가트너(Gartner)가 최근 기업들이 주목해야 할 2019년 주요 전략 기술 트렌드를 발표했다.
가트너가 선정한 전략 기술 트렌드는 혁신적인 잠재력을 갖고 있는 기술을 포함하고 있고 이 기술들은 폭넓은 영향력과 활용 사례를 보이고 급성장세를 자랑하며 향후 5년 내 정점에 달할 것으로 예상된다.
가트너의 부사장인 데이비드 설리(David Cearley)는 "지능(Intelligent), 디지털(Digital), 메시(Mesh)는 지난 2년간 지속적으로 주목받았던 주제였으며, 2019년에도 주요 성장 요인으로 꼽힐 것이다. 이 세 가지 주제에 해당되는 트렌드들은 ContinuousNEXT 전략의 일환으로 지속적인 혁신 프로세스를 추진하는 핵심 요소"라고 말했다.
그는 "자동화된 사물의 형태인 인공지능(AI)과 증강 지능(augmented intelligence)은 IoT, 에지 컴퓨팅, 디지털 트윈과 함께 고도로 통합된 스마트 공간을 제공한다. 여러 트렌드들이 합쳐지면서 새로운 기회를 창출하고 새로운 혁신을 유도하는 종합적인 영향력은 가트너가 제시하는 2019년 10대 전략 트렌드의 특징"이라고 강조했다.
가트너가 제시하는 2019년 10대 전략 기술 트렌드를 2회로 나눠 소개한다.
-Trend No. 1 : 자율 사물(Autonomous Things)
로봇, 드론, 자율주행차 등과 같은 자율 사물(Autonomous Things)은 AI를 활용해 인간이 수행하던 기능들을 자동화한다. 이들이 제공하는 자동화는 엄격한 프로그래밍 모델을 통한 자동화의 수준을 넘어, AI를 활용하여 주변 환경 및 사람들과 자연스럽게 상호작용하는 모습을 보인다.
데이비드 설리 부사장은 "자율 사물이 확산되면서 우리는 독립적인 지능형 사물에서 벗어나 인간의 명령을 따르거나 스스로 여러 디바이스들과 함께 작동할 수 있는 다양한 지능형 사물을 도입하게 될 것"이라며, "예를 들어, 드론이 넓은 논밭을 조사해서 수확할 준비가 돼 있다는 결론을 내리면 '자율 수확기계'를 작동시키는 것이다. 혹은 배송 시장에서 자율주행 차량을 이용해 피자를 대상 지역으로 이동시키고, 차량에 탑재된 로봇과 드론은 피자의 최종 배송지까지 안전하게 배송할 수 있다"라고 설명했다.
-Trend No. 2 : 증강 분석(Augmented Analytics)
증강 분석(Augmented Analytics)은 분석 콘텐츠가 개발, 소비, 공유되는 방식을 혁신하기 위해 머신 러닝을 이용해 증강 지능을 활용하는 것이다. 증강 분석 기능은 데이터 준비, 데이터 관리, 최신 분석, 비즈니스 프로세스 관리, 프로세스 마이닝 및 데이터 사이언스 플랫폼의 주요 기능으로 빠르게 발전할 것이다.
증강 분석으로부터 얻은 자동화된 통찰력은 HR, 재무, 영업, 마케팅, 고객 서비스, 구매조달 및 자산관리 부서 등의 기업 활동에 적용된다. 애널리스트나 데이터 과학자를 포함한 모든 직원들의 결정과 행동을 최적화할 것이다. 증강 분석은 데이터 준비, 통찰력 생성 및 통찰력의 시각화 프로세스를 자동화하여 많은 상황에서 전문 데이터 과학자가 필요하지 않게 된다.
이것은 통계나 분석 전문가가 아닌 사용자들도 데이터로부터 예측 혹은 규칙적인 통찰력을 끌어낼 수 있도록 하는 새로운 역량 및 관행인 시민 데이터 과학(citizen data science)으로 이어진다. 데이비드 설리 부사장은 "2020년까지 시민 데이터 과학자의 수는 전문 데이터 과학자의 수보다 5배 더 빠르게 증가할 것이다. 조직들은 시민 데이터 과학자들을 활용해, 데이터 과학자의 공급 부족과 높은 비용으로 야기된 데이터 사이언스와 머신 러닝 분야의 인력 부족 현상을 해소할 수 있을 것"이라고 말했다. 사실 전문가들의 예측에 의하면 앞으로 데이터의 중요성이 증가하면서 데이터사이언티스트들의 수요가 폭발적이라 말하고 있지만, 데이터 분석방법이 직관적이고 쉬워진다면 그 수요는 급속하게 줄어들 수 있다.
