가트너 10대 전략기술 트렌드 2020년 편집하기
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| 최신판 | 당신의 편집 | ||
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=== 초자동화 === | === 초자동화 === | ||
;Hyperautomation | ;Hyperautomation | ||
* | * 로봇 프로세스 자동화(RPA)에서 시작된 개념 | ||
* 다수의 | * 다수의 머신러닝(ML), 패키징 된 소프트웨어, 자동화 툴을 결합시켜 업무를 수행하는 것이다. | ||
* | * 도구 뿐만 아니라 자동화 프로세스 포함 | ||
** 감지, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링, 재평가 등 | ** 감지, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링, 재평가 등 | ||
* 자동화 매커니즘의 범위, 매커니즘 간의 관계, 매커니즘이 결합되고 조직화되는 방법 등을 이해하는 데 초점 | * 자동화 매커니즘의 범위, 매커니즘 간의 관계, 매커니즘이 결합되고 조직화되는 방법 등을 이해하는 데 초점 | ||
=== | === 다중 경험 === | ||
;Multiexperience | ;Multiexperience | ||
* | * 사용자 경험은 2028년까지 디지털 세상에 대한 사용자들의 인식, 디지털 세상과 사용자들의 상호 작용 방식에 있어 크게 변화할 예정 | ||
* 대화형 플랫폼, 가상 현실(VR), 증강 현실(AR), 혼합 현실(MR) 등에 따른 사람들의 상호작용, 세상 인식의 변화 | |||
** 이러한 변화에 따른 미래 다중 센서 경험, 다중 모드 경험 유발 | ** 이러한 변화에 따른 미래 다중 센서 경험, 다중 모드 경험 유발 | ||
* | * “사람이 기술을 이해해야 했던 모델에서 기술이 사람을 이해하는 모델로 변화할 것”이라며 “따라서 의도를 파악해야 하는 역할은 사용자에서 컴퓨터로 넘어갈 것” | ||
=== | === 전문성의 민주화=== | ||
;Democratization of Expertise | ;Democratization of Expertise | ||
* | * 추가적인 값비싼 훈련을 요구하지 않으면서도 극히 단순화된 경험을 통해 사람들에게 머신러닝, 앱 개발 등의 기술 전문 지식이나 판매 프로세스, 경제 분석 등 사업 분야 전문 지식을 제공하는 것에 초점 | ||
* 2023년까지 4가지 핵심 | * 시민 개발이나 노코드 모델의 발달과 더불어 시민 데이터 사이언티스트, 시민 인티그레이터 등의 ‘시민 접근(citizen access)’이 등장한 것은 전문 기술 민주화의 사례 | ||
** | * 2023년까지 민주화의 4가지 핵심 요소가 가속화될 것으로 예상한다. | ||
** | ** 데이터 및 분석의 민주화: 데이터 사이언티스트들을 대상으로 하는 툴 | ||
** | ** 개발의 민주화: 맞춤 개발된 애플리케이션에서 활용할 수 있는 AI 툴 | ||
** | ** 설계의 민주화: 시민 개발자에게 권한을 주는 추가적인 앱 개발 기능의 자동화와 더불어 로우코드(low-code), 노코드(no-code)가 확산되는 현상 | ||
** 지식의 민주화: IT 비전문가들이 본래 갖고 있던 전문 기술이나 훈련을 넘어 전문화된 스킬을 활용하고 적용할 수 있는 각종 툴 | |||
=== 인간 증강 === | === 인간 증강 === | ||
;Human Augmentation | ;Human Augmentation | ||
* 기술이 인간 경험의 필수적인 부분으로서 어떻게 인간의 인식과 신체에 향상점을 제공할 수 있는지를 탐구 | * 기술이 인간 경험의 필수적인 부분으로서 어떻게 인간의 인식과 신체에 향상점을 제공할 수 있는지를 탐구 | ||
* | * 물리적 증강: 웨어러블 디바이스 등 | ||
* | * 인식적 증강: 다중 경험 인터페이스 및 애플리케이션 활용 | ||
* 새로운 | * 이는 새로운 “소비자화(consumerization)” 효과를 만들어 직원들이 개인의 향상점을 활용 및 확대하여 업무 환경을 향상시킬 것으로 예상 | ||
=== 투명성 및 추적성 === | === 투명성 및 추적성 === | ||
;Transparency and Traceability | ;Transparency and Traceability | ||
* 디지털 윤리와 개인정보 보호의 요구를 충족하는 중요 요소 | * 디지털 윤리와 개인정보 보호의 요구를 충족하는 중요 요소 | ||
