안녕하세요😊 벌써 2024년 하반기가 막바지에 이르렀습니다.
오늘 주제는, 지난 10월 21일 가트너에서 발표한 ‘2025년 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드’를 소개해드리려고 합니다.
올해 발표된 2025년 전략 기술 트렌드에서는 인공지능(AI) 에이전트를 중심으로, 10대 주요 기술 중 9개를 AI 관련 기술로 선정하며 AI의 혁신적 영향력을 다시 한번 강조했습니다.
작년에 이어 올해도 업계의 이목을 집중시키고 있는 가트너의 기술 트렌드를 통해, 2025년을 준비하는 기업들이 필수적으로 고려해야 할 주요 기술 동향과 그 전략적 의미를 살펴보겠습니다.
<출처: 가트너>
2025년 10대 전략 기술에는 역시나 AI 얘기가 많이 나오는데요.😮
AI필수사항 및 위험, 컴퓨팅의 새로운 개척, 인간-기계의 시너지로 크게 3개의 분야로 나누어 볼 수 있습니다.
각 분야별로 소개하는 트렌드를 알아보겠습니다.
✅첫번째, AI 필수사항 및 위험 (AI imperatives and risks)
▪ 에이전틱AI (Agentic AI)의 부상 및 기업의 자율 의사결정 확대
<출처: 가트너>
에이전틱 AI(Agentic AI)는 사용자가 설정한 목표를 자율적으로 이해하고 달성하기 위해 필요한 작업을 스스로 수행하는 지능형 인공지능 시스템입니다. 이는 단순한 자동화를 넘어, 인간의 개입 없이 복잡한 문제를 해결하고 독립적으로 의사결정을 내릴 수 있다는 점에서 기존의 AI와 차별화됩니다.
📌특징과 전망
1. 업무 효율성 향상:
- 반복적이고 일상적인 업무를 자동으로 처리.
- 직원들이 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경 조성.
2. 성장 전망:
- 2024년: 자율적 AI 업무 결정 비율 0%.
- 2028년: 최소 15%로 증가 전망(가트너 보고).
📌 활용 분야
- AI 어시스턴트 통합: 에이전틱 AI는 소프트웨어, SaaS 플랫폼, IoT 디바이스, 로봇 공학 등에 내장되어 다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다.
📌 기대 효과
- 에이전틱 AI는 반복적인 작업의 부담을 덜어주고, 기업과 개인의 생산성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다. 이는 AI 기술이 단순히 도구 역할을 넘어 주도적인 업무 수행 주체로 진화하는 단계를 보여줍니다.
▪ AI 거버넌스 플랫폼(AI Governance Platforms)
<출처: 가트너>
AI 거버넌스 플랫폼은 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리(TRiSM) 프레임워크의 핵심 요소로, 기업이 AI 시스템의 법적, 윤리적, 운영적 성과를 종합적으로 관리할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 이를 통해 기업은 AI 사용 정책을 수립, 관리, 시행하며, AI 시스템의 작동 방식을 설명하고 투명성을 제공하여 신뢰와 책임감을 구축할 수 있습니다.
📌주요 특징 및 장점
1. 윤리적 사고 방지:
가트너는 2028년까지 포괄적인 AI 거버넌스 플랫폼을 도입한 기업이 AI 관련 윤리적 사고를 40% 줄일 것으로 전망.
2. 신뢰성 및 투명성 강화:
AI 서비스의 신뢰성과 공정성을 보장하며, 책임 있는 AI 사용을 촉진.
3. 법적 및 윤리적 준수:
AI 기술의 법적, 윤리적 경계를 준수하고 위험 관리를 위한 견고한 체계 제공.
📌 기대 효과
- 기업은 AI 거버넌스 플랫폼을 통해 안전하고 윤리적으로 AI를 활용하며, 사회적 가치와 조화를 이루는 방향으로 AI 기술을 발전시킬 수 있습니다.
- 이러한 플랫폼은 조직의 AI 서비스 효율성 증대와 위험 최소화에 기여하며, AI 기술의 책임 있는 사용을 뒷받침하는 필수 도구로 자리 잡고 있습니다.
