IT 관련 조사 업체인 가트너에서는 매년 다음해에 집중 될 기술들을 모아 10대 기술 전략이란 자료를 발표합니다. 지난 10월 2018냔을 겨냥해, 2018년 10대 전략 기술 트렌드를 발표했는데요. 이 내용을 잠깐 살펴보겠습니다.
해마다 발표한 10대 전략 기술 트렌드를 2011년부터 정리해보면 아래와 같습니다. 참고로 기술의 부침(?) 또는 유행에 대해서 보시기 바랍니다. 끊임없이 변하고 있습니다.
▽ 가트너 발표 10대 전략 기술 트렌드의 변화 추이(2011년 ~ 2018년),
가트너 자료를 기반 정리 By Happist
Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2018
가트너는 인텔리전트(Intelligent), 디지탈(Digital), 메시(Mesh)의 커다란 3개의 카테고리를 정의하고 그 카테고리별로 전략 기술들을 선정했습니다.
가트너 펠로우 겸 부사장인 데이비드 설리(David Cearley)가 발표했는데요. 그 동영상도 올려져 있으니 함 보시죠.
가트너는 인텔리전트(Intelligent) 카테고리에서 인공지능 시스템(AI Foundation), 지능형 앱 & 분석
(Intelligent Apps and Analytics), 지능형 사물
(Intelligent Things)의 3개 기술을 선정했으며, 디지탈(Digital) 카테고리에서는 디지털 트윈(Digital Twin), 클라우드에서 엣지로(Cloud to Edge), 대화형 플랫폼(Conversational Platforms), 몰입 경험(Immersive Experience)의 4가지 기술 주제를, 메시(Mesh) 카테고리에서는 블록체인(Blockchain), 이벤트 기반 기술(Event-Driven), 지속 적용 가능 리스크 및 신뢰 평가법(Continuous Adaptive Risk and Trust)의 3개 전략 기술을 선정했습니다.
Gartner는 사람, 장치, 컨텐츠 및 서비스를 통합하여 지능형 디지털 메쉬라고 부릅니다. 디지털 모델(digital models), 비즈니스 플랫폼(business platforms and a rich) 및 디지털 비즈니스를 지원하기 위한 인텔리젼트 서비스 세트(intelligent set of services)로 구성되어 있습니다.
인텔리전트(Intelligent) : 인공지능(AI)가 사실상 모든 기술에 적용되어 있으며 제대로 된 정의와 제대로 범위를 집중시키킴으로써 보다 다이나믹하고, 유연하게 그리고 잠재적인 자율시스템을 만들 수 있습니다.
디지털(Digital) : 가상 세계와 실제 세계를 융합하여 몰입형 디지털 방식으로 향상되고 연결된 환경을조성합니다.
메쉬(Mesh) : 디지털 결과를 제공하기 위해 사람들, 비즈니스, 디바이스, 컨텐츠 및 서비스 간을 연결합니다.
Intelligent
1. 인공지능 시스템(AI Foundation)
AI를 활용해 의사 결정을 향상시키고, 비즈니스 모델과 생태계를 재창조하고, 고객 경험을 재정의하는 능력은 2025년까지 디지털 이니셔티브를 확보하는 중요한 원동력으로 작용할 것입니다.
관련 문의가 꾸준히 늘어나는 등 관심이 커지고 있습니다. 최근 Gartner 조사에 따르면 조직의 59%가 AI 전략을 수립하는 데 필요한 정보를 수집하고 있으며, 나머지는 이미 AI 솔루션을 적용하거나 파일럿 테스트하고 있습니다.
AI를 제대로 사용하면 커다란 디지털 비즈니스 성과를 거둘 수 있지만, AI 시스템이 마술처럼 인간이 할 수있는 지적 작업을 수행하고 인간이 하는 것처럼 동적으로 많은 것을 배울것이라는 일반적인 인공 지능의 약속은 사기에 가깝습니다(Although using AI correctly will result in a big digital business payoff, the promise (and pitfalls) of general AI where systems magically perform any intellectual task that a human can do and dynamically learn much as humans do is speculative at bestspeculative at best).
좁은 의미의 AI는 해당 작업에 최적화 된 알고리즘을 사용하여 특정 작업(예 : 언어 이해 또는 제한된 환경하에서 차량 운전)을 대상으로하는 범위가 한정된 기계 학습 솔루션으로 구성됩니다.
