지난 10월 18일, 정보 기술 연구 자문 기업 가트너에서 ‘2022년 중요 전략 기술 동향(Top Strategic Technology Trends for 2022)’을 발표했다. 매년 발표되는 이 보고서는, 3~5년 안에 중요하게 떠오를 기술 트렌드를 다룬다.

2022년 보고서에서는 크게 신뢰 구축, 변화 형성, 성장 가속이란 3가지 주제 아래, 각각 4개씩 12가지 트렌드를 제시했다. 전체적으론 작년 보고서와 비슷하지만, 올해는 위기 상황 대처보다 기업 성장에 방점을 찍은 것이 눈에 띈다. 제시한 트렌드도 9개에서 12개로 3개 더 늘었는데, 보고서에 담긴 기술 트렌드는 아래와 같다.

[1] 성장 가속(Accelerating Growth) 부문

① 제너레이티브 AI (Generative Artificial Intelligence)

제너레이티브 AI는 이용자가 AI에게 어떤 것을 만들어 달라고 요구하면, 그 요구에 맞춰서 결과를 만들어내는 인공지능을 말한다. 2021년 초, 오픈AI에서 공개한 이미지 생성 AI DALL·E가 좋은 예다. DALL·E는 ‘오각형의 초록 시계’를 입력하면 다양한 타입으로 오각형의 초록 시계가 생성된다. 또한 전혀 관련이 없는 ‘초콜릿이 아이스크림과 손잡고 산책하는 사진’을 요구해도, 주문에 맞는 여러 가지 버전의 그림을 만들어낼 수 있다.

▲ DALL·E에 오각형의 초록 시계를 입력했을 때 생성된 이미지 (출처: OpenAI)

제너레이티브 AI 기술은 어떻게 활용될까? 어떤 스타일의 배경 음악을 주문하면 만들어주는 AI 작곡 서비스는 이미 등장했다. 마케팅 서비스 기업 프루프(Proof)의 자비스.ai(Jarvis.ai)처럼 주문에 따라 블로그나 SNS용 카피를 작성해주는 AI 서비스도 있다. 영국 FCA에선 500만 개의 실제 결제 자료를 기반으로, 새로운 가상 결제 명세를 생성해 부정행위 적발 연구에 쓰기도 했다.

아직은 그럴듯한 콘텐츠를 대신 만드는 수준이지만, 앞으로 활용 방법은 무궁무진하다. 다만 악의적인 딥페이크 영상 등 나쁜 쪽으로 활용될 가능성도 많은 것이 단점이다. 가트너는 2025년까지 생성될 데이터에서, 인공지능이 만든 데이터가 자치하는 비율이 10% 정도 될 것으로 예측한다. (현재는 1% 미만)

② 오토노믹 시스템 (Autonomic Systems)

기업이 성장하면서 기존 매뉴얼 기반 관리 시스템으로는 처리할 수 없는 지점에 도달하게 될 때가 있다. 오토노믹 시스템은 이때 필요하다. 이것은 주위 환경에 맞춰 스스로 관리하는 시스템을 말한다. 외부에서 소프트웨어 업데이트를 해주지 않아도 자체 알고리즘을 이용해 바뀐 환경에 빠르게 적응할 수 있다.

예를 들어 5G 이동통신 기지국은 AI를 이용해 상황에 따라 안테나 방향과 각도를 스스로 조절한다. AI가 태양 위치를 추적해 태양광 발전 모듈을 그에 맞춰 움직이는 제품도 있다. 현재 가장 많이 쓰는 분야는 보안 환경이지만 앞으로 작업용 로봇 같은 물리 시스템 등에도 일반적으로 적용될 가능성이 크다.

③ 통합 경험 (Total experience, TX)

통합 경험은 다중 경험(Multi experience)에 고객, 직원, 사용자 경험을 연결해 융합하는 비즈니스 전략을 말한다. 고객과 직원의 신뢰, 만족, 충성도를 높이는 것이 목적이다. 실제로 고객은 다양한 기기와 채널을 통해 서비스에 접근하며, 여러가지 형태로 서비스를 경험하게 된다. 그때마다 고객은 채널과 기기에 맞는 서비스를 받을 수 있을까?