▪ 허위 정보 보안 (Disinformation Secrurity)
<출처: 가트너>
허위 정보 보안 기술은 AI 도구와 서비스의 악의적 활용 증가에 대응하기 위해 개발된 솔루션으로, 신뢰할 수 있는 정보를 식별하고 데이터 무결성을 보장하며, 진위 여부 평가, 사칭 방지, 유해 정보 확산 추적 등의 기능을 제공합니다.
📌허위 정보 보안 기술의 필요성
- AI와 머신러닝 기술 발전으로 인해 기업을 겨냥한 허위 정보 유포 사건이 증가.
- 이러한 문제를 방치할 경우 조직에 심각하고 지속적인 피해를 초래할 가능성.
📌 시장 전망
- 2024년: 관련 보안 제품 및 서비스를 사용하는 기업 비율은 5% 미만.
- 2028년: 이 비율이 50% 이상으로 증가할 것으로 전망.
📌 기대 효과
- 악의적 활용 방지: AI 기반 허위 정보의 유포를 사전에 차단.
- 정보의 진위 평가: 허위 정보 식별로 디지털 환경의 신뢰성 강화.
- 안전한 디지털 환경 조성: 조직의 데이터 및 명성을 보호.
허위 정보 보안 기술은 AI의 책임 있는 사용을 보장하고, 기업들이 디지털 시대의 복잡한 사이버 위협에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는 필수적 도구로 자리 잡고 있습니다.
✅두번째, 컴퓨팅의 새로운 개척 (New frontiers of computing)
▪ 양자내성암호(PQC, Postquantum Cryptography)
<출처: 가트너>
양자내성암호(Post-Quantum Cryptography)는 양자 컴퓨팅의 발전으로 기존 암호화 방식이 무력화될 가능성에 대응하기 위한 암호 알고리즘입니다. 2029년까지 기존 비대칭 암호화 방식이 안전하지 않을 것으로 예상되며, 기업들은 전통적 컴퓨터와 양자 컴퓨터로부터의 공격을 모두 방어할 수 있는 새로운 암호화 기술로의 전환이 필요합니다.
📌양자내성암호로의 전환을 위한 주요 과제
1. 알고리즘 대체: 기존 암호화 방식을 안전하게 교체.
2. 데이터 보존: 암호화 데이터의 무결성을 유지.
3. 정책 개발: 새로운 암호화 체계를 도입하기 위한 규정 및 절차 마련.
📌 기대 효과
- 민감한 데이터 보호를 통해 사이버 위협에 대한 대응력 강화.
- 보안 역량 향상으로 미래의 보안 요구사항 충족.
가트너는 포스트 양자 암호화 기술이 조직의 데이터 보호와 보안 전략의 핵심이 될 것이며, 기업들이 이를 통해 양자 컴퓨팅 시대의 잠재적 위협에 대비해야 한다고 강조하고 있습니다.
▪ 앰비언트 인비저블 인텔리전스(Ambient Invisible Intelligence)
<출처: 가트너>
앰비언트 인비저블 인텔리전스는 초저가 소형 스마트 태그와 센서를 활용하여 객체와 환경의 위치 및 상태를 실시간으로 추적하는 기술입니다. 이 기술은 사용자에게 거의 인식되지 않으면서도 환경 변화를 감지하며, 센싱과 인텔리전스를 일상생활에 깊이 통합할 가능성을 제공합니다.
📌주요 활용 사례 (2027년까지)
1. 상점 재고 관리:
- 실시간 재고 확인으로 재고 부족 및 과잉 문제를 예방.
2. 부패하기 쉬운 상품의 물류 추적:
- 상품 상태를 지속적으로 감시하여 품질을 보장.
📌 기대 효과
- 저비용 운영: 스마트 태그와 센서를 활용한 경제적인 관리.
- 효율성 향상: 물류 및 상품 관리 최적화.
- 공급망 가시성 강화: 전체 공급망의 투명성과 관리 효율성을 높임.