데이비드 설리(David Cearley)는 “기업은 좁은 의미의 AI(인공 지능) 기술을 활용한 응용 프로그램으로 비지니스 결과를 내는 데 집중하고 일반 AI(인공 지능)을 학자들과 과학 추리 소설 작가의 몫으로 남겨둬야 합니다.”고 이야기 합니다.
2. 지능형 앱 & 분석(Intelligent Apps and Analytics)
앞으로 몇 년 동안 모든 응용 프로그램, 응용 프로그램 및 서비스는 일정 수준 AI를 포함하게 될 것입니다. AI는 잘 알려진 응용 프로그램에서 눈에 띄지 않게 내부에서 작동하면서 완전히 새로운 응용 프로그램 카데고리를 만들 것입니다. AI는 ERP를 비롯해 광범위한 소프트웨어 및 서비스 시장에서 가장 중요한 전장터가 될 것입니다.
“패키지형 소프트웨어 및 서비스 제공 업체가 첨단 분석, 지능형 프로세스 및 고급 사용자 경험의 형태로 비즈니스 버전을 추가 할 때 AI를 어떻게 활용했는지를 간략히 설명하십시오.”라고 데이비드 설리(David Cearley)는 조언합니다.
또한 인텔리전트 응용 프로그램은 사람과 시스템간에 새로운 지능적인 중간 계층을 만들고 가상 고객 지원 담당자, 엔터프라이즈 고문 및 지원자와 같이 업무의 본질과 작업 구조를 변형시킬 수 있습니다.
“사람들의 대체가 아닌 인간 활동을 증진시키는 방법으로 지능형 앱을 봐야 한다”고 데이비드 설리(David Cearley)는 자적합니다. 확장 분석은 특히 광범위한 비즈니스 사용자, 운영자 및 시민 데이터 과학자를 대상으로 데이터 준비, 통찰력 발견 및 통찰력 공유를 자동화하는 기계 학습을 사용하는 전략 분야로 성장하고 있습니다.
3. 지능형 사물(Intelligent Things)
지능형 사물은 융통성 없는 프로그래밍 모델의 실행력을 넘어 AI를 통한 고급 기능을 선보이며 인간, 주변 환경과 한층 자연스러운 상호 작용을 하는 사물(Things)을 의미합니다.
일부 지능형 사물(Intelligent Things)은 AI가 없으면 존재하지 않지만, AI가 지능형으로 만드는 지능형 사물(예를 들어 일반 카메라를 스마트 카메라로 만드는 것)이 있습니다. 이러한 것들은 특정 작업을 완료하기 위해 정해진 시간에 감독받지 않은 환경(unsupervised environmen)에서 반자동 또는 자율적으로 작동합니다. 예를 들면 스스로 작동하는 진공 또는 자동으로 농사를 짓는 농업 차량이 그것입니다. 기술이 발전함에 따라 인공 지능과 기계 학습은 스마트 헬스 케어 장비에서 농장을 위한 자율 수확 로봇에 이르기까지 다양한 분야에서 점점 더 많이 등장 할 것입니다.
지능형 사물(Intelligent Things)이 확산됨에 따라 독립된 지능형 사물(Intelligent Things)에서 협력적인 지능형 사물(Intelligent Things)으로 바뀔 것으로 예상됩니다. 이 모델에서는 여러 장치가 독립적으로 또는 사람의 입력에 따라 함께 작동합니다. 이 분야의 최첨단은 드론(무인 항공기)을 공격하거나 방어하기 위해 드론(무인 항공기)를 연구하고있는 군대가 이끌고 있습니다.
Digital
4. 디지털 트윈(Digital Twin)
디지털 트윈은 ‘현실 세계에 존재하는 대상이나 시스템의 디지털 버전’을 의미합니다. A digital twin is a digital representation of a real-world entity or system.
IoT의 맥락에서 디지털 트윈(Digital Twin)은 실제 대상과 연결되어 상대방의 상태에 대한 정보를 제공하고 변화에 대응하며 운영을 개선하고 가치를 부가합니다. 2020년까지 약 210억 개의 센서가 연결되면 가까운 미래에 수십억 가지의 디지털 트윈(Digital Twin)이 존재할 것입니다.
데이비드 설리(David Cearley)는 유지 보수 및 운영 (MRO) 및 최적화 된 IoT 자산의 성능으로부터 수십억 달러를 절약 할 수 있다고 말합니다.
