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잡담s

[IT] 가트너 2019년 기술 트렌드 Top 10

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Gartner Top 10 Startegic technology Rends for 2019



가트너에 의하면 2019년은 블록체인, 양자 컴퓨팅, 증강 분석 인공지능이 새로운 비즈니스 모델을 이끌어나갈 것이라고 한다.


Florida Orlando 에서 개최된 Gartner 2018 심포지움에서, 가트너의 부사장 David Cearley 는 이렇게 말했다.


  "미래에는 스마트 디바이스들이 가져오는 더 나은 통찰력있는 디지털 서비스들이 특징이 될 것이다 ."

  "우리는 이것을 지능형 디지털 망(Inteligent Digital Mesh) 라고 한다."


  • Intelligent : AI 가 실제로 존재하는 모든 기술에 있어, 어떻게 새로운 카테고리를 만드는가
  • Digital :  몰입형 세계를 만들기 위해 디지털 세계와 실제 세계를 융합
  • Mesh :확장하는 사람, 비즈니스, 디바이스, 컨텐츠, 서비스들 사이의 연결을 활용

위 세가지의 테마 트렌드는 지속적인 다음 전략의 지속적인 혁신 프로세스를 이끄는 키(Key) 이다.

Autonomous Things (AuT)

자율 사물

자동차, 로봇 또는 농업이든, 자율적 인 것들은 AI를 사용하여 전통적으로 인간이 수행 한 작업을 수행한다. 인텔리전스의 정교함은 다양하지만 자율적 인 모든 것들은 AI를 사용하여 환경과 더 자연스럽게 상호 작용한다. 


 AuT 는 다섯가지 유형에 걸쳐 존재한다 : 로봇, 탈 것, 드론, 가전, 에이전트


 이 다섯 가지 유형은 바다, 육지, 공중 및 디지털의 네 가지 환경을 차지한다. 그들은 모두 다양한 역량, 조정 및 지능으로 운영된다.예를 들어, 현장에서 완전히 자율적으로 작동하는 농업용 로봇에 사람의 도움으로 공중에서 작동되는 무인기를 연결할 수 있다. 이는 잠재적인 애플리케이션에 대한 광범위한 그림을 그리며, 거의 모든 애플리케이션, 서비스 및 IoT 객체는 프로세스 또는 인간의 행동을 자동화하거나 보강하기 위해 일부 형태의 AI 를 통합한다. 무인항공기와 같은 협조적인 AuT들이 점점 AI 시스템의 미래를 주도할 것이다.


 조직 또는 고객 환경의 모든 물리적 개체에서 AI 기반 자체 기능의 가능성을 탐헐할 수 있지만 이러한 장치는 좁게 정의된 목적에 가장 잘 사용됨을 명심해야 한다. 그들은 의사 결정, 기능 또는 범용 학슴을 위한 인간의 두뇌와 같은 능력을 가지고 있지는 않기 때문이다.

 Augmented Analytics

증강 분석

 데이터 과학자들은 준비하고, 분석하고, 그룹화하고, 결론을 이끌어 낼 데이터의 양이 증가하고 있다. 주어진 양을 감안할 때, 모든 가능성을 탐색하는 것은 불가능해진다. 이것은 데이터 과학자들이 탐구할 수 있는 수용치를 벗어난다는 가설을 통해 기업이 잘못된 중점을 잡을 수 있음을 의미한다.


증강 분석은 데이터 과학작들이 자동화된 알고리즘을 사용하여 더 많은 가설을 탐색할 때 데이터 및 분석 기능을 위한 세 번째 주요 흐름을 대표한다. 데이터 과학과 머신 러닝 플랫폼은 기업이 분석 통찰력을 창출하는 방법을 변화시켰다.


  "2020년 까지, 40% 이상의 데이터 과학 작업은 자동화될 것이다."


