현행화

'현행'은 '현재 행해지는 있음. 또는 행하고 있음'이라는 뜻의 명사이고,

'현행화'는 '현행'에 '그렇게 만들거나 됨'을 뜻하는 접미사 '-화'가 붙은 형태입니다.

즉, '현재 행하여지게 만들거나 됨'  = '현행화'

 

AI 시대에서 '현행화'는 단순히 기존 체계를 현재 상태로 유지하는 것을 넘어,

'지속적인 최적화와 실시간 적응성 강화'의 개념으로 확대 중입니다.

특히, IT 투자, AI기반 자동화, 데이터 연동 아키텍쳐 등에서 중요한 역할을 합니다.

 

AI 시대에 현행화가 중요한 이유는

① Cloud,  빅 데이터, AI  등 하루가 다르게 신기술의 발전, 생성 중으로

    고정된 구조(정적인 구조)는 시대에 뒤쳐질 가능성이 높고, 변화하는 환경 속에서도

    지속적인 최적화가 가능하려면 'IT 구조의 동적인 업데이트'가 필요합니다.

② AI는 정확한 데이터 기반 학습과 최적화를 전제로 작동하므로,

    '데이터와 프로세스 현행화가 필수'(PSD혁신^^)로 MLOps, AIOps, CI/CD 등의

    자동화된 데이터 및 운영 최적화를 적용하려면  '데이터 중심의 실시간 최적화 없이는

     AI 신뢰성과 성능이 급격히 저하될수 있습니다.

③ 기존 Legacy와 AI을 연동하여 MSA, API 기반 연동, Cloud 네이티브 인프라 등

     확산과 이론적 모델을 실제 시스템과 유지적으로 연계하는 '현행화'가 없으면

     IT 투자가 비효율적으로 작동할수 밖에 없어서 '아키텍쳐 연동 최적화'가 필요합니다  

④ AI는 고객 데이터를 분석하여 개인별 맞춤 서비스를 제공하여 '고객 경험을 향상'시키고,

    현행화를 통해 최신 고객 데이터를 확보하고 AI기술을 적용하여 고객 만족도를 높일수 있습니다.

 

예전부터 생각했던 '첨단 제조 회사의 Smart Factory의 3대 요소'인

정합성, 변동성, 항상성을 현행화 관점으로 정리하면,

 첫 번째. 정합성 기반의 시각화(Visualization)

      > 현행화를 통해 최신 데이터를 확보하고 시스템을 업데이트하여

         시각화의 정확성을 높여 의사 결정 신뢰성 제고 및 문제 해결이 용이.

 두 번째. 변동성 기반의 제어 가능성(Controlability)

      > 현행화를 통해 시스템의 변동성을 실시간으로 파악하고 제어하여

         AI 기반의 예측 분석을 통해 변동성 예측 및  선제적 대응.

세 번째. 항상성 유지의 지속 가능성(Sustainability)

      >  현행화를 통해 시스템을 지속적으로 개선하고 최적화하여 항상성을 유지하여

          AI 기반의 자동화 및 최적화를 통해 시스템의 효율성을 높이고 자원 낭비를 줄임.

 

또한, 지속적인 모니터링 및 피드백 시스템 구축, Agile 방법론 적용 및 

협업/소통 강화를 통해 '현행화 과정의 효율성'도 높일수 있을 것 같습니다.

 

한편, AI 기반 현행화 관점의 IT 구축은 

- IT 투자 과정(기획/설계 → PI → 개발 → 적용 → 운영)은

   ① 기획 : 고정된 요구사항 기반 분석 ☞ 실시간 데이터 및 AI기반 동적 Simulation

                                                                  (디지털 트윈 기반의 가상 황경 구축)

   ② 설계 : 정적 시스템 아키택쳐 ☞ AI 기반 예측 설계 및 자동 조정

   ③ PI(Process Innovation) : 수작업 프로세스 개선

                                             ☞ AI 기반 프로세스 마이닝 및 자동 최적화 

  ④ 개발 : 전통적 코드 작성 및 테스트 ☞ AI기반 코드 자동 생성 및 최적화

                                                                 (Copilot, AI Pair Programing 등)

  ⑤ 적용 : 배포 후 성능 검토 및 조정 ☞ AIOps 기반 실시간 운영 최적화

  ⑥ 운영 :  장애 발생시 대응 ☞ AI 기반 예측 유지 보수 (Predictive Maintenance)

 

AI 시대에 '현행화'는 "필수" 요소 ~!!!

 

AI 시대의 IT 구축은 정합성(Visualization), 변동성(Controlability), 항상성(Sustainability) 을

고려한 현행화 전략이 필수적입니다. 

1. 정합성 구축(Consistency & Visualization) : AI 기반 데이터 거버넌스 및 실시간 대시보드 활용

2. 변동성 대응(Variability & Controlability) : AIOps 및 자동 복구(Self-healing) 시스템 도입

3. 항상성 유지(Sustainability & Stability) : 에너지 최적화 및 AI 기반 지속 운영 관리

즉, AI 기반의 IT 현행화는 정부나 기업의 지속적인 혁신과 생존을 위한 필수 전략이며,

변동성과 불확실성이 높은 Digital 시대에서 경쟁력을 유지하는 핵심 요소가 될 것 같습니다.