각각의 경험이 전체 만족도를 높여야 하지 이를 낮추면 안 된다. 예를 들어 고객이 견적을 요청했을 때 PC에서만 볼 수 있고 스마트폰으로는 어렵다면 그것은 좋은 통합 경험이라 할 수 있을까? 스마트폰이나 VR 헤드셋을 써야 볼 수 있고, PC 모니터를 통해 볼 수 없는 메타버스 서비스라면 좋은 메타버스 서비스일까?

④ 분산형 엔터프라이즈 (Distributed Enterprise)

원격과 하이브리드 근무 형태가 일반적으로 받아들여지면서, 많은 회사가 다양한 장소에서 일하는 인재로 구성된 분산형 기업으로 바뀌고 있다. 이런 변화는 원격 작업을 도와주는 기술과 서비스가 필요하다. 물리적 공간을 기반으로 하는 사업 모델도 바뀌고 있다. 요즘 음식점이 ‘배달’을 옵션이 아닌 기본 요소로 받아들인 것처럼, 기업도 하이브리드한 사업 모델 채택을 시작했다. 가상 드레스룸이나 가상 메이크업, 메타버스 크리스마스 마켓 같은 것이 좋은 예다. 이제는 가상과 원격을 일시적인 것이 아니라, 먼저 고려해야 할 것으로 여기는 발상의 전환이 필요하다.

[2] 변화 형성(Sculpting Change) 부문

⑤ 컴포저블 애플리케이션 (Composable Applications)

기업의 환경이 계속 바뀌면 변화에 맞춰 사업 방법도 빠르게 적응해야 한다. 이때 필요한 것이 컴포저블 애플리케이션이다. 이것은 필요에 따라 확장할 수도 있고, 모듈형으로 쉽게 기능을 바꿀 수 있는 차세대 앱을 말한다. 새로운 앱을 개발할 필요 없이, 그때그때 애플리케이션을 신속하게 수정해 환경에 대응하는 방법이다.

예를 들어 우리 팀에 맞게 앱을 직접 만들거나 수정해서 쓸 수 있다면 어떨까? 로우 코드(Low Code)라고 불리는 ‘코드를 잘 몰라도’ 할 수 있는 앱 개발 방법을 이용하면 가능하다. ‘에어테이블’ 같은 로우 코드 플랫폼을 이용해도 된다. 지난 2021년 5월, MS에선 말로 앱을 개발할 수 있는 로우 코드 프로그래밍 언어 '파워FX'를 발표하기도 했다.

⑥ 의사결정 지능 (Decision Intelligence)

변화하는 환경에 빠르게 적응하려면 빠른 의사결정을 내려야 한다. 하지만 환경이 빠르게 변하면서 고려해야 할 요소가 늘어가기 때문에 신속하게 의사결정을 내리는 것은 점점 어려워지고 있다. 의사결정 지능은 상황에 따라서 스스로 일을 결정해 처리함으로써 결정을 돕는 인공지능이다.

의사결정 지능은 다르게 보면 데이터 기반 결정 과정이기도 하다. AI 시스템은 거대한 데이터를 실시간으로 분석하고 분석된 자료를 통해 예측한다. 우리는 AI가 예측한 자료를 기반으로 좀 더 객관적이고 빠르게 결정을 내릴 수 있다. 가트너는 앞으로 2년 안에, 대기업의 1/3 이상이 의사결정 지능을 활용할 것이라고 예상한다.

⑦ 초자동화 (Hyperautomation)

초자동화는 가능한 많은 사업과 IT 프로세스를 자동화하는 것을 말한다. 가트너 부사장 브라이언 버크가 했던 말처럼 “자동화할 수 있고 자동화해야 하는 모든 것"을 자동화하는 일이기도 하다. 이를 통해 업무 품질을 향상하고, 디지털 사업을 빠르게 진행할 수 있으며, 의사결정도 민첩하게 만들 수 있다. 쉬운 일은 아니다. 각 팀이 사용하는 많은 기술 도구와 플랫폼을 조화롭게 조율하며 써야 하기 때문이다. 이 과정에서 최적화되지 않은 옛 잔재는 과감히 걷어내야 한다.

⑧ 인공지능 엔지니어링 (AI Engineering)

가트너가 발표한 중요 기술 전략 동향에는 몇 년간 반복되는 트렌드가 있다. 중요하고 현재 진행되고 있는 변화란 말이지만, 그만큼 어려움을 겪고 있다는 뜻도 된다. 인공지능 도입을 위한 프로젝트가 그렇다. AI의 중요성을 모르는 사람은 없지만, AI 프로젝트는 자주 실패하거나 성공해도 명확한 성과를 내놓지 못 하는 일이 많다.

