가트너 ”생성형 AI 기대감 최고조”
생성형 AI를 향한 산업계의 기대감이 최고조에 이른 것으로 관측됐다. 가트너는 '2023년 이머징 테크놀로지 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies)' 보고서를 17일 발표했다. 가트너에 따르면, 생성형 AI는 하이프 사이클 5단계 중 기대감이 정점에 달한 상태(Peak of Inflated Expectations)로 분류되는 2단계에 포함돼, 앞으로 2년에서 5년 내에 혁신적인 성과를 달성할 것으로 예측됐다. 생성형 AI는 더 넓은 범위의 이머전트(Emergent) AI에 포함됐으며, 이는 새로운 혁신 기회를 제공하는 핵심 트렌드로 꼽힌다. 가트너의 수석 VP 애널리스트인 아룬 찬드라세카란은 “떠오르는 여러 AI 기술들의 인기는 기업과 사회에 상당한 영향을 미칠 것”이라며 “AI 파운데이션 모델의 대규모 사전 훈련 및 확장, 대화형 에이전트의 빠른 도입과 생성형 AI 애플리케이션의 확산은 인력의 생산성과 기계의 창의성에 새로운 시대가 열릴 것을 예고하고 있다”고 설명했다. 이머징 테크놀로지 하이프 사이클은 가트너가 발표하는 어려 하이프 사이클 중에서도 독보적인 인사이트를 제공한다. 가트너가 매년 프로파일링하는 2천개 이상의 기술 및 응용 프레임워크에서 핵심적인 인사이트를 도출해, 반드시 알아야 할 떠오르는 기술들을 간결하게 정리하여 제시한다. 해당 기술들은 향후 2년에서 10년간 혁신적인 이점을 제공할 잠재력을 갖춘 것으로 평가된다. 가트너의 VP 애널리스트인 멜리사 데이비스는 "현재 모든 이목이 AI에 집중되어 있지만, CIO와 CTO는 혁신적 잠재력을 가진 다른 신기술에도 관심을 기울여야 한다"며 "여기에는 개발자 경험을 향상시키고, 클라우드 보편화를 통한 혁신을 주도하며, 사람 중심의 보안 및 개인 정보 보호를 제공하는 기술이 포함된다"고 밝혔다. 데이비스는 "이번 하이프 사이클에 포함된 기술들은 아직 초기 단계에 있어, 발전 방향에 상당한 불확실성이 존재한다"고 전하면서도, "이러한 초기 단계의 기술을 배포할 때에는 더 큰 위험이 따를 수 있지만, 얼리 어답터들에게는 더 큰 잠재적 이점을 제공할 수도 있다”고 덧붙였다. 이머전트AI는 생성형 AI 외에도 디지털 고객 경험 향상, 더 나은 비즈니스 의사결정, 지속 가능한 경쟁 우위 구축에 상당한 잠재력을 제공하는 몇 가지 다른 떠오르는 AI 기술이 존재한다. AI 시뮬레이션, 인과적 AI(Causal AI), 연합 머신 러닝(Federated machine learning), 그래프 데이터 사이언스, 뉴로 심볼릭 AI 및 강화 학습 등이 포함된다. 개발자 경험(DevX)은 소프트웨어 제품 및 서비스를 개발하고 제공하기 위해 개발자가 사용하는 도구, 플랫폼, 프로세스 및 사람 간의 모든 상호작용을 의미한다. 개발자 경험 강화는 대다수 기업들의 디지털 이니셔티브 달성에 매우 중요하며, 최고의 엔지니어링 인재 유치 및 유지, 팀 사기 향상, 업무 동기 부여 및 보상에도 필수적이다. 주요 기술로는 AI 증강 소프트웨어 엔지니어링, API 중심 SaaS, 깃옵스(GitOps), 내부 개발자 포털, 오픈 소스 프로그램 오피스 및 가치 흐름 관리 플랫폼 등이 있다. 클라우드 컴퓨팅은 향후 10년 간 기술 혁신 플랫폼에서 비즈니스 혁신의 주요 동력이자 보편적인 플랫폼으로 진화할 것이다. 이러한 보편적 도입을 위해 클라우드 컴퓨팅은 더욱 분산되고 있으며 버티컬 산업으로의 집중이 전망된다. 클라우드 투자 가치 극대화를 위해서는 자동화된 운영 확장, 클라우드 네이티브 플랫폼 도구에 대한 액세스 및 적절한 거버넌스가 필요하다. 주요 기술에는 증강 핀옵스(FinOps), 클라우드 개발 환경, 클라우드 지속 가능성, 클라우드 네이티브, 클라우드 아웃 투 엣지(out to edge), 산업 클라우드 플랫폼, 웹어셈블리 등이 있다. 사람은 여전히 보안 사고와 데이터 유출의 주요 원인이다. 조직은 조직의 디지털 설계에 보안 및 개인정보 보호 구조를 통합하는 사람 중심 보안 및 개인정보 보호 프로그램을 구현하여 복원력을 높일 수 있다. 다양한 신기술을 통해 기업은 여러 팀 간 의사 결정에서 상호 신뢰와 공유된 위험에 대한 인식을 조성할 수 있다. 주요 기술로는 AI 신뢰, 리스크 및 보안 관리(AI TRiSM), 사이버 보안 메시 아키텍처, 생성형 사이버 보안 AI, 동형 암호, 양자내성암호 등이 있다.