[정보-목요일-반복하기] 2024년 기술 트렌드 Top 10

Technology Magazine 의 2024년 기술 트렌드 Top 10을 번역하여 소개합니다.

 

2024년 최고의 기술 트렌드 10가지를 살펴봅니다.

 

 

AI의 발전부터 사이버 보안과 양자 컴퓨팅의 발전까지, 다양한 기술 전문가들로부터 2024년에 대한 예측을 들어봅니다.

한 해가 저물어가는 2024년의 비즈니스 환경은 파괴적인 힘의 강력한 결합에 의해 재편될 것입니다. 제너레이티브 AI의 창의력과 문제 해결 능력은 숨겨진 효율성을 끌어낼 것입니다. 더 이상 유행어가 아닌 지속 가능성은 특히 AI 모델 구축에 있어 전략적 필수 요소로 변모할 것입니다. 그리고 공상 과학 소설에나 등장하던 양자 컴퓨팅은 과거에는 상상할 수 없었던 가능성을 열어줄 것입니다. 

테크놀로지 매거진이 기술 기업의 주요 임원들을 만나 2024년에 주목해야 할 주요 트렌드에 대해 자세히 들어봅니다.

 

 

10: 이론에서 현실로, 중심 무대로 부상하는 AI

GenAI 논의가 이론에서 실무로 전환되면서 교육 인프라와 비용에서 추론과 운영 비용으로 전환될 것으로 예측합니다. 2024년이 다가오면서 GenAI 엔터프라이즈 프로젝트의 첫 번째 물결이 중요한 차원을 드러낼 것입니다.

 

 

Dell Technologies의 글로벌 최고 기술 책임자인 John Roese는 교육 인프라와 비용에서 추론과 운영 비용으로 전환하면서 GenAI 논의가 이론에서 실무로 옮겨갈 것으로 예상합니다.

"GenAI가 비즈니스와 세상을 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 놀랍도록 창의적인 아이디어를 불러일으켰지만, 실제로 규모를 갖춘 GenAI 활동은 거의 없습니다. 2024년에 접어들면서 GenAI 엔터프라이즈 프로젝트의 첫 번째 물결이 성숙 단계에 도달하여 초기 단계에서는 아직 이해하지 못했던 GenAI의 중요한 측면을 드러낼 것입니다."라고 그는 말합니다.

9: IT 팀과 보안 팀의 융합

2024년에 새로운 위협이 등장함에 따라 조직의 복원력을 강화하기 위해 IT 팀과 보안 팀이 통합해야 할 것이라고 예측합니다. 이러한 융합은 IT 인프라에 영향을 미치는 기술 발전과 진화하는 보안 위험에 의해 주도됩니다. 이러한 팀은 협업을 촉진하고 기술을 공유함으로써 정교한 사이버 위협에 대한 방어를 강화할 수 있습니다. 새로운 사이버 보안 플랫폼은 IT 운영과 통합되어 실시간 인사이트와 자동화된 대응을 제공하도록 설계되었습니다.

 

 

2024년에 새로운 위협이 등장하여 IT와 보안 책임의 경계가 모호해짐에 따라 크라우드스트라이크의 유럽 CTO인 제키 투레디는 기업 내 IT팀과 보안팀을 통합하여 조직의 회복탄력성을 높일 수 있는 기회가 있을 것으로 예측합니다. 

"전통적으로 별도의 사일로에서 운영되던 이들 팀은 목표와 일상 업무가 점점 더 서로 얽히고설키고 있습니다. 이러한 변화는 기술의 급속한 발전뿐만 아니라 IT 인프라에 직접적인 영향을 미치는 보안 위험의 진화하는 환경에 의해 주도되고 있습니다. 

"이제 단일 위협이 인프라와 보안을 동시에 표적으로 삼아 통합된 대응을 요구하기 때문에 이러한 융합은 특히 시의적절하고 필수적입니다. 긴밀한 협업을 촉진하고 기술과 플랫폼을 공유함으로써 서로 다른 팀들이 각자의 전문성을 결합하여 정교한 사이버 위협에 대한 방어를 강화할 수 있습니다. IT 팀을 위해 특별히 맞춤화된 새로운 사이버 보안 플랫폼의 등장은 이러한 트렌드의 증거입니다. 이러한 플랫폼은 IT 운영과 원활하게 통합되도록 설계되어 보안 사고에 대한 실시간 인사이트와 자동화된 대응을 제공함으로써 대응 시간을 단축하고 전반적인 보안 태세를 강화합니다."

