딜로이트 테크 트렌드 2023 Part 1
Deloitte Tech Trends
이 글은 Deloitte Tech Trends 2023 내용을 번역, 요약, 의역 및 재구성한 글입니다.
딜로이트 테크 트렌드 2023 트렌드 4~6 요약은 다음 포스팅에 있습니다.
역사는 그대로 반복되지 않지만, 그 흐름은 반복된다 - 마크트웨인
History doesn't repeat itself, but it does rhyme. - Mark Twain
IT의 필수 3요소
1. 상호작용 (interaction): 사용자와 시스템 간의 소통, 입력과 출력의 교환 등을 의미
2. 정보 (information): 데이터를 가공하고 처리하여 의미를 부여한 결과물
3. 연산 (computation): 컴퓨터가 데이터를 처리하고 계산하는 과정
트렌드 1: 기업의 몰입형 인터넷(immersive internet) 사용
트렌드 요약
- 기술이 발전하면서 화면의 크기는 점점 작아지고 있지만, 여전히 화면과의 상호작용은 제한적
- 상호작용의 패러다임이 변화하려는 움직임이 보이기 시작
- 몰입형 가상 경험을 제공하는 새로운 인터페이스 ex. VR/AR, 메타버스
- 1~2년 전 메타버스 와 같은 사례는 장난감 같은(tech to toy) 용도였던 것이 한계: 인터넷 경험은 증진됐지만, 현실 경험은 악화 (internet plus, reality minus)
- 기업들은 협업, 교육 등에 몰입형 인터넷 기술을 활용하여 실질적인 가치를 만들어내고 있음
현재의 몰입형 인터넷
- 대부분의 몰입형 인터넷 기술을 게임 산업에 집중되어 있음
- 브랜드들은 몰입형 인터넷 기술을 적용하여 제품 및 서비스의 경험에 가치를 더하고 있음
성장 전략
1. 상품 광고(promoter)
- 메타버스 내의 광고 지면을 활용
2. 제품 및 서비스 경험을 증진(plusser)
- 몰입형 인터넷에 제품 및 서비스를 활용해 새로운 경험을 소비자에게 제공
3. 제품 및 서비스를 새롭게 설계(pioneer)
- 메타버스 내에만 존재하는/메타버스 그 자체인 제품과 서비스를 제공하는 것
사업 내 가치 창출 전략
1. 사업 인력들의 경험 증진
- AR/VR로 직관적이고 확장가능한 학습 및 협업 경험을 제공
- 미국의 최대 전기 공급업자인 엑셀론(Exelon)은 기술자에게 실제 상황과 비슷한 VR 훈련을 제공하여, 위험한 전기를 다루는 업무를 최대한 안전하게 할 수 있도록 이끔
2. 시뮬레이션을 통한 의사결정 및 오퍼레이션 최적화
- 자본 집약적(capital-intensive) 사업들은 가상의 시뮬레이션이나 실험을 메타버스 내에서 충분히 돌린 후 실제 생산에 들어감
- 에어버스(Airbus)와 보잉(Boeing)은 기술자들에게 디지털 트윈(digital twin)을 구현한 AR 헤드셋을 제공하여 70%이상의 품질 개선 달성
- 엔비디아(NVIDIA)는 옴니버스 플랫폼을 만들어 BMW와 같은 생산업체들에게 30%의 생산 효율성을 제공
미래의 몰입형 인터넷의 기술
- 감각적 확장
- 생각에 기반한 통제
- 올인원 장치
- 공간적 상호작용
트렌드 2: 인공지능을 활용하기 시작한 기업들
인공지능의 가치는 분명해보이지만, 어떻게 사용해야 할지는 (대부분 사람들에게) 여전히 의문이다.
