일반 원자 당사는 정밀성, 신뢰성 및 규모가 필수적인 항공우주, 방위 및 첨단 기술 분야의 최전선에서 사업을 운영합니다. 이러한 현실을 뒷받침하기 위해서는 강력한 시스템 그 이상이 필요하며, 운영 속도에 맞춰 빠르게 진화할 수 있는 애플리케이션이 필수적입니다.

그러한 깨달음은 더 광범위한 변화를 촉발시켰습니다.

2021년, 제너럴 아토믹스는 다음을 채택했습니다. Mendix 이 플랫폼은 디지털 전환을 가속화하고 장기적인 발전 기반을 구축하는 데 목적이 있습니다. 애플리케이션 구축 및 관리 방식을 현대화하려는 노력에서 시작되었지만, 기업 전반에 걸쳐 업무 방식을 재고할 수 있는 기회로 발전했습니다.

General Atomics는 50개 이상의 애플리케이션을 제공했습니다. Mendix45개 이상의 기존 시스템을 재구축하고 75명 이상의 인증 개발자로 구성된 성장하는 커뮤니티를 구축했습니다. 이 조직은 애플리케이션 환경을 관리되고 확장 가능한 AI 플랫폼으로 발전시켜 팀이 반응형 프로세스에서 시간이 지남에 따라 더욱 지능적이고 에이전트 기반 시스템으로 전환할 수 있도록 지원합니다.

이를 통해 제너럴 아토믹스는 AI 전략이 더욱 성숙해짐에 따라 AI 실험과 실제 운영 영향 사이의 격차를 줄이기 위한 발판을 마련하고 있습니다.

진화하는 기업용 애플리케이션 개발

지능형 시스템으로 가는 길은 인공지능이 등장하기 훨씬 이전부터 시작되었습니다.

2019년 당시 General Atomics의 애플리케이션 환경은 ServiceNow, SAP, 그리고 자체 개발 도구를 포함한 다양한 엔터프라이즈 플랫폼으로 구성되어 있었습니다. 이러한 시스템들은 핵심 운영을 지원했지만, 개발, 관리, 확장성에 대한 통합적인 접근 방식 없이 각 시스템이 특정 요구 사항만을 해결하는 방식으로 파편화되어 있었습니다.

2021년이 되자 보다 일관된 전략의 필요성이 분명해졌습니다. 팀은 개발을 현대화하고 보다 표준화되고 민첩한 기반을 구축하기 위해 로우코드 플랫폼을 평가하기 시작했습니다.

목표는 분명했다.

• 기존 애플리케이션을 합리화하고 현대화합니다.
• 지배구조를 강화하고 일관된 운영 모델을 구축하십시오.
• 마이크로서비스, 사전 구축된 커넥터, CI/CD 파이프라인 및 AWS 서비스를 활용하여 클라우드 우선 접근 방식을 도입하세요.
• 핵심 시스템은 깔끔하게 유지하면서 애플리케이션을 통해 기능을 확장하세요.
• 워터폴 방식에서 애자일 방식으로 전환

이 계획의 핵심 목표는 디지털 전환을 가속화하고, 애플리케이션 처리량을 늘리고, 정부의 엄격한 클라우드 요구 사항을 충족하는 것이었습니다.

제너럴 아토믹스는 의사결정을 내리는 데 있어 가트너 매직 쿼드런트와 포레스터 웨이브 평가를 활용했습니다.

최종 선정에 있어 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

• SAP와의 기본 통합
• 제조 및 산업 활용 사례와의 연계
• 지원은 다음의 일부입니다 Siemens 생태계
• GovCloud를 포함한 유연한 배포 옵션
• 내장형 CI/CD 자동화

이 조합은 Mendix 단순한 개발 도구를 넘어, 기업 전반의 혁신을 위한 기반이 되었습니다.