증강 분석은 개인적인 편견을 제거하면서 숨겨진 패턴을 식별한다. 기업이 실수로 알고리즘에 편견을 넣을 위험을 감수하더라도 추가 분석 및 자동화된 통찰력은 결국 엔터프라이즈 응용 프로그램에 포함된다.


 2020 년까지 시민 데이터 과학자의 수는 전문 데이터 과학자보다 5 배 더 빠르게 성장할 것이다. 시민 데이터 과학자들은 자동으로 데이터 과학 기능을 자동화하여 데이터 세트를 자동으로 식별하고 가설을 세우며 데이터의 패턴을 식별하는 AI 강화식 분석 도구를 사용한다. 기업은 시민 데이터 과학자들에게 데이터 과학의 수용성을 확장 할 수있고 사용할 수 있는 방법을 모색 할 것이다. 가트너는 2020 년까지 데이터 과학 작업의 40 % 이상이 자동화되어 시민 데이터 과학자들이 생산성을 높이고 광범위하게 사용할 것으로 예측한다. 시민 데이터 과학자와 증강 된 분석 사이에서 분석가, 의사 결정자 및 운영자를 포함하여 비즈니스 전반에서 데이터 통찰력을보다 광범위하게 사용할 수 있다.

 AI-driven Development

AI-주도 개발

 AI 주도 개발은 응용 프로그램에 포함된 임베딩 AI 와 개발 프로세스를 위해 AI를 사용한 AI 기반 도구를 만드는  도구, 기술, 모범 사례를 본다. 이러한 추세는 다음 세가지 측면에서 발전하고 있다.


  1.  AI 기반 솔루션을 구축하는 데 사용되는 도구는 데이터 과학자 (AI 인프라, AI 프레임 워크 및 AI 플랫폼)를 대상으로하는 도구에서 전문 개발자 커뮤니티 (AI 플랫폼, AI 서비스)를 대상으로하는 도구로 확대되었다. 이러한 도구를 사용하면 전문 개발자가 전문 데이터 과학자의 도움없이 AI 기반 기능 및 모델을 응용 프로그램에 주입 할 수 있다.
  2.  AI 기반 솔루션을 구축하는 데 사용되는 도구에는 전문 개발자를 돕고 AI 향상 솔루션 개발과 관련된 작업을 자동화하는 AI 기반 기능이 제공된다. 확장 된 분석, 자동화 된 테스트, 자동화 된 코드 생성 및 자동화 된 솔루션 개발을 통해 개발 프로세스가 빨라지고 광범위한 사용자가 응용 프로그램을 개발할 수 있다.
  3. AI 가능 도구는 응용 프로그램 개발 (AD)과 관련된 기능을 지원 및 자동화하는 것부터 비즈니스 도메인 전문 기술로 향상되고 AD 개발 스택 (일반 개발에서 비즈니스 솔루션 디자인에 이르는)에서 더 높은 활동을 자동화하는 것으로 진화하고 있다.

 시장은 데이터 과학자와 연계된 개발자에서 사전 정된 모델들을 사용하는 독립적으로 운영되는 개발자로 초점이 이동할 것이다. 이를 통해 더 많은 개발자가 서비스를 활용하고 효율성을 높일 수 있다. 이러한 경향은 또한 가상 소프트웨어 개발자와 비전문적인 시민 애플리케이션 개발자를 이끌고 있다.

 Digital twins

디지털 트윈

디지털 트윈은 실제 개체, 프로세스 또는 시스템을 반영하는 디지털 표현이다. 디지털 트윈은 발전소나 도시같은 거대 시스템의 쌍둥이를 만들 수도 있다. 디지털 트윈은 새로운 아이디어는 아니다. 이것은 컴퓨터-지원 디자인의 표현이나 고객의 온라인 프로필로 돌아가지만 오늘날의 지털 트윈은 4가지 방식으로 다르다.


