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행동인터넷·초자동화···· 가트너가 꼽은 2021년 기술 트렌드 9가지

2020.10.21 Michael Cooney  |  Network World
가트너에 따르면 미래의 엔터프라이즈 IT 운영을 지배할 주요 트렌드로는 '사이버 보안 메시', 'AI 엔지니어링', '분산 클라우드 서비스' 등이 있다.

시장조사업체 가트너가 기업이 내년을 위해 준비해야 할 주요 전략 기술 트렌드를 담은 연례 전망을 공개했다. 가트너는 기업들이 회복탄력성을 확보하고 와해적인 수준의 변화를 수용하는 것이 '뉴노멀'이라는 점을 주목해야 한다고 강조했다. 
 
ⓒGetty Images Bank

가트너가 온라인으로 진행된 'IT 심포지움/엑스포 아메리카(IT Symposium/Xpo Americas)' 컨퍼런스에서 2021년도 기술 트렌드를 공개했다. 

기업들이 코로나19 사태로 인한 격변과 경제적 어려움을 헤쳐나가는 가운데 IT 기업 경영진은 인간과 기술 사이의 상호작용을 구현하는 과제에 지속적으로 직면하게 될 것이라 예상한다고 가트너 측은 전했다. 

가트너 리서치 부문 부사장인 브라이언 버크는 “기업 전체에 걸쳐 회복탄력성의 필요성이 지금처럼 높았던 적은 없다”라면서, “코로나19 위기 대응에서 성장 추진으로 가고 있는 기업이라면 ▲사람을 중심에 두고(People centricity) ▲위치에 얽매이지 않으며(location independence) ▲회복 탄력적(resilieny delivery)이어야 한다”라고 강조했다. 

가트너의 2021년도 주요 전략 기술 트렌드는 다음과 같다(이하 인용 출처는 모두 버크).

1. 행동인터넷(IoB)
버크는 “안면 인식과 위치 추적, 빅데이터에 기반해 확보한 데이터를 바탕으로 사람들의 행동(예: 현금 구매 혹은 기기 사용)을 유도하는 기술이 성장하고 있다”라고 말했다. 기업이 사용자의 행동에 영향을 미치기 위해 데이터를 활용한다는 의미다.

가트너는 이를 '행동인터넷(IoB)'이라고 부른다. 예를 들면 기업은 팬데믹 기간 동안 직원들이 관련 지침을 준수하는지 모니터링하고자 컴퓨터 비전을 이용하여 마스크 착용 여부를 확인하거나, 열화상 카메라를 이용해 발열이 있는 직원을 식별하는 데 IoB를 활용할 수 있다. 

가트너는 2025년 말이면 개인용, 상용, 정부용을 막론하고 적어도 한 가지의 IoB 프로그램이 전 세계 인구 중 절반 이상에게 적용될 것으로 예측하고 있다.

그는 “IoB가 기술적으로 가능한 것과 별개로, 사람들의 행동에 영향을 미치는 데 사용되는 다양한 접근법에 대한 윤리적, 사회적 논의가 폭넓게 이루어질 것”이라고 전했다. 

2. 개인정보보호 강화 컴퓨팅(Privacy-enhancing computation)
버크에 따르면 2025년경 대기업의 50%는 '개인정보보호 강화 컴퓨팅'을 도입해 상용 데이터를 보호하는 한편, 신뢰할 수 없는 환경과 멀티파티 데이터 분석 사례에서 데이터 처리를 위해 기밀이나 개인정보보호를 유지한다.

그는 “개인정보보호 강화 컴퓨팅을 적용할 대상을 식별해야 한다. 이를 위해서는 개인정보 이전이 요구되는 데이터 처리 활동, 데이터 수익화, 사기행위 분석 등 민감한 데이터를 사용하는 사례들을 평가해야 한다”라고 말했다.

3.사이버 보안 메시(Cyber Security Mesh)
버크는 “누구나 디지털 자산에 안전하게 접근 가능하며, 사람과 자산이 어디에 위치해 있든지 상관없다”라고 말했다.

다시 말해, 클라우드 실행 모델을 통해 정책 집행과 정책 의사 결정이 서로 분리되고 ID의 경계 보안이 가능해진다는 것. 이어서 그는 “2025년이 되면 디지털 액세스 요청 중 절반 이상이 사이버 보안 메시를 통해 이뤄질 것”이라고 덧붙였다. 

이어서 그는 “코로나19사태로 인해 디지털 기업의 변혁이 앞당겨졌다. 우리는 임계점을 통과했다. 대부분의 기업이 보유한 사이버 자산은 오늘날 물리적, 논리적 보안 경계의 바깥에 존재한다. ‘장소를 불문하는’ 운영 방식이 계속 발전하면 사이버 보안 메시는 통제 범위 바깥에 있는 기기의 데이터와 클라우드에 위치한 애플리케이션에 안전하게 접근하고 사용할 수 있는 가장 실용적인 방식이 될 것이다”라고 설명했다. 

