SOFTSWISS의 Chief AI Officer Denis Romanovskiy와의 인터뷰 시리즈

Denis Romanovskiy, SOFTSWISS의 Chief AI Officer는 25년 이상의 경험을 가진 기술 고위 임원으로, 게임, 엔터프라이즈 소프트웨어, IoT, 고부하 온라인 플랫폼을 포함한 여러 산업에서 대규모 엔지니어링 프로그램을 이끌어 왔습니다. 지난 5년 동안 iGaming 부문에서 일한 그는 이전에 SOFTSWISS의 부CTO로 기술 거버넌스를 담당했으며, 현재의 역할로 이동하여 회사의 AI 전략을 정의하고 구현했습니다.

SOFTSWISS는 몰타에 본사를 둔 iGaming 기술 회사로, 온라인 카지노와 스포츠 북을 위한 턴키 솔루션을 제공합니다. 회사는 인프라를 스케일 가능성, 규제 준수, 신뢰성으로 설계하여 게임 기술과 새로운 AI 기반 최적화를 결합합니다.

다양한 산업에서 대규모 기술 프로그램을 이끌어 왔으며 현재 SOFTSWISS에서 엔터프라이즈 AI 전략을 정의하고 있습니다. 고부하, 고가용성 시스템에서 얻은 경험은 2,000명 이상의 조직에서 AI를 구축하는 방식에 어떻게 영향을 미쳤나요?

고부하, 고가용성 시스템에서 얻은 경험은 하나의 근본적인 교훈을 가르쳐 주었습니다. 복잡한 변경은 시스템적인 접근 방식을 필요로 합니다. 기술을 단순히 배포하고 작동한다는 것을希望할 수 없습니다. 프로세스, 구조, 기술이 모두 함께 작동하도록 전체 생태계를 설계해야 합니다.

우리는 이 원칙을 SOFTSWISS에서 AI採用에 적용합니다. 이것은 개인 수준에서 시작합니다. 우리는 모든 직원에게 AI를 안전하고 효과적으로 사용하는 방법을 설명합니다. 무엇을 할 수 있는지, 어디가 제한인지, 그리고 어떤 위험이 있는지 알려줍니다. 중요的是, AI가 등장했을 때 결과에 대한 책임이 사라지지 않는다는 것을 명확히 합니다. AI는 능력을 확장하지만, 책임은 여전히 당신과 함께 있습니다. 품질, 결정, 결과에 대한 책임은 여전히 당신이 가지고 있습니다.

그런 다음 우리는 팀 수준으로 이동하고, 이것은 역동성이 변하는 곳입니다. 새로운 기회가 등장합니다. 더 빠른 계획 주기, 자동화된 검증, 향상된 분석 등이 있지만, 새로운 위험도 있습니다. AI 출력에 대한過度 의존, 비판적思考의 침식, 팀 전체에 걸친 일관되지 않은採用 등이 있습니다. 이것은 관리자가 결정적인 역할을 하는 곳입니다. 관리자는 작업을 검토하는 방법, 질문하는 방법, 신호를 찾는 방법을 적응해야 합니다. 누군가가 결과를 두 배 빠르게 전달할 때, 관리자의 역할은 품질이 유지되었는지, 그리고 사람이 실제로 무엇을 전달했는지 이해하는 것입니다.

이 계층적인 접근 방식 – 개인 인식, 팀 수준의 적응, 관리 감독 – 는 우리가 대규모 조직에서 AI를 확장하면서 안정성과 신뢰성을 손상하지 않도록 합니다. 이것은 기술만이 아닙니다. 기술을 둘러싼 시스템을 구축하는 것입니다. 그것은採用을 지속 가능하게 만듭니다.

생산성 도구로서의 AI와 핵심 인프라 및 의사 결정 시스템에 직접 통합된 AI를 구별하는 것은 무엇이며, 이러한 구별은 장기적인 비즈니스 결과를 어떻게 변경합니까?

생산성 AI – 채팅 보조 및 코드 보조 – 는 사람들이 일에서 처음으로 AI를 만나는 곳입니다. 이 단계는 중요하며, 이를 생략할 수 없습니다. 이것은 AI 리터러시를 구축하고, 사람들에게 출력을 평가하는 방법을 가르치며, 조직 전체에서 책임 있는 사용법을养成합니다.

하지만 개인을 도와주는 AI와 조직이 운영하는 방식에 통합된 AI는 근본적으로 다릅니다. 인프라 수준의 AI – 엔터프라이즈 시스템을 통해 AI 플랫폼으로 통합됨 – 는 관리 시스템의 일부가 됩니다. 이것은 계획, 제어, 감사를 포함합니다. 이것은 거버넌스 프레임워크를 존중하며, 의사 결정 체인에 직접적으로 공급합니다.

