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매년 이맘 때쯤이면 모든 분석가들이 내년도에 대한 예측을 내놓기에 바쁘다. IT 분야의 분석가들도 마찬가지다. 지난 2023년을 바탕으로 2024년에 벌어질 일들이 여러 사람의 입을 통해 누설되는 중이다.
[보안뉴스=신시아 하비 IT 칼럼니스트] 한 해가 끝나감에 따라 기술 분야의 분석가들이 바빠지기 시작했다. 지난 12개월 동안 가장 영향력이 높았던 기술이 무엇인지, 그리고 다음 해에 떠오를 기술들이 무엇인지 파악하고 또 예측하는 작업이 이뤄지고 있기 때문이다. 특히 버즈워드에 그친 것이 무엇인지, 실제로 중대한 변화를 야기한 것이 무엇인지를 구분해내는 건 생각보다 쉽지 않다. 그렇기에 분석가들마다 의견이 나뉘고, 내년도에 대한 예측도 달라진다. 이에 본지가 여러 분석가들의 이야기를 종합해보았다. 지금 주목해야 할 IT 기술들 10가지는 다음과 같다.
1. 생성형 인공지능
오픈AI(OpenAI)가 챗GPT를 세상에 공개해 인공지능 기술의 판도를 바꾸어 놓은 지가 벌써 1년이 넘었다. 이미 세상은 생성형 인공지능에 대한 관심으로 들끓고 있으며, 챗GPT를 이기겠다는 경쟁 제품도 수없이 많이 등장했다. 2023년을 넘어 2024년에도 생성형 인공지능이 가장 ‘뜨거운’ 기술이 될 거라는 데 의심하는 사람은 찾기 힘들다.
기존의 다른 인공지능 기술과 달리 생성형 인공지능은 비정형 데이터를 분석해 완전히 새로운 콘텐츠를 창작해낼 수 있는 능력을 가지고 있다. 음성, 영상, 이미지, 글자, 코드 등 온갖 형태의 콘텐츠 제작이 가능하다. 맥킨지디지털(McKinsey Digital)이 발표한 보고서에 따르면 작년 한 해 동안 생성형 인공지능 분야에서 발표한 채용 공고는 그 전 해에 비해 44% 증가했다고 하는데, 이는 IT 내 그 어떤 하위 분야보다 높은 수치다.
생성형 인공지능은 아직 새로운 기술이며, 발전과 실험의 여지가 많은 것이 사실이다. 보편적으로 도입되었다고 말하기에도 심히 이른 단계다. 그럼에도 2024년을 달굴 가장 뜨거운 기술로 손꼽히는 건 이 기술이 가진 잠재력 때문이다. 포레스터(Forrester)의 분석가 로완 쿠란(Rowan Curran)은 “2023년이 종료될 즈음 전체 직원들의 10%가 생성형 인공지능 기술을 업무에 활용하고 있을 것”이라고까지 예측할 정도다.
2. 자동화
2023년에 떠오른 IT 신기술 중 가장 임팩트가 있었던 것이 생성형 인공지능이라면 가장 보편적이고 가장 실질적이었던 것은 자동화가 아니었을까 한다. 인공지능이 일부 상황에서 충격적일 정도의 성능을 보여줬다면 자동화는 거의 모든 상황에서 안정적인 생산성 향상에 기여했다고 할 수 있다.
사실 ‘자동화’는 기술이라기보다 보다 넓은 범주의 ‘기술 적용 사례’에 더 가깝다. 인공지능과 머신러닝 등 각종 기술들을 조합하여 일이 자동으로 이뤄지도록 설정하고 구성한 결과물이 자동화인 것이다. 즉 인공지능 등 현재 자동화를 구성하는 기술들이 발전하면 할수록, 혹은 새로운 기술이 등장한다면 우리가 아는 자동화도 그에 비례하여 발전할 수밖에 없다. 경쟁이 치열해지다 못해 그 한계에까지 다다른 기업들은 이제 자동화 없이 경쟁력을 유지할 수 없어 수요는 꾸준히 증가할 것이고, 그렇기에 자동화의 미래는 밝다고 할 수 있다.
