가트너 주식회사는 미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사로 본사는 미국 코네티컷주 스탬퍼드에 위치해 있다. 가트너의 고객은 정부기관 및 IT 기업, 투자 회사 등 다양하며 1979년에 설립되어 5,700여 명의 종업원을 거느리고 있고, 이 중 1,435명이 리서치 애널리스트 및 컨설턴트 인력이다. 세계 85개국에 12,400여 개의 고객을 두고 있는 가트너는 시장분석 결과의 시각화 도구로 하이프 사이클 및 매직 쿼드런트를 개발하여 사용하고 있다. (위키백과)
글로벌 IT리서치 기업 가트너는 매년 ‘10대 전략 기술’을 선정하여 발표하고 있다.
2024년 Gartner 10대 전략 기술 트렌드 전망
1. AI 신뢰, 리스크 및 보안 관리(AI TRISM - Trust, Risk and Security Management)
AI에 대한 접근이 대중화되면서 AI 신뢰, 리스크 및 보안 관리(TRiSM)의 필요성이 더욱 명확해졌다. 보호 장치가 없다면 AI 모델은 통제할 수 없는 부정적인 영향을 초래하여 AI가 제공하는 긍정적인 효과와 사회적 가치를 퇴색시킬 수 있다.
AI TRiSM은 AI의 신뢰성, 위험성 및 보안 관리를 4가지 주요 영역으로 구분한다.
설명 가능성/모델 모니터링
모델 운영
AI 애플리케이션 보안
개인정보 보호
가트너는 2026년까지 AI TRiSM 제어 기능을 적용하는 기업이 오류 및 불법 정보를 최대 80%까지 줄여 의사결정의 정확성을 높일 것이라고 예측했다.
2. 지속적인 위협 노출 관리(CTEM - Continuous Threat Exposure Management)
지속적인 위협 노출 관리(CTEM)는 기업의 디지털 및 물리적 자산의 접근성, 노출 및 악용 가능성을 지속적이고 일관되게 평가하는 실용적이고 체계적인 접근 방식이다. CTEM 평가 및 수정 범위를 인프라 구성 요소가 아닌 위협 벡터 또는 비즈니스 프로젝트에 맞춰 조정하면 취약성 뿐만 아니라 패치 불가한 위협들도 드러난다. 2026년까지 가트너는 CTEM 프로그램을 기반으로 보안 투자에 우선순위를 정하면 침해 사고가 2/3로 감소할 것으로 예측했다.
1단계 : 범위지정
2단계 : 탐색
3단계 : 우선순위
4단계 : 유효성 검증
5단계 : 인력 동원
3. 지속 가능한 기술(Sustainable Technology)
지속 가능한 기술(Sustainable Technology)은 장기적인 생태 균형과 인권을 지원하는 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 성과 구현에 활용되는 디지털 솔루션 프레임워크다.
AI, 암호화폐, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술 사용이 증가함에 따라 관련 에너지 소비 및 환경 영향에 대한 우려가 커지면서 보다 효율적이고 순환적이며 지속 가능한 사용이 더욱 중요해졌다. 가트너는 2027년까지 25%의 CIO들이 각자 활용하는 지속 가능한 기술의 영향력에 따라 개인적인 보상을 얻게 될 것으로 예측했다.
4. 플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering)
플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering)은 셀프 서비스 내부 개발 플랫폼을 구축하고 운영하는 규정을 말한다. 각 플랫폼은 전담 제품 팀에서 만들고 유지 관리하는 하나의 계층으로, 도구 및 프로세스와의 연동을 통해 사용자들의 요구사항을 지원하도록 설계됐다. 플랫폼 엔지니어링의 목표는 생산성과 사용자 경험을 최적화하고 및 비즈니스 가치 전달 가속화하는 것이다.
플랫폼 엔지니어링은 기술 플랫폼을 설계, 구축 및 유지하는 과정을 통칭하며, 기업이나 조직이 자신들의 제품이나 서비스를 효과적으로 제공하고 확장할 수 있도록 지원하는 기술적 기반을 제공한다. 클라우드 인프라, 데이터 처리, API 관리, 보안 및 기타 여러 기술 영역이 포함된다.