시작하기 Mendix

제너럴 아토믹스의 첫 번째 제품 Mendix 핵심 운영 요구사항에 초점을 맞춘 애플리케이션:

• 현장 지원 요청 신청서(FSRA): 현장 지원 활동을 요청, 검토 및 승인하는 중앙 집중식 플랫폼으로, 팀 간 가시성과 협업을 향상시킵니다.
• ITS 구매 요청서(ITS PR): 구매 요청을 제출하고 추적하는 애플리케이션으로, 관리자는 요청 데이터를 보강하고 SAP와의 통합을 통해 구매 요청서를 생성할 수 있습니다.
• 잉여 재고 시장(SIM): 잉여 재고의 교환을 추적 및 관리하여 자산 활용의 투명성과 효율성을 높이도록 설계된 시스템입니다.

이러한 애플리케이션들은 당면한 사용 사례를 해결하는 동시에, 일관된 애플리케이션 개발 프로세스를 확립한다는 더 광범위한 목적도 달성했습니다.

와 Mendix제너럴 아토믹스는 실시간 비즈니스 컨텍스트를 제공하고 워크플로 상태를 유지하며 시스템 전반에 걸쳐 프로세스를 조정하는 통합 환경을 구축했습니다.

피터 멘데즈는 "플랫폼의 클라우드에 구애받지 않는 아키텍처 덕분에 AWS와 Azure를 포함한 외부 서비스와 원활하게 통합할 수 있었고, 이를 통해 애플리케이션과 향후 AI 기능이 조직의 기존 생태계 전반에서 제약 없이 운영될 수 있었습니다."라고 말했습니다. Mendix 제너럴 아토믹스의 솔루션 아키텍트.

이러한 기반은 팀이 더욱 지능적이고 에이전트 기반 시스템으로 발전하기 시작하면서 매우 중요한 역할을 하게 될 것입니다.

지능형 시스템을 위한 기반 마련

애플리케이션 생태계가 확장됨에 따라, 아무리 잘 설계된 솔루션이라도 한계를 드러내기 시작했습니다.

많은 기업과 마찬가지로 제너럴 아토믹스(General Atomics)는 티켓팅, 하드웨어 요청 및 운영 워크플로를 지원하는 다양한 애플리케이션 포트폴리오에 의존했습니다. 이러한 시스템은 개별적으로는 효과적이었지만, 대부분 사후 대응적인 성격을 띠었습니다.

사용자들은 작업을 직접 시작하고, 알림에 응답하고, 시스템 간 이동을 수동으로 해야 했습니다. 시간이 지남에 따라 이는 불편함을 초래했습니다.

작업 속도가 느려졌다. 간단해야 할 작업이 서로 연결되지 않은 도구를 여러 번 사용해야 하는 복잡한 과정이 되었다. 작업 전환이 잦아지고, 잦은 방해로 생산성이 저하되었다.

문제는 역량이 아니라 결속력이었다.

동시에 AI는 새로운 가능성을 제시하는 동시에 더 심오한 과제를 드러냈습니다. 초기 시범 사업은 가능성을 보여주었지만, 일상적인 운영과 단절되어 있어 확장성이 제한적이었습니다.

많은 시스템은 여전히 ​​정보를 실제 행동으로 옮기는 데 필요한 맥락, 조정 및 관리 기능을 갖추지 못했습니다.

제너럴 아토믹스에게 있어 과제는 단순히 새로운 기술을 도입하는 데 그치지 않습니다. 궁극적으로는 시스템이 단순한 업무 지원에서 벗어나 안전하고 대규모로 업무를 주도할 수 있도록 운영에 지능을 직접 통합하는 데 필요한 기반을 구축하는 것이 진정한 과제입니다.

새로운 에이전트적 접근 방식

제너럴 아토믹스는 기존 시스템에 AI를 덧붙이는 대신, 시스템의 기반 자체를 재고했습니다.

목표는 명확했습니다. 반응형 워크플로에서 능동형 인사이트로, 그리고 궁극적으로 목표 지향적 실행이 가능한 에이전트 시스템으로 발전하는 것이었습니다.

Mendix 가능하게 하는 플랫폼이 되었습니다.

그 맥락이 매우 중요합니다. Mendix데이터가 연결되고, 맥락화되고, 조정되어 AI가 고립된 상태가 아닌 연속적인 시스템의 일부로 작동하도록 보장합니다.

모듈식으로 제어 가능한 AI 생태계 구축

이 전략의 핵심은 계획된 모듈형 에이전트 지향 아키텍처입니다.

