2020년 가트너 10대 전략 기술

가트너, 2020년10대 전략 기술 트렌드

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초 자동화, 블록체인, 인공지능 보안, 분산형 클라우드, 자율 사물은 올해 전략 기술 트렌드에서 파괴적 혁신을 가져오고 기회를 창출해낼 것입니다.

인간 증강은 마치 미래에서 온 사이보그의 눈을 떠올리게 하지만 이미 인간은 수백 년 동안 신체의 부분들을 증강해 왔습니다. 안경, 보청기, 보철은 인공 귀(달팽이관 이식)와 웨어러블로 진화했고 심지어 라식 수술은 일상이 되었습니다.

더 나아가 만약 과학자들이 뇌를 증강하여 기억용량을 늘리거나 칩을 이식하여 신경 패턴을 해석한다면? 외골격이 자동차 근로자들에게 기본 유니폼이 되어 초인간적인 무게를 들 수 있다면? 의사들이 센서를 이식하여 약물이 체내로 어떻게 이동하는지 추적할 수 있다면 어떨까요?

기술은 이제 인간의 능력을 대체하는 증강을 넘어 초 인간적인 능력을 만들어내는 증강으로 들어서기 시작했습니다.

이러한 변화는 어떻게 세계에 영향을 미치고, 비즈니스는 어떻게 인간 증강을 앞으로 5년에서 10년 동안 상당한 파괴적 혁신과 기회를 창출할 가트너 10대 전략 기술 트렌드 중 하나로 만들 수 있을까요.

가트너 10대 전략 기술 트렌드는 “인간 중심의 스마트 공간”이라는 개념에 기초합니다. 이 말은 이러한 기술들이 어떻게 인간(예를 들어 소비자, 노동자 등)과 그들이 사는 공간(예를 들어 집, 사무실, 차 등)에 영향을 미치는지 고민한다는 것입니다.

가트너 연구소의 부사장인 Brian Bruke는 플로리다 올랜도에서 개최한 Gartner 2019 IT Symposium/Xpo™에서 다음과 같이 말했습니다. “이러한 트렌드는 인간과 인간이 사는 공간에 중대한 영향을 미칩니다. 조직은 기술 스택을 쌓고 그 기술이 잠재적으로 적용될 곳을 찾기보다는 먼저 비즈니스와 인간의 맥락을 반드시 고려해야 합니다.”

이 트렌드는 독립적으로 존재하지 않기에 IT 리더들은 반드시 어떤 트렌드들의 조합이 최고의 혁신과 전략을 주도할 것인지 결정해야 합니다.

예를 들어, 기계 학습(ML) 형태의 인공 지능(AI)과 초 자동화 및 엣지 컴퓨팅을 결합하여 고도로 통합된 스마트 빌딩과 도시 공간을 만들 수 있습니다. 차례로, 이러한 기술 조합을 통해 기술의 대중화가 더욱 촉진됩니다.

 

Trend No 1. 초 자동화 (Hyperautomation)

자동화는 한때 사람이 해야 했던 작업을 기술을 사용하여 자동화합니다.

초 자동화는 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML)과 같은 고급 기술을 적용하여 점점 더 프로세스를 자동화하고 점점 더 인간을 증강합니다. 초 자동화는 자동화할 수 있는 다양한 도구로 확장 적용될 뿐 아니라 자동화의 정교함(예: 검색, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링, 재평가)에 적용되기도 합니다.

초 자동화는 종종 조직의 디지털 트윈이라는 결과물을 만들어 냅니다.

오늘날의 초 자동화는 점점 더 AI가 주도하는 의사결정을 목표로 하고 있습니다. 그러나 하나의 도구만으로는 인간을 대체할 수 없으므로 로봇 프로세스 자동화(RPA), 지능형 비즈니스 관리 소프트웨어(iBPMS), AI를 포함하는 다양한 도구의 조합으로 이루어져 있습니다.

