ManageEngine의 AI 연구 책임자 Ramprakash Ramamoorthy – 인터뷰 시리즈

Ramprakash Ramamoorthy는 ManageEngine의 AI 연구 책임자입니다. ManageEngine는 Zoho Corp의 엔터프라이즈 IT 관리 부문입니다. ManageEngine는 보안, 네트워크, 서버, 애플리케이션, 서비스 데스크, Active Directory, 데스크톱, 모바일 디바이스 등에서 엔터프라이즈의 IT를 제어할 수 있도록 해줍니다.

컴퓨터 과학과 기계 학습에 관심을 갖게 된 경위는 무엇입니까?

저는 컴퓨팅에 대한 자연스러운 호기심을 가지고 자랐습니다. 그러나 저의 가족은 개인 컴퓨터를 소유할 수 있는 경제적 여유가 없었습니다. 하지만 저의 할아버지는 현지 대학의 화학 교수였기 때문에, 저는 때때로 대학에서 컴퓨터를 사용할 기회를 가졌습니다.

저의 관심은 대학에서 더 깊어졌습니다. 그곳에서 저는 처음으로 자신의 PC를 가지게 되었습니다. 그곳에서 저는 대학을 위한 몇 개의 웹 애플리케이션을 개발했습니다. 이러한 애플리케이션은 아직도 사용되고 있으며, 이는 저의 초기 작업의 영향과 지속성을 보여줍니다. 이 경험은 소프트웨어 엔지니어링과 애플리케이션의 확장 및 배포의 실제 도전에 대한 포괄적인 수업이었습니다.

저의 기술적인 경력은 Zoho Corp에서 인턴으로 시작되었습니다. 처음에는 저는 모바일 앱 개발에 관심이 있었지만, 저의 상사는 기계 학습 프로젝트를 완료하도록 저를 격려했습니다. 이것은 전환점이었습니다. 저는 결국 모바일 앱 개발을 할 기회를 가지지 못했으므로, 이것은 조금 씁쓸한 일입니다.

Zoho Corp에서는 배우기 위한 학습 문화를 가지고 있습니다. 우리는 문제와 함께 충분한 시간을 보낸다면, 우리는 그 문제의 전문가가 된다고 믿습니다. 저는 이 문화와 저의 상사의 지침에 대해 매우 감사합니다. 이것이 저의 기계 학습 세계로의 여정을 시작하게 한 것입니다.

ManageEngine 및 Zoho의 AI 연구 책임자로서, 평균적인 일하는 날은 어떻습니까?

제 일하는 날은 역동적이며 팀 협력과 전략적 계획을 중심으로 돌아갑니다. 제 일의 상당한 부분은 인재가 넘치는 엔지니어와 수학자들과 함께 일하는 데 소요됩니다. 함께 우리는 우리의 AI 스택을 구축하고 강화하며, 이는 우리의 서비스의 핵심을 형성합니다.

우리는 중앙 AI 팀으로서, 다양한 제품 라인에 AI 솔루션을 서비스로서 제공합니다. 이는 다양한 제품 라인과 그들의 고유한 요구 사항에 대한 깊은 이해를 필요로 합니다. 제 상호 작용은 제 팀으로만 제한되지 않습니다. 저는 또한 조직 전체의 내부 팀과 광범위하게 일합니다. 이 협력은 고객의不断하게 변화하는 요구 사항과 우리의 AI 전략을 일치시키기 위해 필수적입니다. 이것은 회사의 가장 똑똑한 사람들과 어깨를 나란히 할 수 있는 훌륭한 기회입니다.

AI의 빠른 발전 속도에 비추어, 저는 이 분야의 최신 발전과 동향을 따라가기 위해 상당한 시간을 할애합니다. 이 지속적인 학습은 우리의 경쟁력을 유지하고 우리의 전략이 관련性과 효과성을 유지하는 데 필수적입니다.

또한, 제 역할은 사무실의 범위를 넘어섭니다. 저는 말하기와 여행을 좋아하며, 이것은 제 책임과 잘 맞습니다. 저는 분석가와 다양한 포럼에 참여하여 우리의 AI 전략을 전파합니다. 이러한 상호 작용은 우리의 비전과 성과를 전파하는 데 도움이 되며, 또한 우리의 전략적 계획과 실행으로 피드백을 제공합니다.

2013년 ManageEngine를 전략적인 AI 선구자로 пози션했을 때, 초기에 사용된 기계 학습 알고리즘은 무엇입니까?

초기에는 전통적인 통계 기법을 AI 모델로 대체하는 데 중점을 두었습니다. 예를 들어, 이상 징후 감지에서, 우리는 벨 곡선 방법론에서 과거 데이터에서 패턴과 계절성을 학습할 수 있는 AI 모델로 전환했습니다.

우리는 지원 벡터 머신에서 의사 결정 트리 기반 방법에 이르기까지 다양한 알고리즘을 우리의 AI 플랫폼의 기초로 사용했습니다. 이러한 알고리즘은 과거 데이터에서 패턴을 찾고, 예측하고, 근본 원인을 분석하는 데에서 AI가 크게 활용할 수 있는 니치 사용 사례를 식별하는 데 결정적이었습니다. 놀랍게도, 이러한 알고리즘 중 많은 것이 아직도 효과적으로 생산 중입니다. 이는 그들의 관련성과 효율성을 강조합니다.

LLM과 생성적 AI는 ManageEngine의 워크플로에 어떻게 영향을 미쳤습니까?