  1. 특정 비즈니스 성과를 지원하는 방식에 중점을 둔 모델 견고성

  2. 모니터링 및 제어를 위해 실시간 잠재적으로 현실 세계에 연결

  3. 새로운 빅 데이터 분석 및 AI를 적용하여 새로운 비느지스 기회 창출 

  4. 그들과 상호 작용하고 "What If" 시나리오를 평가할 수 있는 능력


 오늘날의 중점은 유지 관리 및 안정성에 대한 정보를 제공하고 제품이 보다 효과적으로 수행될 수 있는 방법에 대한 정보, 신제품에 대한 데이터 및 효율성을 향상시킴으로써 기업의 의사 결정을 향상시킬 수 있는 IoT 세계의 디지털 트윈에 놓여있다. 조직의 디지털 트윈이 실시간 모니터링을 가능하게 하고 프로세스 효율성을 향상시키기 위한 조직 프로세스 모델을 만들기 위해 등장하고 있다.

 Empowered Edge

자율권이 있는 엣지

 엣지 컴퓨팅은 트래픽을 로컬로 유지하면 줄어들 것이라는 아이디어에서 나온, 정보 처리 및 콘텐츠 수집, 전달이 정보 소스에 더 가깝게 배치되는 토폴로지 이다. 현재, 이 기술의 초점은 IoT 시스템이 내장형 IoT 세계로 연결되지 않거나 분산된 기능을 제공해야할 필요성 때문이다. 이러한 유형의 토폴리조는 높은 WAN 비용과 수용할 수 없는 수준의 대기 시간에 이르기까지 다양한 문제를 해결한다. 더욱이, 디지털 비즈니스 및 IT 솔루션의 특성을 가능하게 한다.


  "기술과 사고는 수백개의 엣지 디바이스를 가진 사람들과 경험을 연결하는 지점으로 이동할 것이다."


2028년 안에 가트너는 임베딩 센서, 저장장치, 컴퓨터, 고급 AI를 수용할 수 잇는 엣지 디바이스들이 꾸준히 증가할 것으로 예상한다. 일반적으로, 지능은 산업용 장치에서부 스크린, 스마트폰, 자동차 발전기에 이르기까지 다양한 엔드포인트 장치에서 엣지로 나아갈 것이다.

 Immersive Technologies

몰입형 기술

 2028 년 안에 사용자가 세상 및 AR, MR, VR 과 같은 기술들과 상호 작용하는 방식을 변경하는 대화형 플랫폼은 사용자가 세상을 신식하는 방식에 변화를 준다. AR, MR 및 VR은 생산성 향상을 위한 잠재력을 보여주며 차세대 VR 은 모양을 감지하고 사용자의 위치 및 MR 을 추적하여 사람들이 자신의 세계를 보고 상호 작용할 수 있게 한다.


 2022 년 에는 70%의 기업이 소비자 및 기업용 몰입형 기술을 실험하고 25%는 생산에 배치할 예정이다. 가상 개인 비서에서 챗봇까지 다양한 대화형 플랫폼의 미래는 플랫폼이 얼굴 표정에 기반한 감정을 감지할 수 있도록 확장된 감각 채널을 허용할 것이며, 상호작용에서보다 대화식이 될 것이다.

 Blockchain

블록 체인

 블록 체인은 네트워크의 모든 참가자가 공유하는 암호로 서명되고 취소할 수 없는 트랜잭션 레코드의 시간순으로 확장된 목록인 분산된 원장 유형이다. 블록 체인을 사용하면 회사는 트랜잭션을 추적하고 중앙 집중식 파티(즉, 은행) 없이 신뢰할 수 없는 당사자와 작업할 수 있다. 이는 비즈니스 마찰을 크게 줄이고 재무에서 시작했지만 정부, 의료, 제조, 공급망 및 기타로 확대된 응용 프로그램을 보유하고 있다. 블록체인은 잠재적으로 비용을 절감하고 거래 정산 시간을 단축하며 현금 흐름을 개선할 수 있다. 이 기술은 또한 블록 체인의 이점과 일부를 활용하는 블록체인 영감의 솔루션을 제공한다.


