퍼시스턴트 시스템즈의 Dr. 판두랑 카마트, 최고 기술 책임자 – 인터뷰 시리즈

퍼시스턴트 시스템즈의 Dr. 판두랑 카마트는 최고 기술 책임자로, 대규모 혁신을 통해 비즈니스 가치를 解鎖하는 고급 기술 연구를 담당합니다. 그는 사용자 경험을 개선하고 비즈니스 프로세스를 최적화하며 새로운 디지털 제품을 만드는 것을 도와주는 숙련된 기술 리더입니다. 퍼시스턴트 시스템즈의 비전은 글로벌 및 다양한 혁신 생태계를 구성하는 학술 및 스타트업을 중심으로 하는 혁신의 강자로 되는 것입니다.

판두랑은 2012년에 퍼시스턴트 시스템즈에 합류했습니다. 퍼시스턴트 시스템즈에 합류하기 전에, 그는 Ask.com의 검색 및 콘텐츠 비즈니스에서 애널리틱스 디렉터로 일했습니다. 여기서 그는 글로벌 팀을 이끌어 Ask의 애널리틱스 플랫폼을 관리했습니다. 이전에는 벨 연구소와 HP 연구소에서 보안 통신 및 디지털 미디어 제품을 개발했으며, 루트거스 대학교에서 수상한 무선 연구 플랫폼을 구축했습니다.

퍼시스턴트 시스템즈는 글로벌 시장 선도企業들을 위한 디지털 엔지니어링 및 엔터프라이즈 모던화의 신뢰할 수 있는 파트너입니다.

컴퓨터 과학 및 컴퓨터 엔지니어링에 처음 관심을 가지게 된 것은 무엇입니까?

컴퓨터 과학 및 엔지니어링에 대한 관심은 학교에서 여름 과정 동안 시작되었습니다. 프로그래밍 구조를 배우고 컴퓨터 게임을 만드는 것은 이러한 분야를 지원하는 구조화된 논리를 소개했습니다.私は 복잡한 문제를 분해하고 체계적으로 해결할 수 있는 능력에 매료되었습니다.真正로 나를 끌어들이는 것은 잘 설계된 프로그램이 제공하는 엄청난 레버리지였습니다. 프로그램은 작업을 자동화하고 프로세스를 최적화하며 개인 또는 소규모 팀이卓越한 업적을 달성할 수 있도록 해줍니다. 창의성, 문제 해결, 변革적 가능성의 이 조합은 나에게 계속해서 영감을줍니다. 초기 경험에서부터 현재의 여정까지,私は 기술이 제공하는 무한한 가능성에 대해 열정적으로 생각합니다. 컴퓨터 과학 및 엔지니어링은 미래를 형성할 뿐만 아니라 혁신 및 진보를 위한 길을 제공합니다.

퍼시스턴트 시스템즈의 대부분의 비즈니스는 기업을 위한 소프트웨어를 구축하는 데 있습니다. 생성적 AI의 출현은 어떻게 팀이 운영되는 방식을 변화시켰습니까?

생성적 AI (GenAI)의 출현은 퍼시스턴트 시스템즈에서 팀이 운영되는 방식을 변革했습니다. 특히 기업 소프트웨어 개발에서 이는 IT 산업 내에서 혼란을 가져오지만 또한 비즈니스 운영을 전체적으로 재구성할 수 있는 기회를 제공합니다.

