가트너에서는 내년 10월이념 차년도 전략 기술 트렌드를 발표합니다. 이번에도 2019년 10대 전략 기술 트렌드를 발표했는데요. 이 내용을 간략히 살펴보도록 하겠습니다.
주로 가트너 발표 냉을 중심으로 대부분 그대로 정리했습니다. 아마 생소한 용어들, 생소한 개념들이기 대문에 구글의 힘을 빌렸지만 매끄럽지는 못합니다. 가능하는 원 원문을 같이 보시기 바랍니다.
Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019
가트너가 해마다 발표한 차년도 전략기술을 2011년부터 정리해 보았습니다. 해마다 조금씩 그 집중하는 기술이 달라지고는있습니다. 이는 해마다 달라지는 기술 트렌드를 반영하기 때문에 끊임없이 변하고 있습니다.
가트너에서 자신있게 뜨는 기술이라고 제안했던 기술 中 지금은 사그러든 기술도 있고 제대로 적중해서 활할 날고 있는 기술도 있죠. 가볍게 해마다 이런 기술들이 각광을 받았구나하는 관점에서 보면 좋을 것 같습니다.
2019년 10대 전략 기술 트렌드
가트너는 2019년 전략 기술을 인텔리전트, 디지탈 그리고 메시(Mesh)로 나누고 각각 4가지, 4가지, 3가지 기술 트렌드를 제안했습니다.
올해도 가트너 펠로우 겸 부사장인 데이비드 설리(David Cearley)가 10대 전략 기술을 발표했는데요. 그 유튜브 영상을 보시죠.
1. 사물 자동화, Autonomous things
자동차든 로봇이든 농업용 장치 이든 사물 자동화는 AI를 통해 전통적으로 인간이 그간 해온 임무를 대신 수행하게 됩니다.
지능의 정교한 수준은 다양하지만 모든 사물 자동화는 AI를 사용하여 그것들이 작동하는 환경과 자연스럽게 상호작용합니다.
사물 자동화는 아래 5가지 타입으로 구분됩니다;
- 로봇 공학, Robotics
- 자동차 부문, Vehicles
- 드론, Drones
- 가전부문, Appliances
- 에이전트, Agents
이러한 다섯가지 타입은 바다, 육지, 공중 및 디지털의 네 가지 환경에서 적용됩니다. 이들은 모두 역량, 조정 및 지능 수준이 서로 다른 수준에서 작동합니다.
예를 들어 들판에서 완전히 자동으로 작동하는 작동하는 농업용 로봇에 사람의 도움으로 공중에서 작동되는 드론을 연동할 수 있습니다.
이러한 사물 자동화는 잠재적 또는 모든 가상 애플리케이션에 광범위하게 적용될 수 있으며, 거의 모든 애플리케이션, 서비스 및 IoT 객체는 프로세스 또는 인간의 행동을 자동화하거나 보강하기 위해 AI가 적용될 것입니다.
조직 또는 고객을 만나는 모든 물리적 환경에서 AI 기반 사물 자동화 가능성을 탐색할 수 있지만 이러한 사물 자동화는 좁게 정의된 범위에서 가장 잘 작동됨을 명심해야 합니다.
사물 자동화는 인간과 같은 의사 결정, 지능 또는 일반 학습 능력을 가지고 있지 않습니다.
2. 증강 분석, Augmented analytics
이제 데이터 과학자들에게 준비하고, 분석하고, 그룹화하고, 결론을 이끌어 낼 데이터의 양이 증가하고 있습니다. 이러한 데이터의 양을 감안할 때 모든 가능성을 탐색하는 것은 불가능 해집니다.
이것은 기업들이 데이타 과작자들이 탐색할 수 없는 가설로부터 핵심 통찰력을 놓칠 수 있다는 것을 의미합니다.
증강 분석은 데이터 과학자들이 자동화 알고리즘을 사용하여 더 많은 가설을 탐색할 수 있는 데이터 및 분석 기능에서 세 번째 맞는 거대한 흐름입니다. 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼은 기업의 분석 통찰 능력을 변화시키고 있습니다.
