[2020 전망] “인간 중심의 스마트 공간이 기술 트렌드의 핵심”

  • 2020-01-07
  • 신윤오 기자, yoshin@elec4.co.kr

가트너, 2020년 10대 전략 기술 트렌드 발표

IT 자문기관 가트너(Gartner)가 기업들이 주목해야 할 2020년 주요 전략 기술 트렌드를 발표했다.

가트너가 제시하는 전략 기술 트렌드는 두 가지 종류의 기술들로 이루어져 있다. 초기 상태에서 벗어나 보다 폭넓은 영향력과 활용 사례를 보이는 혁신적인 잠재력을 갖춘 신기술들과, 급격한 성장세를 자랑하며 향후 5년 내 정점에 달할 것으로 예상되는 기술들이 이에 해당된다.

가트너의 부사장 겸 펠로우인 데이비드 설리(David Cearley)는 “인간 중심의 스마트 공간은 2020년 가트너 전략 기술 트렌드의 주요 영향을 구성하고 평가하는데 사용되는 구조”라며, “인간을 기술 전략의 중심에 두는 것은 기술의 가장 중요한 일면을 강조한다.


가트너 IT 심포지엄/엑스포(사진: Gartner 홈페이지 참조)

즉, 기술이 소비자, 직원, 비즈니스 파트너, 사회 그리고 기타 구성원들에게 어떻게 영향을 미치는지를 잘 보여주는 것”이라고 말했다. 또한, “조직의 모든 행위는 기술이 개개인들과 집단에 직간접적으로 영향을 주는 방식에 기인한다. 이것이 바로 인간 중심적 접근 방식”이라고 설명했다.

그는 이어, “스마트 공간은 인간 중심적 개념을 기반으로 한다. 스마트 공간은 사람들과 기술 시스템이 점점 더 개방적이고 연결되며 조직화되고 지능적인 에코시스템 내에서 상호 작용할 수 있는 물리적인 환경이다. 사람, 프로세스, 서비스, 사물 등 다양한 요소들이 스마트 공간에 모여 더욱 몰입적이고 상호적이며 자동화된 경험을 창출한다”고 말했다.

가트너가 제시하는 2020년 10대 전략 기술 트렌드는 다음과 같다.

1. 초자동화(Hyperautomation)

초자동화(Hyperautomation)는 다수의 머신러닝(ML), 패키징 된 소프트웨어, 자동화툴을 결합시켜 업무를 수행하는 것이다.
초자동화는 광범위한 툴 뿐만 아니라 자동화 자체의 모든 단계를 아우르는 개념이다. 여기에는 감지, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링, 재평가 등이 포함된다.

초자동화는 주로 자동화 매커니즘의 범위, 매커니즘 간의 관계, 매커니즘이 결합되고 조직화 되는 방법 등을 이해하는 데 초점을 맞춘다. 초자동화는 로봇 프로세스 자동화(RPA)에서 시작됐다. 그러나 RPA 자체가 초자동화를 의미하지는 않는다. 초자동화는 인간이 업무에 관여하는 부분을 복제하기 위해 다양한 툴의 결합을 필요로 한다.

2. 다중 경험(Multiexperience)

사용자 경험은 2028년까지 디지털 세상에 대한 사용자들의 인식, 디지털 세상과 사용자들의 상호 작용 방식에 있어 크게 변화할 것이다. 대화형 플랫폼은 사람들이 디지털 세상과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있다. 또, 가상현실(VR), 증강현실(AR), 혼합 현실(MR)은 사람들이 디지털 세상을 인식하는 방식을 바꾸고 있다. 인식 및 상호 작용모델에 있어서 이러한 변화는 미래 다중 센서 경험, 다중 모드 경험을 이끌어 낸다.

3. 전문성의 민주화(Democratization of Expertise)

가트너는 2023년까지 민주화의 4가지 핵심 요소가 가속화될 것으로 예상한다. 데이터 및 분석의 민주화, 개발의 민주화, 설계의 민주화, 지식의 민주화가 이에 해당한다. 데이터 및 분석의 민주화는 전문 개발자 커뮤니티를 대상으로 확장하는 데이터 사이언티스트들을 대상으로 하는 툴을 의미하고, 개발의 민주화는 맞춤 개발된 애플리케이션에서 활용할 수 있는 AI 툴을 의미한다.

설계의 민주화는 시민 개발자에게 권한을 주는 추가적인 앱 개발 기능의 자동화와 더불어 로우코드(low-code), 노코드(no-code)가 확산되는 현상이며, 지식의 민주화는 IT 비전문가들이 본래 갖고 있던 전문기술이나 훈련을 넘어 전문화된 스킬을 활용하고 적용할 수 있는 각종 툴과 전문 시스템에 접근할 수 있게 되는 것을 의미한다.

4. 인간 증강(Human Augmentation)

인간 증강(Human augmentation)은 기술이 인간 경험의 필수적인 부분으로서 어떻게 인간의 인식과 신체에 향상점을 제공할 수 있는지를 탐구한다.

