[한국미래일보=박지은 대학생 기자]

Gartner analyst Chris Howard on stage at Gartner IT Symposium/Xpo presenting Gartner's 2024 top 10 strategic technology trends.

시장조사기관 가트너가 2024년 10대 전략기술 트렌드를 발표했다. 가트너가 말하는 전략기술(Strategic Technology)이란 도입 단계를 넘어 혁신과 잠재력을 가지며, 사용성이 점차 확대돼 향후 3년 간 비즈니스 및 의사결정에 영향을 미칠 기술을 의미한다. 

2024년 전 세계 IT 투자 비용은 약 5조 달러가 넘을 것으로 예상된다. 이는 올해보다 약 9% 증가한 수치이다. 이 중 IT 서비스와 소프트웨어 부문은 클라우드 사업 확장으로 10% 이상 성장할 것으로 보인다. 특히, 가트너는 클라우드 서비스에 대한 투자 비용이 20% 이상 증가할 것으로 전망했다. 클라우드를 채택하는 기업이 늘고, 이에 따라 클라우드 서비스 가격의 상승 곡선도 가파른 양상을 띨 것으로 보인다.

클라우드 부문이 성장세를 보이면서, 사이버 보안 사업의 성장 가능성도 크다. 가트너 경영진을 대상으로 진행한 설문 조사에 따르면, 약 85% 이상이 사이버 보안 문제를 심각하게 여기고 사업 확장을 계획하고 있다고 답했다.

반면, 현재 이슈가 되고 있는 생성형 AI 기술의 경우 아직은 시장에 크게 영향을 줄 정도로 보편화되지 않았으며, 2024년에는 한 자릿수 성장에 그칠 것으로 예상된다. 하지만 AI에 대한 투자는 계속될 것으로 보이며, 2026년에는 전 세계 기업 85% 이상이 생성형 AI가 적용된 제품과 애플리케이션, 프로그램 등을 사용하고 배포할 것으로 예측된다. 

1. AI 신뢰, 위협, 그리고 보안관리(AI Trust, Risk and Security Management )

AI가 보편화되면서 AI 신뢰, 리스크, 보안 관리(TRiSM)의 필요성이 대두되고 있다. 즉, AI 모델에 대해서도 최소한의 안전 장치가 필요한데, 이것이 바로 줄여서 AI TRiSM인 것이다.

가트너는 2026년까지 AI TRiSM 제어를 적용하는 기업은 오류 및 불법 정보를 최대 80%까지 제거해 의사결정의 정확성을 높일 수 있을 것으로 예측했다. AI TRiSM을 구현하기 위해 AI전문 기업에서는 사전 예방을 통한 데이터 보호, AI 전용 보안, AI 모델 모니터링, 타사 모델 및 애플리케이션에 대한 입출력 리스크 제어 툴을 사용할 것을 권장한다.

2. 지속적인 위협 노출 관리(Continuous Threat Exposure Management )

최근 산업 전반에 디지털 전환이 이루어지는 동시에 클라우드 기반 서비스가 증가하면서 기업과 개인 데이터는 훨씬 더 넓은 영역에 분산돼 있다. 이에 따라 보호해야 할 영역은 확대된 반면, 해커들의 공격 기술은 끊임없이 고도화되고 있다. 따라서 기존 보안 대책만으로는 부족한 실정이다.

지속적인 위협 노출 관리(CTEM)은 디지털 및 물리적 자산에 대한 접근성, 노출 및 악용 가능성을 지속적이고 일관성 있게 평가하는 접근법으로, 기업의 변화를 지속적으로 모니터링하고 대응하기 위해 만들어진 개념이다. 가트너는 ‘범위 지정(Scoping) – 탐색(Discovery) – 우선순위(Prioritization) – 유효성 검증(Validation) – 인력 동원(Mobilization)’의 5단계 사이클에 따라 CTEM을 구축하면 보안 사고의 2/3를 줄일 수 있을 것으로 예상했다.

3. 지속 가능한 기술(Sustainable Technology)

지속 가능한 기술은 장기적인 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 성과를 실현하는 데 사용되는 디지털 솔루션의 프레임워크를 말한다. AI, 암호화폐, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술이 대중화되면서, 에너지 소비와 환경 문제에 대한 우려가 커지고 있다. 가트너는 2027년까지 CIO의 25%가 활용하는 지속 가능한 기술의 영향력에 따라 보상을 얻게 될 것으로 예측했다.

지속 가능한 기술을 구현하기 위해서는 클라우드, AI와 같이 업계의 지속 가능성을 높이는 데 도움이 되고 비즈니스 및 주요 이해 관계자가 우선순위로 꼽은 기술을 채택해야 한다. 또한, 윤리 담당자 및 기업의 사회적 책임(CSR) 담당자가 기업의 비즈니스 중장기 로드맵 개발에 관여해야 한다고 조언했다.

4. 플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering)

빠르게 변화하는 트렌드에 대응하기 위해 기업은 확장성, 유연성이 높은 기술 플랫폼이 필요하다. 플랫폼 엔지니어링은 다양한 기술과 서비스의 상호작용을 효과적으로 관리하기 위해 등장한 개념이다.

