Anthony Goonetilleke, Amdocs 기술 그룹 사장 겸 전략 책임자 – 인터뷰 시리즈

Anthony Goonetilleke는 Amdocs의 기술 그룹 사장 겸 전략 책임자입니다. 그는 기업 전략 팀과 함께 회사의 목적과 비전에 부합하는 장기 성장 계획을 수립하고 실행하는 동시에 회사의 전략을 수립하는 일을 맡고 있습니다. Anthony는 또한 시장의 빠르게 진화하는 요구를 충족시키고 효율적으로 확장되며 서비스 제공자와 그 고객에게 즉각적인 비즈니스 이점을 제공하는 업계 선도적인 클라우드 플랫폼을 만드는 책임을 지는 회사의 제품 및 기술 그룹을 이끌고 있습니다. Amdocs는 통신, 미디어, 엔터테인먼트 서비스 제공자를 위한 소프트웨어 및 관리형 서비스 제공업체입니다. 처음에 컴퓨터 과학에 관심을 갖게 된 계기는 무엇인가요? 어렸을 때 아버지께서 Sinclair ZX81을 사주셨는데(메모리가 1K였습니다… 맞아요, 1K!), 그것을 통해 우리는 유대감을 쌓았습니다. 그것은 제가 처음으로 코드를 작성하고, 무언가를 창조하는 것에 흥미를 느끼게 된 계기였습니다. 그게 제가 컴퓨터와 모든 기술 분야로 가는 길을 열었습니다. 아버지도 공학 배경이셨는데, 그건 확실히 도움이 되었죠! 1990년대 초기 Linux 커뮤니티에서 활발한 개발자로 활동하셨는데, Linux에서 어떤 작업을 하셨고, 그 경험에서 얻은 주요 교훈은 무엇인가요? 대학 교수님 중 한 분께서 Linux를 소개해 주셨는데, 그것은 소프트웨어가 개방되고 사람들이 기여할 수 있을 때 어디까지 갈 수 있는지에 대한 제 생각을 완전히 확장시켜 주었습니다. 저는 일찍이 ‘오픈 소스’ 모델을 ‘이해’했다고 생각하는데, 그것이 제 기술 전략에 대한 생각에 많은 영향을 미쳤습니다. 저는 Linux 연결 프로토콜인 Samba 작업을 했고, 그것이 제가 엔터프라이즈 소프트웨어 길을 걷기 시작한 계기가 되었습니다. 정말 역동적인 시기에 일어난 일이었죠, 인터넷이 교육 부문에서 대규모로 생명력을 얻기 시작하고 상업적 경로로 진출하던 때였으니까요. 1999년 Amdocs에서 경력을 시작하셨고, Telstra 자회사를 위한 최초의 관리형 서비스 아웃소싱 데이터 센터 구축에 핵심적인 역할을 하셨습니다. 당시 이 일 뒤에 어떤 도전 과제들이 있었나요? 데이터 센터, 인프라, 애플리케이션을 모두 동시에 구축하면서 – 미션 크리티컬하고 고가용성이 되도록 보장하려고 노력하는 – 새로운 하드웨어와 소프트웨어 위에서 작업할 때, 그것은 재미있고 흥미로운 도전이 됩니다. 모든 것이 조화를 이루어 작동하도록 만드는 것은 가장 큰 도전 과제 중 하나입니다, 특히 우리가 본질적으로 자체 데이터 센터에 자체 구축 클라우드를 만들고 있었을 때는 더욱 그렇습니다. Amdocs의 기술 그룹 사장 겸 전략 책임자로서, 이 역할이 수반하는 것과 평균적인 하루가 어떻게 보이는지에 대한 세부 사항을 공유해 주실 수 있나요? 물론입니다, 기술 그룹 사장으로서 저는 우리의 R&D 조직, 제품 및 제공 사항을 책임지고 있으며, 수천 명의 엔지니어, 아키텍트, 개발자들이 업계 최고의 제품을 만들도록 보장합니다. 전략 책임자로서의 다른 역할로는, 우리가 끊임없이 미래를 내다보고 트렌드보다 앞서 나가며 Amdocs와 그 고객을 위한 새로운 성장 기회를 찾도록 보장하는 책임을 맡고 있습니다. 최근 텔레콤 업계를 위한 생성형 AI 프레임워크인 Amdocs amAIz의 출시를 주관하셨습니다. 이 도구가 텔레콤 업계에 게임 체인저가 되는 이유는 무엇인가요? 생성형 AI가 도래했지만, 마찬가지로 중요한 것은 그것이 지속될 것이라는 점입니다. 