이그나이트 2022에서 보인 마이크로소프트의 B2B전략
이 글은 제가 NIA [한국지능정보사회진흥원]의 < 디지털서비스 이슈리포트 > 2022년 10월호에 기고한 글입니다. 원본 글 '이그나이트(Ignite) 2022에서 보인 마이크로소프트의 B2B 전략'을 이곳 브런치에서도 공유합니다.
0. 마이크로소프트 이그나이트 2022
마이크로소프트는 매년 세 가지의 가장 크고도 중요 이벤트를 개최한다. 채널 파트너들을 위한 인스파이어(Inspire)와 개발자를 위한 빌드(Build)와 함께 이 모두를 포함하는 최종 사용자를 위한 이그나이트(Ignite)와 함께 매년 개최한다. 그 이유로 이그나이트는 마이크로소프트의 제품 전략과 로드맵을 볼 수 있기에 특히 기업에서 차기 비즈니스 전략을 준비하는 중요 정보로 사용할 수 있다.
올해는 10월 12일에서 14일까지 사흘간 진행되었으며, 100개가 넘는 신규 서비스와 업데이트를 공개했다. 사티아 나델라(Satya Nadella) 마이크로소프트 CEO 겸 이사회 의장은 기조연설에서 “현재 전 세계 조직은 불확실한 경제 상황에서 보다 나은 비즈니스 결과를 만들기 위해 작업 방식에 대한 전환을 검토하고 있어, 이에 마이크로소프트는 더 적은 비용과 노력으로 더 많은 일을 수행(Doing more with less)하도록 돕는 클라우드와 비즈니스 기반 기술을 발표, 조직이 경제적 불확실성을 극복할 수 있는 방안을 제시”하는 것을 목표로 한다는 발표를 했다. “더 적은 것으로 더 많은 일을 수행한다”는 의미는 열심히 혹은 오래 일한다는 것을 의미하지 않고 현재 수많은 불확실성과 위기에서 조직이 할 수 있는 일과 궁극적으로 달성할 수 있는 일을 극대화하기 위해 디지털 기술을 적용한다는 것을 뜻한다.
이그나이트 행사 특성상 B2B와 B2C의 전략과 목표가 모두 소개되었지만, 특히 이번 행사에서의 특징은 전문 개발자뿐만이 아닌 시민 개발자(Citizen Developer)와 다른 소프트웨어 파트너들과의 생태계 구축을 통해 마이크로소프트 플랫폼을 포괄적으로 강화하는 방향성을 보여주었다.
그중에서도 가장 눈에 띄는 움직임은 새로운 활성화 기술인 자연어 처리(NLP), 인공지능 (AI), 딥러닝, 로우 코드/노코드 등이 각각의 나누어진 기능으로서가 아닌 비즈니스 중심의 조직화된 모습으로 가트너가 정의한 초자동화(hyperautomation)[1][2]의 형태를 갖추어 제품 스택에 일관성 있게 자리를 잡아가는 모습이 인상적이었다.
1. 초자동화를 위한 포괄적 인프라
가트너가 발표한 2022년 최고 전략 기술 경향 리포트[3] 에서는 두 가지 중요한 점을 이야기하고 있다. 먼저 초자동화가 기업에서 중요하고 계속 추세를 이루는 주된 이유는 비즈니스 모델 혁신 또는 파괴를 통한 가속화된 성장에 대한 요구와 프로세스 및 운영 우수성의 기본 토대가 되기 때문이다. 또한 문서와 프로세스를 디지털화하여 비즈니스 워크플로우 마찰을 최소화하고 비즈니스 민첩성과 탄력성을 위한 의사 결정 지원을 위한 플랫폼으로서의 역할이기 때문이다. 초자동화는 품질, 주기 시간, 효율성, 효율성 또는 민첩성에 중점을 둔 구현 기술과 결합된 비즈니스 프로세스를 융합하는 것이다. 이 모든 기반의 근간에는 데이터를 어떻게 다루느냐에 있다고 하겠다.
초자동화 이니셔티브의 성공 가능성을 높이는 요인에 대한 흥미로운 결과를 나타낸다. 팀 성공의 10가지 요인은 협력, 공동 소유 및 공동 생성의 세 가지 범주로 나누어 설명하는데 상위를 차지하는 부분이 모두 사업 팀(Business Team)과 IT팀의 퓨전팀을 운영하는 것이 가장 중요하다는 점을 시사한다.