이 기술은 다양한 산업에서 운영 효율성을 크게 개선하며, 향후 비즈니스 및 물류 관리의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.
▪ 에너지 효율 컴퓨팅(Energy-Efficient Computing)
<출처: 가트너>
현재 IT는 지속가능성에 중대한 영향을 미치고 있으며, 특히 많은 IT 기업들이 탄소발자국 감축을 주요 과제로 삼고 있습니다. 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션(예: AI 훈련, 시뮬레이션, 최적화, 미디어 렌더링)은 높은 에너지 소비로 인해 조직의 탄소발자국 증가에 기여할 가능성이 큽니다.
📌그린 컴퓨팅의 현재 기술
- 에너지 효율적인 애플리케이션 설계: 더 적은 에너지를 사용하는 아키텍처, 코드, 알고리즘 활용.
- 효율적인 하드웨어 채택: 에너지 절감을 위해 설계된 최신 하드웨어 사용.
- 친환경 전력 사용: 재생 가능 에너지원으로 운영되는 데이터 센터 및 시스템 활용.
📌 미래의 지속가능한 컴퓨팅 기술
- 광학 컴퓨팅: 빛을 이용해 데이터를 처리하며 에너지 소비를 줄임.
- 뉴로모픽 컴퓨팅: 인간의 두뇌 구조를 모방해 효율적인 데이터 처리가 가능.
- 새로운 가속기 기술: 특정 작업에 특화된 저전력 컴퓨팅 기술.
2020년대 후반에는 이러한 혁신적인 컴퓨팅 기술이 등장하면서 에너지 효율성이 크게 향상될 것으로 보이며, 특히 AI 훈련 및 최적화 작업에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다. IT 산업의 이러한 변화는 조직의 지속가능성을 높이고 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.
▪ 하이브리드 컴퓨팅(Hybrid Computing)
<출처: 가트너>
하이브리드 컴퓨팅은 다양한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 기술을 결합하여 복잡한 계산 문제를 해결하는 시스템입니다. 이는 각 기술의 고유한 강점을 활용함으로써 현재의 기술적 한계를 뛰어넘는 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었습니다.
📌주요 컴퓨팅 기술
- CPU: 범용적인 처리에 적합.
- GPU: 병렬 처리가 필요한 작업에 강점.
- 에지 컴퓨팅: 실시간 처리가 필요한 분산 환경에서 효과적.
- 주문형 반도체(ASIC): 특정 작업에 최적화된 성능 제공.
- 뉴로모픽 컴퓨팅: 인간 뇌를 모방하여 에너지 효율성을 높임.
- 광학 컴퓨팅: 빛을 사용하여 데이터 처리 속도를 향상.
- 고전 및 양자 컴퓨팅: 양자역학 기반 계산으로 특정 복잡한 문제 해결.
📌 하이브리드 컴퓨팅의 강점
- 기술적 한계 극복: 단일 기술로 해결하기 어려운 문제를 상호보완적으로 해결.
- 유연성 향상: 각 기술의 장점을 최적으로 결합하여 다양한 문제 해결.
- 혁신적 문제 해결: 기존 방식으로 불가능했던 복잡한 계산 문제 처리 가능.
하이브리드 컴퓨팅은 다양한 기술을 조합함으로써 기업들이 더 효과적이고 혁신적인 방법으로 문제를 해결할 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 미래의 컴퓨팅 패러다임을 재정의하며, 복잡한 계산과 처리 작업의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.
✅세번째, 인간-기계 시너지(Human-machine synergy)
▪ 공간 컴퓨팅 (Spatial Computing)
<출처: 가트너>
공간 컴퓨팅(Space Computing)은 증강 현실(AR), 가상 현실(VR) 등의 디지털 기술을 활용해 물리적 세계를 디지털 방식으로 구현하는 기술입니다. 이를 통해 사용자들은 몰입감 있고 직관적인 환경에서 작업할 수 있으며, 물리적 환경과 가상 환경 간의 상호작용을 강화할 수 있습니다.
