가트너 10대 전략기술 트렌드 2020년

IT 위키
Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020

요약[편집 | 원본 편집]

구분 전략 기술 트렌드 설명
인간 중심 초자동화 AI를 이용한 자동화(RPA 등)
다중 경험 다중 센서 경험, 다중 모드 경험
전문성의 민주화 데이터 분석, 개발, 설계 민주화
인간 증강 물리적 증강, 인식적 증강
투명성 및 추적성 디지털 윤리와 개인정보 보호의 요구 충족
스마트 공간 강화된 엣지 엣지 컴퓨팅의 발전된 개념
분산 클라우드 퍼블릭 클라우드 서비스의 분포 확대
자율 사물 로봇, 드론, 자율주행차 등 다양성, 자율성 증가
실용적 블록체인 DID 등 실용적 블록체인 활용
AI 보안 AI를 이용한, AI에 의한, AI에 대한 보안

인간 중심[편집 | 원본 편집]

People Centric

초자동화[편집 | 원본 편집]

Hyperautomation
  • 로봇 프로세스 자동화(RPA)에서 시작된 개념
  • 다수의 머신러닝, 패키징 된 소프트웨어, 자동화 툴을 결합시켜 업무 수행
  • 자동화 도구 뿐만 아니라 자동화 프로세스 포함
    • 감지, 분석, 설계, 자동화, 측정, 모니터링, 재평가 등
  • 자동화 매커니즘의 범위, 매커니즘 간의 관계, 매커니즘이 결합되고 조직화되는 방법 등을 이해하는 데 초점

다중 경험[편집 | 원본 편집]

Multiexperience

전문성의 민주화[편집 | 원본 편집]

Democratization of Expertise
  • 고도의 훈련 없이 단순화된 경험을 통해 머신러닝, 앱 개발 등의 기술 전문 지식이나 세일즈, 경제 분석 등 사업 전문 지식을 제공
  • 2023년까지 4가지 핵심 요소 가속화될 전망
    • 데이터 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[편집 | 원본 편집]

Human Augmentation
  • 기술이 인간 경험의 필수적인 부분으로서 어떻게 인간의 인식과 신체에 향상점을 제공할 수 있는지를 탐구
  • 물리적 증강: 웨어러블 디바이스
  • 인식적 증강: 다중 경험 인터페이스 및 애플리케이션 활용
  • 새로운 "소비자화(consumerization)" 효과를 만들어 직원들이 개인의 향상점을 활용하여 업무 환경을 향상시킬 것으로 예상

투명성 및 추적성[편집 | 원본 편집]

Transparency and Traceability
  • 디지털 윤리와 개인정보 보호의 요구를 충족하는 중요 요소
  • 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.
  • 3가지 영역
    • 인공지능 및 머신러닝 영역
    • 개인 데이터 보호, 소유 및 제어 영역
    • 윤리적 설계

스마트 공간[편집 | 원본 편집]

Smart Space

강화된 엣지[편집 | 원본 편집]

The Empowered Edge
  • 엣지 컴퓨팅의 발전된 개념
  • 엣지 컴퓨팅은 사실상 모든 산업과 사용 사례를 아울러 지배적인 요소가 될 것
  • 엣지의 기능, 자율성 증가 예상

분산형 클라우드[편집 | 원본 편집]

Distributed Cloud
  • 퍼블릭 클라우드 서비스가 다양한 장소에 배포되는 것
  • 퍼블릭 클라우드 서비스의 CSP는 서비스의 운영, 거버넌스, 업데이트 및 개발에 대한 책임 부여
  • 분산형 클라우드는 대부분의 퍼블릭 클라우드 서비스의 중앙화 모델에 상당한 변화를 주며, 새로운 클라우드 컴퓨팅 시대를 견인할 것

자율 사물[편집 | 원본 편집]

Autonomous Things
  • 인간이 수행하던 기능들을 자동화하는 데 AI를 활용하는 실제 디바이스
  • 로봇, 드론, 자율주행차, 자율주행선, 가전제품 등의 형태로 구현됨
  • 디바이스의 자동화는 프로그래밍 모델 자동화를 뛰어넘는 수준으로, AI를 활용, 주변 환경 및 사람들과 보다 자연스럽게 상호작용하는 고급 행동을 구현
  • 기술력 향상, 규제 개선, 사회적 수용에 따라, 점점 더 많은 자율 사물이 통제되지 않는 공공장소에 배치될 예정
  • 독립적인 지능형 사물이 사람과는 독립적으로, 혹은 인간의 설정에 따라 협력하는 지능형 사물 무리로 전환될 것

실용적 블록체인[편집 | 원본 편집]

Practical Blockchain
  • 공급망 전반에서 출처 추적, 신원관리 등 실용적인 측면에서의 블록체인 발전 및 활용 예상
  • 블록체인은 낮은 확장성과 상호운용성 등 미성숙한 측면이 있으나 혁신 및 수익 창출 잠재력
  • 기업들은 빠른 시일 내에 블록체인 기술을 적극적으로 도입하지는 않더라도, 블록체인에 대한 검토를 시작해야 함

인공지능 보안[편집 | 원본 편집]

AI Security
  • 인공지능머신러닝은 다양한 사용 사례에 걸쳐 인간의 의사결정을 향상시키는 데 지속적으로 활용될 것
  • IoT, 클라우드 컴퓨팅, 마이크로서비스 및 스마트 공간 내 고도로 연결된 시스템들로 인해 공격 가능한 포인트가 광범위하게 늘어나기 때문
  • 3가지 유형
    • AI 기반 시스템 보호
    • AI를 활용한 보안 방어 향상
    • 공격자의 범죄 목적 AI 사용 예측