IoT 이외에 디지털 트윈(Digital Twin)을 단순한 “Things(사물)”이 아닌 개체(entities)와 연결시킬 수 있는 잠재력이 커지고 있습니다. “시간이 지남에 따라 우리 세계의 모든 측면에 대한 디지털 표현은 실제 세계의 디지털 요소와 동적으로 연결되며 AI 기반 기능을 적용하여 고급 시뮬레이션, 작동 및 분석을 가능하게합니다 “라고 (David Cearley)는 이야기 합니다. “도시 계획가, 디지털 마케터, 의료 전문가 및 산업 기획자 모두 통합 디지털 트윈(Digital Twin)의 장기적인 변화로부터 이익을 얻습니다. “예를 들어, 미래의 인간은 생체 인식 및 의료 데이터를 제공 할 수 있으며 도시 전체에 대한 디지털 트윈(Digital Twin) 고급 시뮬레이션을 가능케 합니다.
5. 클라우드에서 에지로(Cloud to the Edge)
에지 컴퓨팅은 정보 처리 및 컨텐트 수집 및 전달이 정보의 소스와 밀접한 곳에서 처리되는 컴퓨팅 토폴로지(computing topology)입니다. 연결 및 대기 시간 문제, 대역폭 제약 및 에지에 내장 된 더 많은 기능에서는 분산 모델이 유용합니다. 기업은 특히 IoT 요소가 중요한 인프라 아키텍처에서 에지 에지 컴퓨팅을 사용해야 합니다.
클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅은 서로 경쟁하는 방식이라고 일반적으로 알려져 있지만 이는 개념에 대해서 근본적으로 오해하고 있습니다. 에지 컴퓨팅은 컨텐츠, 컴퓨팅 및 처리를 사용자 / 사물 또는 네트워킹의 “에지”에 더 가깝게 배치하는 컴퓨팅 토폴로지입니다. 클라우드는 인터넷 기술을 사용하여 기술 서비스를 제공하는 시스템이지만 중앙 집중식 또는 분산형 서비스 제공등로 지정하지는 않습니다. 함께 구현되면 클라우드는 서비스 지향 모델을 만드는 데 사용되며, 에지 컴퓨팅은 클라우드 서비스 측면의 비연결, 비분산 프로세스 실행을 가능토록 사용할 수 있습니다.
6. 대화형 플랫폼(Conversational Platforms)
대화형 플랫폼(Conversational Platforms)은 디지탈 세계와 인간 상호 작용 방식간 패러다님 전환을 이끌 것으로 예상됩니다. 이러한 시스템은 간단한 답변 (날씨는 어떻습니까?) 또는 보다 복잡한 요구사항 구현이 가능합니다 (예를 들어 Parker Ave의 이탈리아 레스토랑 예약).
이러한 플랫폼은 범인으로부터 구두 증언을 얻고, 목격자의 증언을 토대로 용의자의 몽타쥬를 작성하는 등 보다 복잡한 업무가 가능하도록 계속 발전 할 것입니다.
대화형 플랫폼(Conversational Platforms)이 직면하는 과제는 사용자가 매우 체계적인 방식으로 의사 소통해야 한다는 것으로, 이는 종종 좌절스러운 결과를 보여줍니다.
대화 형 플랫폼(Conversational Platforms)중 가장 중요한 차별화 요소는 복잡한 결과를 제공하기 위해 써드 파티 서비스에 접속, 호출 및 조율하는 데 사용되는 대화식 모델과 API 및 이벤트 모델의 견고성입니다.
7. 몰입 경험(Immersive Experience)
증강 현실(Augmented reality ,AR), 가상 현실(virtual reality, VR) 및 혼합 현실은 사람들이 디지털 세계를 인식하고 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 대화형 플랫폼(Conversational Platforms)과 결합하여 사용자 경험에서 보이지 않는 몰입 경험(Immersive Experience)으로 근본적인 변화가 생깁니다. 응용 프로그램 공급 업체, 시스템 소프트웨어 공급 업체 및 개발 플랫폼 공급 업체는 모두이 모델을 제공하기 위해 경쟁합니다.
