NetApp IT는 AI 분석의 힘을 활용하고 있습니다

NetApp에서는 AI에 대해 이야기하는 것에 그치지 않고, 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 이를 적극적으로 탐구하고, 테스트하며, 구현하고 있습니다. 생성형 AI에 대한 과대광고가 계속 커지는 가운데, 저희는 더 집중된 접근 방식을 취하여, 높은 영향력을 가진 사용 사례를 식별하고 데이터 생태계 전반에 걸쳐 의미 있는 결과를 이끌어내고 있습니다. 다음은 NetApp IT가 AI 분석에 접근하는 방법과 저희가 얻은 교훈입니다.

생성형 AI와 정형 데이터의 만남

첫 번째 과제 중 하나는 내부 생성형 AI 도구인 NetAIChat에서 문서와 채팅 기반 상호 작용을 가능하게 하는 것이었습니다. 사용자는 Word, PowerPoint, Excel 파일을 업로드하고 이에 대해 질문할 수 있었습니다. 이는 대부분의 형식에서 잘 작동했지만, Excel은 생성형 AI 모델이 숫자와 씨름하는 독특한 문제를 야기했습니다.

포기하는 대신, 우리는 방향을 전환했습니다. 자연어 해석 기능을 새로운 기능인 Text-to-SQL로 대체했습니다. 사용자가 정형 데이터를 업로드하면, 시스템이 사용자의 질문을 SQL 쿼리로 변환합니다. 그 결과는 무엇일까요? 기존의 대규모 언어 모델(LLM)이 제대로 이해하지 못했던 스프레드시트와 정형 파일에서 정확하고 실행 가능한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 

AI 기반 데이터 웨어하우스 액세스

다음 단계는 Snowflake에서 호스팅되는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스에서 인사이트를 얻는 것이었습니다. 보고서를 생성하기 위해 인간 분석가에 의존하는 대신, AI가 질문에 답하는 데 필요한 데이터를 결정하고 즉석에서 응답을 생성하는 시스템을 구축하고 있습니다. 예를 들어, "지난 분기 동안 Product X에 대한 독일의 예약 내역 보여줘"와 같은 요청에는 더 이상 티켓과 처리 시간이 필요하지 않으며 몇 초 만에 처리할 수 있습니다.

목표는 속도만이 아닌 규모입니다. 분석가가 수동 보고서 생성이 아닌 전략적 작업에 집중할 수 있는 자유를 얻고자 합니다.

실시간 분석 및 실제 가드레일

기간별 데이터 보고는 중요하지만 영업 및 공급망과 같은 트랜잭션 시스템에서 실시간 인사이트에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 현재 보안 또는 액세스 제어를 손상시키지 않으면서 AI를 이러한 시스템과 통합할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다.

보안은 중요한 관심사입니다. 단순히 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지만 살펴보는 것이 아닙니다. 필요한 사람만 액세스할 수 있도록 하고 있습니다. 생성형 AI는 다른 엔터프라이즈 시스템과 마찬가지로 데이터 권한을 존중해야 합니다. 즉, 민감한 정보를 우회하는 AI 기반 지름길이 없습니다.

예측 인텔리전스로의 전환

NetApp은 또한 용량 계획 및 랜섬웨어 탐지와 같은 사용 사례를 위해 기존 머신 러닝에 투자합니다. 여기서 기간별 데이터는 비정상적인 시스템 활동을 기반으로 랜섬웨어의 조기 경고 징후를 식별하는 등 향후 행동을 예측하도록 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.

이러한 모델에는 전문적인 전문성과 신중한 감독이 필요하지만, 생성형 AI를 보완할 수 있습니다. 이 둘은 함께 "무슨 일이 일어났는가?", "다음에는 무슨 일이 일어날 것 같은가?"에 대한 답을 찾는 데 도움이 됩니다.

거버넌스와 현실주의의 역할

또한, AI 거버넌스 위원회를 구성하여 이러한 기술을 책임감 있게 사용하고 있습니다. 이 위원회는 유기적으로 성장했으며 이제 경영진과 협력하여 과학 실험뿐만 아니라 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 사용 사례의 우선 순위를 정하고 있습니다.

우리가 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 기대치를 관리하는 것입니다. 경영진은 사람이 생성한 보고서와 동일한 수준의 정밀도를 갖춘 AI 기반 답변을 원하는 경우가 많습니다. 하지만 생성형 AI가 100% 정확도를 위해 만들어진 것은 아닙니다. 재무 보고가 아닌 임시 인사이트, 브레인스토밍 및 의사 결정 지원에 가장 적합합니다.

당사는 AI 도구를 계속 개발하면서 AI가 생성한 답변의 신뢰도를 높이는 동시에 답변의 한계를 알리는 방법을 개선하고 있습니다.

전략적 차별화 요소로서의 AI

저는 AI가 인터넷처럼 보편화될 것이라고 믿지만, 시간이 걸릴 것입니다. 현재 NetApp은 이러한 흐름을 선도하고 있지만, AI 분야는 빠르게 발전하고 있습니다. 2026 회계연도에 저희의 최우선 과제는 검증된 활용 사례에 집중하고, 이를 대규모로 운영화하며, 가장 큰 가치를 제공하는 분야에 투자하는 것입니다.  

CEO는 최근 전 직원에게 보낸 공지에서 "AI는 단순한 트렌드가 아닙니다. 효율성을 높이는 전략적 수단입니다."라고 강조했습니다. NetApp IT는 이러한 비전을 현실로 만들어가고 있습니다. 

자세한 내용은 NetApp AI 애플리케이션용 AI 데이터 관리를 참조하십시오.