자동화가 가장 많이 사용되는 분야 중 하나는 의외로 도소매업이다. 자동화가 성공적으로 구축되기만 하면 사업성이 크게 높아진다는 것이 여러 번 증명되면서 자동화 도입의 열기가 점점 뜨거워지고 있다. 포레스터의 크레이그 르클레어(Craig Le Clair)는 “도소매업에서 인력이 부족해지기 시작하면서 IT 기술을 도입하는 사례가 크게 늘어나는 중”이라며 “단순반복적인 일들을 자동으로 처리하면서 인간이 인간다운 일에 집중할 수 있는 시간을 벌어주는 게 관건”이라고 설명한다.
3. 차세대 소프트웨어 개발
차세대 기술들이 이미 기존 기술들과, 그런 기술들에 익숙해져 있던 엔지니어들의 작업 방식을 하나 둘 바꿔가기 시작했다. 특히 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 바뀌어가는 중으로, 코딩 및 프로그래밍에 대한 심도 깊은 지식과 경험이 점점 필요 없어지고 있다. 개발 플랫폼이 빠르게 발전하면서 정식 프로그래머가 아닌 사람들도 꽤나 프로그래밍을 잘 할 수 있게 된 상황이며, 이 흐름은 계속해서 이어질 것으로 예상된다.
이런 부분에서 가장 각광 받는 것이 로우코드(low-code)와 노코드(no-code)라는 개발 플랫폼이다. 여기에 더해 머신러닝 운영(machine learning operations), 자동통합(automated integration), 인공지능 페어 프로그래머(AI pair programmer), 생성형 인공지능 등도 프로그래밍을 돕는 기술로서 떠오르고 있다. 물론 이런 기술들이 보편적으로 도입되려면 아직 시간이 좀 더 필요하다. 하지만 일단 그 수준에 이르기만 한다면 생산성이 몇 곱절씩 갑자기 늘어날 것으로 예상된다.
맥킨지디지털(McKinsey Digital)의 보고서에 의하면 차세대 소프트웨어 개발 전문 인력을 요하는 기업들의 채용 공고가 2021년과 비교해 2023년 현재 29% 증가했다고 한다. 전 세계적으로 모든 산업에서의 채용 공고가 총 13% 줄어들었다는 걸 생각해 보면 차세대 소프트웨어 개발이라는 신분야의 독주가 더 도드라진다.
4. 양자컴퓨터
최근 몇 년 사이 엔지니어들은 소리 소문 없이 양자컴퓨터 분야에서 놀라운 발전을 이뤄냈다. 이미 수년 동안 ‘곧 등장한다’는 메아리만 들여왔지 실제 보여준 것은 하나도 없는 기술이기 때문에 ‘양자컴퓨터의 상용화가 곧 다가온다’는 말만 들어도 지겨워하는 사람들이 많은데, 올해에도 양자컴퓨터가 보편화 혹은 상용화 되지는 않을 것이다. 다만 이 기술이 IT 전반에 미칠 영향력 만큼은 크고 광범위할 것이 분명하다.
맥킨지에 의하면 지난 5년 동안 양자컴퓨터와 관련된 특허 신청율이 적잖이 증가했다고 하는데, 시장에서도 그러한 증가세가 체감되느냐 하면, 썩 그렇지는 않은 게 사실이다. 양자컴퓨터 시장도, 투자도, 심지어 인터넷 검색 횟수도 전혀 늘지 않고 있다. 그렇다면 이런 기술을 왜 2024년을 빛낼 새로운 기술로 꼽았을까? 다른 그 어떤 기술보다 무궁무진한 잠재력 때문이다. 특히 현존하는 암호화 기술을 죄다 무용지물로 만들 것인데, 그에 대한 대책도 아직 마련되지 않고 있기에 더 그렇다.