영향은 상당합니다. 생산성 도구는 개인 작업에서 20-30%의 효율성을 제공합니다. 가치가 있지만, 증분적입니다. 인프라 AI는 전체 프로세스를 3-5배 가속화합니다. 그리고 시간이 지남에 따라, 조직 자체를 재구성합니다. 일부 역할을 부분적으로 또는 완전히 제거하고, 새로운 역할을 생성하며, 여러 번의 전달이 필요한 워크플ロー를 압축합니다.

이것이 두 가지 범주가 다른 접근 방식을 필요로 하는 이유입니다. 생산성 AI는 능력 問題입니다. 인프라 AI는 조직 변화를 필요로 하는 것입니다. 이것은慎重한 계획, 변경 관리, 그리고 지속적인 감독을 필요로 합니다.

분리된 AI 실험에서 중앙집중식, 조직 전체 AI 플랫폼으로 전환하기 위해 필요한 아키텍처 및 문화적 변화는 무엇입니까?

아키텍처적으로, 중앙집중식 플랫폼은 필수적입니다. 이것은 여러 모델 벤더에 대한 보안 접근을 제공하는 동시에 엄격한 데이터 거버넌스를 유지합니다. 이러한 계층이 없으면, 실험은 가치 대신 단편화를 확장합니다.

문화적으로, 더 큰 변화는 실행 중심 사고에서 설계 중심 사고로의 이동입니다. AI로 인해 실행이 더 저렴하고 빠르면, 경쟁 우위는 워크플로우를 설계하는 팀의 능력으로 이동합니다. 직원들은 반복적인 작업을 처리하는 AI와, 오케스트레이션 및 의사 결정 품질을 유지하는 인간의 역할을 설계해야 합니다.

대규모 기업은 어떻게 AI를 배포할 때 학습 속도를 체계적으로 증가시킬 수 있으며, 어떤 운영 메커니즘이 이것을 측정 가능하게 합니까?

학습 속도는 실험이 구조화되면 증가합니다. SOFTSWISS에서, 우리는 제품 팀 내에 AI 챔피언을 임명합니다. 그들은 사용 사례를 식별하고, 최선의 관행을 정제하며, 조직 전체에 공유합니다. 워크샵은 지식 전달을 더욱 가속화합니다.

측정은 비즈니스 KPI에 연결됩니다. 우리는 지원에서 해결 시간 또는 코드 검토에서 자동화 수준과 같은 지표를 추적합니다. AI採用가 측정 가능한 지표를 개선하지 않는다면,それは表面적인 것입니다.

설립된 기술 회사에서 AI採用의 영향을 가장 일반적으로 제한하는 레거시 프로세스는 무엇입니까?

주된 제한은 경직된 관리 구조에 AI를 통합하려고 하는 것입니다. 긴 계획 주기와 고정된 자원 할당이 있습니다. AI의 장점은 속도입니다. 구식 거버넌스 모델은 이 장점을 느리게 만듭니다.

또 다른 제한 요인은 약한 데이터 분류입니다. 구조화되고 잘 관리되는 데이터가 없으면, 보안 및 확장 가능한 AI 통합은 매우 어렵습니다.

핵심 시스템에 AI를 직접 통합하여 효율성, 수익, 또는 운영 성능에서 측정 가능한 이익을 얻은 예를 공유할 수 있습니까?

기술 지원에서, Jira에 통합된 AI는 티켓 기록과 문서를 분석하여 해결 경로를 제안하며, 해결 시간을 크게 줄입니다.

인사부에서, 자동화된 보조원이福利 및 휴가 문의를 처리하여 매월 수백 시간을 절약합니다.

개발에서, AI 기반 코드 검토 자동화는 60-80%에 이를 수 있으며, 개발 수명 주기를 2-4배 가속화합니다. 이러한 이익은 운영적으로 측정 가능하며, 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다.

엔터프라이즈 워크플로에 깊이 통합된 AI의 경우, 감사 가능성, 보안, 책임을 보장하는 거버넌스 프레임워크를 어떻게 설계합니까?

거버넌스는 혁신을 제한하는 것이 아니라, 통제된 환경을 만들어야 합니다. 우리는 엔터프라이즈급 벤더 계약과 클라우드 모델에 정보를 보내기 전에 데이터 마스킹을 적용합니다.

책임은 시스템 설계에 내장됩니다. AI 기반 동작은 정의된 롤백 창에서 작동하며, 인간의 오버라이드를 허용합니다. 최종 책임은 워크플로우를 설계하고 소유하는 팀 리더와 있습니다.

소규모 AI 네이티브 팀이 전통적인 기업보다 더 빠르게 확장할 수 있는 구조적 장점은 무엇이며, 더 큰 조직은 어떻게 안정성을 잃지 않고 적응할 수 있습니까?

핵심적인 차이는 아키텍처입니다. 전통적인 회사들은 작업을 순차적인 단계로 나누며, 각 단계는 별도의 역할이 소유하며, 역할 사이에는 전달과 대기열이 있습니다. AI 네이티브 팀은 모든 단계를 동시에 실행할 수 있습니다. 대기열이나 다음 사람을 기다리는 것이 없습니다. 전체 프로세스가 자동화되어 있으며, 이는 대규모 속도优势를 제공합니다.