8: 강력한 실시간 생태계를 주도할 하이퍼스케일러

하이퍼스케일러와 AI 모델 간의 협업이 현재 데이터를 실시간 미세 조정과 일치시켜 데이터 분석에 혁명을 일으켜 속도, 정확성, 가격을 크게 개선할 것으로 예상합니다. 이러한 첨단 칩과 하이퍼스케일 데이터 기능의 결합은 다양한 산업 분야의 복잡한 사용 사례를 위한 강력한 생태계를 구축할 것입니다.

 

 

제너레이티브 AI는 종종 미션 크리티컬한 결과를 도출하기 위해 오래된 데이터를 활용한다는 비판을 받아왔습니다. 그러나 삼바노바 시스템의 CEO인 로드리고 리앙은 하이퍼스케일러와 AI 모델 간의 협업이 전체 데이터 분석 환경에 혁신을 가져와 현재 데이터를 실시간 미세 조정과 일치시켜 속도, 정확성, 가격을 크게 개선할 것으로 예측합니다. 

"실시간 미세 조정으로 전환하여 모델이 현재 데이터를 적응하고 이해할 수 있도록 함으로써 모든 산업에서 AI 애플리케이션의 발전을 주도할 것입니다."라고 그는 말합니다. "첨단 칩과 하이퍼스케일 데이터 기능의 결합은 강력한 생태계를 조성하여 마케팅, 광고, 의료, 기후, 은행 등의 산업에서 현재보다 훨씬 더 복잡한 사용 사례를 처리할 수 있는 대규모 전문가 구성 모델을 개발할 수 있게 해줄 것입니다."

7: 제로 트러스트 모델에 대한 새로운 초점

하이브리드 업무 환경에서 조직은 민감한 정보를 보호하기 위해 제로 트러스트 모델에 집중하고 있습니다. 조직이 역할 기반 보안 및 시간 기반 액세스와 같은 계층을 모델에 추가할 것이라고 예측합니다. 생성형 AI는 지능형 시스템이 데이터를 모니터링하고 이상 징후를 포착하여 데이터 보안을 강화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

 

 

오늘날의 하이브리드 업무 환경에서는 사람들이 그 어느 때보다 더 많은 디바이스, 앱, 서비스에 의존하고 있으며, 이들 중 상당수는 기업 IT의 통제를 벗어난 시스템에서 클라우드에 호스팅됩니다. 이러한 새로운 환경에는 제로 트러스트 모델이 필요합니다.

Smartsheet의 CISO 겸 보안 담당 수석 부사장인 크리스 피크는 내년에 기업들이 제로 트러스트 모델에 추가 계층을 추가하는 것을 보게 될 것이라고 예측합니다. 

"예를 들어, 일부 조직은 역할 기반 보안을 추가하여 다양한 유형의 사용자에 대한 역할을 정의하고 그에 따라 액세스를 관리할 수 있습니다."라고 그는 말합니다. 이를 통해 민감한 정보를 보호하는 동시에 권한이 있는 개인의 액세스 장벽을 낮출 수 있습니다."라고 설명합니다. 또한 조직은 시간 기반 액세스를 추가하여 작업 중인 프로젝트의 기간에 따라 사용자의 정보 액세스를 관리할 수 있습니다.

"또한, 제너레이티브 AI는 데이터 보안을 강화하고 추가적인 보호 계층을 추가할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 누구도 비즈니스에 흐르는 모든 데이터를 수동으로 모니터링할 수 없으므로 지능형 시스템이 이러한 부담을 떠맡아야 합니다. 머신러닝은 정상적인 것을 '이해'하고 그렇지 않은 것을 표시하도록 성장할 수 있습니다."