“2020 년까지 데이터 과학 작업의 40 % 이상이 자동화 될 것입니다”
증강 분석은 개인적인 편견을 제거하면서 숨겨진 패턴을 식별합니다. 기업이 실수로 알고리즘에 편견을 넣을 위험을 감수하더라도 증강 분석 및 자동적으로 추출된 통찰력은 결국 기업에서 활용하게 될 것입니다.
2020년까지 시민 데이터 과학자 수는 실제 데이터 과학자보다 5 배 더 빠르게 성장할 것입니다. 시민 데이터 과학자들은 통찰력을 얻기위해 데이터 도구를 사용하는 사람들이지만 전문 데이터 과학자는 아닙니다.
기업은 시민 데이터 과학자들이 데이터 과학 기능을 이용할 수 있게 만들고 확장 할 수있는 방법을 모색 할 것입니다.
가트너(Gartner)는 2020년까지 데이터 과학 작업의 40 % 이상이 자동화되어 시민 데이터 과학자들의 생산성이 높아지고, 광범위하게 사용될 것으로 예측합니다.
시민 데이터 과학자와 증강 분석 사이에서 분석 전문가, 의사 결정자 및 운영자를 포함해 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터 통찰력은 보다 광범위하게 사용될 수 있습니다.
3. AI 기반 개발, AI-driven development
AI 기반 개발은 AI를 응용 프로그램에 내장하고 AI를 사용하여 개발 프로세스를 위한 AI 기반 도구를 만들기 위한 도구(tools), 기술(technologies) 및 모범 사례(best practices)를 살펴 볼 수 있습니다.
이러한 추세는 다음 세 가지 측면에서 발전하고 있습니다.
- AI 기반 솔루션을 구축하는 데 사용되는 도구는 데이터 과학자 (AI 인프라, AI 프레임 워크 및 AI 플랫폼)를 대상으로하는 도구에서 전문 개발자 커뮤니티 (AI 플랫폼, AI 서비스)를 대상으로하는 도구로 확대되고 있습니다.
- AI 기반 솔루션을 구축하는 데 사용되는 도구에는 전문 개발자를 돕고 AI 향상 솔루션 개발과 관련된 작업을 자동화하는 AI 기반 기능이 제공됩니다.
- AI 지원 도구는 응용 프로그램 개발(AD)관련 기능 지원 및 자동화에서부터 비즈니스 도메인 전문 기술로 향상되고 AD 개발 스택 (일반 개발에서 비즈니스 솔루션 디자인에 이르는)에서 더 높은 활동을 자동화하는 것으로 진화하고 있습니다.
시장은 개발자와 파트너 관계인 데이터 과학자 중심에서 미리 정의된 모델을 사용해 독립적으로 운영되는 개발자로 바뀌게 될것입니다.
이를 통해 더 많은 개발자가 서비스를 활용하고 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 경향은 또한 가상 소프트웨어 개발자와 비전문적인 “응용 애플리케이션 개발자”가 주요 흐름을 이끌고 있습니다.
4. 디지털 트윈, Digital Twin
디지털 트윈은 실제 물체나 시스템을 비추는 디지털 표현입니다. 또한 디지탈 트윈은 발전소나 도시와 같은 보다 더 큰 시스템의 쌍둥이를 만들기 위해 연결될 수 있습니다.
디지털 트윈 개념은 새로운 것이 아닙니다. 컴퓨터가 보조하는 디자인이나 고객의 온라인 프로필에서도 이런 개념을 찾을 수 있습니다.
오늘날 디지탈 트윈은 아래와 같은 네가지 특징을 가지고 있습니다.
- 특정 비즈니스 결과를 지원하는 방법에 초점을 맞춘 모델의 견고성
- 실제 환경에 대한 연결, 실시간 모니터링 및 제어
- 새로운 비즈니스 기회를 창출하기 위한 고급 빅 데이터 분석 및 AI 적용
- 고객과 상호 작용하고 “가상” 시나리오를 평가하는 기능
오늘날 IoT는 디지탈 트윈에 초점을 두고 잇습니다. IoT는 유지 관리 및 안정성에 대한 정보를 제공하고, 제품이 보다 효과적으로 수행될 수 있는 방법에 대한 정보, 신제품에 대한 데이타 및 효율성 향상을 통해 기업의 의사 결정을 개선핳 수 잇습니다.