주요 목표는 아니지만, 초 자동화는 종종 조직의 디지털 트윈(DTO)을 만들어 조직이 기능, 프로세스, 핵심 성과 지표가 어떻게 상호 작용하여 가치를 만들어내는지 시각화할 수 있도록 합니다. 그 다음 DTO는 초 자동화 프로세스의 핵심 부분이 되어 조직에 대해 실시간으로 지속적인 정보를 제공하고 중요한 비즈니스 기회를 창출합니다.

 

Trend No. 2: 다중경험 (Multiexperience)

다중경험이 있다면 더 이상 사람이 기술에 익숙해질 필요가 없습니다. 기술이 사람에 익숙해지기 때문입니다. 이러한 트렌드에서 컴퓨터와 상호작용하는 방식은 과거 단순한 방식에서 웨어러블 및 고급 컴퓨터 센서와 같은 멀티 센서, 멀티 터치 포인트 인터페이스를 포함하는 방식으로 발전하고 있습니다.

예를 들어, 도미노 피자는 앱을 통해 자율 주행 배달 차량, 피자 배달 조회, 스마트 스피커 주문을 포함한 다양한 경험을 제공합니다.

미래에는 앞서 설명한 트렌드가 앰비언트 경험(ambient experience)이 될 것입니다. 현재 다중경험은 증강 현실(AR), 가상 현실(VR), 혼합 현실, 인간과 기계의 다중 채널 인터페이스 및 감지 기술을 사용하는 몰입형 경험에 중점을 둡니다. 이러한 기술의 조합은 단순한 AR 오버레이뿐만 아니라 완전 몰입형 VR 경험에까지 사용됩니다.

Trend No. 3: 기술의 대중화 (Democratization)

기술의 대중화는 사람들에게 전문적이고 비싼 교육 없이도 기술이나 비즈니스에 대한 전문지식에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것입니다. 기술의 대중화는 애플리케이션 개발, 데이터 및 분석, 디자인, 지식과 같은 4가지 핵심 영역에 중점을 둡니다. 이를 통해 시민 데이터 과학자, 시민 프로그래머 등이 부상하기 때문에 “시민 접근”이라고도 합니다.

예를 들어, 기술의 대중화를 통해 개발자는 데이터 과학자의 기술 없이도 데이터 모델을 생성할 수 있습니다. 게다가 AI 기반 개발을 사용하여 코드 생성과 테스트를 자동화할 수 있습니다.

 

Trend No. 4: 인간 증강 (Human augmentation)

인간 증강은 기술을 이용하여 개인의 인지 능력과 신체 능력을 강화하는 것입니다.

신체 증강은 기술을 신체 내부에 이식하거나 신체에 부착함으로써 선천적인 신체적 능력을 변화시킵니다. 예를 들어, 자동차 업계 또는 광산 업계에서는 노동자의 안전을 개선하기 위해 웨어러블 장비를 사용하고 소매 업계, 여행 업계와 같은 다른 산업에서는 노동자의 생산성을 높이기 위해 웨어러블 장비를 사용합니다.

신체 증강은 감각 증강(청각, 시각, 지각), 팔다리(appendage)와 생물학적 기능 증강(외골격, 보철), 두뇌 증강(발작을 치료하기 위한 임플란트), 유전자 증강(체세포 유전자와 세포 치료)의 네 개의 주요 카테고리로 나뉩니다..

AI와 ML은 인간 대신 의사 결정을 내리는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

인지 증강은 정보나 응용 프로그램을 사용하여 학습을 돕거나 새로운 경험을 제공하고 인간의 능력을 향상해 더 나은 의사 결정과 사고를 할 수 있도록 합니다. 인지 증강은 또한 인지적 추론을 다루는 물리적인 이식물이기 때문에 두뇌 증강 분야에서 사용하는 일부 기술을 포함합니다.