6: 그 어느 때보다 비즈니스 성과에 집중되는 IT 지출

기업들이 IT 지출에서 더 많은 가치를 창출하는 데 집중할 것이라고 예측합니다. 기업들은 운영의 유연성, 현금 흐름의 예측 가능성, 비즈니스 성과를 직접적으로 지원하는 IT 배포를 요구할 것입니다. 이러한 변화로 인해 IT 지출은 레거시 인프라에서 차세대 기술로 전환될 것이며, 향후 5~10년 동안 빠르게 증가할 것입니다. 여기에는 레거시 시스템에서 하이브리드 클라우드로 전환하고, 가상화된 환경을 채택하고, 기존 소프트웨어 라이선스를 버리고 고도로 개인화된 온디맨드 기술을 도입하는 것이 포함됩니다.

 

 

거시 경제 및 경쟁 환경이 변화하는 가운데, Lenovo 솔루션 및 서비스 그룹의 최고 운영 책임자 겸 전략 책임자인 린다 야오는 기업들이 두 가지 방식으로 IT 지출에서 더 많은 가치를 창출하는 데 집중할 것이라고 예측합니다. 

"첫 번째는 수익 창출에 따라 투자 규모를 조정할 수 있는 운영의 유연성을 요구할 것입니다."라고 그녀는 말합니다. "기술을 사용하여 매출 성장을 안정화하거나 비용 절감을 달성하거나 예측 가능한 현금 흐름 지불이 가능한 방식으로 기술을 구현하는 등 현금 흐름에 대한 예측 가능성을 높이기를 원할 것입니다."라고 말합니다.

"기업들은 또한 IT 구축이 비즈니스 성과를 직접적으로 지원하거나 견인할 수 있도록 하는 데 초점을 맞출 것입니다. 더 많은 고객이 매출, 수익, 특정 고객 경험, 지속 가능성, 처리량, 고객 확보, 지표 유형 등 달성하고자 하는 비즈니스 성과에 따라 IT를 도입하는 것을 보게 될 것입니다. 점점 더 많은 기업이 무턱대고 기술을 배포하고 유지하기보다는 이러한 지표에 기술 채택을 연계할 것입니다.

"결과적으로 레거시 인프라에 대한 IT 지출은 차세대 기술에 대한 지출로 전환될 것이며, 고객이 IT 스택을 전면적으로 현대화하거나 개선함에 따라 향후 5~10년 동안 빠르게 성장할 것입니다. 여기에는 레거시 IT 시스템에서 하이브리드 클라우드로 전환하고, 보다 가상화되고 상호 연결된 IT 환경을 채택하며, 고도로 개인화된 온디맨드 기술을 위해 기존 소프트웨어 라이선스를 피하는 것이 포함됩니다."

5: 비약적인 발전은 있지만 비약적인 도약은 없다

2024년에 미래의 양자 공격으로부터 데이터를 보호하기 위한 소프트웨어 기반 접근 방식으로 포스트퀀텀 암호화(PQC)가 채택될 것으로 예측합니다. PQC는 SSL/TLS 1.3과 같은 프로토콜에 통합될 것이며 기업들은 데이터 보안에 집중할 것입니다. 양자 컴퓨터가 확장 가능한 솔루션을 위해 통신하고 협업할 수 있는 양자 네트워킹도 점점 더 중요해질 것입니다. 정부 및 금융 서비스는 데이터 보안 및 처리를 위해 양자 네트워킹에 투자할 것입니다.

 

 

Cisco의 애플리케이션 부문 최고 전략 책임자 겸 총괄 부사장인 리즈 센토니에 따르면, 2024년에는 양자 암호화가 표준화되기 전이라도 기존 시스템과 함께 작동하여 미래의 양자 공격으로부터 데이터를 보호하는 소프트웨어 기반 접근 방식인 포스트퀀텀 암호화(PQC)가 채택될 것으로 보입니다. 

"브라우저, 운영 체제, 라이브러리에서 PQC를 채택할 것이며, 혁신가들은 기존 암호화를 관리하는 SSL/TLS 1.3과 같은 프로토콜에 이를 통합하여 실험할 것입니다. 또한 포스트퀀텀 세상에서 데이터 보안을 보장하려는 기업들에게도 PQC가 확산되기 시작할 것입니다.

"또 다른 트렌드는 양자 네트워킹의 중요성이 커지는 것인데, 4~5년 후에는 양자 컴퓨터가 더 확장 가능한 양자 솔루션을 위해 통신하고 협업할 수 있게 될 것입니다. 양자 네트워킹은 얽힘과 중첩과 같은 양자 현상을 활용하여 정보를 전송할 것입니다. 필요한 보안 및 성능 수준에 따라 PQC의 대안 또는 보완책으로서 QKD도 양자 네트워킹을 활용할 것입니다. 데이터 보안 및 처리에 대한 요구가 높은 정부 및 금융 서비스에서 양자 네트워킹에 대한 새로운 연구와 투자가 크게 늘어날 것입니다."