5. AI 증강 개발(AI-Augmentd Development)
AI 증강 개발(AI-Augmented Development)은 소프트웨어 엔지니어가 애플리케이션을 설계, 코딩, 테스트할 때 생성형 AI, 머신러닝 같은 AI 기술을 활용하는 것을 의미한다. AI의 지원을 받는 소프트웨어 엔지니어링은 개발자의 생산성을 향상시키고 개발팀이 비즈니스 운영에 필요한 소프트웨어 수요 증가를 충족하도록 한다.
이러한 AI 적용 개발 도구는 소프트웨어 엔지니어의 코드 작성 시간을 줄여 엔지니어들이 경쟁력 있는 비즈니스 애플리케이션의 설계 및 구성과 같이 보다 전략적인 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하고 코딩 및 테스트 과정에서 개발자의 작업 효율성을 크게 향상시키며, 복잡한 작업 환경에서도 빠르고 정확한 개발을 도울 것이다.
가트너에서 제시한 대표적인 활용 포인트는 다음과 같다.
- 생성형 IA를 사용한 코드 작성 및 이해
생성형 AI는 코드를 작성하고 이해하는데 도움을 줄 수 있다. GitHub Copilot, CodeWhisperer, Google Codey와 같은 코드 생성 도구는 AI 지원 코드 생성 도구를 찾는 기업에 유용한 선택이다.
- 코드 변환
ChatGPT 챗봇 등은 이미 소프트웨어 코드를 한 언어에서 다른 언어로 번역할 수 있어 소프트웨어 코드를 변환하고 현행화하는 데 도움을 제공한다. 하지만 코드가 정확하게 번역되지 않았을 때 심각한 위험을 초래할 수 있다.
- 생성형 AI를 사용한 기술 부채 탐지 및 측정
기술 부채는 소프트웨어 애플리케이션 아키텍처, 설계 및 개발에서 발생한다. AI는 이러한 부채를 탐지하고 관리하는 데 도움이 될 수 있다.
- AI 기반 제품와 서비스에 대한 사용자 기대 충족
대화형 프롬프트 기반 인터페이스가 확산됨에 따라 사용자는 소프트웨어 제품에서 이 기능을 사용할 수 있기를 기대한다. 이러한 기대 충족을 위해 AI를 활용할 수 있다.
- 소프트웨어 테스트에 AI 활용
AI는 테스트 효율성을 향상하고 제공 주기 시간을 단축하여 테스트 계획 및 우선순위 지정, 테스트 생성 및 유지 관리, 테스트 데이터 생성, 시각적 테스트, 테스트 및 결함 분석까지 다양한 영역에서 이점을 제공한다.
Gartner는 2025년까지 소프트웨어 엔지니어링 리더 역할 중 50% 이상이 명시적으로 생성 AI에 대한 감독을 요구할 것이라고 밝혔다 (2023.8.30, 출처: 가트너)
2027년까지 전문 개발자의 70%가 AI 기반 코딩 도구를 사용할 것이며 현재는 10% 미만이다.(2023. 9. 28, 출처: 가트너)
6. 산업 클라우드 플랫폼(Industry Cloud Platform, ICP)
기존의 '퍼블릭 클라우드'보다 한단계 발전해 다양한 산업군에 속한 기업들이 각 도메인별 데이터 특성을 고려하여 맞춤형 서비스를 제공하는 플랫폼이 산업 클라우드 플랫폼이다.
Gartner는 2027년까지 70% 이상의 기업이 비즈니스 이니셔티브를 가속화하기 위해 산업용 클라우드 플랫폼(ICP)을 사용할 것으로 예측했다. 이는 2023년의 15% 미만에서 증가한 것이다.
ICP는 기본적인 서비스형 소프트웨어(SaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS) 및 서비스형 인프라(IaaS)를 결합하여 산업 관련 비즈니스 성과를 지원한다.
여기에는 일반적으로 산업 데이터 패브릭, 패키지화 된 비즈니스 기능 라이브러리, 구성 도구 및 기타 플랫폼 혁신이 포함된다. ICP는 산업별 맞춤형 클라우드 제안이며 조직의 요구에 따라 추가될 수 있다.
7. 지능형 애플리케이션(Intelligent Application)
지능형 애플리케이션(Intelligent Applications)에는 가트너가 적절하고 자율적으로 대응할 수 있는 학습된 적응력으로 정의하는 ‘지능’이 하나의 기능으로 포함된다.
지능은 작업을 더 효과적으로 강화하거나 자동화하기 위해 많은 사례에 활용된다.
