INSIGHT

Garthner 2024 전략 기술 트렌드 살펴보기

2023.12.01

 

 

지난 10월 16일, IT분야의 전문 리서치 그룹 가트너(Gartner)가 2024년 전략 기술 트렌드를 발표했습니다.

빠르게 진화하는 AI의 시대에서, 더 효과적으로 비즈니스 목표를 달성할 10가지 기술 트렌드를 함께 살펴볼까요? 

 

 

 

1. AI 신뢰, 리스크 및 보안 관리

 

2022년 11월 30일, OpenAI가 개발한 대화형 인공지능 챗봇 ChatGPT가 공개된 후 약 1년이 지났습니다. 이후 AI는 빠르게 보편화 되어, 대중적으로 활용되고 있는데요. 가트너는 AI 보편화 이후로, AI를 통해 생성된 결과물의 신뢰도 보장, AI 활용 과정에서의 데이터 보안, AI 시스템을 외부의 악의적 공격으로부터 보호하는 일과 관련한 기술이 주목 받을 것이라고 예측했습니다.

 

가트너는 이와 관련해, AI TRiSM을 언급합니다. 이는 2023년 기술 트렌드로 소개되었던 부분이기도 한데요.

 

AI TRiSM“AI Trust, Risk and Security Management”의 약자로, 

“AI 신뢰, 리스크 및 보안 관리”로, 다음의 세 가지 영역으로 나누어 볼 수 있습니다.

 

(1) AI 신뢰: AI 시스템의 편견없는 작업 수행

(2) AI 리스크: AI 위협관리를 위한 거버넌스 적용

(3) AI 보안관리: 악의적 공격 및 조작으로부터의 AI 시스템 보호

 

가트너는 AI TRiSM이 AI의 안전한 활용 이상으로, 도입 기업의 정확한 의사결정을 도울 것이라고 예측합니다.

 

 

 

2. 지속적인 위협 노출 관리

 

공공/기업 등 사회 전반의 운영이 디지털 환경에서 이루어지는 시대에서, 사이버 보안의 중요성은 더욱 높아지고 있는데요. 

보안 이슈의 경우, 발생 시 조직에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 사전 예방이 중요합니다.

 

이에 가트너는 “지속적인 위협 노출 관리”를 위한 다음과 같은 프로세스를 제안했습니다.

 


[출처: 가트너]

 

(1) 범위 지정: 공격받을 수 있는 영역의 정의

(2) 탐색: 위협이 될 수 있는 요소에 대한 지속적 탐색

(3) 우선순위 설정: 긴급성, 보완가능성 등의 기준에 따른 위협 우선순위 설정

(4) 유효성 검증: 실제 공격에 대한 시스템의 반응 유효성 검증

(5) 인력동원: 인력동원을 통한 보안 시스템 최적화

 

 

 

3. 지속가능한 기술

 

지속가능성을 위한 환경/사회/지배구조를 지향하는 ESG(Environmental, Social and Governance)는 여전히 산업 전반의 기업 경영 방식 변화에 영향을 미치고 있습니다. 기술 발전에 있어서도 지속가능성은 중요한 주제인데요. 한 예로, 미국에서 매년 개최되는 ICT융합 전시회 CES에서는 2022년에 이어서 2023년에도 지속가능성을 핵심 주제로 내세웠습니다.

 

올해 CES 최고혁신상을 수상한 미국의 중장비/농기계 제조사 존디어의 사례에서도 지속가능한 기술에 대한 세계적 관심을 확인할 수 있는데요. 

 

존디어가 CES 2023에서 공개한 신제품 파종기 ‘이그잭트 샷(Exact Shot)’의 경우, 빠르게 씨앗을 심는 동시에 비료 사용량을 기존 대비 60%까지 줄일 수 있어 비료 낭비와 유출을 막도록 했습니다. 이어, 존디어의 최고경영자(CEO) 존 메이는 기조연설에서 “기술과 혁신이 농업과 세계 식량 공급 문제를 해결할 수 있다”고 강조하기도 했습니다.