그림 1. 초자동화 이니셔티브의 10 가지 성공 요인(출처: 가트너)이그나이트 2022에서는 초자동화라는 개념적인 말은 사용하지 않고 실제로 이것을 지원하는 인텔리전트 데이터 플랫폼을 공개하고 분석 및 데이터 거버넌스 제품을 그 안에 넣었다. 또한 데이터 인프라 서비스와 애저 클라우드의 통합 방식을 지속적으로 개선하고 있다. 이 일환으로 고객의 비즈니스 효율성과 탄력성 유지를 지원하는 신규 통합 기능을 공개했다.
그림 2. 통합 방식을 확대 개선하고 있는 마이크로소프트 인텔리전트 데이터 플랫폼 (소스: 마이크로소프트)대표적으로 애저 코스모스 DB에 분산 포스트그레SQL(PostgreSQL)를 지원한다. PostgreSQL는 개발자에게 인기 있는 오픈소스 데이터베이스 엔진이며, 이번 통합으로 PostgreSQL 개발자는 애저 코스모스 DB의 이점을 누리고, 오픈소스 개발자는 익숙한 데이터베이스 서비스에서 구조화된 데이터(SQL)와 구조화되지 않은 데이터(NoSQL) 모두에 접근이 가능해진다.
또한 초자동화에서 중요한 분석 레이어에는 업계 최고의 제품인 클릭(Qlik)이나 인포매티카(Informatica)와 통합이 가능해지면서 세일즈포스의 경쟁 제품 라인인 태블로(Tableau)를 정조준할 수 있게 됐다.
이런 프로덕트 포지셔닝을 이해하면, 마이크로소프트가 미래 사업방향을 통합된 환경과 활성화 기술을 통해 엔터프라이즈용 비즈니스 시장을 명확하게 포커스하고 있음을 보여준다. 마이크로소프트의 최고 강점인 오피스 제품군을 새로운 온라인과 클라우드의 영역으로 확대하면서 플랫폼으로서의 애저, 비즈니스 솔루션 패키지로서의 다이내믹스 365, 비즈니스 솔루션을 개발하고 분석하고 부가가치를 만들어주는 파워 플랫폼에 기업 내 커뮤니케이션의 허브로서의 역할을 하는 팀즈(Teams)까지 모든 솔루션의 목표가 명확하게 비즈니스 시장을 목표로 하고 있다. 여기에 인공지능, 머신러닝, 오토메이션과 같은 업계 최고의 마이크로소프트 기술이 그 기반을 지원함으로써, 지금까지 상대적으로 존재감이 약했던 엔터프라이즈 비즈니스 소프트웨어 시장에서 새로운 강자가 되려고 한다.
그 중에서 눈에 띄는 혁신으로 보인 비즈니스 프로세스를 자동화하는 인공지능과 오토메이션 기능 3가지에 대해 소개하고 그 의미에 대해서 알아보자.
2. 대규모 NLP를 통한 새로운 고객 경험 실현
초자동화는 근본적으로 반복적이고 지루한 작업을 대신하여, 팀이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 한다. 그리고 이것은 실제 엔드 유저의 고객 경험을 향상시킨다. 이를 가능케 하기 위해서는 여러 기술 간 결합을 통해, 긴 업무 프로세스에 걸쳐 통합적인 경험을 만들어내는 것이 중요한데, 여기서 자연어 AI 기능은 비즈니스 환경에서 발생하는 여러 고객의 활동을 애저 안으로 통합하는 중추적인 역할을 한다. 자연어 처리 및 생성(NLP-Natural Language Processing, NLG- Natural Language Generating) 기술을 통해 인간과 컴퓨터 사이 혹은 인간과 인간 사이의 인터랙션 정보로부터 중요한 의도를 추출하는 것이 가능해졌고, 이것은 분석 가능한 정보가 된다. 그 후에 이 정보는 다시 프로세스 개선, 고객 경험, 노동 생산성을 높여 비즈니스 목표 달성에 직접적으로 기여하는 핵심 기반이 된다.
자연어 AI가 가장 크게 영향을 줄 분야로는 고객 경험(Customer eXperience) 또는 영업 환경이 될 것으로 예측한다. 마이크로소프트의 비즈니스 제품군인 다이내믹스365, 비바(Viva)에 자연어 AI를 활용한 대화형 인텔리전스가 적용되었다. 대화형 인텔리전스는 고객 문의, 영업 과정에서 생성되는 대화, 문서 등을 분석하여, 더욱 빠르고 개인화된 서비스를 제공하기 위한 인사이트를 제시한다. 특히 이번 행사에서 돋보이는 것은 대화, 이메일 등의 주요 내용을 요약하는 기능인데, 이를 통해 담당자는 빠르게 이슈를 이해하는 것을 넘어, 고객 감정을 분석하여 올바른 대응을 할 수 있다.