4: AI 활용을 위해 인간의 기술이 필수적일 것이다

대부분의 고객 상호작용에서 사람의 개입이 여전히 중요하다고 합니다. CX 제공에 AI가 통합되었음에도 불구하고 인간의 기술은 여전히 성공의 핵심입니다. 기업들은 AI 역량을 보완하기 위해 기술 부족을 해소하는 데 집중할 것입니다. AI와 빅데이터 분석은 대부분의 직무에서 기본 기술이 될 것이지만, 신규 채용만이 유일한 경로는 아닙니다. 재교육 및 숙련도 향상 이니셔티브에 대한 투자는 향후 3년 동안 수익성으로 이어질 것으로 예상됩니다.

 

 

NTT의 2023 글로벌 CX 보고서에 따르면 대부분의 CX 상호 작용에는 여전히 사람의 개입이 필요하며, 경영진은 이것이 고객 여정에서 중요한 부분으로 남을 것이라는 데 동의했습니다. 조직 5곳 중 4곳이 향후 12개월 이내에 CX 제공에 AI를 통합할 계획이지만, NTT Ltd의 CX 서비스 담당 부사장인 사센 나이두는 인간적인 요소가 성공의 핵심이 될 것이라고 설명합니다.

"기업들은 자동화가 인간의 역량을 보완하고 향상시킬 수 있는 방법에 관심을 기울이면서 AI의 포부를 가로막는 기술 부족 문제를 해결하는 데 더욱 중점을 둘 것입니다. AI와 빅데이터 분석의 기본은 산업 전반에 걸쳐 대다수 일자리의 기본 기술이 될 것이지만, 신규 채용이 유일한 통로는 아닐 것입니다.

"NTT 데이터의 조사에 따르면 비즈니스 리더들은 재교육 및 기술 향상 이니셔티브에 투자한 덕분에 지난 3년 동안 25% 이상의 수익성을 달성할 가능성이 더 높습니다. 이러한 추세는 2024년까지 지속될 것이며, 기술 격차를 해소하고 조직의 요구를 충족하는 데 도움이 되는 교육 경험이 더욱 선별적으로 제공될 것입니다."

3: 소셜 엔지니어링 공격의 지속적인 증가 

2024년에도 신원 기반 공격이 위협 공격자의 주요 무기가 될 것이며, 침해 사고의 80%가 유출된 신원을 통해 발생할 것으로 예측합니다. 공격자들은 지하세계의 취약한 인증 정보를 포함한 모든 형태의 식별 및 인증 정보를 활용하고 피싱 및 소셜 엔지니어링 전략을 강화하고 있습니다.

 

 

Crowdstrike의 투레디에 따르면, 2024년에도 신원 기반 공격이 위협 행위자들의 주요 무기가 될 것이며, 그 이유는 이 공격이 계속해서 매우 유익한 방법이기 때문입니다. 

"크라우드스트라이크의 최신 위협 헌팅 보고서에서 밝혀진 바와 같이 침해 사고의 80%는 유출된 신원을 통해 발생합니다. 공격자들은 유출된 유효한 인증정보에만 의존하는 것이 아니라 지하세계에서 취약한 인증정보를 구입하는 등 모든 형태의 인증정보와 권한을 남용하고 있으며 피싱과 소셜 엔지니어링 기법을 고도화했습니다.

"기업이 직원들에게 속고 있다는 것을 알아차릴 수 있는 일반적인 방법을 교육하기 위해 노력하는 가운데 소셜 엔지니어링이 가장 두드러집니다. 따라서 2024년에 기업이 강화해야 할 가장 중요한 보안은 신원 보호입니다. 그렇지 않으면 공격자들은 이 취약점을 지속적으로 노릴 것이며, 더 자주 성공할 것입니다."