5. 클라우드 네이티브
클라우드 네이티브 혹은 클라우드 퍼스트 전략은 말 그대로 클라우드 기반 솔루션들을 사업 운영상 발생하는 문제들을 해결하는 데 있어 가장 우선적으로 활용하는 것을 말한다. 올해에는 보다 공격적으로 클라우드를 사용하는 기업들이 크게 늘어날 전망이다. 클라우드 환경에서 각종 애플리케이션들을 만들고, 구축하고, 관리하는 기업들이 많아질 거라는 뜻이다. 그렇게 했을 때 확장성과 유연성이 크게 높아지고 비용 절감율도 높아지기 때문이다.
포레스터의 분석가 리 서스타(Lee Sustar)는 “2023년이 종료되기 전까지 40%의 기업들이 클라우드 네이티브 전략을 도입할 것”이라고 예측하고 있다. “클라우드로 데이터를 옮긴다든지, 유명 클라우드 서비스를 이용하는 것보다 훨씬 공격적으로 클라우드를 활용하는 방법이 클라우드 네이티브 전략을 채택하는 것인데, 2024년은 본격적으로 클라우드의 더 깊은 활용 방안이 모색되는 해가 될 것”이라는 게 그의 설명이다.
6. 에지 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅이 다양한 이점을 가지고 있고, 활용에 따라 기업들에 여러 가지 혜택을 줄 수 있는 게 사실이다. 하지만 아직까지 극복이 힘든 단점들도 존재하는데, 그 중 하나는 엄청나게 길어지는 지연 시간이다. 사용자와 데이터센터 간 거리가 벌어지면 벌어질수록 생기는 어쩔 수 없는 현상이다. 에지 컴퓨팅은 바로 이 지연 시간 문제를 해결하는 방법 중 하나로, 데이터의 원 출처 가까운 곳에서 데이터를 처리하고 계산하는 것을 말한다.
포레스터의 분석가 미셸 펠리노(Michele Pelino)에 의하면 에지 컴퓨팅은 2023년 한 해 동안 크게 성장했다고 하는데, 그 이유는 “기업 망의 확장, 컨피덴셜 컴퓨팅과 제로트러스트에지(ZTE)의 확산 때문”이라고 짚는다. 그러면서 “2024년에도 이러한 현상은 계속될 것이며, 에지 컴퓨팅을 도입하는 속도가 한결 더 빨라질 것”이라고 내다본다.
7. 지속 가능한 기술
‘지속 가능한 기술’은 특정 기술이나 제품 하나만을 말하는 게 아니다. 여러 가지 솔루션들을 활용해 환경에 가는 충격을 최소화 하는 방법론 그 자체를 말하는 것에 가깝다. 환경 보호를 위해 정부나 산업이 만들고 시행하는 각종 규정들을 제대로 지키는 것을 의미하기도 한다. 재생산 에너지, 분석, 인공지능 등 다양한 기술이 여기에 동원되는 게 가능하다.
지속 가능한 IT 환경을 조성하는 건 현재 전 세계적으로 높은 우선순위를 가지고 있는 사업이다. 국제 단체와 정부 기관이 이런 방향으로 드라이브를 걸고 있기 때문이기도 하지만, 소비자들이 점점 더 환경 친화적인 기업과 제품들을 선호하고 있기 때문이기도 하다. 맥킨지디지털과 가트너 모두 환경과 관련된 기술 발전과 전략이 2023년을 주도했던 IT 트렌드라고 보고 있고, 이것이 한동안 지속될 것이라고 예측한다. 2025년까지 CIO들의 절반 이상이 지속 가능성을 염두에 둔 IT 전략을 발휘할 것이라고 가트너는 예상하고 있다.