대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 생성적 AI는 소비자 세계에서 분명히 영향을 미쳤습니다. 그러나 엔터프라이즈 영역, 특히 ManageEngine에서의 통합은 더渐進적이었습니다. 이러한 모델에 대한 높은 진입 장벽, 특히 비용과 데이터 및 계산 요구 사항이 이유입니다.

ManageEngine에서는 도메인 특정 LLM에 투자하여 우리의 필요에 맞게 그들의 잠재력을 활용하고 있습니다. 이는 일반적인 적용이 아닌, 우리의 엔터프라이즈 운영 내의 특정 영역을 해결하는 모델을 개발하는 것을 포함합니다. 예를 들어, 보안 이벤트를 더 효율적으로 식별할 수 있는 보안 전용 LLM을 개발 중입니다. 또 다른 모델은 인프라 모니터링에 중점을 두고 있습니다. 이러한 전문 모델은 현재 우리의 연구소에서 개발 중이며, LLM과 생성적 AI의 출현하는 행동을 우리의 엔터프라이즈 IT 솔루션에 가치 있는 방식으로 활용하는 우리의 헌신을 반영합니다.

ManageEngine는 다양한 AI 도구를 제공합니다. 그 중에서 특히 자랑스러운 도구는 무엇입니까?

저는 ManageEngine의 모든 AI 도구에 대해 자랑스럽습니다. 하지만 사용자 및 엔티티 행동 분석(UEBA)이 저에게 특히 두드러집니다. 초기에 출시된 이 도구는 여전히 우리의 제공 서비스의 강력한 부분입니다. 우리는 시장의 기대에 따라 각 이상 징후에 대한 설명을 표준적인 관행으로 추가했습니다. 저희의 UEBA 기능은不断하게 발전하고 있으며, 이를 통해 더 나은 서비스를 제공하고 있습니다.

ManageEngine는 현재 AppCreator를 제공합니다. 이는 IT 팀이 사용자 정의 솔루션을 신속하게 생성하고 온프레미스에서 시작할 수 있는 저코드 사용자 정의 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. 저코드 또는 노코드 애플리케이션의 미래에 대한您的 견해는 무엇입니까? 결국이들 노코드 또는 저코드 애플리케이션이 주도할 것입니까?

저코드 및 노코드 애플리케이션의 미래, 예를 들어 저희의 AppCreator,는 특히 비즈니스 요구 사항의 발전에 따라 매우 유망합니다. 이러한 플랫폼은 기존 소프트웨어 자산의 기능을 확장하고 최대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 비즈니스들이 성장하고 그들의 요구 사항이 변경됨에 따라, 저코드 및 노코드 솔루션은 적응하고 혁신하는 유연하고 효율적인 방법을 제공합니다.

또한, 이러한 플랫폼은 비즈니스에 IT를 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, AI를 서비스로서 제공함으로써,它们는 조직이 AI의 힘을 샘플링하는 데 낮은 진입 장벽을 제공합니다.

AI 위험, 특히 AI 편향에 대한您的 견해는 무엇입니까? ManageEngine는 이러한 위험을 어떻게 관리합니까?

ManageEngine에서는 AI 위험, 특히 AI 편향의 심각한 위협을認識합니다. 이는 기술 접근 격차를 넓히고, 인사, 재무 등과 같은 비즈니스 기능에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 채용에서 AI가 편향된 행동을 보이는 이야기는 경고의 이야기입니다.

이러한 위험을 완화하기 위해, 우리는 우리의 AI 모델이 편향을 최소화하도록 엄격한 정책과 워크플로우를 구현했습니다. 이러한 모델을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다. 왜냐하면, 이러한 모델은 초기에는 편향이 없지만, 데이터의 변경으로 인해 시간이 지남에 따라 편향이 발생할 수 있기 때문입니다.

또한, 우리는 편향을 최소화하고 안전한 AI를 위한 우리의 헌신을 강화하기 위해, 차등 프라이버시와 호모모르픽 암호화와 같은 고급 기술에 투자하고 있습니다. 이러한 노력은 우리의 AI 도구가 강력하지만, 책임감 있게 사용되고, 모든 사용자와 애플리케이션에 대한 그들의 무결성을 유지하는 데 필수적입니다.

AI와 로봇공학의 미래에 대한您的 비전은 무엇입니까?

AI와 로봇공학의 미래는 흥미롭고変革적입니다. AI는 과거에 붐과 불황의 주기를 경험했습니다. 그러나 데이터 수집 및 처리 능력의 발전과 데이터를 중심으로 하는 새로운 수익 모델의 출현으로, AI는 지금堅固하게 확립되어 있습니다.

AI는 소프트웨어와의 상호 작용을 엔터프라이즈 및 개인 수준에서 크게 영향력을 미치고 있습니다. 그들의 생성 능력은 이미 우리의 일상生活의不可欠한 부분이 되었습니다. 저는 AI가 기업들에게 더 접근 가능하고, 비용 효율적인 기술이 될 것으로 예상합니다. 새로운 기술과 발전으로 인해, AI는 더욱 강력해질 것입니다.

이 미래의 중요한 측면은 AI 개발자의 책임입니다. 개발자들은 그들의 AI 모델이 강건하고 편향이 없도록 해야 합니다. 또한, 저는 법적 프레임워크가 AI의 발전에 따라 빠르게 발전하여, 발생할 수 있는 법적 문제를 효과적으로 관리하고 완화할 수 있기를 바랍니다.

저의 AI에 대한 비전은 이러한 기술들이 우리의 일상 생활에無longleftrightarrow으로 통합되어, 우리의 능력과 경험을 강화하는 동시에, 윤리적으로 그리고 책임 있게 관리되는 미래입니다.

이 훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 ManageEngine를 방문하십시오.