참고로 위키백과는 디지탈 트윈을 “미국 제너럴 일렉트릭(GE)이 주창한 개념으로, 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술이다.”라고 정의하고 있습니다.
5. 엣지 컴퓨팅, Empowered edge
에지 컴퓨팅은 정보 처리 및 콘텐츠 수집 및 전달이 정보 소스에 더 가깝게 배치되는 체계적인 분류 방법(topology)으로서, 트래픽을 (클라우드가 아닌) 로컬내에서 유지하면 대기 시간이 줄어들 것이라는 아이디어에 기반하고 있습니다.
현재 이 기술은 IoT 시스템이 (클라우드에)를 통하지않고 전달되거나 분산된 기능을 제공해야 할 필요성 때문에 주목을 받고 있습니다.
이러한 유형의 체계적인 분류 방법(topology)은 높은 WAN 비용과 허용할 수 없는 지연 시간 문제를 해결합니다. 또한 디지털 비즈니스 및 IT 솔루션의 구체적인 내용을 확인할 수 있습니다.
“기술과 사고는 경험을 통해 수백 개의 첨단 장치가 있는 사람들을 연결하게 될 것입니다”
Gartner는 2028년까지 센서, 스토리지, 컴퓨팅 및 고급 AI 기능을 엣지 장치에 지속적으로 탑재될 것으로 예상하고 잇습니다.
6. 몰입 경험, Immersive Experience
2028년까지, 사용자가 세상과 상호작용하는 방식을 변화시키는 대화형 플랫폼과 사용자가 세상을 인식하는 방식을 변화시키는 증강현실(AR), 혼합현실(MR), 가상현실(VR)과 같은 기술을 통해 새로운 몰입 경험을 제공할 것입니다.
AR, MR 및 VR는 사용자의 형태를 감지하고 사용자의 위치를 추적할 수 있는 차세대 VR 및 MR을 통해 사람들이 자신의 세계를 보고 상호작용할 수 있도록 함으로써 생산성 향상 가능성을 보여줍니다.
2022년까지 70%의 기업이 소비자와 기업용 몰입형 기술을 실험할 것이며. 25%는 생산에 배치될 것입니다. 가상 개인 비서에서 챗봇에 이르기까지 다양한 대화형 플랫폼은 얼굴 표정을 감지할 수 있도록 확장된 감각 채널로 진화할 것이며, 상호 작용으로 더 많은 대화가 가능할 것입니다.
굴극적으로 이러한 기술과 사고 방식은 컴퓨터에서 자동차에 이르기까지 수백가지 첨단장치로 몰입 경험을 할 수 있게 만들 것입니다.
7. 블록체인, Blockchain
블록체인( Blockchain)은 네트워크의 모든 참가자가 공유하는 암호로 서명되고 취소 할 수없는 트랜잭션 레코드의 시간순으로 확장된 목록인 분산 원장 유형입니다.
블록체인( Blockchain)을 사용하면 회사는 트랜잭션을 추적하고 중앙집중된 부문 (예를 들어 은행)없이 신뢰할 수 없는 당사자와 작업 할 수 있습니다.
이는 비즈니스 마찰을 크게 줄이고, 재무에서 시작해 정부, 의료, 제조, 공급망 및 기타로 확대 응용될 수 있습니다. 블록체인은 잠재적으로 비용을 절감하고 거래 정산 시간을 단축하며 현금 흐름을 개선 할 수 있습니다. 이 기술은 또한 블록체인의 이점과 부분 특성을 활용하는 수많은 블록체인 기반 솔류션에도 적용되었습니다.
현재 블록체 인 기술은 미성숙하고 확장이 어렵고 이해가 부족하고 입증되지 않았습니다. 그러나 블록 체인은 2030년까지 $3.1 비즈니스 가치를 창출할 것 이므로 기업은 이를 대응해야 합니다.
8. 스마트 공간, Smart spaces
스마트 공간은 사람과 기술 시스템이 더욱 개방되고, 연결되며, 조정되고, 지능적인 에코시스템에서 상호 작용하는 물리적 또는 디지털 환경을 말합니다.
사람, 프로세스, 서비스 그리고 사물 등 여러 요소들은 스마트 공간에 모여 타겟 사용자 및 산업 시나리오를 겨냥한 보다 몰입적이고 상호적이며 자동화된 경험을 창출할 수 있습니다.