 

 

 

4. 플랫폼 엔지니어링

 

플랫폼 엔지니어링이란, 셀프 서비스 내부 플랫폼을 구축하고 유지하는 과정을 말합니다. 이는 사용자가 다양한 솔루션이나 툴을 활용하는 상황에서 이를 통합된 환경에서 원활히 활용하고자 하는 니즈를 충족하기 위해 등장한 개념입니다. 

 

플랫폼 엔지니어링은 개발자의 생산성을 높일 수 있는 최적화된 환경을 마련하고, 이는 결국 비즈니스 가치로 이어지는데요. 가트너는 “2026년까지 80%의 소프트웨어 엔지니어링 조직이 내부의 서비스 제공을 위한 플랫폼 팀을 만들 것”이라고 예측했습니다.

 

 

 

5. AI 증강 개발

 

AI 증강 개발이란, 생성형 AI, 머신러닝(Machine Learning, ML)과 같은 AI 기술을 개발자들이 앱을 개발하고 테스트 및 배포하는 과정에서 활용하는 것을 말합니다. 

 

단적으로는, ChatGPT를 활용해 코드를 작성하는 것 또한 이러한 AI 증강 개발의 예시라고 볼 수 있는데요. 가트너는 2023년 초까지만 해도 10%가 안되는 기업의 소프트웨어 엔지니어들이 AI 코딩 어시스턴트(assistant)를 활용하고 있지만, 2028년에는 그 비중이 75%까지 늘어날 것으로 보았습니다.

 

대표적인 AI 코딩 어시스턴트로, 세계적으로 이용되는 개발자 플랫폼 깃허브(GitHub)의 “GitHub Copilot”이 있습니다.

 


[출처: 깃허브 홈페이지 캡처]

 

GitHub Copilot은 OpenAI Codex 인공지능 모델을 활용하는데, 이를 통해 자연어 구문을 분석하고 코드를 생성합니다. GitHub Copilot은 사용자의 니즈에 따라 전체 코드를 제안해주기도 하고, 디버깅이나 잠재적인 보안 이슈가 발생할 수 있는 지점에 대해 코멘트하는 등, 개발자의 생산성을 직접적으로 높이는데 기여할 수 있습니다.

 

 

 

6. 산업 클라우드 플랫폼 

 

산업 클라우드 플랫폼(Industry Cloud Platform, ICP)은 산업별 니즈에 맞춰 등장한 새로운 형태의 클라우드 서비스입니다. 

 

기존의 클라우드 서비스는 제공하는 서비스 범위에 따라 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 나누어졌습니다.

그러나 산업 클라우드 플랫폼은 각 유형의 기능을 결합하여 산업 또는 조직에 맞춘 솔루션을 제공한다는 점에서, 버티컬 클라우드 플랫폼(Vertical Cloud Platform)이라고 불리기도 합니다.

 


[출처: 가트너]

 

가트너에서 밝힌 2023년 기업의 ICP 사용율은 15% 미만이었으나, 앞으로 사용율이 더 높아질 것으로 예상하며, 2027년까지 50% 이상의 기업들이 산업 클라우드 플랫폼을 사용하게 될 것이라고 예측했습니다.

 

 

 

7. 지능형 어플리케이션

 

오늘날의 지능형 어플리케이션은 AI를 통해, 업무를 더 효과적으로 자동화하고 보강합니다. 가트너에서 소개하는 지능형 어플리케이션의 사례는 다음과 같습니다.