제너럴 아토믹스는 단일 AI 모델에 의존하기보다는 더 작고 목적에 맞게 설계된 에이전트를 사용하는 구성 가능한 접근 방식을 추구하고 있습니다.

"집중력을 유지하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다."라고 멘데스는 설명했다.

이러한 기능들이 개발됨에 따라 각 에이전트는 명확하게 정의된 프레임워크 내에서 작동하게 될 것입니다.

• 컨텍스트 인식 - 기업 데이터 및 워크플로우에 기반함
• 조율 – 조정을 통해 Mendix-주도적 프로세스
• 모듈 각 에이전트는 특정하고 명확하게 정의된 작업을 수행합니다.
• 인간 주도형 – 사람과 AI 간의 협업을 가능하게 합니다

이러한 접근 방식은 모호성을 줄이고 정확도를 향상시키며 점진적인 확장을 지원합니다.

이는 또한 사람과 에이전트가 관리되고 추적 가능한 시스템 내에서 함께 작동하는 하이브리드 근무 환경으로의 광범위한 변화를 반영합니다.

거버넌스를 최우선 과제로 삼기

처음부터 거버넌스가 핵심이었습니다.

제너럴 아토믹스는 미래 AI 기능이 어떻게 작동할지에 대한 명확한 가이드라인을 설계하여 자동화가 통제력을 희생시키지 않도록 보장하고 있습니다. 멘데즈는 "이것이 정말 가장 중요한 부분입니다."라고 강조했습니다.

제안된 모든 에이전트는 명확한 의사결정 체계 내에서 작동하도록 설계되었습니다.

• 추천하다 – 조치를 제안하다
• 상황 보고 - 적절한 이해관계자에게 의사 결정을 전달합니다.
• 실행 – 통제된 범위 내에서 동작을 수행하다
• 절대 하지 마세요 - 명시적으로 제한된 조치

특히 중대한 결정의 경우, 인간의 검증은 여전히 ​​필수적입니다.

완벽한 추적성과 감사 가능성을 통해 해당 조직은 규제 환경에서 AI를 확장하는 데 필수적인 신뢰의 기반을 구축했습니다.

운영 전반에 걸친 초기 영향

보다 광범위한 주체적 비전은 여전히 ​​발전 중이지만, 현대화의 기반은 이미 가치를 창출하고 있습니다.

애플리케이션 현대화 및 워크플로 자동화를 통한 프로세스 개선으로 수작업이 줄어들어 팀이 시스템 탐색에 소요하는 시간을 줄이고 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

무엇보다 중요한 것은 제너럴 아토믹스가 새로운 기능을 도입함에 따라 신뢰할 수 있는 AI 결과를 얻기 위해 필요한 거버넌스, 컨텍스트 및 아키텍처 원칙을 수립하고 있다는 점입니다. 또한, 경고, 이메일 처리 및 보다 광범위한 운영 워크플로를 포함한 추가적인 사용 사례를 평가하고 개발하고 있습니다.

전략은 변함없이 일관적입니다. 작게 시작하고, 가치가 높은 사용 사례에 집중하며, 담당자를 명확하게 정의해야 합니다. 멘데즈는 "시간 절약 및 주기 시간 단축을 통해 효과를 측정하고 신중하게 확장해야 한다"고 강조했습니다.

워크플로우에서 지능형 시스템까지

오늘날 제너럴 아토믹스는 기존 애플리케이션을 넘어 업무 방식에 지능을 직접 통합할 수 있는 새로운 범주의 엔터프라이즈 시스템으로 나아가기 위한 기반을 마련하고 있습니다.

와 Mendix 제너럴 아토믹스는 핵심적으로 애플리케이션, 데이터 및 미래의 AI 기능이 관리되고 조정된 방식으로 함께 작동할 수 있는 연결된 기반을 구축하고 있습니다.

이러한 기반에 거버넌스 우선 접근 방식을 결합함으로써 제너럴 아토믹스는 안전하고 예측 가능하며 정해진 범위 내에서 작업을 진행할 수 있는 에이전트 시스템을 개발할 수 있는 입지를 확보했습니다.