향후 5년 동안 실제 세계에서 존재감을 유지하면서 사용자가 디지털 및 실제 물체와 상호 작용하는 몰입 경험(Immersive Experience)으로 떠오르는 혼합 현실에 초점을 맞출 것입니다. 혼합 현실은 스펙트럼을 따라 존재하며 스마트 폰 및 태블릿 기반 AR뿐만 아니라 AR 또는 VR을위한 HMD (head-mounted display)를 포함합니다. 모바일 장치의 편재성(어디에서나 있는), 애플의 ARkit 및 iPhone X 발매, Google의 Tango 및 ARCore 출시 및 Wikitude와 같은 교차 플랫폼 AR 소프트웨어 개발 키트의 사용 가능성을 감안할 때 2018년에 스마트폰에서 AR 및 MR을 활용한 경쟁이 치열해질것으로 예상됩니다.
Mesh
8. 블록체인(Blockchain)
블록체인은 디지털 통화 인프라에서 디지털 혁신 플랫폼으로 진화 중입니다. 이는 현재의 중앙 집중 거래 방식과 기록 관리 메커니즘을 탈피할 수 있는 기존 기업과 스타트업을 위한 혁신적 디지털 비즈니스(distruptive digital business)의 기초 토대를 제공합니다.
본래 금융 업계를 중심으로 블록체인을 둘러싼 과한 기대감이 형성되긴 했으나, 정부ㆍ보건ㆍ제조ㆍ신원 확인ㆍ소유권 등록 등에도 잠재적 활용이 가능한 기술입니다. 장기적으로 유망하고 새로운 혁신을 불러올 것이란 점은 자명하나, 블록체인의 현실보다 앞날이 더욱 유망하며, 향후 2~3년 간 관련 기술 다수는 미숙한 상태에 있을 것으로 보입니다.
9. 이벤트 기반 모델(Event-Driven)
디지털 비즈니스는 새로운 디지털 비즈니스 순간을 감지하고 사용할 수있는 능력이 매우 중요합니다. 비즈니스 이벤트는 구매 주문서 작성과 같은 주목할만한 상태나 상태의 변화를 반영합니다. 일부 비즈니스 이벤트 또는 이벤트 조합은 특정 비지니스 조치가 요구되는 비즈니스 상황으로 구성됩니다. 가장 중요한 비즈니스 상황은 별도의 응용 프로그램, 비즈니스 라인 또는 파트너와 같은 여러 당사자에게 영향을 미치는 비즈니스 상황입니다.
AI, IoT 및 기타 기술의 출현으로 비즈니스 이벤트를 보다 신속하게 탐지하고 더 자세히 분석 할 수 있습니다. 기업은 디지털 비즈니스 전략의 일환으로 “event thinking(이벤트 사고)”를 받아 들여야합니다. 2020 년까지는 이벤트 소스, 실시간 상황 인식이 디지털 비즈니스 솔루션의 80%에 필수 특성이 될 것이며 새로운 비즈니스 생태계의 80%는 이벤트 처리 지원을 필요로 할 것입니다.
10. 지속적이며 적응할 수 있는 리스크 및 신뢰 평가(CARTA) 접근법
디지털 비즈니스는 복잡하고 진화하는 보안 환경을 만듭니다. 점차 정교 해지는 도구를 사용하면 위협 가능성이 커집니다. 지속적인 적응 형 위험 및 신뢰도 평가 (CARTA)를 통해 실시간으로 위험 및 신뢰 기반의 의사 결정을 내림으로써 보안이 가능하도록 디지털 비즈니스를 활성화 할 수 있습니다.
신뢰보다는 소유권과 통제력을 사용하는 전통적인 보안 기술은 디지털 세계에서는 제대로 작동하지 않습니다. 인프라 및 주변 보호로 정확한 탐지가 보장되지 않으며 경계 내부자 공격으로부터 보호 할 수 없습니다. 이를 위해서는 사람 중심 보안을 수용하고 개발자가 보안 대책에 대한 책임을 지도록 요구해야합니다. 지속적인 “데브옵스(DevSecOps) 프로세스를 제공하고 네트워크에 침투한 악의적인 사람을 잡으려는 기만 기술(예 : adaptive honeypots)을 모색하는 데브옵스(DevSecOps 노력에 대한 통합은 CARTA를 실현하기 위해 탐구해야하는 두 가지 새로운 기술입니다.
요즘 뜨고 있는 인공 지능(AI) 기술 10가지(Top 10 Hot Artificial Intelligence (AI) Technologies)