8. 관찰 가능성 응용
‘관찰 가능성 응용(applied observability)’은 예상되는 데이터가 아니라 직접 관찰되는 데이터를 사용해 결정을 내리는 것을 뜻한다. 그러므로 기업들은 보다 빠르게, 보다 정확한 결정을 내릴 수 있게 되고, 이는 다시 고객 경험의 향상으로 이어진다. 향상된 경험을 한 고객들은 브랜드에 대한 충성도가 높아진다.
테슬라가 ‘관찰 가능성 응용’을 가지고 기업 가치를 높이고 있는 좋은 사례라고 할 수 있다. 테슬라는 고객들에게 보험을 제공하는데, 이 때 고객이 가지고 있는 운전 습관 데이터를 기반으로 삼는다. 차량을 통해 수집되는 데이터를 가지고 보험 상품을 계산하지, 운전자의 의도나 미래를 예측하는 방식으로 산정하지 않는다. 그러므로 안전한 운전 습관을 가진 운전자는 많은 보험료를 아낄 수 있게 되며, 이것이 테슬라 고객들에게는 큰 매력으로 다가간다.
가트너는 2026년까지 70%의 조직들이 관찰 가능성 응용 기술을 도입할 것이라고 보고 있다. 그리고 그렇게 한 기업들은 빠르고 정확한 결정 프로세스를 가지게 되므로 시장에서의 경쟁력이 크게 상승할 거라고 예측한다. 이는 이미 어느 정도 시장에서 나타나고 있는 현상이기도 하다.
9. 응용 인공지능
인공지능 기술은 계속해서 발전하고 발전하는 중이다. 그리고 기업들은 하루가 다르게 발전하고 있는 인공지능 기술을 어떻게 해서든 사업적으로 활용하고 싶어 한다. 인공지능을 응용하고 활용하는 방법이 다양하게 개발되고 있는 이유다.
응용 인공지능(applied AI)은 특정 활동을 자동화 하거나 문제를 해결하기 위해 데이터를 분석하도록 훈련되어진 시스템을 말한다. 이미 지난 5년 동안 IT 업계의 중요한 주제였고, 2024년에도 이 흐름은 이어질 것이라고 전문가들은 보고 있다. 즉 많은 기업들이 인공지능을 통해 자신들의 문제를 해결하고 경쟁력도 높이려는 시도를 이어갈 것이라는 뜻이다.
맥킨지디지털에서 연구한 바에 의하면 인공지능 기술을 도입하는 조직의 비율은 2017년 20%에서 2022년 50%로 증가했다고 한다. 2024년에는 이것보다 더 많이 오를 것으로 예상된다고 하며, 그에 따라 인공지능 전문가에 대한 수요 역시 높아질 것으로 보인다. 한 동안 인공지능 쪽 인재 개발 및 교육이 뜨거운 주제가 될 것이기도 하다.
10. 인공지능 신뢰 및 보안
인공지능 붐이 계속해서 이어질 것이라고 예상되는 가운데, 인공지능이 야기할 수 있는 여러 가지 문제들 또한 예상이 되고 있다. 가장 큰 문제는 인공지능이라는 기술 때문에 새로운 유형의 신뢰와 보안 관리 기법이 필요하게 되었다는 것이다. 인공지능이 데이터를 어떻게 수급하고 처리하느냐를 기업들은 투명하고 안전하게 공개해야 할 것이고, 이를 통해 시장에서 신뢰를 쌓아가야 한다는 뜻이다. 아직 인공지능 기술이 완전히 신뢰하기 힘든 기술이기 때문이기도 하고, 각종 데이터 관련 사안들이 온전히 정해지지 않았기 때문이기도 하다.
가트너는 2026년 정도가 되면 기업들이 지금보다 더 인공지능 투명성에 초점을 맞춰 사업을 진행할 것이라고 보고 있다. 지금은 인공지능의 활용 방법을 주로 고민하지만, 1~2년 사이에 인공지능과 관련된 안전 문제가 더 화두가 될 거라는 뜻이다.