데이비드 설리 부사장은 “이러한 트렌드는 그동안 스마트 시티, 디지털 작업 공간, 스마트 홈, 커넥티드 공장과 같은 요소를 중심으로 융합되어왔다”며, “기술이 직원, 소비자, 고객, 사회구성원, 혹은 시민으로서의 일상생활에 필수적인 부분이 되면서, 시장은 견고한 스마트 공간을 점점 빠르게 제공하는 단계에 접어들었다”고 말했습니다.
스마트 공간은 개방성, 연결성, 조정, 인텔리전스 및 범위라는 5 가지 핵심 차원으로 진화하고 있습니다.
본질적으로 스마트 공간은 공동 기술 및 상호 작용 환경속에서 함께 일하기 위해 발전하고 있습니다. 스마트 공간의 가장 규모가 큰 사례는 스마트 시티입니다.
스마트시티에서는 비즈니스, 주거 및 산업 공동체를 결합하는 영역을 지능형 도시 생태계 프레임 워크를 사용하여 설계되고 모든 부문이 사회 및 지역 사회 협력에 연결되도록 마들어지고 있습니다.
9. 디지털 윤리 및 개인정보보호, Digital ethics and privacy
소비자는 개인 정보 가치에 대한 인식이 높아지고 있으며 공공 및 민간 단체에서 어떻게 사용되는지에 대한 관심이 날로 커지고 있습니다. 관심을 기울이지 않는 기업은 소비자 반발 위험에 처해 있습니다.
사생활에 관한 대화는 윤리 및 신뢰에 근거해야 합니다. 대화는 “우리가 규정을 준수하고 있는가?”에서 “우리가 옳은 일을 하고 있는가?”로 옮겨야 합니다.
정부는 회사가 준수해야하는 규정을 점점 더 늘리거나 통과시키고 있으며 소비자는 신중하게 자신에 대한 정보를 보호하거나 제거하고 있습니다. 회사는 성공을 위해 고객과의 신뢰를 확보하고 유지해야하며, 고객이 신뢰할 수 있도록 내부 가치를 따라야합니다.
10. 양자 컴퓨팅, Quantum computing
양자 컴퓨팅(Quantum Computing, QC)은 정보를 양자 비트 요소로 나타내는 전자와 이온과 같은 아원자 입자의 양자 상태에서 작동하는 비고전적인 컴퓨팅의 한 유형입니다.
양자 컴퓨터의 병렬 실행과 기하급수적인 확장성은 전통적인 접근 방식으로는 너무 복잡하거나 전통적인 알고리즘으로 해결책을 찾기에 시간이 매우 오래 걸리는 문제들을 해결하기에 탁월하다는 것을 의미합니다.
특히 자동차, 금융, 보험, 제약, 군사 및 연구 기관과 같은 업계들은 양자 컴퓨팅의 발전으로부터 큰 혜택을 누릴 수 있습니다.
예를 들어, 제약 업계에서는 양자 컴퓨팅이 새로운 암 치료 약물을 시장에 내놓는 시간을 가속화하기 위해 아원자 수준에서 분자의 상호작용을 모델링하는 데 이용될 수 있습니다.
또는 양자 컴퓨팅을 이용해 새로운 제약 방법론으로 이어지는 단백질의 상호작용을 더 정확하게 예측할 수도 있습니다.
데이비드 설리 부사장은 “CIO들과 IT리더들은 이해도를 높이고 실제 비즈니스 문제에 어떻게 적용할 수 있는지를 파악함으로써 양자 컴퓨팅의 도입을 계획하기 시작해야 한다. 기술이 아직 신흥 단계에 있을 때 학습해야 한다. 양자 컴퓨팅이 잠재력을 가진 실제 문제를 파악하고 보안에 미칠 수 있는 영향을 고려해야 한다”라고 말했습니다.
그는 이어 “하지만 향후 몇 년 안에 사물을 혁신할 것이라는 과장 광고를 믿어서는 안된다. 대부분의 조직들은 2022년까지는 양자 컴퓨팅에 대해 학습하고 모니터링해야 하며, 2023년 혹은 2025년에 이르러야 이를 활용할 수 있을 것”이라고 말했습니다.
