지난 콘텐츠에서는 가트너가 발표한 2022년 IT 전략 기술 트렌드 1~6까지 소개해드렸습니다. 이번 콘텐츠에서는 2022 IT 전략 기술 트렌드 7~12를 알아보겠습니다.
7. 하이퍼오토메이션 (Hyperautomation)
하이퍼오토메이션(Hyperautomation) 즉, 하이퍼자동화는 가능한 한 많은 비즈니스 및 IT 프로세스를 신속하게 판별, 조사, 자동화하기 위한 비즈니스 기반 접근법으로, 가장 최적화된 경로를 제안할 수 있는 기술입니다. 이를 달성하기 위해서는 작업 품질 개선, 비즈니스 프로세스 속도 가속화 및 의사결정의 민첩성 등의 영역에 집중해야 한다고 밝혔습니다.
가트너 연구 결과에 따르면 뛰어난 하이퍼오토메이션 팀은 업무 품질 향상, 비즈니스 프로세스 속도 향상, 의사결정의 민첩성 향상이라는 세 가지 핵심 우선순위에 초점을 맞추고 실천한다고 합니다.
8. AI 엔지니어링 (AI Engineering)
IT 책임자들은 애플리케이션 내에 AI를 통합하기 위해 고군분투하고 있지만, 대부분은 실현되지 않을 AI 프로젝트에 시간과 비용을 낭비하고 있습니다. AI 엔지니어링은 데이터, 모델, 애플리케이션의 업데이트를 자동화해 효율적인 AI 딜리버리를 구현하고, 이를 통해 실제 AI 솔루션의 가치를 최적화할 수 있는 기술입니다.
가트너는 2025년까지 10%의 기업이 AI 엔지니어링 모범 사례를 구현할 것이며, 이는 나머지 90%의 기업들보다 AI로 3배 이상의 가치를 끌어낼 수 있을 것으로 보고 있습니다.
9. 분산형 기업 (Distributed Enterprise)
코로나 19로 인해 재택근무가 증가하면서 분산형 기업이 IT 기술 트렌드로 떠오르고 있습니다. 이전에는 사무실이라는 공간에 모여 업무를 수행했다면, 현재는 원격 접속과 하이브리드 작업 등의 근무 패턴이 증가하고 있죠. 이에 따라 기존 기업은 지리적으로 흩어진 사원으로 구성된 분산형 기업(Distributed Enterprise)으로 진화하고 있습니다.
분산형 기업은 디지털 우선, 원격 우선 비즈니스 모델을 반영해 원격근무자의 환경을 개선하고 소비자 및 협력사와의 접점을 디지털화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
가트너는 2023년까지 분산형 기업의 이점을 활용한 조직의 75%가 경쟁사보다 25% 빠른 매출 성장을 실현할 것으로 내다보고 있습니다.
10. 총체적 경험 (Total Experience. TX)
총체적 경험(Total Experience, TX)은 여러 접점에 걸쳐 고객 경험(CX), 직원 경험(EX), 사용자 경험(UX), 다중 경험(MX) 등을 통합해 성장을 가속하는 것을 의미합니다. 총체적 경험은 이해 당사자들의 경험을 전반적으로 관리함으로써 고객과 직원의 확신, 만족도, 충성도 등을 높이는 것을 목표로 하는데요. 가트너는 이와 관련해 고객, 직원, 사용자 경험을 중심으로 더욱 총체적인 접근 방식을 달성해야 한다고 제안했습니다.
11. 자치 시스템 (Autonomic System)
기존의 프로그래밍이나 단순 자동화는 기업의 성장에 발맞춰 확장하지 못할 수 있습니다. 자치 시스템(Autonomic Systems)은 자체 관리되는 물리적 시스템 또는 소프트웨어 시스템인데요. 자치 시스템은 자동화된 시스템 혹은 자율 시스템(autonomous systems)과는 다릅니다.
가장 큰 차이점은 복잡한 생태계에서 최적화된 행동을 수행할 수 있도록 자체 알고리즘을 실시간으로 수정한다는 것입니다. 이 과정에서 외부 소프트웨어 업데이트가 필요하지 않죠. 마치 사람처럼 새로운 현장에 신속히 적응할 수 있게 됩니다. 또한 사람의 개입 없이 공격을 방어할 수 있는 신속한 변화를 위한 기술 기능을 제공하는데요. 최근 복잡한 보안 환경에 배치되고 있으며, 장기적으로는 로봇, 드론, 제조기기, 스마트공간 등 물리적 시스템에서 보편화될 것으로 예상됩니다.
12. 생성형 AI (Generative AI)
현재 시장에서 볼 수 있는 가장 강력하고 가시적인 AI 기술 중 하나가 생성형 AI(Generative AI)입니다. 생성형 AI는 데이터로부터 콘텐츠 등을 학습하는 머신 러닝 방법으로, 데이터로부터 얻어낸 결과를 학습해 원작과 유사하지만, 독창적이고 새로운 결과물을 만들어내는 인공지능입니다.
오늘날 대부분의 AI 모델은 결론을 도출하도록 훈련된 반면에, 생성형 AI는 데이터에서 인공산물에 대해 학습합니다. 그렇기 때문에 생성형 AI는 향후 소프트웨어 코드 작성, 신약 개발 및 타깃 마케팅 등 다양한 활동에 사용될 수 있죠. 다만 주의할 점은 사기 범죄, 신용사기, 정치적 허위 정보, 신분위조 등에 오용될 가능성이 있다는 것입니다.
글 ㅣ LG CNS 기술전략팀