글 : 신시아 하비(Cynthia Harvey), IT 칼럼니스트
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]
[보안뉴스=신시아 하비 IT 칼럼니스트] 한 해가 끝나감에 따라 기술 분야의 분석가들이 바빠지기 시작했다. 지난 12개월 동안 가장 영향력이 높았던 기술이 무엇인지, 그리고 다음 해에 떠오를 기술들이 무엇인지 파악하고 또 예측하는 작업이 이뤄지고 있기 때문이다. 특히 버즈워드에 그친 것이 무엇인지, 실제로 중대한 변화를 야기한 것이 무엇인지를 구분해내는 건 생각보다 쉽지 않다. 그렇기에 분석가들마다 의견이 나뉘고, 내년도에 대한 예측도 달라진다. 이에 본지가 여러 분석가들의 이야기를 종합해보았다. 지금 주목해야 할 IT 기술들 10가지는 다음과 같다.
[이미지 = gettyimagesbank]
1. 생성형 인공지능
오픈AI(OpenAI)가 챗GPT를 세상에 공개해 인공지능 기술의 판도를 바꾸어 놓은 지가 벌써 1년이 넘었다. 이미 세상은 생성형 인공지능에 대한 관심으로 들끓고 있으며, 챗GPT를 이기겠다는 경쟁 제품도 수없이 많이 등장했다. 2023년을 넘어 2024년에도 생성형 인공지능이 가장 ‘뜨거운’ 기술이 될 거라는 데 의심하는 사람은 찾기 힘들다.
기존의 다른 인공지능 기술과 달리 생성형 인공지능은 비정형 데이터를 분석해 완전히 새로운 콘텐츠를 창작해낼 수 있는 능력을 가지고 있다. 음성, 영상, 이미지, 글자, 코드 등 온갖 형태의 콘텐츠 제작이 가능하다. 맥킨지디지털(McKinsey Digital)이 발표한 보고서에 따르면 작년 한 해 동안 생성형 인공지능 분야에서 발표한 채용 공고는 그 전 해에 비해 44% 증가했다고 하는데, 이는 IT 내 그 어떤 하위 분야보다 높은 수치다.
생성형 인공지능은 아직 새로운 기술이며, 발전과 실험의 여지가 많은 것이 사실이다. 보편적으로 도입되었다고 말하기에도 심히 이른 단계다. 그럼에도 2024년을 달굴 가장 뜨거운 기술로 손꼽히는 건 이 기술이 가진 잠재력 때문이다. 포레스터(Forrester)의 분석가 로완 쿠란(Rowan Curran)은 “2023년이 종료될 즈음 전체 직원들의 10%가 생성형 인공지능 기술을 업무에 활용하고 있을 것”이라고까지 예측할 정도다.
2. 자동화
2023년에 떠오른 IT 신기술 중 가장 임팩트가 있었던 것이 생성형 인공지능이라면 가장 보편적이고 가장 실질적이었던 것은 자동화가 아니었을까 한다. 인공지능이 일부 상황에서 충격적일 정도의 성능을 보여줬다면 자동화는 거의 모든 상황에서 안정적인 생산성 향상에 기여했다고 할 수 있다.
사실 ‘자동화’는 기술이라기보다 보다 넓은 범주의 ‘기술 적용 사례’에 더 가깝다. 인공지능과 머신러닝 등 각종 기술들을 조합하여 일이 자동으로 이뤄지도록 설정하고 구성한 결과물이 자동화인 것이다. 즉 인공지능 등 현재 자동화를 구성하는 기술들이 발전하면 할수록, 혹은 새로운 기술이 등장한다면 우리가 아는 자동화도 그에 비례하여 발전할 수밖에 없다. 경쟁이 치열해지다 못해 그 한계에까지 다다른 기업들은 이제 자동화 없이 경쟁력을 유지할 수 없어 수요는 꾸준히 증가할 것이고, 그렇기에 자동화의 미래는 밝다고 할 수 있다.