-Trend No. 3 : 인공지능 주도 개발(AI-Driven Development)
그간 대부분의 AI 강화 솔루션을 만들기 위해 전문 데이터 과학자들이 애플리케이션 개발자와 협력해야만 했던 접근 방식에서 벗어나, 전문 개발자들이 서비스형 사전 정의 모델을 사용해 단독으로 운영할 수 있는 모델로 시장이 빠르게 변화하고 있다. 개발자에게 AI 알고리즘 및 모델 생태계는 물론, 모델 및 AI 역량을 솔루션에 통합하도록 설계된 개발 툴을 제공한다.
다양한 데이터 과학, 애플리케이션 개발, 테스트 기능을 자동화하기 위해 AI가 개발 프로세스 자체에 적용되면서, 또 다른 수준의 전문 애플리케이션 개발 기회가 발생한다. 2022년에 이르면 새로운 애플리케이션 개발 프로젝트 중 최소 40%가 해당 팀에 AI 공동개발자가 소속되어 있을 것으로 예상된다.
애플리케이션의 기능적 측면과 비기능적 측면을 모두 자동화하는 매우 고도화된 AI 주도 개발 환경은 비전문가들이 AI 주도 도구를 이용하여 자동적으로 새로운 솔루션을 만들어낼 수 있는 '시민 애플리케이션 개발자'의 새 시대가 열릴 것이다. 비전문가들이 코딩 없이 애플리케이션을 만들 수 있게 해주는 툴은 새로운 것이 아니지만, AI 주도 시스템이 새로운 수준의 유연성을 제공할 것으로 기대된다.
-Trend No. 4 : 디지털 트윈(Digital Twins)
디지털 트윈(Digital Twin)은 현실 세계에 존재하는 대상이나 시스템의 디지털 버전을 말한다. 가트너는 2020년까지 200억 개 이상의 커넥티드 센서 및 엔드 포인트가 생성될 것으로 예상하며, 잠재적으로 수십억 개에 달하는 사물에 디지털 트윈이 존재할 것으로 내다봤다. 조직들은 처음에는 간단한 방식으로 디지털 트윈을 적용할 것이다. 시간이 지나면서 이들은 올바른 데이터를 수집 및 시각화하고, 올바른 분석과 규칙을 적용하며, 비즈니스 목표에 효과적으로 대응할 수 있는 역량을 향상시키면서 진화할 것이다.
IoT를 넘어서는 디지털 트윈 진화의 한 가지 측면은 기업들이 그들의 조직에 대한 디지털 트윈(Digital Twins of an Organizations, DTOs)을 구현하는 것이다. DTO는 조직이 비즈니스 모델을 운영하고, 현재 상태와 연결하며, 자원을 배치하고, 변화에 대응하여 고객 가치를 실현하는 방식을 이해하기 위해 운영 혹은 기타 데이터에 의존하는 다이내믹한 소프트웨어 모델이다. DTO는 비즈니스 프로세스의 효율성을 높일 뿐만 아니라, 변화하는 상황에 자동적으로 반응할 수 있는 더 유연하고 동적이며 대응력이 뛰어난 프로세스를 만들어내는 데 도움이 된다.
-Trend No. 5 : 자율권을 가진 에지(Empowered Edge)
에지(Edge)는 사람들이 사용하거나 우리 주변에 내장된 엔드포인트 디바이스를 지칭한다. 에지 컴퓨팅(Edge Computing)은 정보 처리, 콘텐츠 수집 및 전달이 엔드포인트와 인접한 곳에서 처리되는 컴퓨팅 토폴로지(topology)다. 에지 컴퓨팅은 트래픽 및 지연 시간을 줄이기 위해 트래픽과 프로세싱을 로컬에서 처리하려고 한다. 자율주행차의 경우 자동차 자체에 내장되어 있는 컴퓨터에서 판단하고 즉각적으로 결과를 내야하는 것을 생각해 볼 수 있다.
머지않아 에지는 IoT로 주도되고, 프로세싱은 중앙화된 클라우드 서버가 아닌 끝부분 가까이에서 유지될 것이다. 하지만 새로운 아키텍처를 만드는 것 대신, 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅은 중앙 서버뿐만 아니라 분산화된 온프레미스 및 에지 디바이스 자체에서 중앙 서비스로서 관리되는 클라우드 서비스를 보완하는 모델로 진화할 것이다.
향후 5년간 더 뛰어난 처리 능력과 스토리지, 기타 고급 기능을 탑재한 특수 AI 칩이 다양한 에지 디바이스에 탑재될 것이다. 임베디드 IoT 세계의 극단적인 이질성과 더불어, 산업 시스템과 같은 자산의 긴 수명 주기는 관리에 상당한 어려움을 발생시킨다. 장기적으로 5G가 성숙기에 접어들면, 확장된 에지 컴퓨팅 환경은 중앙 서비스와 더욱 강력한 통신을 구축하게 될 것이다. 5G는 평방 킬로미터 당 더 낮은 지연 시간, 더 높은 대역폭, 에지에 있어 가장 중요한 요소인 급격히 증가한 노드(에지 엔드포인트) 수를 제공한다.