📌주요 특징과 활용
- 디지털 트윈 기술:
- 실제 자산의 실시간 3D 디지털 복제본 생성.
- 유지보수 예측 및 시뮬레이션 시나리오 테스트 가능.
📌 효율성 증대:
- 간소화된 워크플로우와 향상된 협업을 통해 작업 생산성 향상.
- 몰입형 디지털 환경에서 직관적인 의사결정 지원.
📌 시장 전망
성장 규모:
- 2023년 약 1,100억 달러(151조 6,130억 원)에서
- 2033년 약 1조 7,000억 달러(2,340조 1,100억 원)로 성장 예상.
공간 컴퓨팅은 향후 5~7년 내 기업의 효율성을 크게 향상시키며, 다양한 산업에서 새로운 가치 창출의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.
▪ 다기능 로봇 (Polyfunctional Robots)
<출처: 가트너>
다기능 로봇은 인간의 지시나 예시를 바탕으로 두 가지 이상의 작업을 수행할 수 있는 기계로, 기존의 단일 작업 전용 로봇을 대체할 것으로 예상됩니다. 이러한 로봇은 효율성을 높이고 더 나은 투자수익률(ROI)을 제공하며, 산업 현장에서 빠르게 배치되고 확장될 수 있도록 설계되었습니다.
📌다기능 로봇의 특징과 전망
1. 특징:
- 다양한 작업 수행: 단일 작업 반복이 아닌 여러 작업 가능.
- 인간과의 협업: 인간과의 상호작용이 용이하며, 사용자 친화적.
- 빠른 배치 및 확장성: 다양한 환경에 유연하게 적용 가능.
2. 시장 전망:
- 현재 스마트 로봇 사용 비율은 10% 미만이지만,
- 2030년까지 80%의 사람들이 매일 스마트 로봇을 사용할 것으로 예측.
📌비즈니스와의 연계
다기능 로봇은 제조, 물류, 의료 등 다양한 산업에서 기존의 작업 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 특히 더 높은 생산성과 효율성을 통해 기업의 운영 방식을 변화시키고, 새로운 가치를 창출하는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.
▪ 신경학적 향상 (Neurological Enhancement)
<출처: 가트너>
신경학적 향상(Neuroaugmentation)은 뇌 활동을 읽고 해독하거나 뇌에 신호를 전달함으로써 인간의 인지 능력을 향상시키는 기술입니다. 이를 위해 단방향 또는 양방향 뇌-기계 인터페이스(Bidirectional Brain-Machine Interface, BBMI)가 활용됩니다.
📌신경학적 향상의 주요 적용 영역
1. 인력 업스킬링:
- 개인의 학습 능력 및 문제 해결 능력을 강화하여 업무 성과 향상.
2. 차세대 마케팅:
- 소비자의 생각과 감정을 파악해 맞춤형 마케팅 전략 수립.
3. 성과 향상:
- 신경 능력을 향상시켜 최적의 결과를 도출.
📌 시장 전망
- 2024년: BBMI 기술의 사용률은 1% 미만으로 제한적.
- 2030년: 사용률이 30%까지 증가하며, 비즈니스와 일상 생활에서 점차 보편화될 것으로 전망.
📌 기대 효과
신경학적 향상은 인간의 인지 능력 증대를 통해 비즈니스와 개인의 성과를 극대화하고, 기술과 인간의 융합을 기반으로 새로운 가능성을 열어갈 핵심 기술로 주목 받고 있습니다.
가트너의 2025년 10대 전략 기술 트렌드는 AI 기술에 대한 관심이 지속될 것임을 보여줍니다. AI는 이제 단순한 기술 혁신을 넘어 비즈니스의 필수 요소로 자리 잡았으며, 기업은 적절한 기술을 선별해 전략적으로 활용해야 합니다.
AI는 윤리적 문제와 보안 등 다양한 사회적 도전 과제에도 대응해야 하며, 이를 위해 전문 지식과 인력이 필요합니다. 기업들은 체계적인 전략을 통해 AI의 잠재력을 극대화하고 책임 있는 활용 방안을 모색해야 할 시점입니다.