인간 증강은 다양한 문화적, 윤리적 영향을 미칩니다. 예를 들어, 유전자를 증강하기 위해 CRISPR 기술(유전자 편집 기술)을 사용하는 것은 중대한 윤리적 영향을 미칠 수 있습니다.

 

Trend No. 5: 투명성과 추적 가능성 (Transparency and traceability)

기술이 발전함에 따라 신뢰의 중요성은 점점 커지고 있습니다. 소비자 스스로 자신의 정보가 어떻게 수집되고 사용되는지 점점 더 자세히 알게 되면서 기업은 정보 수집 및 저장에 관한 책임이 커지고 있음을 인지하고 있습니다.

또한, AI와 ML은 인간 대신 의사 결정을 내리는 데 점점 더 많이 사용됨과 동시에 AI와 ML에 대한 신뢰의 위기 역시 점차 증가하고 있습니다. 따라서 설명 가능한 AI와 AI 거버넌스와 같은 아이디어의 필요성이 촉진되고 있습니다.

이러한 경향은 윤리(Ethics), 청렴(Integrity), 개방(Openness), 책임(Accountability), 능력(Competence), 일관(Consistency)이라는 6가지 주요 신뢰 요소에 중점을 둡니다.

이에, 유럽 연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 법률이 전 세계에서 제정되어 발전을 주도하고 조직의 기본 원칙을 마련하고 있습니다.

 

Trend No. 6: 강화된 엣지 컴퓨팅 (The empowered edge)

엣지 컴퓨팅은 지연 시간(latency)을 줄이기 위해 정보 처리 및 콘텐츠 수집/전달 기능을 정보 출처에 더 가깝게 배치하여 트래픽을 로컬 영역과 분산된 상태로 유지합니다. 여기에는 사물 인터넷(IoT)의 모든 기술이 포함됩니다. 더 나아가 강화된 엣지 컴퓨팅은 이러한 기기들이 어떻게 스마트 공간의 기반을 형성하고 증가시킬 수 있을지, 어떻게 주요 애플리케이션과 서비스를 사용하는 사용자와 장치에 더 가깝게 이동시킬 수 있는지에 주목합니다.

2023년까지 기존 IT 역할을 하는 네트워크 엣지에 20배 이상의 스마트 기기를 배치할 수 있을 것으로 보입니다.

 

Trend No. 7: 분산 클라우드 (The distributed cloud)

분산 클라우드는 퍼블릭 클라우드 서비스를 클라우드 서비스 공급자의 물리적 데이터 센터가 아닌 외부에서 배포하는 것을 의미하지만, 여전히 서비스 공급자가 관리하는 것을 말합니다. 분산 클라우드에서 클라우드 서비스 공급자는 클라우드 서비스 아키텍처, 제공, 운영, 관리, 업데이트의 모든 측면을 담당합니다. 중앙 집중화된 퍼블릭 클라우드에서 분산된 퍼블릭 클라우드로의 진화는 클라우드 컴퓨팅의 새로운 시대를 열었습니다.

분산 클라우드는 데이터 센터를 어느 곳에나 배치할 수 있습니다. 이를 통해 지연 시간과 같은 기술적 문제와 데이터 주권과 같은 규제 문제를 해결할 수 있습니다. 또한, 프라이빗 로컬 클라우드의 이점과 함께 퍼블릭 클라우드 서비스의 이점도 제공합니다.

 

Trend No. 8: 자율 사물 (Autonomous things)

드론, 로봇, 선박, 가전제품 등을 포함하는 자율 사물은 인간이 하는 일반적인 작업을 AI를 이용하여 대신 수행합니다. 이 기술은 반자율에서 완전 자율에 이르는 영역뿐 아니라 항공, 해상, 육지를 비롯한 다양한 환경에서 사용됩니다.

현재 자율 사물은 주로 광산이나 창고와 같이 통제된 환경에서 사용되지만, 나중에는 개방된 공공 공간에서 사용할 수 있도록 발전하게 될 것입니다. 2018년 동계 올림픽에서 보여줬던 드론 쇼와 같이 자율 사물도 독립적으로 작동하는 것에서 협동하여 작동할 수 있도록 발전할 것입니다.

