AI 프로토타입을 만드는 일은 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 오늘날 이용 가능한 도구를 활용하면 팀은 몇 시간 또는 며칠 만에 아이디어를 인상적인 데모로 구현할 수 있습니다. 하지만 이러한 솔루션이 대규모 환경에서 안정적으로 작동하도록 만드는 일은 훨씬 더 어렵습니다. Laurence Da Luz는 커리어의 상당 부분을 바로 이 과제에 집중해 왔습니다.
Laurence는 Cloudera에서 11년 넘게 전 세계 기업들과 야심찬 데이터 및 AI 프로젝트를 수행해 왔습니다. 그는 솔루션 아키텍트로 커리어를 시작한 이후 글로벌 리더십 역할로 성장했으며, 대규모 조직 안에서 새로운 기술을 실제 업무에 활용하는 방법을 익혀 왔습니다. 현재 그는 Cloudera의 새로운 응용 AI(Applied AI) 조직에서 Forward Deployed Engineering(FDE)을 이끌며 고객이 AI 아이디어를 실질적인 솔루션으로 전환할 수 있도록 지원하고 있습니다.
Cloudera에서 응용 AI *를 이끌어 가는 리더들을 조명하는 이번 연재에서는 Laurence를 만나 그의 역할과 엔터프라이즈 규모에서 AI를 가능성의 단계에서 실제 운영 단계로 전환하기 위해 필요한 요소에 대해 들어보았습니다.
고객 가까이에서 쌓아 온 커리어
Laurence는 늘 데이터, 분석, AI에 집중해 왔습니다. Cloudera에 합류하기 전에는 IBM Software Lab Services에서 데이터 엔지니어로 근무하며 엔터프라이즈 고객을 위한 데이터 솔루션을 구축했습니다. 이후 Cloudera와 합병되기 전의 Hortonworks에서 근무했습니다. 당시 Hortonworks는 아시아 태평양 지역 전반으로 사업을 확장하고 있었습니다.
Laurence는 “저는 이 지역의 초기 팀에 속해 있었습니다. 호주 최초의 솔루션 아키텍트이자 APAC 지역의 초기 솔루션 아키텍트 중 한 명으로 합류했습니다”라고 말했습니다. “대형 고객사들과 직접 협력하면서 Cloudera 기반의 주요 데이터 및 AI 프로젝트를 프로덕션 단계로 이끄는 역할을 했습니다.”
이러한 프로젝트를 통해 Laurence는 전 세계 다양한 지역에서 일하게 되었습니다. 그는 “Cloudera의 특별한 점 중 하나는 전 세계 다양한 산업의 기업들과 함께 일할 수 있다는 점입니다”라고 말했습니다. “커리어 초기에 이렇게 폭넓은 경험을 쌓으면서 조직마다 기술, 혁신, 확장에 접근하는 방식이 어떻게 다른지 배울 수 있었습니다.”
이후 그는 Professional Services 조직에서 리더십 역할을 맡게 되었고, 최종적으로 이 그룹의 최고기술책임자(CTO)가 되었습니다. 그는 “제 역할은 개별 고객 솔루션을 제공하는 것에서 글로벌 팀 전반의 서비스와 솔루션 역량을 더 폭넓게 확장하는 일을 주도하는 것으로 바뀌었습니다”라고 말했습니다.
Laurence가 Cloudera의 응용 AI 조직에서 Forward Deployed Engineering을 이끌게 되면서 그동안 쌓아 온 다양한 경험이 하나로 모이게 되었습니다. 그는 “AI 솔루션, 고객 엔지니어링, 엔터프라이즈 아키텍처, 글로벌 프랙티스 확장 등 과거 경험의 여러 요소가 결합된 역할인 만큼 제 커리어 여정에서 자연스러운 다음 단계처럼 느껴졌습니다”라고 말했습니다.
엔터프라이즈 AI의 라스트 마일 격차 해소
현재 Laurence는 Cloudera의 Forward Deployed Engineering(FDE) 팀을 이끌며 Cloudera 고객과 직접 협력하는 AI/ML 엔지니어들로 구성된 글로벌 조직을 구축하고 있습니다. Laurence는 이 역할을 통해 엔터프라이즈 AI의 방향을 결정하는 고객의 실제 문제와 기술적 요구를 깊이 파악하면서 새로운 역량을 구축하는 데 집중하고 있습니다.