그렇지만 AI는 사업을 한 단계 도약시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. AI 엔지니어링은 이런 잠재력을 폭발시키기 위해 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 설계, 구축, 테스트, 배포, 운영, 발전시키는 방법에 대한 프로세스이자 도구이다. 데이터, AI 모델, 애플리케이션의 업데이트를 자동화해 AI 솔루션의 가치를 지속해서 높이는 기술이라고 볼 수 있다.

[3] 신뢰 구축(Engineering Trust) 부문

⑨ 데이터 패브릭 (Data Fabric)

데이터 패브릭은 분산 네트워크 환경에서 원활한 데이터 액세스 및 공유를 지원하기 위해 여러 데이터 관리 기술이 작동하는 디자인 개념이다. 모든 데이터를 하나의 확장 가능한 플랫폼으로 통합시킨 다음, 데이터가 어디에 저장되어 있는지와 상관없이 이를 모니터링하고 관리할 수 있게 해준다. 지난 시간 쌓아놓은 많은 데이터와 함께 앞으로 축적될 데이터를 관리하기 위한 기술이기도 하다. 특히 데이터 활용성을 개선하고, 관리 작업을 최대 70%까지 절감할 수 있다.

⑩ 사이버보안 메시 (Cybersecurity Mesh)

원격 근무가 보편화된 환경에서 보안은 어떻게 지킬 수 있을까? 그에 대한 대답이 사이버보안 메시다. 이용자나 신원을 중심으로 보안 경계를 정의해, 독립된 환경과 분산 컴퓨팅 환경에서도 회사 보유 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 해준다. 오늘날 디지털 자산이나 사용자는 곳곳에 흩어져 있다. 다시 말해 물리적 보안이 외부에 존재한다. 사이버보안 메시 아키텍처(CSMA)는 이런 환경에서 통합 보안 구조를 제공하고, 디지털 자산을 안전하게 보호한다. 가트너는 2024년까지 CSMA를 사용하는 조직은 개별 보안 사고로 인한 재무 영향을 평균 90% 줄일 수 있다고 보고 있다.

⑪ 프라이버시 강화 컴퓨테이션 (Privacy-Enhancing Computation, PEC)

PEC는 크게 3가지로 정리해서 말할 수 있다. 첫째, 중요한 데이터를 처리∙분석할 수 있는 신뢰할 수 있는 환경이다. 두번째로 분산된 방식으로 처리 및 분석을 수행하고 마지막으로 분석 또는 처리 전에 데이터와 알고리즘을 암호화한다. 이 기술은 개인 정보에 대한 보안을 유지하면서 데이터를 공유할 필요가 증가함에 따라 도입됐다. 소비자가 개인 정보 보호에 대해 점점 민감해지고 있는 상황에서 고객의 프라이버시를 제대로 보호하지 못할 경우, 신뢰는 바닥으로 떨어지게 되기 때문이다. 가트너는 2025년까지 대기업의 60%가 프라이버시 강화 컴퓨테이션 기술을 도입할 것으로 전망했다.

⑫ 클라우드 네이티브 플랫폼 (Cloud-Native Platforms, CNPs)

클라우드로 이전하는 기업 중에 기존에 사용하던 데이터와 코드를 거의 수정 없이 옮기는 기업이 있다. 분명 돈과 시간을 아끼는 방법이지만, 이런 방법에는 한계가 존재한다. 클라우드 컴퓨팅이 가진 힘을 제대로 쓰고, 고객에게 좋은 서비스를 제공하기 위해서는 클라우드 네이티브 플랫폼으로 가야 한다고 가트너는 말한다. 클라우드 네이티브 플랫폼은 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기능을 사용해 보다 확장되고 탄력성이 높은 플랫폼 서비스와 인프라를 제공할 수 있다. 기존 애플리케이션을 조정하는 것이 아니라, 처음부터 클라우드 기반으로 태어난 기술과 제품을 쓰기 때문이다. 옛 가구는 버리고, 새집에 어울리는 새 가구를 장만하라는 말이다.

※ 이 칼럼은 해당 필진의 개인적 소견이며 삼성디스플레이 뉴스룸의 입장이나 전략을 담고 있지 않습니다.