이 기술은 백오피스 옵션부터 최종 사용자 경험에 이르는 일상적인 프로세스에 내장됨으로써 더 민첩한 조직을 만드는 데 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. amAIz는 우리 업계에 중요한 프레임워크인데, 고객들이 자신의 비즈니스에서 생성형 AI를 채택하는 데 필요한 요구 사항을 단순화하기 때문입니다. 업계의 진화하는 기초 LLM의 장점을 활용하고, 강력한 수직 분류 체계와 사전 구성된 ‘사용 사례 키트’를 오버레이함으로써, 우리 고객은 단순히 원하는 생성형 AI 기능을 선택하기만 하면 되며, 우리는 모든 중요한 기반 기술 통합, 교육 및 거버넌스를 처리합니다. 생성형 AI 환각 현상 뒤에 숨은 도전 과제들은 무엇이며, Amdocs는 이를 줄이거나 완화하기 위해 어떻게 대응하고 있나요? 환각 현상은 알고리즘 구현에서 통계가 사용되는 방식에서 비롯됩니다. 핵심적으로, 생성형 AI는 벡터 모델을 기반으로 응답을 예측하기 위해 데이터를 사용합니다. 모델을 훈련시키는 데 사용되는 데이터는 방대하지만, 개념은 상당히 단순합니다. 그렇다고 해도 생성형 AI는 인간이 아니며 판단을 행사할 수 없습니다. 대신 통계 모델링을 기반으로 ‘가장 가능성 높은’ 결과를 예측하며, 때로는 정확하지 않은 응답을 생성하기도 합니다. 생성형 AI의 모든 사용자가 직면하는 도전은 환각 현상을 최소화하거나 환각이 발생할 가능성을 줄이기 위해 생성형 AI 모델 배포에서 훈련과 ‘가드레일’을 관리하는 것입니다. Amdocs는 환각 현상, 데이터 편향 및 신흥 생성형 AI 기술의 다른 복잡성과 관련된 문제를 해결하는 강력한 거버넌스 레이어를 개발하고 있습니다. 또 다른 최근 발표는 IT의 전체 라이프사이클을 자동화하기 위해 amAIz GenAI 프레임워크를 활용하고, DevOps 및 FinOps를 활용하여 서비스 제공자의 클라우드 전환 여정을 가속화하도록 구축된 Amdocs Cloud Management Platform의 차세대 버전 출시였습니다. 사용되는 기계 학습에 대한 세부 사항과 이 도구에 대한 더 많은 정보를 공유해 주실 수 있나요? Amdocs Cloud Management Platform은 고객이 복잡한 클라우드 환경을 효율적이고 간단하게 운영할 수 있도록 도와줍니다. 우리는 개발을 가속화하고 운영을 최적화하기 위해 플랫폼에 수천 개의 텔코 특화 프로세스와 코드 요소를 내장했을 뿐만 아니라, 생성형 AI 기능으로 플랫폼을 강화하여 비즈니스 프로세스가 지속적이고 동적으로 업데이트되도록 보장하고 있습니다. 많은 형태의 전통적인 AI와 마찬가지로, 기계 학습은 특히 애플리케이션 및 인프라 운영과 관련하여 클라우드 라이프사이클의 많은 측면을 지속적으로 개선하는 데 중요한 역할을 계속하고 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 비용은 통신 회사들에게 문제가 되고 있습니다. Amdocs는 어떻게 이러한 비용을 기존 클라우드 컴퓨팅보다 낮게 유지하도록 지원하나요? 클라우드 비용 최적화를 위한 우리의 접근 방식에는 두 가지 중요한 구성 요소가 있습니다. 첫 번째 부분은 고객의 요구에 가장 잘 맞는 클라우드 전략을 설계하고 실행하는 것입니다. 여기에는 예산, 확장성 요구 사항 등과의 조정을 보장하는 것이 포함됩니다. 두 번째는 운영을 최적화하는 것인데, 특히 자동화와 FinOps의 사용을 통해서입니다. FinOps는 우리 클라우드 관리 플랫폼의 중요한 기능으로, 서비스 제공자가 여러 제공자와 인프라에 걸친 모든 클라우드 활동을 명확하게 볼 수 있도록 하고, 정책을 조정하여 비용을 줄이도록 도우며, 리소스 소비를 고객 수요와 더 잘 맞추기 위해 변경할 수 있는 사항을 사전에 권장합니다. 훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 알아보고 싶은 독자들은 Amdocs를 방문하시기 바랍니다.