가트너가 선정한, 10년 뒤 주류가 될 이머징 테크
가트너는 이번 달 '2022년 이머징 테크노리지 하이프 사이클' 리포트를 발표했습니다. 해당 리포트에서는 차별화된 경쟁력을 갖고 효율적으로 비즈니스를 운영하기 위한 25개의 혁신 기술을 3가지 테마로 나누어 소개하고 있는데요. 이번 아티클에서는 다소 생소하지만 빠르게 부상하고 있는 최신 기술들과, 이들 기술 관련 전망을 살펴보도록 하겠습니다.
｜이머징 테크의 하이프 사이클 2022
가트너는 매년 하이프 사이클 보고서를 통해, 새로운 기술의 성숙도, 활용 및 채택 정도 등을 조사하고 있습니다. 혁신 기술이 촉발되기 시작한 후 거품이 빠지고 보편적인 기술로 채택되기까지 크게 다섯개의 단계로 나누어 설명하고 있는데요. 올해에 떠오르는 주요 기술들은 크게 1)몰입감 있는 경험의 확장, 2) AI 자동화의 가속화, 3)기술 전문인력들의 서비스 전달 최적화까지 총 세가지 테마로 구분할 수 있다고 합니다.
보고서를 통해 선정한 25개의 주요 기술들은 앞으로 2~10여년 간 비즈니스와 사회 전반적으로 커다란 영향을 끼칠 것으로 전망되며, 기업들의 디지털 전환에 있어 중추적인 역할을 할 것으로 기대받고 있습니다. 가트너 측은, 비록 해당 기술의 향후 잠재력을 정확하게 판단하는 것은 어렵지만, 새로운 기회를 포착하기 위해서 각 기술의 잠재적인 유즈 케이스와 향후의 변화 가능성을 잘 파악해야 한다고 합니다.
이머징 기술의 하이프 사이클© 가트너
한편, 가트너가 언급한 25개의 기술 상당수는 발전 초기 단계로 여전히 우리에게 생소한 기술들인데요. 이 중에서도 이제 막 관찰되기 시작한 극초기 기술의 경우, 현재 비즈니스에 도입하는 것이 상당한 리스크이기도 하나, 일찍 채택한 만큼 향후 훨씬 더 큰 이익을 누릴 수 있을 것이라고 전했습니다.
｜첫번째 테마 : 몰입감 있는 경험의 확대
첫번째 테마는 개인들이 경험하는 범위를 가상의 디지털 공간까지 확장할 수 있도록 하는 기술입니다. 해당 유저들이 가상세계에서 자신의 신원 및 데이터를 통제할 수 있는 것을 가능하게 해주는 기술 또한 포함되는데요. 기업들의 관점에서는 새로운 고객들에게 접근하고, 또 다른 매출원을 발굴할 수 있는 것을 의미합니다.
대표적으로 고객 디지털 트윈 (DToC, Digital twin of the Customer)은, 고객의 행동을 학습 및 모방해 시뮬레이션을 하는 가상 대변인을 뜻합니다. 실제 고객의 참여 없이도, 디지털 제품 및 서비스를 개선하는데 활용될 수 있다는 것이 주요한 장점입니다. 주류 영역으로 도입되기까지는 5~10년간의 기간이 소요될 것으로 보이지만, 기업에게는 커다란 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있습니다.
몰입감 있는 경험 관련한 다른 핵심 기술은 다음과 같이 꼽을 수 있습니다.
디지털 휴먼 로지© 로지 인스타그램
- 디지털 휴먼 (Digital Human)
디지털 휴먼은 유저와 상호작용이 가능한 AI 아바타로, 최근에는 디지털 휴먼을 활용한 광고, 음반 등이 나오며 특히 주목을 받고 있습니다. 이들은 성격, 지식을 보유하고 있으며, 사람과 같이 사고방식 또한 가지고 있습니다.
- 분산 신원 증명(DCI, Decentralized identity)
개인이 블록체인 혹은 다른 분산원장기술(distributed ledger technologies, 거래정보가 기록된 렛져를 네트워크 참여자들이 공동으로 관리하는 기술)을 활용하여, 사용자의 디지털 신분을 원격으로 컨트롤 할 수 있도록 하는 기술입니다.
- 내부 탤런트 마켓플레이스 (Internal Talent Marketplace)
내부 직원 혹은 비정규직 인력 풀을 특정 프로젝트와 다양한 업무 기회에 자동으로 매칭시켜주는 기술입니다. 채용 담당자의 개입없이 이루어진다는 점이 특징입니다.
이외에도, 우리에게는 비교적 친숙한 메타버스, NFT, Web3와 슈퍼앱 또한 몰입감 있는 경험을 위한 핵심 기술로 꼽혔습니다.