기본 기능인 애플리케이션의 지능은 머신 러닝, 벡터 저장소, 커넥티드 데이터와 같은 다양한 AI 기반 서비스로 구성되며 결과적으로 지능형 애플리케이션은 사용자에게 맞춰 유연하게 적응하는 경험을 제공한다.
2023년 Gartner CEO 및 고위 경영진 설문조사에 참여한 CEO 중 26%는 조직에 가장 큰 피해를 주는 리스크로 인재 부족을 꼽았다. 인재를 유치하고 유지하는 것은 CEO의 최우선 인력 우선순위이며, AI는 향후 3년 동안 업계에 가장 큰 영향을 미칠 기술로 선정되었다.
자동화, 증강 및 적응성을 촉진하는 지능형 앱의 예이다
- 자동화
날씨, 위성 및 기타 데이터를 모니터링하는 재산 보험 앱은 홍수 수위 상승과 같은 이상 현상이 발생할 때 자동으로 청구를 제기할 수 있다.
- 증강
수요 및 공급에 대한 변화를 기반으로 하는 동적 가격 모델을 통해 사용자에게 할인, 포인트 등을 부여할 수 있다.
- 적응성
규정 준수 교육, 성과 업데이트 등 해당 사용자와 동료가 가장 많이 사용하거나 연중 특정 시기에 사용하는 항목을 기반으로 바로 가기를 제공할 수 있다.
8. 대중화된 생성형 AI(Democratized Generative AI)
생성형 AI는 대규모로 사전 학습된 모델, 클라우드 컴퓨팅, 오픈 소스의 결합으로 대중화되고 있으며 전 세계 사용자들이 생성형 AI 모델에 쉽게 접근하고 활용할 수 있게 됐다. 가트너는 2026년까지 80% 이상의 기업이 생성형 AI API와 모델을 사용하거나 프로덕션 환경에 생성형 AI 지원 애플리케이션(GenAI-enabled application)을 배포할 것으로 예측했는데, 2023년초에는 5% 미만이었다.
생성형AI 애플리케이션은 비즈니스 사용자가 내외부의 방대한 정보에 접근해 사용할 수 있게 한다.
생성형 AI는 다양한 역할과 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 가장 파괴적인 트렌드 중 하나가 될 것으로 예측했다.
생성형 AI의 예로 신제품에 대한 빠른 아이디어 구상과 출시 기간 단축, 효율성 향상 및 비즈니스 생산성 향상, 초개인화 등이 있다.
9. 증강-연결된 인력(Augmented-Connected Workforce)
증강-연결된 인력(Augmented-Connected Workforce)은 증강 기술을 사용하여 사용자의 능력과 역량을 가속화 및 확장해야 할 필요성에 의해 주도된다. 증강-연결된 인력은 지능형 애플리케이션과 인력 분석을 사용해 일상적인 상황과 지침을 제공하여 근로자의 경험, 복지 및 자체 기술 개발 능력을 지원한다. 동시에 비즈니스 성과를 창출하고 주요 이해관계자들에게 긍정적인 영향을 미친다.
2027년까지 CIO의 25%가 증강 연결된 인력 이니셔티브를 활용하여 핵심 역할의 역량 확보 시간을 50% 단축할 것으로 예측했다.
10. 기계 고객(Machine Customers)
“AI 기반 고객의 구매 행동은 논리적이고 합리적입니다. 인간 고객을 대상으로 한 마케팅 및 판매에 대한 수십 년간의 통찰력과 교육이 갑자기 무의미해질 수 있습니다.”
기계 고객(‘커스토봇(Custobot)’이라고도 함)은 자율적으로 협상하고 상품 구매와 대가를 지불할 수 있는 비인간 경제 행위자다. 가트너는
2028년까지 150억 개의 커넥티드 제품이 고객의 역할을 할 수 있는 잠재력을 가질 것으로 예상했고, 계속해서 수십억 개가 더 등장할 것으로 예측했다.
이러한 성장 추세는 2030년까지 수조 달러에 달하게 될 것이며 결국에는 디지털 커머스보다 더 중요해질 것이며, 이러한 알고리즘과 장치를 촉진하거나 새로운 고객 로봇을 생성할 수 있는 전략적 기회를 고려해야 할 것으로 예측했다.
출처: 2023년 10월 Gartner 자료 참고