안녕하세요😊 벌써 2024년 하반기가 막바지에 이르렀습니다.
오늘 주제는, 지난 10월 21일 가트너에서 발표한 ‘2025년 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드’를 소개해드리려고 합니다.
올해 발표된 2025년 전략 기술 트렌드에서는 인공지능(AI) 에이전트를 중심으로, 10대 주요 기술 중 9개를 AI 관련 기술로 선정하며 AI의 혁신적 영향력을 다시 한번 강조했습니다.
작년에 이어 올해도 업계의 이목을 집중시키고 있는 가트너의 기술 트렌드를 통해, 2025년을 준비하는 기업들이 필수적으로 고려해야 할 주요 기술 동향과 그 전략적 의미를 살펴보겠습니다.
2025년 10대 전략 기술에는 역시나 AI 얘기가 많이 나오는데요.😮
AI필수사항 및 위험, 컴퓨팅의 새로운 개척, 인간-기계의 시너지로 크게 3개의 분야로 나누어 볼 수 있습니다.
각 분야별로 소개하는 트렌드를 알아보겠습니다.
✅첫번째, AI 필수사항 및 위험 (AI imperatives and risks)
▪ 에이전틱AI (Agentic AI)의 부상 및 기업의 자율 의사결정 확대
<출처: 가트너>
에이전틱 AI(Agentic AI)는 사용자가 설정한 목표를 자율적으로 이해하고 달성하기 위해 필요한 작업을 스스로 수행하는 지능형 인공지능 시스템입니다. 이는 단순한 자동화를 넘어, 인간의 개입 없이 복잡한 문제를 해결하고 독립적으로 의사결정을 내릴 수 있다는 점에서 기존의 AI와 차별화됩니다.
📌특징과 전망
1. 업무 효율성 향상:
- 반복적이고 일상적인 업무를 자동으로 처리.
- 직원들이 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경 조성.
2. 성장 전망:
- 2024년: 자율적 AI 업무 결정 비율 0%.
- 2028년: 최소 15%로 증가 전망(가트너 보고).
📌 활용 분야
- AI 어시스턴트 통합: 에이전틱 AI는 소프트웨어, SaaS 플랫폼, IoT 디바이스, 로봇 공학 등에 내장되어 다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 예상됩니다.
📌 기대 효과
- 에이전틱 AI는 반복적인 작업의 부담을 덜어주고, 기업과 개인의 생산성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다. 이는 AI 기술이 단순히 도구 역할을 넘어 주도적인 업무 수행 주체로 진화하는 단계를 보여줍니다.
▪ AI 거버넌스 플랫폼(AI Governance Platforms)
<출처: 가트너>
AI 거버넌스 플랫폼은 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리(TRiSM) 프레임워크의 핵심 요소로, 기업이 AI 시스템의 법적, 윤리적, 운영적 성과를 종합적으로 관리할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 이를 통해 기업은 AI 사용 정책을 수립, 관리, 시행하며, AI 시스템의 작동 방식을 설명하고 투명성을 제공하여 신뢰와 책임감을 구축할 수 있습니다.
📌주요 특징 및 장점
1. 윤리적 사고 방지:
가트너는 2028년까지 포괄적인 AI 거버넌스 플랫폼을 도입한 기업이 AI 관련 윤리적 사고를 40% 줄일 것으로 전망.
2. 신뢰성 및 투명성 강화:
AI 서비스의 신뢰성과 공정성을 보장하며, 책임 있는 AI 사용을 촉진.
3. 법적 및 윤리적 준수:
AI 기술의 법적, 윤리적 경계를 준수하고 위험 관리를 위한 견고한 체계 제공.
📌 기대 효과
- 기업은 AI 거버넌스 플랫폼을 통해 안전하고 윤리적으로 AI를 활용하며, 사회적 가치와 조화를 이루는 방향으로 AI 기술을 발전시킬 수 있습니다.
- 이러한 플랫폼은 조직의 AI 서비스 효율성 증대와 위험 최소화에 기여하며, AI 기술의 책임 있는 사용을 뒷받침하는 필수 도구로 자리 잡고 있습니다.