그림 3. Viva 내 대화형 지능을 활용한 인사이트 대시보드또 한 가지 흥미로운 서비스로는 애저-오픈 AI 서비스(Azure-Open AI Services)를 활용해 마이크로 소프트의 제품뿐만 아니라, 파트너가 구축한 어플리케이션 내에서도 최신의 자연어 AI 모델을 적용할 수 있다는 것이다. 특히 올해 기술 트렌드로 주목을 받았던 이미지 생성 모델, 달리 2(DALL-E 2)가 마이크로소프트 오피스의 새로운 식구인 디자이너(Designers) 애플리케이션에 탑재된 것이 이목을 끈다. 온라인 환경의 디자이너 앱에서 원하는 이미지를 한 문장으로 묘사하면, 그에 적합한 이미지를 즉각적으로 생성해낼 수 있게 된다. 저작권 등의 이슈가 민감한 콘텐츠 분야에서 달리2를 활용한 이미지 생성은 디자이너의 생산성을 크게 높일 것으로 예상한다.
그림 4. 자연어 문장을 이미지로 생성하는 달리2 기술이 적용된 디자이너 앱자연어 AI가 궁극적으로 가장 영향력 있게 고객 경험을 개선할 것이라고 예상되는 점은 학습 용이성과 접근성이다. 코드나 시스템 활용 방법에 대한 학습 없이도, 기존부터 사용하던 일반적인 언어로 시스템에 명령을 내리고, 통제할 수 있다는 점은 비즈니스 사용자가 심리적 장벽을 깨고, 플랫폼에 참여하게 되는 계기가 될 것이다. 빙(Bing), 에지(Edge), 다이내믹스365의 제품군에 걸쳐 축적된 방대한 언어 데이터뿐만 아니라, 이를 통해 개선된 비즈니스 환경의 사용자 경험과 참여는 마이크로소프트의 생태계를 넓혀가는 데에 크게 이바지할 것으로 판단된다. 마이크로소프트가 경쟁사 대비 더욱 광범위한 자연어 AI 그리고 빠른 기술의 발전 우위를 가질 수 있는 중요점이다.
3. 파워 오토메이트(Power Automate)를 사용한 초자동화
파워 오토메이트에도 자연어 AI를 활용한 사용자 경험은 적용되었다. “당신이 그것을 설명하기만 하면, AI가 만들어줄 것이다(You Describe it, AI Build it).”의 슬로건을 표방하고 있는 파워 오토메이트 어플리케이션은 한 문장의 자연어로 된 요구사항 만으로, 짧은 시간 안에 자동화 흐름(Flow)을 제시해준다. 비즈니스 사용자는 빠르게 파워 오토메이트 시스템을 학습하고 적응하여, 다양한 업무 프로세스를 자동화해낼 수 있다. 이용이 쉬운 파워 오토메이트는 실질적으로 클라우드 내에서 초자동화 실행을 가속화하는 역할을 갖는다. 자연어를 코드로 변환해주는 깃헙-코파일럿(Git Hub-Co-pilot) 등 연속적인 작업이 필요한 AI 서비스 역시 파워 오토메이트의 기반 위에서 자동화할 수 있다. 또한 방대한 데이터 세트에서 특정 형태의 데이터를 다른 포맷으로 재형성(Re-shaping)하는 부분도 자동화가 적용될 수 있는 좋은 케이스이다. 아래 그림과 같이 파워 오토메이트가 지원하는 자동화 생태계는 작년과는 비교가 안될 정도로 크게 확장되었다.
그림 5. 파워 오토메이트 자동화 생태계로우 코드로 대화형 봇을 만들 수 있는 파워 버추얼 에이전트(Power Virtual Agent)도 눈길을 끈다. 다양한 시나리오를 포괄하는 플로우를 연속적으로 설계할 수 있고 이미지, 비디오, 어댑티브 카드 등 다양한 컴포넌트를 적용하여 대화를 풍부하게 만들 수 있다. 750개가 넘는 커넥터로부터 수집된 데이터를 이용할 수 있고, 파워 이펙트(Power Effects)를 활용하여 데이터의 형태를 변환하는 등의 작업을 지시할 수 있다. SAP ERP 플랫폼과의 연동 사례를 봤을 때, 파워 오토메이트는 다양한 비즈니스 제품과의 연동을 개방적인 확장을 노리는 동시에 세일즈포스를 경쟁상대로 정조준하는 것으로 보인다. 업계 주요 벤더들의 커넥터가 대부분 다 준비되어 있음에도 세일스포스의 제품군 (CRM, 태블로, 슬랙)은 모두 찾아볼 수가 없다. 더 많은 고객사가 공공 시장에서도 초자동화를 실현시킬 수 있도록 공공 자동화 키트(Public Automation Kit)를 제공하는 등 비즈니스 시장을 스펙트럼을 넓히고 있다. 파워 오토메이트가 기술 간 결합 그리고 연속적인 사용자 시나리오를 포괄하는 것과 동시에, 어떻게 광범위한 산업의 고객들에게 인더스트리 솔루션을 제공하며 초자동화를 이뤄내는지 관심 있게 지켜볼 필요가 있다.
