[디지털 트랜스포메이션이 만들 내일] (12) ‘가트너 2018’의 10대 전략 기술 트렌드(상)

지난달 시장조사기관 가트너(Gartner)는 미국 올랜도에서 열린 ‘심포지엄·정보기술(IT) 엑스포’에서 10대 전략 기술 트렌드를 발표했습니다.

이는 신흥국에서 폭넓은 영향력과 활용 사례를 보이거나 급성장세에 따라 앞으로 5년 내 정점에 달할 혁신적 잠재력을 가진 기술을 공개합니다. 가트너의 데이비드 설리(David Cearley)부사장은 ‘지능형’(Intelligent·인텔리전트)과 ‘디지털’(Digital), ‘그물망’(Mesh·메쉬)이 미래 비즈니스와 관련 생태계를 위한 기초라고 꼽으면서 해당 IT 지도자가 자사의 혁신 전략을 수립할 때 반드시 고려해야 하는 사항이라고 주문했습니다.

출처=가트너

가트너가 제시한 지능형의 3가지 기술 트렌드를 살펴보면 인공지능(AI)과 더불어 어떤 기기가 됐든, 어느 산업에서든 충분히 제몫을 하는 머신러닝(기계학습)의 시장 침투가 선보여질 것으로 예측됩니다. 이에 대해 좀더 자세히 알아보겠습니다.

◆Trend No. 1: 인공지능 강화 시스템(AI Foundation)

AI는 딥러닝(심층학습)과 자연어 처리 등의 다양한 기술로 이루어져 있는데요. 가트너는 새로운 유형의 지능형 애플리케이션과 사물을 제공하는 동시에 다양한 장치와 소프트웨어(SW), 서비스 솔루션을 위한 내장형 인텔리전스를 제공하게 될 것이라고 전망했습니다.

자율적으로 학습·적응·행동하는 시스템을 둘러싼 업체 간 각축전은 2020년까지 벌어질 것으로 예상됩니다. 또 2025년까지 의사결정 능력과 고객경험의 향상, 비즈니스 모델, 생태계 리모델링을 위한 AI의 능력이 디지털 이니셔티브를 성공적으로 이끄는 원동력이 될 전망입니다.

AI에 대한 관심이 증가하고 있음은 분명합니다. 가트너의 최근 조사에 따르면 기업의 59% 정도가 AI 추진 전략을 수립하는데 필요한 정보를 수집하고 있으며, 이미 관련 솔루션을 채택하거나 실제로 운영하고 있는 곳도 있었습니다.

AI 기술은 급속히 발전하고 있어 이와 더불어 프로세스, 툴(데이터 준비, 통합, 알고리즘, 트레이닝 방법론, 모델 생성 등)에 대대적으로 투자해 기술을 성공적으로 활용하고 강화 시스템을 구축해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 사이언티스트(기업이 가진 빅데이터를 저장·처리·분석하는 업무를 보는 전문가)와 개발자, 비즈니스 프로세스 책임자 등 여러 관계자가 상호 협력해야 합니다.

◆Trend No. 2: 지능형 애플리케이션 및 분석(Intelligent Application and Analytics)

앞으로 몇년 동안 모든 앱과 관련 서비스는 일정 수준의 AI를 포함하게 될 것입니다. 몇몇은 AI와 머신러닝을 필수로 포함하는 지능형 앱이 될 것입니다. 또 다른 앱은 드러나지 않게 제공하는 방식으로 AI를 활용할 것입니다.

지능형 앱은 인간의 대체 수단이 아닌 그 활동의 증진 방식 중 하나로 봐야 합니다  이미 개인비서 역할을 하고 있습니다. 전자우편의 우선순위별 분류를 포함한 간단한 업무부터 가상 도우미와 같이 영업과 고객 서비스를 처리하는 등 사용자의 효율성을 높여주고 있습니다. 영화 ‘아이언맨’의 주인공 ’토니 스타크’의 AI 비서라고 할 수 있는 ‘자비스’(Jarvis)가 지능형 앱의 예라고 볼 수 있습니다. 사람을 대신해 거의 모든 업무를 처리하면서 삶을 더 편안하게 누릴 수 있도록 도와주는 프로그램인 셈이죠.

증강분석(Augmented analytics)은 특히 전략적으로 성장하고 있는 분야입니다. 비즈니스 사용자와 운영자, 데이터 사이언티스트를 대상으로 데이터 준비, 통찰력 발견과 공유 자동화를 위해 머신러닝을 활용하고 있습니다. AI는 ERP(전사자원관리)를 포함해 광범위한 SW와 서비스 시장의 중요한 격전지가 됐습니다. 패키지형 SW나 서비스를 제공하는 업체는 AI를 활용해 고급분석과 지능형 프로세스, UX(사용자경험) 등의 형태로 새롭게 비즈니스 가치를 높일 방법을 생각해야 합니다.

◆Trend No. 3: 지능형 사물(Intelligent Things)

지능형 사물은 AI와 머신러닝을 사용하여 융통성없는 프로그래밍 모델의 실행력을 넘어서는 고급 기능을 선보이는 한편 사람, 주변 환경과 자연스러운 상호작용을 합니다. 즉 사물이 상상하고 사고한다고 얘기할 수 있습니다. AI는 자율주행차와 로봇, 드론(무인비행기), 헬스케어 등에서 다양한 지능형 사물의 발전을 주도하고 있으며, 사물인터넷(IoT)이나 연결형 소비자, 산업 시스템 등 수많은 사물의 역량을 발전시키고 있습니다.

현재 농업과 광업 등 통제된 환경에서 자율주행차 사용이 급속히 늘어나 성장 중인 지능형 사물 분야로 떠오르고 있습니다. 2022년까지는 통제된 도로상에서 운행하는 제한적인 자율주행차가 나올 전망입니다. 그러나 일반 사용 시 혹시 모를 기술 오작동에 대비해 운전석에 사람이 탑승해야 할 가능성이 클 것으로 보입니다. 앞으로 5년간 운전자가 필요한 반자율(semiautonomous) 형태가 대세를 이룰 것이며, 그 기간 동안 제조사들은 엄격한 기술 시험을 시행하고 규제나 법적 문제, 문화적 수용 등 나노 기술 문제를 해결할 것입니다. 확산에 따라 독립적인 형태에서 협업에 적합한 협력적인 지능형 사물로 점차 전환될 것입니다.

SK㈜ C&C PR팀