▪ 허위 정보 보안 (Disinformation Secrurity)
<출처: 가트너>
허위 정보 보안 기술은 AI 도구와 서비스의 악의적 활용 증가에 대응하기 위해 개발된 솔루션으로, 신뢰할 수 있는 정보를 식별하고 데이터 무결성을 보장하며, 진위 여부 평가, 사칭 방지, 유해 정보 확산 추적 등의 기능을 제공합니다.
📌허위 정보 보안 기술의 필요성
- AI와 머신러닝 기술 발전으로 인해 기업을 겨냥한 허위 정보 유포 사건이 증가.
- 이러한 문제를 방치할 경우 조직에 심각하고 지속적인 피해를 초래할 가능성.
📌 시장 전망
- 2024년: 관련 보안 제품 및 서비스를 사용하는 기업 비율은 5% 미만.
- 2028년: 이 비율이 50% 이상으로 증가할 것으로 전망.
📌 기대 효과
- 악의적 활용 방지: AI 기반 허위 정보의 유포를 사전에 차단.
- 정보의 진위 평가: 허위 정보 식별로 디지털 환경의 신뢰성 강화.
- 안전한 디지털 환경 조성: 조직의 데이터 및 명성을 보호.
허위 정보 보안 기술은 AI의 책임 있는 사용을 보장하고, 기업들이 디지털 시대의 복잡한 사이버 위협에 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는 필수적 도구로 자리 잡고 있습니다.
✅두번째, 컴퓨팅의 새로운 개척 (New frontiers of computing)
▪ 양자내성암호(PQC, Postquantum Cryptography)
<출처: 가트너>
양자내성암호(Post-Quantum Cryptography)는 양자 컴퓨팅의 발전으로 기존 암호화 방식이 무력화될 가능성에 대응하기 위한 암호 알고리즘입니다. 2029년까지 기존 비대칭 암호화 방식이 안전하지 않을 것으로 예상되며, 기업들은 전통적 컴퓨터와 양자 컴퓨터로부터의 공격을 모두 방어할 수 있는 새로운 암호화 기술로의 전환이 필요합니다.
📌양자내성암호로의 전환을 위한 주요 과제
1. 알고리즘 대체: 기존 암호화 방식을 안전하게 교체.
2. 데이터 보존: 암호화 데이터의 무결성을 유지.
3. 정책 개발: 새로운 암호화 체계를 도입하기 위한 규정 및 절차 마련.
📌 기대 효과
- 민감한 데이터 보호를 통해 사이버 위협에 대한 대응력 강화.
- 보안 역량 향상으로 미래의 보안 요구사항 충족.
가트너는 포스트 양자 암호화 기술이 조직의 데이터 보호와 보안 전략의 핵심이 될 것이며, 기업들이 이를 통해 양자 컴퓨팅 시대의 잠재적 위협에 대비해야 한다고 강조하고 있습니다.
▪ 앰비언트 인비저블 인텔리전스(Ambient Invisible Intelligence)
<출처: 가트너>
앰비언트 인비저블 인텔리전스는 초저가 소형 스마트 태그와 센서를 활용하여 객체와 환경의 위치 및 상태를 실시간으로 추적하는 기술입니다. 이 기술은 사용자에게 거의 인식되지 않으면서도 환경 변화를 감지하며, 센싱과 인텔리전스를 일상생활에 깊이 통합할 가능성을 제공합니다.
📌주요 활용 사례 (2027년까지)
1. 상점 재고 관리:
- 실시간 재고 확인으로 재고 부족 및 과잉 문제를 예방.
2. 부패하기 쉬운 상품의 물류 추적:
- 상품 상태를 지속적으로 감시하여 품질을 보장.
📌 기대 효과
- 저비용 운영: 스마트 태그와 센서를 활용한 경제적인 관리.
- 효율성 향상: 물류 및 상품 관리 최적화.
- 공급망 가시성 강화: 전체 공급망의 투명성과 관리 효율성을 높임.