물리적 증강은 인간의 몸에 웨어러블 디바이스와 같은 기술 요소를 심어 타고난 신체적 기능을 변화시킴으로써 인간을 향상시킨다. 인식적 증강은 전통적인 컴퓨터 시스템과 스마트 공간 내 새로운 다중 경험 인터페이스 상의 정보를 평가하고 애플리케이션을 활용하면서 이뤄질 수 있다. 개개인들이 개인적 향상을 추구하게 됨에 따라 향후 10년 간 인간 신체 및 인식의 증강 수준을 높이는 것은 일반적인 일이 될 것이다. 이는 새로운 "소비자화(consumerization)” 효과를 만들어 직원들이 개인의 향상점을 활용 및 확대하여 업무 환경을 향상시키도록 할 것이다.

5. 투명성 및 추적성(Transparency and Traceability)

투명성과 추적성은 이러한 디지털 윤리와 개인정보 보호의 요구를 충족하는 데 중요한 요소다.
투명성과 추적성은 규제 요구사항을 충족하고, 인공지능(AI)과 기타 첨단 기술 사용에 대한 윤리적인 접근 방식을 보존하며, 기업내 사라져가는 신뢰를 회복하기 위해 고안된 다양한 태도, 행동, 지원 기술, 관행 등을 지칭한다. 기업들은 투명성과 신뢰 관행을 구축하면서 인공지능 및 머신러닝 영역, 개인 데이터 보호, 소유 및 제어영역, 윤리적 설계의 영역 등 세 가지 영역에 초점을 맞춰야 한다.

6. 자율권을 가진 엣지(The Empowered Edge)

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 정보 처리, 컨텐츠 수집 및 전달이 해당 정보의 출처, 보관 장소, 소비자에 인접한 곳에서 처리되는 컴퓨팅 토폴로지(topology)다. 엣지 컴퓨팅은 지연 시간을 줄이기 위해 트래픽과 프로세싱을 로컬에서 처리하려고 하고, 엣지의 기능을 활용하려고 하며, 엣지에서의 더 큰 자율성을 가능케하고자 한다.

7. 분산형 클라우드(Distributed Cloud)

분산형 클라우드(Distributed cloud)는 퍼블릭 클라우드 서비스가 다양한 장소에 배포되는 것이다. 이때 퍼블릭 클라우드 서비스의 기존 제공 업체는 서비스의 운영, 거버넌스, 업데이트 및 개발에 대한 책임을 진다. 분산형 클라우드는 대부분의 퍼블릭 클라우드 서비스의 중앙화 모델에 상당한 변화를 주며, 새로운 클라우드 컴퓨팅 시대를 견인할 것이다.

8. 자율 사물(Autonomous Things)

자율 사물(Autonomous things)은 인간이 수행하던 기능들을 자동화하는 데 AI를 활용하는 실제 디바이스다. 자율 사물은 대부분 로봇, 드론, 자율주행차, 자율주행선(船), 가전제품 등의 형태로 구현된다. 이러한 디바이스의 자동화는 엄격한 프로그래밍 모델들이 제공하는 자동화를 뛰어넘는 수준으로, AI를 활용하여 주변환경 및 사람들과 보다 자연스럽게 상호 작용하는 고급 행동을 구현한다. 기술력이 향상되고 규제가 허용되며 사회적 수용이 증가함에 따라, 점점 더 많은 자율 사물이 통제되지 않는 공공 장소에 배치될 것이다.

9. 실용적 블록체인(Practical Blockchain)

블록체인(Blockchain)은 신뢰 구축, 투명성 제공, 비즈니스 생태계 간 가치 교환 구현, 잠재적 비용 절감, 거래 합의 시간 단축, 현금 흐름 개선 등을 통해 산업을 재구성할 수 있는 잠재력을 가진 기술이다. 블록체인이 잠재력을 가진 또 다른 영역은 신원 관리 분야다. 스마트 계약은 사건이 특정 액션을 촉발할 수 있는 블록체인으로 프로그래밍 될 수 있다. 예를 들자면, 상품을 받으면 지불이 이뤄지는 식이다.

10. 인공지능 보안(AI Security)

인공지능과 머신러닝은 다양한 사용 사례에 걸쳐 인간의 의사결정을 향상시키는 데 지속적으로 활용될 것이다. 이는 초자동화를 구현하는 수많은 기회를 만들어내고 자율 사물을 활용해 비즈니스 전환을 이뤄낼 수 있지만, 보안 팀과 위험 분야 리더들에게는 새로운 중요 과제를 제시한다. IoT, 클라우드 컴퓨팅, 마이크로서비스 및 스마트 공간 내 고도로 연결된 시스템들로 인해 공격 가능한 포인트가 광범위하게 늘어나기 때문이다. 보안 및 위기 관리 리더들은 AI 기반시스템 보호, AI를 활용한 보안 방어 향상, 공격자의 범죄 목적 AI 사용 예측 등 세 가지 주요 영역에 초점을 맞춰야 한다.

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