메타버스, 슈퍼 앱, Web3 … 진화된 몰입형 경험 지원할 핵심 기술로 꼽혀
클라우드 지속가능성과 데이터 옵저버빌리티(observability)로 기술 전문가 역량 강화
가트너(Gartner)는 ‘2022년 이머징 테크놀로지 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2022)’에서 주목해야 할 이머징 테크놀로지 25가지를 제시했다. 이와함께 해당 기술들이 몰입형 경험의 진화 및 확장, AI 자동화 가속화, 그리고 기술 전문가 역량 최적화 등을 가능케 할 것이라고 전망했다.
가트너의 수석 리서치 부사장인 게리 올리프(Gary Olliffe)는 “하이프 사이클에 명시된 기술들은 모두 초기 단계에 있지만, 일부는 이제 막 관측되기 시작했기 때문에 앞으로 어떻게 진화할지 굉장히 불확실하다”고 설명하고, “이러한 기술들을 활용하는 데에는 큰 위험이 따르지만, 조직의 미검증 기술 취급 역량에 맞게 새로운 기술들을 평가 및 활용할 수 있는 얼리 어답터들은 잠재적으로 더 큰 이점을 누릴 것”이라고 말했다.
가트너가 제시하는 이머징 테크놀로지 트렌드의 3가지 핵심 주제
몰입형 경험의 진화 및 확장
디지털 경험의 미래는 몰입적 요소에 있다. 이머징 테크놀로지들은 동적 가상 표현, 고객과 사람들의 환경 및 생태계, 새로운 형식의 사용자 참여 등을 통해 이러한 몰입형 경험을 지원한다. 이러한 기술들을 통해, 사용자들은 자신의 정체성과 데이터를 제어하고, 디지털 화폐와 통합될 수 있는 가상 생태계를 경험할 수 있다. 또한, 이러한 기술들은 새로운 고객 접근 방식을 지원함으로써 수익의 흐름을 강화하거나 새롭게 창출하는 데 도움을 준다.
몰입형 경험의 진화 및 확장을 이끌, 주목해야 할 기술에는 메타버스, NFT(Non-Fungible Token·대체불가토큰), 슈퍼 앱 및 Web3, 분산 신원증명(Decentralized Identity·DID), 디지털 휴먼, 고객의 디지털 트윈, 그리고 내부 인력 시장이다.
AI 자동화 촉진
AI 도입은 점차 확대되어 제품, 서비스 및 솔루션의 필수적인 부분으로 자리잡고 있다. 이는 모델 개발, 교육, 배포 등을 자동화는 데 활용할 수 있는 특화된 AI 모델의 개발을 가속화하고 있다. AI 자동화는 AI 개발에서 인간의 역할을 재조명해, 예측 및 결정의 정확성을 높이고 기대 이익을 달성하는 데 걸리는 시간을 단축한다.
가속화된 AI 자동화를 지원하는 기술에는 자율 시스템, 코절(causal) AI, 파운데이션 모델, 제너레이티브 디자인(generative design) AI, 머신 러닝 코드 생성 등이 있다.
기술 전문가 역량 최적화
성공적인 디지털 비즈니스는 구축하는 것이지, 구매하는 것이 아니다. 이머징 테크놀로지들은 퓨전 팀(fusion team) 등의 제품, 서비스 및 솔루션 개발 커뮤니티들과 그들이 사용하는 플랫폼에 중점을 둔다. 이러한 기술들은 제품, 서비스, 솔루션의 제공을 최적화 및 가속화하고 비즈니스 운영의 지속가능성을 높이는 피드백과 인사이트를 제공한다.
기술 전문가들의 역량을 최적화하는 핵심 기술에는 증강 핀옵스(FinOps), 클라우드 데이터 에코시스템, 클라우드 지속가능성, 연산 스토리지, 사이버보안 메시 아키텍처, 데이터 옵저버빌리티(observability), 동적 리스크 거버넌스, 산업용 클라우드 플랫폼, 최소 기능(minimum viable) 아키텍처, 옵저버빌리티 주도 개발, 오픈텔레메트리(OpenTelemetrry), 플랫폼 엔지니어링 등이 있다.