이 기술은 다양한 산업에서 운영 효율성을 크게 개선하며, 향후 비즈니스 및 물류 관리의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.
▪ 에너지 효율 컴퓨팅(Energy-Efficient Computing)
<출처: 가트너>
현재 IT는 지속가능성에 중대한 영향을 미치고 있으며, 특히 많은 IT 기업들이 탄소발자국 감축을 주요 과제로 삼고 있습니다. 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션(예: AI 훈련, 시뮬레이션, 최적화, 미디어 렌더링)은 높은 에너지 소비로 인해 조직의 탄소발자국 증가에 기여할 가능성이 큽니다.
📌그린 컴퓨팅의 현재 기술
- 에너지 효율적인 애플리케이션 설계: 더 적은 에너지를 사용하는 아키텍처, 코드, 알고리즘 활용.
- 효율적인 하드웨어 채택: 에너지 절감을 위해 설계된 최신 하드웨어 사용.
- 친환경 전력 사용: 재생 가능 에너지원으로 운영되는 데이터 센터 및 시스템 활용.
📌 미래의 지속가능한 컴퓨팅 기술
- 광학 컴퓨팅: 빛을 이용해 데이터를 처리하며 에너지 소비를 줄임.
- 뉴로모픽 컴퓨팅: 인간의 두뇌 구조를 모방해 효율적인 데이터 처리가 가능.
- 새로운 가속기 기술: 특정 작업에 특화된 저전력 컴퓨팅 기술.
2020년대 후반에는 이러한 혁신적인 컴퓨팅 기술이 등장하면서 에너지 효율성이 크게 향상될 것으로 보이며, 특히 AI 훈련 및 최적화 작업에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다. IT 산업의 이러한 변화는 조직의 지속가능성을 높이고 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.
▪ 하이브리드 컴퓨팅(Hybrid Computing)
<출처: 가트너>
하이브리드 컴퓨팅은 다양한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 기술을 결합하여 복잡한 계산 문제를 해결하는 시스템입니다. 이는 각 기술의 고유한 강점을 활용함으로써 현재의 기술적 한계를 뛰어넘는 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었습니다.
📌주요 컴퓨팅 기술
- CPU: 범용적인 처리에 적합.
- GPU: 병렬 처리가 필요한 작업에 강점.
- 에지 컴퓨팅: 실시간 처리가 필요한 분산 환경에서 효과적.
- 주문형 반도체(ASIC): 특정 작업에 최적화된 성능 제공.
- 뉴로모픽 컴퓨팅: 인간 뇌를 모방하여 에너지 효율성을 높임.
- 광학 컴퓨팅: 빛을 사용하여 데이터 처리 속도를 향상.
- 고전 및 양자 컴퓨팅: 양자역학 기반 계산으로 특정 복잡한 문제 해결.
📌 하이브리드 컴퓨팅의 강점
- 기술적 한계 극복: 단일 기술로 해결하기 어려운 문제를 상호보완적으로 해결.
- 유연성 향상: 각 기술의 장점을 최적으로 결합하여 다양한 문제 해결.
- 혁신적 문제 해결: 기존 방식으로 불가능했던 복잡한 계산 문제 처리 가능.
하이브리드 컴퓨팅은 다양한 기술을 조합함으로써 기업들이 더 효과적이고 혁신적인 방법으로 문제를 해결할 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 미래의 컴퓨팅 패러다임을 재정의하며, 복잡한 계산과 처리 작업의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.
✅세번째, 인간-기계 시너지(Human-machine synergy)
▪ 공간 컴퓨팅 (Spatial Computing)
<출처: 가트너>
공간 컴퓨팅(Space Computing)은 증강 현실(AR), 가상 현실(VR) 등의 디지털 기술을 활용해 물리적 세계를 디지털 방식으로 구현하는 기술입니다. 이를 통해 사용자들은 몰입감 있고 직관적인 환경에서 작업할 수 있으며, 물리적 환경과 가상 환경 간의 상호작용을 강화할 수 있습니다.
📌주요 특징과 활용
- 디지털 트윈 기술:
- 실제 자산의 실시간 3D 디지털 복제본 생성.
