동 및 요구 사항을 이해하여 고도로 맞춤화된 지원 및 서비스를 제공합니다.

마지막으로, 저는 다양한 AI 모델이 공존하여 다양한 요구 사항을 해결하는 복합 AI 시스템의 진화를 믿습니다. 단일한 "모든 경우에 적용되는" 모델이 아니라 AI 서비스에서 함께 작동하는 크고 작은 모델, 일반 모델, 특수 목적 모델의 조합이 있을 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 다양한 영역에 걸쳐 광범위한 문제를 해결하는 데 더 큰 유연성, 효율성 및 효과가 가능합니다.

훌륭한 인터뷰 감사합니다. 자세한 내용을 알고 싶은 독자는 방문하세요. 영구 시스템.

unite.AI의 창립 파트너이자 포브스 기술 위원회, 앙투안은 미래파 예술가 AI와 로봇공학의 미래에 열정을 갖고 있는 사람입니다.

그는 또한 증권.io, 파괴적인 기술에 대한 투자에 초점을 맞춘 웹사이트입니다.