AI 기반 디지털 엔지니어링 기업으로서 퍼시스턴트 시스템즈는 GenAI를 채택하여 소프트웨어 엔지니어링 라이프 사이클의 다양한 측면을 혁신했습니다. 지난 1년 동안 우리는 코드 생성, 테스트 케이스 생성, 보고서 마이그레이션과 같은 프로세스를 완전히 재정의하는 도구와 제품군을 개발했습니다. 레거시 현대화 프로젝트에서 우리의 접근 방식은 크게 발전했습니다. 우리는 코드 인수 프로세스를 간소화하고 프로젝트 위험을 완화하며 새로운 팀 구성원을 온보딩하는 것을 더 빠르고 효율적으로 만드는 도구를 사용합니다. 또한 산업 도메인과 협력하여 기업 데이터를 활용하여 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 비즈니스 언어를 이해하고 관련 참조를 제공할 수 있는 디지털 어시스턴트를 개발하여 기업 내에서 운영 효율성과 의사 결정 능력을 향상시킵니다. 이러한 어시스턴트는 투명성, 책임성, 보안, 개인 정보 보호를 보장하는 책임 있는 AI 원칙을 준수하며 지속적으로 모델 출력의 자동 평가를 통해 정확도와 성능을 향상시킵니다.

레거시 시스템을 생성적 AI를 사용하여 완전히 현대화하는 데 어떤 어려움이 있습니까?

GenAI는 강력한 도구이지만 레거시 시스템 현대화를 위한 은탄환은 아닙니다. 산업 전반의 조직은 인간 전문 지식과 AI 능력을 결합한 접근 방식을 채택해야 합니다. GenAI는 현대화에 상당한 잠재력을 제공하지만 제한이 있습니다. 주요 도전 과제는 다음과 같습니다.

• 레거시 시스템에 대한 제한된 이해: GenAI 모델은 효과적으로 작동하기 위해 기존 시스템에 대한 철저한 이해가 필요합니다. 레거시 시스템은 종종 포괄적인 문서가 부족하여 AI가 상호 의존성을 효과적으로 이해하는 것을 방해합니다.
• 데이터 품질 및 편향: AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질과 대표성은 출력에 상당한 영향을 미칩니다. 훈련 데이터의 제한은 생성된 코드에 반영되어 새로운 문제를 도입할 수 있습니다.
• 품질 및 보안 보장: GenAI는 코드 생성을 자동화할 수 있지만 출력은 품질, 기능 요구 사항 및 보안 표준을 충족하는지 확인하기 위해 엄격한 테스트와 검증이 필요합니다.
• 현대화의 제한된 범위: GenAI는 전체 시스템 개편에 적합하지 않을 수 있습니다. 코드 리팩토링 또는 테스트 케이스 생성과 같은 특정 작업에 탁월할 수 있지만 복잡한 아키텍처 변경은 여전히 수동 개입을 필요로 합니다.
• 변경 관리 및 이해 관계자 동의: 조직 내의 변경을 관리하고 이해 관계자의 동의를 얻는 것은 GenAI를 사용하여 레거시 시스템을 현대화하는 데 성공을 결정하는 중요한 요소입니다. 명확한 의사 소통, 교육 프로그램 및 이해 관계자 참여 계획을 통해 변경에 대한 저항을 해결하고 원활한 전환을 촉진할 수 있습니다.

생성적 AI의 한 가지 도전은 일관성입니다. 퍼시스턴트 시스템즈는 일관된 사용자 경험을 구축하는 데 어떻게 도움을 줍니까?

일관성은 기업급, 안전한 GenAI 기반 사용자 경험 및 결과를 제공하는 요소 중 하나입니다. 우리는 이 과정을 전체적으로 살펴봅니다.

우리는 GenAI 채택의 모든 단계에서 종단간 지원을 제공합니다. 전략적 지침과 사용 사례 분석을 통해 조직이 자신의 요구 사항에 맞는 가장 적합한 기초 모델(FM)을 선택하는 데 도움을 줍니다. 자세한 검토와 상담을 통해 고객이 명확한 사용 사례를 정의하고 정보에 근거한 FM 선택을 할 수 있도록 지원합니다.

그런 다음 우리는 여러 접근 방식을 사용하여 응용 프로그램에서 사용되는 모델이 사용 사례와 기업 데이터에 맞게 조정되도록 합니다. 우리는 표준 RAG 기술뿐만 아니라 다중 프롬프트 및 데이터 청킹 전략을 사용하여 가장 관련 있는 데이터를 모델에 제공합니다.