트렌드 요약
- 인공지능 도구들이 많이 표준화되고 상품화되었지만, 인공지능을 직접 기업 내의 기술에 적용하여 전략적인 경쟁 우위를 창출해내는 방식으로 사용하는 사례는 드뭄
- 기술적인 접근보다는, 인공지능 도구를 기존 사업의 오퍼레이션을 효율화하는 것이 차별화의 핵심이 될 것으로 보임
- 이 핵심의 논의는 인공지능의 인간의 영역 침해(encroach)와 인공지능에 대한 신뢰
- 인공지능에 대한 정의, 인간과의 관계, 그리고 기계를 믿는다는 것의 의미에 대해 고민하고 이를 확립하는 것이 인공지능을 사업에 효과적을 사용하는 데에 핵심적인 역할을 할 것
- AI에 대한 전략을 갖고 있는 사업들은 그렇지 못한 사업들보다 목표를 달성할 확률이 1.7배 이상 높음
- 미래에 중요한 것은 누가 AI에 대한 알고리즘을 더 기깔나게 만드냐(AI 기술 그 자체)가 아닌, 'AI를 잘 활용하는 사람'일 것
- 구성원들이 AI를 적대적이고 과묵한 무언가가 아닌, 믿을만한 동료로 여기게 만드는 것이 핵심
AI의 현재 - 사업에 중요한 역할을 하지만, 이해할 수 없는 '그 무언가'
- 조사 대상 전체의 73%의 회사가 AI가 회사의 성장에 필수적이라고 답함
- 조사 대상의 41%가 AI의 윤리성, 47%가 투명성에 대해 우려가 있다고 답함
- 즉, 인공지능의 판단 근거를 의미하는 '설명가능성(explainability)'이 중요: 의사결정은 명확한 근거가 필요하지만, 현재 인공지능의 답변은 그 근거를 찾기가 힘든 것
AI를 더욱 믿을 수 있게 만들 3가지 전략
1. 데이터 투명성
- '어떤' 데이터가 '왜' 수집되었는지, 그리고 '어떻게' 사용되는지에 대해 사업의 이해관계자들이 인지하고 이해하는 것
- AI에 활용되는 데이터를 확인하는 것뿐만 아니라, AI가 활용할 데이터가 수집되는 과정에서 데이터의 출처자에게 데이터 통제권을 부여하는 것
2. 설명가능한 알고리즘
- AI 시스템이 어떻게 작용하고, AI를 접하는 이해관계자들이 AI의 판단 근거에 대해 이해할 수 있는 것
- 즉, 현재 만연한 AI의 블랙박스 문제(blackbox problem)를 극복하는 것
3. 믿을 수 있는 AI
- AI의 책임과 정확성에 대해 분별할 수 있는 기준을 수립하는 것
- MLOps 과정이 대표적인 사례 - AI 오퍼레이션이 일관적이고 의존할 수 있는 체계 안에서 작동하도록 보장
트렌드 3: 멀티클라우드(multicloud)의 복잡성으로 인해 관리에 대한 중요성 증가 → 메타클라우드(metacloud a.k.a. supercloud)의 개념
트렌드 요약
- 오랜 기간 기술을 활용해온 사업들은 다수의 클라우드를 사용하면서, 클라우드간 연결이 발생하기도 하고 쓰지않는 클라우드가 발생
- 메타클라우드는 멀티클라우드 관리를 위해 클라우드들의 최상위에 관리를 위한 레이어(layer)를 추가하여 보안, 오퍼레이션, 거버넌스를 증진시키려는 시도
현재의 멀티클라우드
- 85%의 사업들이 2개 이상의 클라우드를 사용하고 있으며, 25%는 5개 이상의 클라우드를 사용
- 다수의 클라우드를 사용하는 상황에서 하나의 클라우드만 사용하도록 하는 것은 현실적으로 불가능(not tenable)
- 멀티클라우드 사용은 불필요한(redundant) 비용 지출, 보안 문제, 기술자 구인에서 사업에 악영향을 미침
단순성을 서비스로 제공(Simplicity-as-a-service)하는 메타클라우드
- 메타클라우드란, 여러 클라우드의 최상위에 위치한 호환 레이어(compatibility layer)로, 다수의 클라우드를 대상을 한 데 묶어 저장, 연산, 인공지능, 보안, 오퍼레이션, 거버넌스, 개발, 배포 등이 가능한 공통의 서비스를 제공하는 것
메타클라우드의 난제와 한계
- 멀티클라우드를 사용하는 사업자들에게는 분명히 효용은 있지만, 메타클라우드는 여러 클라우드를 평준화(commoditization)를 시켜버려 클라우드 공급업자들의 이해관계에 벗어남
- 메타클라우드의 접근법이 가능해지면 기업들이 클라우드 기반을 스스로 구축할 수 있게 될 것