- 유지보수 예측 및 시뮬레이션 시나리오 테스트 가능.
📌 효율성 증대:
- 간소화된 워크플로우와 향상된 협업을 통해 작업 생산성 향상.
- 몰입형 디지털 환경에서 직관적인 의사결정 지원.
📌 시장 전망
성장 규모:
- 2023년 약 1,100억 달러(151조 6,130억 원)에서
- 2033년 약 1조 7,000억 달러(2,340조 1,100억 원)로 성장 예상.
공간 컴퓨팅은 향후 5~7년 내 기업의 효율성을 크게 향상시키며, 다양한 산업에서 새로운 가치 창출의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 기대됩니다.
▪ 다기능 로봇 (Polyfunctional Robots)
<출처: 가트너>
다기능 로봇은 인간의 지시나 예시를 바탕으로 두 가지 이상의 작업을 수행할 수 있는 기계로, 기존의 단일 작업 전용 로봇을 대체할 것으로 예상됩니다. 이러한 로봇은 효율성을 높이고 더 나은 투자수익률(ROI)을 제공하며, 산업 현장에서 빠르게 배치되고 확장될 수 있도록 설계되었습니다.
📌다기능 로봇의 특징과 전망
1. 특징:
- 다양한 작업 수행: 단일 작업 반복이 아닌 여러 작업 가능.
- 인간과의 협업: 인간과의 상호작용이 용이하며, 사용자 친화적.
- 빠른 배치 및 확장성: 다양한 환경에 유연하게 적용 가능.
2. 시장 전망:
- 현재 스마트 로봇 사용 비율은 10% 미만이지만,
- 2030년까지 80%의 사람들이 매일 스마트 로봇을 사용할 것으로 예측.
📌비즈니스와의 연계
다기능 로봇은 제조, 물류, 의료 등 다양한 산업에서 기존의 작업 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 특히 더 높은 생산성과 효율성을 통해 기업의 운영 방식을 변화시키고, 새로운 가치를 창출하는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.
▪ 신경학적 향상 (Neurological Enhancement)
<출처: 가트너>
신경학적 향상(Neuroaugmentation)은 뇌 활동을 읽고 해독하거나 뇌에 신호를 전달함으로써 인간의 인지 능력을 향상시키는 기술입니다. 이를 위해 단방향 또는 양방향 뇌-기계 인터페이스(Bidirectional Brain-Machine Interface, BBMI)가 활용됩니다.
📌신경학적 향상의 주요 적용 영역
1. 인력 업스킬링:
- 개인의 학습 능력 및 문제 해결 능력을 강화하여 업무 성과 향상.
2. 차세대 마케팅:
- 소비자의 생각과 감정을 파악해 맞춤형 마케팅 전략 수립.
3. 성과 향상:
- 신경 능력을 향상시켜 최적의 결과를 도출.
📌 시장 전망
- 2024년: BBMI 기술의 사용률은 1% 미만으로 제한적.
- 2030년: 사용률이 30%까지 증가하며, 비즈니스와 일상 생활에서 점차 보편화될 것으로 전망.
📌 기대 효과
신경학적 향상은 인간의 인지 능력 증대를 통해 비즈니스와 개인의 성과를 극대화하고, 기술과 인간의 융합을 기반으로 새로운 가능성을 열어갈 핵심 기술로 주목 받고 있습니다.
가트너의 2025년 10대 전략 기술 트렌드는 AI 기술에 대한 관심이 지속될 것임을 보여줍니다. AI는 이제 단순한 기술 혁신을 넘어 비즈니스의 필수 요소로 자리 잡았으며, 기업은 적절한 기술을 선별해 전략적으로 활용해야 합니다.
AI는 윤리적 문제와 보안 등 다양한 사회적 도전 과제에도 대응해야 하며, 이를 위해 전문 지식과 인력이 필요합니다. 기업들은 체계적인 전략을 통해 AI의 잠재력을 극대화하고 책임 있는 활용 방안을 모색해야 할 시점입니다.