4. AI Builder를 이용한 문서 프로세스 자동화
AI 빌더(AI Builder)는 시민 개발자나 비즈니스 전문가가 프로그래밍에 대한 지식 없이도 사전에 미리 학습된 AI 모델을 빌드하거나, 새로운 AI 모델을 만들 수 있게 하는 도구이다. 마이크로소프트가 제시한 AI 관련 프로덕트 맵에서 AI 빌더의 위치를 눈여겨볼 필요가 있다. AI 빌더는 기본적으로 애저 AI 상위의 레이어에 위치한다. 애저 AI의 다양한 AI 모델을 노-코드 혹은 로우-코드로 이용할 수 있게 된다는 점을 의미한다. 이렇게 빌드된 AI 모델은 한 단계 더 상위 레이어인 파워 앱스, 파워 오토메이트에서 작동하고, 표현되어 파워 플랫폼의 가치를 강화한다.
그림 6. 애저 AI와 파워플랫폼 사이에서 브릿지 역할을 하는 AI빌더지능형 문서 처리 시스템(IDP: Intelligent Document Processing)은 AI빌더와 파워 오토메이트를 함께 사용하여, 문서 처리 과정에서의 엔드 투 엔드 경험을 구현해낸 사례이다. IDP를 사용하면 이메일, 스캔 문서, 계약서 등으로부터 쉽게 정보를 추출하는 것부터, 분석, 분류, 변환, 그리고 외부 시스템으로 데이터를 이관하는 것까지 자동화하여 많은 시간과 비용을 절약할 수 있을 것으로 기대한다.
IDP을 가능하게 한 AI 기술은 폼 리코그나이저(Form Recognizer)에 있다. 인보이스, 계약서 등의 문서에서 텍스트, 종이 문서 등을 자동으로 추출할 수 있다. 특히 (1) 멀티 라인 태깅(Multi-line tagging), (2) 멀티페이지 테이블(Multipage tables)과 같이 새로 추가된 기능은 비 정형화된 데이터에서 정확하게 사전에 정의한 정보를 추출할 수 있다. 같은 의미나 단위를 가지고 있지만 여러 줄 혹은 여러 페이지에 걸쳐 기록되어 있는 정보를 손쉽게 정의해낸다.
그림 7. 종이 자료를 해석하는 폼 리코그나이저5. 마무리
지금까지 마이크로소프트가 이그나이트 2022년에서 발표한 새로운 제품 및 서비스, 기능들에 대해서 알아보고 그 의미를 짚어 보았다. 한마디로 요약할 수 있다면 ‘초자동화를 통한 생산성의 극대화’라고 할 수 있다. 애저 플랫폼에 비즈니스 개발 플랫폼인 파워 플랫폼, 업무 패키지 다이내믹스 365를 커뮤니케이션 허브로 팀즈가 있다. 여기까지는 작년과 큰 변화는 없지만, 올해는 이 기술 스택을 인공지능과 자연어 처리 기술로 자동화하고 있다. 2021년 말에 나온 포레스터의 디지털 프로세스 자동화 소프트웨어 평가[4] 에서 마이크로소프트는 파워플랫폼으로 최상위 등급을 받았는데, 이번 이그나이트에서 보여준 기능들로만 봐도 올해 평가에서는 더욱 좋은 결과가 나오지 않을까 예상해 본다.
참고자료
[1] Gartner Glossary, “Hyperautomation”
[2] NIA 디지털 서비스 이슈리포트, “‘초자동화(Hyperautomation)’란 무엇이고 어떻게 얻어지는가?”, Dec, 2020
[3] Gartner, “Top Strategic Technology Trends for 2022: Hyperautomation”, Oct 18, 2021
[4] Forrester, “Digital Process Automation Software, Q4 2021”, Dec 14, 2021