자동화가 가장 많이 사용되는 분야 중 하나는 의외로 도소매업이다. 자동화가 성공적으로 구축되기만 하면 사업성이 크게 높아진다는 것이 여러 번 증명되면서 자동화 도입의 열기가 점점 뜨거워지고 있다. 포레스터의 크레이그 르클레어(Craig Le Clair)는 “도소매업에서 인력이 부족해지기 시작하면서 IT 기술을 도입하는 사례가 크게 늘어나는 중”이라며 “단순반복적인 일들을 자동으로 처리하면서 인간이 인간다운 일에 집중할 수 있는 시간을 벌어주는 게 관건”이라고 설명한다.
3. 차세대 소프트웨어 개발
차세대 기술들이 이미 기존 기술들과, 그런 기술들에 익숙해져 있던 엔지니어들의 작업 방식을 하나 둘 바꿔가기 시작했다. 특히 소프트웨어 개발 방식이 빠르게 바뀌어가는 중으로, 코딩 및 프로그래밍에 대한 심도 깊은 지식과 경험이 점점 필요 없어지고 있다. 개발 플랫폼이 빠르게 발전하면서 정식 프로그래머가 아닌 사람들도 꽤나 프로그래밍을 잘 할 수 있게 된 상황이며, 이 흐름은 계속해서 이어질 것으로 예상된다.
이런 부분에서 가장 각광 받는 것이 로우코드(low-code)와 노코드(no-code)라는 개발 플랫폼이다. 여기에 더해 머신러닝 운영(machine learning operations), 자동통합(automated integration), 인공지능 페어 프로그래머(AI pair programmer), 생성형 인공지능 등도 프로그래밍을 돕는 기술로서 떠오르고 있다. 물론 이런 기술들이 보편적으로 도입되려면 아직 시간이 좀 더 필요하다. 하지만 일단 그 수준에 이르기만 한다면 생산성이 몇 곱절씩 갑자기 늘어날 것으로 예상된다.
맥킨지디지털(McKinsey Digital)의 보고서에 의하면 차세대 소프트웨어 개발 전문 인력을 요하는 기업들의 채용 공고가 2021년과 비교해 2023년 현재 29% 증가했다고 한다. 전 세계적으로 모든 산업에서의 채용 공고가 총 13% 줄어들었다는 걸 생각해 보면 차세대 소프트웨어 개발이라는 신분야의 독주가 더 도드라진다.
4. 양자컴퓨터
최근 몇 년 사이 엔지니어들은 소리 소문 없이 양자컴퓨터 분야에서 놀라운 발전을 이뤄냈다. 이미 수년 동안 ‘곧 등장한다’는 메아리만 들여왔지 실제 보여준 것은 하나도 없는 기술이기 때문에 ‘양자컴퓨터의 상용화가 곧 다가온다’는 말만 들어도 지겨워하는 사람들이 많은데, 올해에도 양자컴퓨터가 보편화 혹은 상용화 되지는 않을 것이다. 다만 이 기술이 IT 전반에 미칠 영향력 만큼은 크고 광범위할 것이 분명하다.
맥킨지에 의하면 지난 5년 동안 양자컴퓨터와 관련된 특허 신청율이 적잖이 증가했다고 하는데, 시장에서도 그러한 증가세가 체감되느냐 하면, 썩 그렇지는 않은 게 사실이다. 양자컴퓨터 시장도, 투자도, 심지어 인터넷 검색 횟수도 전혀 늘지 않고 있다. 그렇다면 이런 기술을 왜 2024년을 빛낼 새로운 기술로 꼽았을까? 다른 그 어떤 기술보다 무궁무진한 잠재력 때문이다. 특히 현존하는 암호화 기술을 죄다 무용지물로 만들 것인데, 그에 대한 대책도 아직 마련되지 않고 있기에 더 그렇다.