또한 우리는 숨겨진 관계를 캡처하기 위해 고급 지식 그래프를 사용하여 컨텍스트의 정확도와 관련성을 향상시킵니다.

마지막으로 우리는 일관성과 경험의 일관성을 보장하기 위해 릴리스마다 엄격한 자동 평가 프레임워크를 통해 응용 프로그램을 테스트합니다.

GenAI 기반 솔루션이 고객 상호 작용을 혁신적으로 변화시킨 실제 예는 무엇입니까?

퍼시스턴트 시스템즈는 GenAI 기반 솔루션을 통해 소프트웨어 솔루션 제공업체의 고객 상호 작용을 혁신적으로 변화시켰습니다. 피크 운영 기간 동안 확장성 문제에 직면한 회사는 중앙 지식 저장소와 대화형 AI 팀 봇을 구현했습니다. 이는 정보에 대한 접근성을 간소화하고 고객 쿼리 해결 시간을 80% 줄이는 효과를 가져왔습니다. 또한 응답의 품질이 크게 향상되어 고객 만족도가 향상되었습니다.

또한 우리는 GenAI를 사용하여 사모펀드가詳細한 투자 보고서를 자동으로 생성하도록 지원했습니다. GenAI 기반 시스템을 사용하면 보고서 생성에 필요한 시간이 90% 줄어들었습니다. 이는 회사의 운영을 혁신적으로 변화시키고 빠르고 효율적인 의사 결정이 가능하도록 했습니다. 효율성은 귀중한 시간을 절약할 뿐만 아니라 이해 관계자 간의 협력을 촉진하고 각 메모에 개인화된 터치를 제공하여 전체적인 효율성을 높였습니다.

책임 있는 GenAI 혁신에 대한 접근 방식은 무엇입니까?

책임 있는 GenAI 혁신에 대한 우리의 접근 방식은 개발 및 구현 과정 전반에 걸쳐 윤리적 관행과 규제 준수를 우선시합니다. 우리는 AI 기반 의사 결정에서 투명성, 책임성, 공정성을 강조합니다.

우리는 GenAI 시스템의 개발, 배포, 사용을 규정하는 강력한 윤리 지침을 수립합니다. 책임 있는 GenAI 혁신을 추구하는 과정에서 우리는 잠재적인 위험을 완화하기 위해 우리의 시스템을 철저히 테스트하고 검증합니다.

또한 우리는 사용자에게 시스템 작동에 대한 명확한 통찰력을 제공함으로써 AI 기반 의사 결정 과정에서 투명성과 책임성을 제공합니다. 궁극적으로 우리의 접근 방식은 혁신과 효율성을 추진하면서 사회에 긍정적으로 기여하는 GenAI 시스템을 개발하고 배포하는 것을 목표로 합니다.

AI의 미래에 대한 비전은 무엇입니까?

AI의 미래에 대한 나의 비전은 다면적입니다. 첫째, 디지털 엔지니어링에서 AI는 단순한 코딩 어시스턴트가 아닌 협력 파트너로 작용할 것입니다. 이는 AI가 코딩 작업을 지원하고 복잡한 작업을 매핑하고 서브 태스크를 실행하는 것을 포함합니다.

둘째, 개인화된 AI 에이전트와 어시스턴트가 개인에게 맞춤형 경험을 제공하는 시대를 예상합니다. 이러한 에이전트는 사용자의 고유한 선호도, 행동 및需求을 이해하여 고도로 맞춤형 지원과 서비스를 제공할 것입니다.

마지막으로, 나는 복합 AI 시스템의 발전을 믿습니다. 여기서 다양한 AI 모델이 서로 협력하여 다양한需求을 해결합니다. 하나의 모델이 모든 것을 해결하는 것이 아니라 대신 여러 모델이 함께 작동하여 다양한 문제를 효율적이고 효과적으로 해결하는 방식입니다. 이 접근 방식은 다양한 도메인에서 유연성, 효율성, 효과성을 제공합니다.

멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 퍼시스턴트 시스템즈를 방문하십시오.