 

(1) 자동화: 날씨, 위성 및 기타 데이터를 모니터링하여 사전 정의된 이상 현상(예: 침수 위험 상승)이 발생할 때 자동으로 보험 청구를 제출하는 보험앱

(2) 증강: 상황 맥락을 이해하는 Contextual AI를 기반으로 공급 및 수요의 상황에 따라 가격을 조정하는 동적 가격 모델을 제공

(3) 적응성: 사용자의 앱 이용행태를 학습하여 자주 사용하는 기능의 단축키를 제공

 

 

8. 생성형 AI의 대중화

 

2022년 말 등장한 ChatGPT는 생성형 AI로써, 학술 논문이나 보고서와 같은 어려운 창작물도 단 시간에 작성해낼 수 있다는 점에서 큰 관심을 받기도 했습니다. 이후, AI가 생성할 수 있는 창작물의 범위는 더욱 넓어졌습니다. 자연어로 입력된 사용자의 의도를 바탕으로, 이미지부터 영상까지 다양한 창작물을 전문적으로 제작하는 AI들이 등장했고 상용화되고 있습니다. 

 


[출처: 이미지 제작 AI, Jasper 홈페이지 캡처]

 

이러한 생성형 AI는 점점 더 넓은 범위의 업무를 자동화하고, 생산성을 높이며, 비용을 감축하여 비즈니스의 새로운 성장 기회를 제공할 수 있습니다. 가트너는 현재 5% 미만으로 나타나는 생성형 AI의 기업 활용 비율이, 2026년까지 80% 이상으로 증가할 것으로 예상했습니다.

 

 

 

9. 증강 연결 인력

 

증강 연결 인력이란 증강 기술을 사용해 능력이 강화되고 확장된 사용자들을 말합니다. 이 때 사용자와 연결된 증강 기술은 모바일 기기나, 웨어러블 기기, 어플리케이션 등으로 다양합니다. 

 

이러한 증강 연결 인력은 자동화된 근무 환경과 AI의 도움으로, 업무 중 발생하는 복잡한 문제도 쉽게 해결할 수 있습니다. 가트너는 2027년에 25%의 CIO가 이러한 증강 연결 인력 이니셔티브를 활용해 핵심 역할의 역량 확보 시간을 50% 단축할 것이라고 예측했습니다. 

 

 

 

10.  기계 고객 (커스트봇, Custobot)

 

마지막은 기계 고객입니다. 기계 고객은 말 그대로, 사람이 아닌 경제적 주체를 의미합니다. 기계 고객의 등장 배경은 지능형 어플리케이션과도 연관되어 있는데요. 기존에 인간이 직접 진행하던 일을 AI 기반의 자동화를 통해 어플리케이션이 대체하면서, 구매 행위 또한 사람이 아닌 로봇에 의해 이루어지는 것이죠.

 

가트너는 2022년 초 발행한 아티클을 통해 다음과 같이 기계 고객의 단계를 나누어 설명했습니다. 

 


[출처: 가트너]

 

(1) Bound Customer: 사람의 명령으로 구매를 실행

(2) Adaptable Customer: 기준에 따라 최적화된 구매 고려군을 제공 및 구매를 실행

(3) Autonomous Customer: 데이터를 기반으로 고객의 니즈를 추측하여 구매를 실행

 

이와 같은 기계 고객이 등장하게 된다면, 구매 행동을 만들기 위한 새로운 마케팅적 접근이 등장하고, 로봇을 대상으로 한 새로운 시장을 기대해볼 수 있습니다.

 

 

 

Reference

가트너, "Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2024"

https://www.gartner.com/en/articles/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2024

 

Greenium, "CES 2023서 주목해야 할 미래 트렌드? 지속가능성!"

https://greenium.kr/%EB%B9%84%EC%A6%88%EB%8B%88%EC%8A%A4-%ED%85%8C%ED%81%AC-%EA%B2%BD%EC%A0%9C-ces2023/

 

깃허브

https://github.com/features/copilot

 

elegant themes, Christoper Morris, "14 Best AI Coding Assistant Tools in 2023 (Most Are Free)"

https://www.elegantthemes.com/blog/wordpress/best-ai-coding-assistant#1-github-copilot

 

Jasper

https://www.jasper.ai/art

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