* 규제 요구사항을 충족하고, | * 규제 요구사항을 충족하고, 인공지능(AI)과 기타 첨단 기술 사용에 대한 윤리적인 접근 방식을 보존 | ||
* 점점 더 많은 소비자들이 개인 정보의 가치를 인식하고, 이에 대한 통제를 요구하고 있다. | * 점점 더 많은 소비자들이 개인 정보의 가치를 인식하고, 이에 대한 통제를 요구하고 있다. | ||
* 3가지 영역 | * 3가지 영역 | ||
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** 윤리적 설계 | ** 윤리적 설계 | ||
=== 강화된 엣지(The Empowered Edge) === | |||
=== 강화된 엣지 === | |||
* [[엣지 컴퓨팅]]의 발전된 개념 | * [[엣지 컴퓨팅]]의 발전된 개념 | ||
* 엣지 컴퓨팅은 사실상 모든 산업과 사용 사례를 아울러 지배적인 요소가 될 것 | * 엣지 컴퓨팅은 사실상 모든 산업과 사용 사례를 아울러 지배적인 요소가 될 것 | ||
* 엣지의 | * 엣지의 자율성 증가 예상 | ||
=== 분산형 클라우드 === | === 분산형 클라우드 === | ||
;Distributed Cloud | ;Distributed Cloud | ||
* 퍼블릭 클라우드 서비스가 다양한 장소에 배포되는 것 | * 퍼블릭 클라우드 서비스가 다양한 장소에 배포되는 것 | ||
* 퍼블릭 클라우드 서비스의 | * 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 | * 분산형 클라우드는 대부분의 퍼블릭 클라우드 서비스의 중앙화 모델에 상당한 변화를 주며, 새로운 클라우드 컴퓨팅 시대를 견인할 것 | ||
=== 자율 사물 === | === 자율 사물 === | ||
;Autonomous Things | ;Autonomous Things | ||
* 인간이 수행하던 기능들을 자동화하는 데 AI를 활용하는 실제 디바이스 | * 인간이 수행하던 기능들을 자동화하는 데 AI를 활용하는 실제 디바이스 | ||
* 로봇, | * 로봇, 드론, 자율주행차, 자율주행선(船), 가전제품 등의 형태로 구현됨 | ||
* 디바이스의 자동화는 프로그래밍 | * 디바이스의 자동화는 엄격한 프로그래밍 모델들이 제공하는 자동화를 뛰어넘는 수준으로, AI를 활용, 주변 환경 및 사람들과 보다 자연스럽게 상호 작용하는 고급 행동을 구현 | ||
* | * 기술력이 향상되고 규제가 허용되며 사회적 수용이 증가함에 따라, 점점 더 많은 자율 사물이 통제되지 않는 공공장소에 배치될 것이다. | ||
* 독립적인 지능형 사물이 사람과는 독립적으로, 혹은 인간의 | * 우리는 독립적인 지능형 사물이 다수의 디바이스가 사람과는 독립적으로, 혹은 인간의 입력에 따라 협력하는 지능형 사물의 무리로 전환될 것으로 예상 | ||
=== 실용적 | === 실용적 블록체인 === | ||
;Practical Blockchain | ;Practical Blockchain | ||
* 공급망 전반에서 출처 추적 | * 공급망 전반에서 출처 추적 | ||
* 블록체인은 낮은 확장성과 상호운용성 등 | * 신원관리 분야의 블록체인 | ||
* 블록체인은 낮은 확장성과 상호운용성 등 기술적인 문제가 많아 기업용으로 구현되기에 아직 미성숙하다. 이러한 어려움에도 불구하고, 블록체인은 상당한 혁신 및 수익 창출 잠재력을 갖고 있다. 때문에 기업들은 빠른 시일 내에 블록체인 기술을 적극적으로 도입하지는 않더라도, 블록체인에 대한 검토를 시작해야 함 | |||
=== | === 인공지능 보안 === | ||
;AI Security | ;AI Security | ||
* [[인공지능]]과 [[머신러닝]]은 다양한 사용 사례에 걸쳐 인간의 의사결정을 향상시키는 데 지속적으로 활용될 것 | * [[인공지능]]과 [[머신러닝]]은 다양한 사용 사례에 걸쳐 인간의 의사결정을 향상시키는 데 지속적으로 활용될 것 | ||
* | * 초자동화를 구현하는 수많은 기회를 만들어내고 자율 사물을 활용해 비즈니스 전환을 이뤄낼 수 있지만, 보안 팀과 위험 분야 리더들에게는 새로운 중요 과제를 제시 | ||
* | * IoT, 클라우드 컴퓨팅, 마이크로서비스 및 스마트 공간 내 고도로 연결된 시스템들로 인해 공격 가능한 포인트가 광범위하게 늘어나기 때문 | ||
* 보안 및 위기 관리 리더들은 AI 기반 시스템 보호, AI를 활용한 보안 방어 향상, 공격자의 범죄 목적 AI 사용 예측 등 세 가지 주요 영역에 초점 | |||