｜두번째 테마 : AI 자동화의 가속화
AI의 활용 범위를 확대하는 것은 상품, 서비스, 솔루션을 개선하는 유의미한 방법입니다. 가트너는 인공지능 모델의 개발부터, 적용, 배포까지 AI가 점점 더 적극적으로 이용될 것이며, 인간의 역할은 더욱더 소비자, 평가/감독자에 집중될 것이라고 전망합니다.
AI를 통한 자동화의 범위가 확대되는데 있어서 대표적인 핵심 기술은 오토노믹 시스템(Autonomic systems)을 꼽을 수 있습니다. 해당 기술은 스스로 관리하는 하드웨어 혹은 소프트웨어 시스템을 의미하는데요. 전통적인 AI에게는 불가능했던 비즈니스 적응성, 유연성, 민첩성을 구현함으로써, 시스템 스스로 발전하는 것이 특징입니다. 해당 기술은 도입되기까지 5~10년이 필요할 것으로 보입니다.
- 코절 AI(Causal AI)
해당 인공지능은 단순히 상관관계 기반의 예측모델을 생성하는 것을 넘어, 원인과 결과를 분석하고 활용함으로써 특정 현상을 더욱 효과적으로 예측하는 기술을 뜻합니다. 주류 편입에는 5~10년이 소요될 것으로 전망됩니다.
- 기초모델(Foundation Model)
대형 언어 모델과 같은 아키텍쳐 기반의 트랜스포머 모델로, 문장 속 단어와 같은 순차 데이터 간의 관계를 추적함으로써 텍스트의 맥락과 의미를 파악하는 기술입니다. 데이터 간의 패턴을 수학적으로 계산해 연산 기간과 비용을 크게 단축시킨 것이 특징입니다.
코그램(Cogram)의 코드생성 툴© 코그램
이외에도 디자이너 혹은 개발자들의 업무를 간소화할 수 있는 AI 툴 또한 언급되었습니다. 제너레이티브 디자인 AI(Generative design AI)는 유저 플로우, 화면 디자인, 콘텐츠 등 디지털 제품 내 디자인을 자동적으로 생성해주며, 머신러닝 코드 생성(ML Code Generation)은 개발자들이 입력한 문장 혹은 부분 코드를 바탕으로 코드를 추천해주는 툴입니다.
｜세번째 테마 : 기술 전문인력들의 서비스 전달 최적화
마지막 테마는 기술 전문가들을 위한 기술로, 전문가들이 디지털 제품 및 서비스를 배포하는데 유용한 피드백과 인사이트를 제공하는 기능이 포함되었습니다. 해당 기술은 효율성 증대를 위한 인사이트뿐만 아니라, 비즈니스의 지속가능성을 높이기 위한 피드백 또한 제공합니다.
해당 테마에서는 대표적으로 클라우드 데이터 생태계(Cloud Data Ecosystem)가 언급되었습니다. 이는 모든 범위의 데이터 워크로드를 지원할 수 있는 종합적인 데이터 관리 환경 기술을 의미하는데요. 데이터 배포, 최적화, 유지관리에 있어서 기존보다 간소화되면서도 포괄적인 기능을 제공하는 것이 특징입니다. 주류 기술로 편입되기까지는 2~5년이 소요될 것으로 보입니다.
- 사이버 보안 메시 아키텍쳐 (CSMA, Cybersecurity mesh architecture)
모듈과 같이 붙였다 뗏다 할 수 있고, 어디에서나 접근가능한 분산화된 보안 아키텍쳐를 뜻합니다. 해당 방식의 새로운 아키텍쳐를 통해 전반적인 보안 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
- 역동적 리스크 관리(DRG, Dynamic Risk Governance)
각각의 리스크에 맞춤화된 리스크 관리방식을 채택한다는 새로운 리스크 관리 방식입니다. 상황별 리스크 관리 방식 변화를 통해, 더욱 낮은 보증비용으로도 리스크를 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 것을 뜻합니다.
이외에도 지속가능한 클라우드 사용 기술을 뜻하는 클라우드 지속가능성(Cloud sustainability), 스토리지 내에서 데이터 연산 처리가 가능한 컴퓨테이셔널 스토리지(Computational storage) 등 또한 핵심 기술로 언급되었습니다.
｜나가며
이번 보고서에서 특히 흥미로웠던 점은 우리에게 친숙한 NFT, 분산화된 아이덴티티, Web 3 기술들이 그래프의 정점에 위치했다는 것입니다. 즉, 해당 기술들의 경우, 한차례의 거품이 빠지면서 수많은 실패사례가 나올 것임을 예고하고 있는데요. 거품이 가라앉으면서 앞으로 어떠한 유즈케이스들이 살아남고, 주류 기술로 자리잡을지를 살펴보는 것도 흥미로울 것 같습니다.
출처: 가트너