이러한 작업은 팀에 중요한 피드백 루프도 제공합니다. 고객에게서 얻은 교훈은 재사용 가능한 솔루션과 패턴으로 발전할 수 있고, 제품 로드맵에도 영향을 미치며, Cloudera가 성공적인 접근 방식을 더 넓게 적용하는 데 도움이 됩니다.
Laurence는 “현재 AI 분야에서 흥미로운 점 중 하나는 데모나 프로토타입을 만드는 일이 매우 쉬워졌다는 것입니다”라고 말했습니다. “하지만 AI 프로토타입과 대기업이 실제 프로덕션 환경에서 신뢰하고 사용할 수 있는 솔루션 사이에는 여전히 큰 격차가 존재합니다.”
이러한 격차를 해소하려면 AI를 엔터프라이즈 데이터 및 기존 시스템과 연결하고, 보안 및 거버넌스 요건을 충족하며, 솔루션이 의도한 결과를 안정적으로 제공할 수 있는지 확인해야 합니다.
Laurence는 “대부분의 복잡성은 라스트 마일에 있습니다”라고 말했습니다.
FDE는 AI 및 머신러닝 엔지니어를 고객 환경에 직접 투입해 고객의 데이터와 시스템을 활용하여 솔루션을 설계, 구축, 테스트함으로써 고객이 이 격차를 해소할 수 있도록 지원합니다.
엔터프라이즈 AI의 다음 단계를 보여주는 창
Laurence는 대기업들과 긴밀히 협력하면서 AI 전략이 어떻게 변화하고 있는지 명확하게 파악하게 되었습니다. 그는 새로운 오픈 웨이트(open-weight) 모델이 조직에 유연성과 비용 측면에서 더 많은 선택지를 제공하면서 자체 호스팅 AI 모델에 대한 관심이 높아지고 있다고 봅니다. 동시에 기업들이 모델 외에 모델을 둘러싼 전체 시스템에도 더 많은 관심을 기울이고 있다고 말합니다.
Laurence는 “실제 AI 애플리케이션에서 성과를 좌우하는 것은 모델만이 아닙니다. 모델 주변에 어떤 구조를 구축하느냐도 중요합니다. 모델에 적절한 데이터와 컨텍스트, 도구, 오케스트레이션, 평가, 통제 기준을 제공하면 전체 시스템의 역량이 크게 달라질 수 있습니다”라고 말합니다. “또한 질문과 답변 중심의 경험에서 벗어나, 워크로드를 실행하고 여러 시스템에 걸쳐 작업을 수행하는 AI 에이전트로 이동하는 흐름도 계속 나타나고 있습니다.”
Laurence는 실제 성과를 내는 조직은 명확한 비즈니스 문제와 성공 기준에서 출발한다고 봅니다. 그리고 그 뒤에는 신뢰할 수 있고 접근 가능한 데이터, 이를 안전하게 활용할 수 있는 적절한 거버넌스가 뒷받침됩니다.
Laurence는 “AI 솔루션은 사람들이 사용하는 기술뿐 아니라 일하는 방식 자체를 바꾸는 경우가 많습니다”라고 말했습니다. 신뢰와 이해를 쌓고, AI로 인해 업무가 어떻게 달라질지 사람들이 이해하도록 돕는 과정은 AI 투자가 실제로 가치가 있는지 판단하는 데 중요한 역할을 합니다.
Cloudera와 함께 성장하기
Laurence가 Cloudera에서 가장 중요하게 생각하는 것은 사람과 성장의 기회입니다. 그는 사람들이 지식을 공유하고, 자유롭게 새로운 목표에 도전하며, 스스로 나아갈 방향을 정할 수 있는 협업 문화를 경험했습니다.
그는 “Cloudera에는 신뢰와 주인의식을 중시하는 문화가 강하게 자리 잡고 있습니다. 사람들은 자신의 역할 경계를 넘어 새로운 도전에 나서고, 스스로의 길을 개척하도록 장려받습니다”라고 말했습니다.
업무 외 시간에 Laurence는 대부분의 시간을 아내와 세 살 아들과 함께 보냅니다. 곧 또 다른 아이도 태어날 예정입니다. 그는 음악을 연주하고, 현재 진행 중인 홈 자동화 프로젝트를 비롯해 새로운 기술을 실험하는 것도 좋아합니다. 직장에서 오랫동안 어려운 기술 문제를 해결해 왔지만 집에서도 여전히 무언가를 만들고 손보는 일을 즐깁니다.
Cloudera 응용 AI 그룹의 또 다른 구성원인 Jake Bengtson에 대해 알아보려면 여기를 클릭 *하세요.