5. 클라우드 네이티브
클라우드 네이티브 혹은 클라우드 퍼스트 전략은 말 그대로 클라우드 기반 솔루션들을 사업 운영상 발생하는 문제들을 해결하는 데 있어 가장 우선적으로 활용하는 것을 말한다. 올해에는 보다 공격적으로 클라우드를 사용하는 기업들이 크게 늘어날 전망이다. 클라우드 환경에서 각종 애플리케이션들을 만들고, 구축하고, 관리하는 기업들이 많아질 거라는 뜻이다. 그렇게 했을 때 확장성과 유연성이 크게 높아지고 비용 절감율도 높아지기 때문이다.
포레스터의 분석가 리 서스타(Lee Sustar)는 “2023년이 종료되기 전까지 40%의 기업들이 클라우드 네이티브 전략을 도입할 것”이라고 예측하고 있다. “클라우드로 데이터를 옮긴다든지, 유명 클라우드 서비스를 이용하는 것보다 훨씬 공격적으로 클라우드를 활용하는 방법이 클라우드 네이티브 전략을 채택하는 것인데, 2024년은 본격적으로 클라우드의 더 깊은 활용 방안이 모색되는 해가 될 것”이라는 게 그의 설명이다.
6. 에지 컴퓨팅
클라우드 컴퓨팅이 다양한 이점을 가지고 있고, 활용에 따라 기업들에 여러 가지 혜택을 줄 수 있는 게 사실이다. 하지만 아직까지 극복이 힘든 단점들도 존재하는데, 그 중 하나는 엄청나게 길어지는 지연 시간이다. 사용자와 데이터센터 간 거리가 벌어지면 벌어질수록 생기는 어쩔 수 없는 현상이다. 에지 컴퓨팅은 바로 이 지연 시간 문제를 해결하는 방법 중 하나로, 데이터의 원 출처 가까운 곳에서 데이터를 처리하고 계산하는 것을 말한다.
포레스터의 분석가 미셸 펠리노(Michele Pelino)에 의하면 에지 컴퓨팅은 2023년 한 해 동안 크게 성장했다고 하는데, 그 이유는 “기업 망의 확장, 컨피덴셜 컴퓨팅과 제로트러스트에지(ZTE)의 확산 때문”이라고 짚는다. 그러면서 “2024년에도 이러한 현상은 계속될 것이며, 에지 컴퓨팅을 도입하는 속도가 한결 더 빨라질 것”이라고 내다본다.
7. 지속 가능한 기술
‘지속 가능한 기술’은 특정 기술이나 제품 하나만을 말하는 게 아니다. 여러 가지 솔루션들을 활용해 환경에 가는 충격을 최소화 하는 방법론 그 자체를 말하는 것에 가깝다. 환경 보호를 위해 정부나 산업이 만들고 시행하는 각종 규정들을 제대로 지키는 것을 의미하기도 한다. 재생산 에너지, 분석, 인공지능 등 다양한 기술이 여기에 동원되는 게 가능하다.
지속 가능한 IT 환경을 조성하는 건 현재 전 세계적으로 높은 우선순위를 가지고 있는 사업이다. 국제 단체와 정부 기관이 이런 방향으로 드라이브를 걸고 있기 때문이기도 하지만, 소비자들이 점점 더 환경 친화적인 기업과 제품들을 선호하고 있기 때문이기도 하다. 맥킨지디지털과 가트너 모두 환경과 관련된 기술 발전과 전략이 2023년을 주도했던 IT 트렌드라고 보고 있고, 이것이 한동안 지속될 것이라고 예측한다. 2025년까지 CIO들의 절반 이상이 지속 가능성을 염두에 둔 IT 전략을 발휘할 것이라고 가트너는 예상하고 있다.
8. 관찰 가능성 응용
‘관찰 가능성 응용(applied observability)’은 예상되는 데이터가 아니라 직접 관찰되는 데이터를 사용해 결정을 내리는 것을 뜻한다. 그러므로 기업들은 보다 빠르게, 보다 정확한 결정을 내릴 수 있게 되고, 이는 다시 고객 경험의 향상으로 이어진다. 향상된 경험을 한 고객들은 브랜드에 대한 충성도가 높아진다.