2: AI의 발전으로 에너지 사용량이 더욱 증가할 것

지속 가능한 에너지가 기후 변화에 매우 중요하기 때문에 AI의 발전이 에너지 사용량을 증가시킬 것이라고 예측합니다. 기업은 더 작고 정확한 모델을 사용함으로써 에너지 소비 비용을 절감할 수 있습니다. 소프트웨어 정의 네트워킹과 전력 시스템을 결합한 에너지 네트워킹도 가시성, 벤치마킹, 전력 사용량 최적화를 통해 에너지 효율성에 기여할 것입니다. 이 기술은 IT, 스마트 빌딩, IoT 센서 전반의 기능을 자동화할 것입니다.

 

 

Cisco의 센토니는 지속 가능한 에너지가 기후 변화에 대응하는 데 중요한 역할을 한다고 설명합니다. 기업들은 사용 사례에 특화된 더 적은 수의 레이어와 필터를 갖춘 더 작은 AI 모델을 선택함으로써 일반 시스템에 비해 에너지 소비 비용을 절감하기 시작할 것입니다. 

"이러한 전용 시스템은 더 작고 정확도가 높은 데이터 세트를 학습하고 특정 작업을 효율적으로 수행합니다. 반면 딥러닝 모델은 방대한 양의 데이터를 사용합니다.

"소프트웨어 정의 네트워킹의 기능과 직류 마이크로 그리드로 구성된 전력 시스템을 결합하여 빠르게 부상하고 있는 에너지 네트워킹 범주도 에너지 효율성에 기여할 것입니다. 전력에 네트워킹을 적용하고 데이터와 연결하는 에너지 네트워킹은 기존 배출량에 대한 포괄적인 가시성과 벤치마킹을 제공하고 전력 사용, 배전, 송전, 저장을 최적화하기 위한 액세스 포인트를 제공합니다. 또한 에너지 네트워킹은 조직이 에너지 사용량과 배출량을 보다 정확하게 측정하고, IT, 스마트 빌딩, IoT 센서 전반의 여러 기능을 자동화하며, 비효율적이고 사용되지 않는 에너지를 활용할 수 있도록 도와줍니다. 에너지 관리 기능이 내장된 네트워크는 소비를 측정, 모니터링, 관리하기 위한 컨트롤 플레인이 될 것입니다."

1: 기업은 AI 리스크를 완화하기 위한 가드레일을 만드는 데 집중할 것입니다.

AI를 배포하는 기업이 AI의 위험과 근본적인 특성을 더 잘 인식하고 이러한 위험을 완화하기 위한 조치를 취하게 될 것이라고 예측합니다. 그는 검색 증강 생성, 학습 데이터의 품질과 충실도 보장, 학습 및 추론에 인간을 계속 참여시키는 것과 같은 새로운 패턴을 제안합니다. 또한 기업이 실질적인 AI 계획을 실행하기 위해서는 강력한 거버넌스 정책, 프로세스 및 도구가 필수적입니다.

 

 

Lenovo의 수석부사장 겸 최고정보책임자인 Art Hu에 따르면, AI를 배포하는 기업은 AI의 위험과 근본적인 특성에 대해 더 잘 인식하게 될 것이며, 이를 완화하기 위해 목표에 맞는 조치를 취하는 기업이 늘어날 것이라고 합니다. 

"예를 들어 검색 증강 생성과 같은 새로운 패턴은 LLM이 신뢰할 수 있는 소스에서 결과를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다."라고 그는 말합니다. "훈련 데이터의 품질과 충실도를 보장하고 훈련(사람의 피드백에 기반한 강화 학습)과 가장 민감한 시나리오에 대한 추론 모두에 대해 사람을 계속 참여시키는 것과 같은 추가 기술은 생성형 AI가 제공하는 증강 지능의 균형을 맞추는 방법입니다.

"또한 AI 생성 콘텐츠에 대한 테스트 및 검증, 전체 시스템에 대한 모니터링 내장 등 강력한 거버넌스 정책, 프로세스 및 도구가 증가할 것입니다. 무엇이 윤리적이고 책임감 있고 포용적인지 판단할 수 있는 기준을 제시하는 명확한 AI 정책을 마련하는 것이 AI 사용의 지침이 될 것입니다. 이 분야에서 일하는 팀이 지침을 구현하는 데 필요한 기술을 배울 수 있도록 교육과 결합하면 기업이 가시적인 AI 계획을 실행하는 초석이 될 것입니다."