플랫폼 엔지니어링은 자체 서비스를 내부적으로 개발하기 위한 플랫폼을 구축, 규정하는 것을 목표로 한다. 각 플랫폼은 전담 제품팀이 담당하며, 하나의 계층으로 구성돼 툴, 프로세스와 상호작용하며 사용자의 요구를 지원하도록 설계된다. 플랫폼 엔지니어링은 생산성과 사용자 경험을 최적화하고 비즈니스 가치 전달을 가속화할 수 있어야 한다.

5. AI 증강 개발(AI-Augmented Development)

AI 증강 개발은 소프트웨어 엔지니어가 애플리케이션을 설계, 코딩 및 테스트할 때 생성 AI 및 머신러닝(ML)과 같은 AI 기술을 사용하는 것을 말한다. 2028년까지 엔터프라이즈 소프트웨어 엔지니어의 75%가 AI 코딩 어시스턴트를 사용할 것으로 예상된다.

AI 지원 소프트웨어 엔지니어링은 개발자의 생산성을 높이고, 개발팀이 비즈니스 운영에 필요한 소프트웨어 수요 증가에 대응할 수 있도록 지원한다. AI가 적용된 개발 툴을 사용하면 소프트웨어 엔지니어가 코드 작성에 들이는 시간을 줄일 수 있어 비즈니스 애플리케이션 설계 및 구성 등의 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있다.

6. 산업 클라우드 플랫폼(Industry Cloud Platforms)

2023년 기업의 산업 클라우드 플랫폼(Industry Cloud Platform, ICP) 사용률은 15% 미만이었지만, 2027년까지 70% 이상으로 증가할 것으로 예상된다. 가트너에 따르면, 많은 기업이 ICP를 활용해 비즈니스 이니셔티브를 가속화할 것으로 전망된다.

'수직(버티컬) 클라우드 플랫폼'이라고도 불리는 산업 클라우드 플랫폼은 소프트웨어(SaaS), 플랫폼(PaaS), 서비스형 인프라(IaaS) 기능을 결합해 다양한 산업에 적합한 솔루션을 제공한다. 이를 통해 기업들은 비즈니스 및 데이터, 규제 등의 변화에 신속하게 대응할 수 있다.

7. 지능형 애플리케이션(Intelligent Applications)

지능형 애플리케이션은 학습된 적응력을 통해 적절하게 대응하고 자율적으로 대처할 수 있는 능력을 말한다. 따라서 지능형 애플리케이션은 업무를 효과적으로 보완하거나 자동화하는 데 활용할 수 있다.

지능형 애플리케이션의 주요 기능은 다양한 AI 기반 서비스인 ML, 벡터 저장소, 커넥티드 데이터 등을 조합해 사용자에게 유연한 맞춤형 경험을 제공하는 다양한 AI 서비스를 포함한다.

8. 보편화된 생성형 AI(Democratized Generative AI)

생성형 AI는 2024년에도 핵심 기술 트렌드로 선정됐다. 과거와 달라진 점이 있다면, 생성형 AI는 사전에 훈련된 대규모 모델과 클라우드 컴퓨팅, 오픈소스 등과 결합해 더 쉽게 접근하고 활용할 수 있게 됐다는 점이다.

가트너는 2026년까지 80% 이상의 기업이 생성형 AI API와 모델을 사용하거나 애플리케이션을 실제 환경에 배포할 것으로 전망하고 있다. 이는 5% 미만인 올해에 비해 16배나 증가한 수치다. 생성형 AI의 발전은 업무 효율성과 정보 접근성을 크게 향상시키는 중요한 역할을 하며, 향후 몇 년간 놓쳐서는 안 될 기술 패러다임으로 자리 잡을 것이다.

9. 증강-연결된 인력(Augmented-Connected Workforce)

증강-연결된 인력은 지능형 애플리케이션과 인력 분석을 통해 근로자로부터 파생되는 가치를 최적화하기 위한 전략이다. 여기에는 가상현실, 컴퓨터 비전, 보조 장비 등 다양한 기술이 포함된다.

증강-연결된 인력은 근로자들의 경험, 복지, 자체 기술 개발 능력을 지원하는 일상적인 컨텍스트와 지침을 제공한다. 가트너는 2027년까지 CIO의 25%는 증강-연결된 인력을 사용해 핵심 역할에 대한 역량 확보 시간을 50% 단축할 것으로 예측했다.

10. 기계 고객(Machine Customers)

‘커스트봇(Custobots)’이라고도 불리는 기계 고객은 인간 고객과 다르게 감정이 없고 알고리즘과 기술을 기반으로 동작하며, 상품 및 서비스에 대해 자율적으로 협상하고 구매하는 비인간 경제 주체를 일컫는다. 2028년까지 150억 개의 커넥티드 제품이 기계 고객의 역할을 수행할 수 있는 잠재력을 가질 것으로 예상되며, 그 후 몇 년 동안에도 수십억 개의 커넥티드 제품이 추가될 전망이다.