테슬라가 ‘관찰 가능성 응용’을 가지고 기업 가치를 높이고 있는 좋은 사례라고 할 수 있다. 테슬라는 고객들에게 보험을 제공하는데, 이 때 고객이 가지고 있는 운전 습관 데이터를 기반으로 삼는다. 차량을 통해 수집되는 데이터를 가지고 보험 상품을 계산하지, 운전자의 의도나 미래를 예측하는 방식으로 산정하지 않는다. 그러므로 안전한 운전 습관을 가진 운전자는 많은 보험료를 아낄 수 있게 되며, 이것이 테슬라 고객들에게는 큰 매력으로 다가간다.
가트너는 2026년까지 70%의 조직들이 관찰 가능성 응용 기술을 도입할 것이라고 보고 있다. 그리고 그렇게 한 기업들은 빠르고 정확한 결정 프로세스를 가지게 되므로 시장에서의 경쟁력이 크게 상승할 거라고 예측한다. 이는 이미 어느 정도 시장에서 나타나고 있는 현상이기도 하다.
9. 응용 인공지능
인공지능 기술은 계속해서 발전하고 발전하는 중이다. 그리고 기업들은 하루가 다르게 발전하고 있는 인공지능 기술을 어떻게 해서든 사업적으로 활용하고 싶어 한다. 인공지능을 응용하고 활용하는 방법이 다양하게 개발되고 있는 이유다.
응용 인공지능(applied AI)은 특정 활동을 자동화 하거나 문제를 해결하기 위해 데이터를 분석하도록 훈련되어진 시스템을 말한다. 이미 지난 5년 동안 IT 업계의 중요한 주제였고, 2024년에도 이 흐름은 이어질 것이라고 전문가들은 보고 있다. 즉 많은 기업들이 인공지능을 통해 자신들의 문제를 해결하고 경쟁력도 높이려는 시도를 이어갈 것이라는 뜻이다.
맥킨지디지털에서 연구한 바에 의하면 인공지능 기술을 도입하는 조직의 비율은 2017년 20%에서 2022년 50%로 증가했다고 한다. 2024년에는 이것보다 더 많이 오를 것으로 예상된다고 하며, 그에 따라 인공지능 전문가에 대한 수요 역시 높아질 것으로 보인다. 한 동안 인공지능 쪽 인재 개발 및 교육이 뜨거운 주제가 될 것이기도 하다.
10. 인공지능 신뢰 및 보안
인공지능 붐이 계속해서 이어질 것이라고 예상되는 가운데, 인공지능이 야기할 수 있는 여러 가지 문제들 또한 예상이 되고 있다. 가장 큰 문제는 인공지능이라는 기술 때문에 새로운 유형의 신뢰와 보안 관리 기법이 필요하게 되었다는 것이다. 인공지능이 데이터를 어떻게 수급하고 처리하느냐를 기업들은 투명하고 안전하게 공개해야 할 것이고, 이를 통해 시장에서 신뢰를 쌓아가야 한다는 뜻이다. 아직 인공지능 기술이 완전히 신뢰하기 힘든 기술이기 때문이기도 하고, 각종 데이터 관련 사안들이 온전히 정해지지 않았기 때문이기도 하다.
가트너는 2026년 정도가 되면 기업들이 지금보다 더 인공지능 투명성에 초점을 맞춰 사업을 진행할 것이라고 보고 있다. 지금은 인공지능의 활용 방법을 주로 고민하지만, 1~2년 사이에 인공지능과 관련된 안전 문제가 더 화두가 될 거라는 뜻이다.
글 : 신시아 하비(Cynthia Harvey), IT 칼럼니스트
[국제부 문정후 기자(globoan@boannews.com)]
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[2024-11-01] 