4. 분산 클라우드(Distributed cloud)
분산 클라우드 서비스는 몇 년 전부터 가트너의 기술 트렌드 목록에 올라가 있었다. 가트너에 따르면 분산 클라우드는 퍼블릭 클라우드 서비스를 서로 다른 물리적 위치에 두는 것이지만 서비스 운영과 거버넌스, 개선은 퍼블릭 클라우드 서비스 제공 기업이 담당한다. 이들은 저지연, 데이터 비용 감축 요구 및 데이터 상주 요건이 있는 기업 시나리오에 민첩한 환경을 제공한다.

이는 또한 클라우드 컴퓨팅 자원을 데이터와 업무 활동이 일어나는 물리적 장소 근처에 두어야 하는 고객 요구도 해결한다. 버크는 2025년이 되면 대부분의 클라우드 서비스 플랫폼은 필요한 지점에서 실행되는 분산 클라우드 서비스를 최소 몇 가지는 제공하게 될 것이고 전망하면서 다음과 같이 말했다.

“분산 클라우드는 프라이빗 클라우드를 대체할 수 있으며 엣지 클라우드 등 클라우드 컴퓨팅을 위한 다른 새로운 사용 사례를 제공한다. 분산 클라우드는 클라우드 컴퓨팅의 미래를 상징한다.”

5. 초 자동화(Hyperautomation)
가트너에서 말하는 초 자동화(hyper automation)라는 개념은 여러 개의 머신러닝, 패키지 소프트웨어 및 자동화 도구로 작업을 실행하는 것이다. 작년 주요 전략 기술 트렌드 목록에도 포함된 바 있으며 점점 중요해지고 있다.

초 자동화는 지난 몇 년간 엄청난 속도로 유행해 왔다. 그러다 코로나19 사태에서 모든 것을 우선적으로 “디지털화” 해야 하는 상황이 발생하면서 수요가 커졌다.

버크는 “업무 이해관계자들의 요청이 쇄도하며 기업의 70% 이상이 수십 건의 초 자동화 계획을 수행하게 되었다. 초 자동화는 이제 필연적이며 돌이킬 수 없다. 자동화될 수 있고 자동화되어야 하는 것은 모두 자동화될 것이다”라고 말했다.

6. 어디서나 운영(Anywhere operations)
그는 “어디서나 운영한다는 개념은 분산 인프라 전체에 걸쳐 배치된 업무 및 서비스를 어디서나 관리하고, 직원에게 역할을 부여하며, 고객을 지원할 수 있도록 설계된 IT 운영 모델을 지칭한다”라고 말했다.

버크에 따르면 2023년 말이 되면 기업의 40%는 고객 경험과 직원 경험을 가상과 실제가 혼합된 형태로 제공하기 위해 이 개념을 적용하게 될 것이다.

7. 전체적 경험(Total experience)
작년 트렌드 보고서에서 가트너는 2028년까지 “사용자가 디지털 세계를 인식하고 상호작용하는 방식(‘멀티 경험’)에 상당한 변화가 발생할 것”이라고 언급한 바 있다. 이를테면 개선된 음성인식 기능과 대화 관리 기능을 갖춘 대화 플랫폼은 사람들이 디지털 세계와 상호 작용하는 방식을 바꿔놓을 것이다.

버크는 “올해 가트너는 전체적 경험(TX)으로 그 개념을 한 단계 더 진전시키고 있다. 멀티경험을 고객, 직원 및 사용자 경험 분야와 연계시키는 전략이다”라고 말했다.

그는 코로나19로 인해 비접촉식 인터페이스가 일상화되는 등 디지털 경험이 크게 변화했으며 상호작용의 원격화, 가상화, 분산화 현상이 가속화됨에 따라 조직들은 TX 전략이 필요하다고 강조했다. 

8. 지능형 컴포저블 비즈니스(Intelligent composable business)
'지능형 컴포저블 비즈니스'는 의사결정 방식을 근본적으로 재설계한다. 사람들이 더 나은 정보에 접근해 민첩하게 대응하는 방식으로 말이다. 풍부한 데이터와 통찰력을 바탕으로 머신의 의사결정 능력은 점점 향상될 것이다.

지능형 컴포저블 비즈니스는 재설계된 디지털 비즈니스 상황, 새로운 비즈니스 모델, 자율 운영, 새로운 제품과 서비스 및 채널을 위한 기초를 놓게 될 것이다.

버크는 “효율성을 목표로 구축된 비즈니스 프로세스는 매우 취약한 나머지 코로나 사태 속에서 산산조각 나고 말았다”라며, “수습에 나선 CIO와 IT 리더들은 비즈니스 변화 속도에 적응하는 비즈니스 역량의 중요성을 점차 이해해나가고 있다”라고 언급했다. 

9. AI 엔지니어링(AI engineering)    
버크는 “자동화 필요성이 점점 커지면서 인공지능(AI)이 다양한 분야에 걸쳐 성숙할 것이다”라고 전망했다. 그러나 가트너에 따르면 AI 시제품에서 생산 단계까지 가는 프로젝트의 비율은 53%에 불과하다.

그는 AI 가 생산 단계까지 가려면 AI 엔지니어링이 필요하다고 밝혔다. AI 엔지니어링은 머신러닝이나 지식 그래프 등 AI 및 결정 모델의 거버넌스와 라이프사이클을 관리하는 데 초점이 맞춰진 분야다. ciokr@idg.co.kr
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