순수한 블록체인 모델은 미성숙하고 확장이 어렵다. 그러나, 기업은 블록체인이 2030년 까지 3.1T 달러의 비즈니스 가치를 창출하기 때문에 기술 평가를 시작해야 한다. 블록체인의 모든 교리를 구현하지 않은 블록체인의 접근 방식은 단기 가치를 제공하지만 약속된 고도로 분산된 분산 블록 합의 모델을 제공하지는 않는다.

 Smart Spaces 

스마트 공간

 스마트 공간은 사람과 기술이 활성 된 시스템이 점차 개방적이고 연결되며, 조정되고, 지능적인 생태계에서 상호 작용하는 물리적 또는 디지털 환경이다. 기술이 일상 생활의 보다 통합적인 한 부분이 됨에 따라, 스마트 공간은 Accelerated Delivery 의 기간에 들어가게 할 것이다. 더욱이, AI 배달 기술, 엣지 컴퓨팅, 블록 체인 과 디지털 트윈과 같은 다른 트렌드들은 스마트 공간이 된 개별적인 솔루션과 같은 이러한 트렌드를 향해 가고 있다.


 스마트 공간은 개방성, 연결성, 조정, 인텔리전스 및 범위라는 5 가지 핵심 차원만으로 진화하고 있다. 본질적으로 스마트 공간은 공동 기술 및 상호 작용 환경을 만들기 위해 함께 일하기 위해 사일로에서 개별 기술이 출현하면서 발전하고 있다. 스마트 공간의 가장 광범위한 사례는 비즈니스, 주거 및 산업 공동체를 결합하는 영역이 지능형 도시 생태계 프레임 워크를 사용하여 설계되고 모든 부문이 사회 및 지역 사회 협력에 연결되는 스마트 도시이다.

 Digital ethics and Privacy
디지털 윤리 및 개인정보 보호

 소비자는 개인 정보의 가치에 대한 인식이 높아지고 있으며 공공 및 민간 단체에서 어떻게 사용되는 지에 대한 관심이 날로 커지고 있다. 이것에 관심을 가지고 있지 않던 기업들은 소비자의 반발의 위험에 처재 있다.


 개인정보 보호에 관련된 대화는 윤리와 신뢰를 바탕으로 해야 한다. 대화는 "우리가 준수한가?" 에서 "우리는 옳은 것을 하고 있는가?" 로 관점을 옮겨야 한다.


 정부는 회사가 준수해야하는 규정을 점점 더 늘리거나 통과시키고 있으며 소비자는 신중하게 자신에 대한 정보를 보호하거나 제거하고 있다. 회사는 성공을 위해 고객과의 신뢰를 확보하고 유지해야하며, 고객이 신뢰할 수 있는 것으로 볼 수 있도록 내부 가치를 따라야 한다.

 Quantum Computing

 양자 컴퓨팅

 양자 컴퓨팅은 일반적이지 않은 타입의 컴퓨터이며 , 양자 비트 또는 qubits 로 표시된 요소로 정보를 나타내는 원자 입자의 양자 상태를 기반으로 한다. 


 양자 컴퓨터는 기하급수적으로 확장 가능하고 고도로 병렬화된 컴퓨팅 모델이다. 전통적인 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 차이는 거대한 도서관 목록에 빗댈 수 있다.


 전통적인 컴퓨터는 라이브러리의 모든 책을 선형 방식으로 읽지만 양자 컴퓨터는 모든 책을 동시에 읽는다. 양자 컴퓨터는 이론적으로는 동시에 수백만번의 계산 작업을 처리할 수 있다. 상업적으로 이용 가능하며 저렴하고 안정적인 서비스 형태의 양자 컴퓨팅은 산업을 변화시킬 것이다.

주의 : 구글 번역기 + 의역 많음

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