하지만, 자율 사물은 인간의 뇌를 대체할 수 없으며 좁은 범위 안에서 목적이 잘 정의되어야만 가장 효과적으로 작동할 수 있습니다.

 

Trend No. 9: 실용적 블록체인 (Practical blockchain)

블록체인은 분산원장의 일종으로 암호화된 서명을 통해 취소할 수 없는 거래 기록이 확장된 시간순으로 정렬된 목록입니다. 블록체인은 네트워크의 모든 참여자가 공유합니다.

또한, 블록체인을 통해 당사자의 자산 출처를 추적할 수 있도록 해줍니다. 이것은 전통적인 형태의 자산에 유리할 뿐 아니라 식품 관련 질병에 관하여 원래의 공급 업체로 추적할 수 있는 등의 다른 용도로 사용할 길을 열어줍니다. 그리고, 서로 모르는 둘 이상의 당사자가 중앙 집중식 권한 없이도 디지털 환경에서 안전하게 거래를 할 수 있도록 합니다.

완전한 블록체인 모델은 5가지 요소를 포함합니다: 공유 및 분산원장, 불변 및 추적 가능한 원장, 암호화, 토큰화 및 분산된 공개 합의 메커니즘. 그러나, 블록체인은 낮은 확장성과 상호 운용성을 비롯한 다양한 기술적 문제로 기업에 적용하기에는 여전히 미숙한 상태입니다.

실험 및 소규모 프로젝트에 이미 적용되고 있는 블록체인은 2023년까지 완전히 확장될 것입니다.

오늘날 기업의 블록체인은 실용적인 접근 방식을 취하고 원장을 개별 애플리케이션과 참가자에게 독립적으로 만듭니다. 그리고 분산 네트워크를 통해 원장을 복제하여 중요 이벤트에 대한 권위 있는 기록을 작성함으로써 완전한 블록체인의 일부 요소만 구현합니다. 접근이 허가된 모든 사용자는 같은 정보를 볼 수 있으며, 단일 공유 블록체인을 통해 통합이 간소화됩니다. 블록체인의 컨센서스는 보다 전통적인 개인 모델을 통해 처리됩니다.

앞으로 진정한 블록체인 또는 “블록체인 완성”은 AI와 IoT 같은 보완 기술이 블록체인과 함께 통합되기 시작하면서 산업을, 그리고 궁극적으로는 경제를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가질 것입니다. 이를 통해 참여자의 유형을 기계로 확장하여 돈에서부터 부동산에 이르기까지 다양한 자산을 교환할 수 있습니다. 예를 들어, 자동차가 차량에 부착된 센서를 통해 수집한 데이터를 바탕으로 보험 회사와 직접 보험료를 협상할 수 있습니다.

실험 및 소규모 프로젝트에 이미 적용되고 있는 블록체인은 2023년까지 완전히 확장될 것입니다.

 

Trend No. 10: AI 보안 (AI security)

초 자동화 및 자율 사물과 같이 점점 진화하는 기술은 비즈니스 세계에서 혁신적인 기회를 가져다주지만, 또한 보안에 취약한 부분이 발생해 새로운 잠재적인 공격에 노출됩니다. 보안팀은 이러한 도전에 집중하여 AI가 보안 영역에 어떠한 영향을 미칠 수 있는지 알아야 합니다.

AI 보안에는 세 가지 주요 관점이 있습니다.

1. AI 기반 시스템 보호: AI 학습 데이터, 학습 파이프라인 및 ML 모델 보안
2. AI를 활용한 보안 방어 강화: ML을 사용하여 패턴을 이해하고 공격을 탐지하며 사이버 보안 프로세스의 일부를 자동화
3. 공격자에 의한 AI의 악의적 사용 예측: 공격을 식별하고 방어