더 큰 조직의 경우, 앞으로의 길은 점진적입니다. 첫째, AI 리터러시를 구축하고, 팀을 AI 도구로 장비합니다. 사람들에게 학습, 실험, 기존 워크플로에 AI를 통합하는 시간을 제공합니다. 이 단계에서 혁신은 현재 프로세스 내에서 발생하며, 그 대신에 발생하지 않습니다.

팀이 경험과 자신감을 얻으면, 더 야심적인 목표를 설정할 수 있습니다. 전체 프로세스를 최적화하는 것이 아니라, 개별 단계를 최적화하는 것입니다. 이것은 실제 변환이 시작되는 곳입니다. 그러나 이것은 사람들과 프로세스가 준비되어 있을 때만 작동합니다.

중요한 것은 속도입니다. 너무 빠르면 안정성을 깨뜨립니다. 너무 느리면 시장에서 뒤처집니다. 올바른 접근 방식은 의도적인, 순차적인 진행입니다. 그러면 조직은 이미 작동하는 것을 잃지 않고 진화합니다.

iGaming 부문에서 운영하며, 규제 및 신뢰성 요구 사항이 AI 인프라의 아키텍처 및 배포에 미치는 영향은 무엇입니까?

iGaming은 고유한 환경입니다. 실제 돈, 실시간 거래, 그리고 여러 관할구에 걸친 규제 감독이 포함됩니다. SOFTSWISS에서, 우리는 여러 라이센스를 보유하고 있습니다. 각 라이센스에는 자신의 규제 요구 사항이 있습니다. 이는 기술 결정, 특히 AI와 관련하여, 규제 환경을 고려해야 함을 의미합니다. 이는 표준 데이터 보호를 훨씬 넘어갑니다.

규제된 시장에서는 데이터 저장, 삭제, 처리 규칙과 관련하여 엄격한 규제 준수를 요구합니다. 그러나 iGaming에서는 범위가 더 넓습니다. 돈 세탁 방지 요구 사항, 책임 있는 도박 의무, 라이센스 조건이 데이터 흐름과 처리를 규정합니다. 인프라는 민감한 데이터가 외부 모델 훈련에 사용되지 않으며, 모든 AI 기반 결정이 감사가 가능하도록 보장해야 합니다.

동시에, 신뢰성 표준은 예외적으로 높습니다. 시스템은 24/7 대량 거래량으로 운영됩니다. 배포하는 모든 AI 시스템은 동일한 표준을 충족해야 합니다. 항상 사용 가능하고, 완전히 감사가 가능하며, 우리가 지원 및 규제 운영에서 볼 수 있는 데이터 볼륨을 처리할 수 있어야 합니다. 이 산업에서 AI 실패는 불편만이 아닙니다. 규제 및 재정적 위험이 됩니다.

엔터프라이즈 AI가 성숙함에 따라, 운영 모델에真正로 AI를 통합한 회사와 표면적인 채택자와를 구별하는 기능은 무엇입니까?

성숙한 AI 조직에서, 모든 직원이 손가락 끝에서 AI에 접근할 수 있습니다. 시스템 전체에 걸쳐 기업 데이터에 대한 보안 접근을 제공합니다. 수동 요청이나 장벽 없이, 프로세스는 자동화되어 있습니다. 작업은 연속적으로 흐릅니다. 역할 사이에 단계나 전달이 없습니다.

그러나 자동화만으로는 충분하지 않습니다. 리더와 나머지 사이를 구별하는 것은 규모에서 AI 기반 작업을 제어하는 능력입니다. 팀과 조직은 자동화된 품질 모니터링에 적응할 것입니다. 초기에 문제를 감지하고, 복합되기 전에 수정합니다.

개인 직원의 역할은 근본적으로 변합니다. 작업을 수행하는 것이 아니라, AI에 대한 사양을 정의합니다. 충분한 컨텍스트, 명확한 목표, 품질 제어 방법을 제공합니다. 그들의 가치는 AI를 조종하고 출력을 최적화하는 것입니다. 수동으로 작업을 수행하는 것이 아니라, AI의 출력을 최적화하는 것입니다.

리더의 역할도 변경됩니다. 관리자와 임원은 시스템 사고의 건축가가 됩니다. 그들의 역할은 다른 워크스트림, 도구, 아티팩트를 고객 문제를 더 잘 해결하는 가치 스트림으로 연결하는 것입니다. 개별 작업을 최적화하는 것이 아니라, 모든 것이 어떻게 함께 맞물리는지 설계하는 것입니다.

이 정도의 통합 – 모든 손가락 끝에 AI, 자동화된 프로세스, 체계적인 품질 제어, 그리고 종단 간 가치를 중시하는 리더십 – 는 장기적인 경쟁 우위를 정의할 것입니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 SOFTSWISS를 방문하십시오.