안녕하세요 :)

이번 글은 가트너에서 2022년 기술트렌드로 소개한 12가지 기술 중 일부를 소개하는 마지막 글입니다.

이번 글에서 소개할 기술은 클라우드 네이티브 플랫폼(Cloud-Native Platforms), 인공지능 엔지니어링(AI Engineering), 생성적 인공지능(Generative AI)입니다.

저는 이 기술을 이해하면서 앞으로 제가 나아가야할 방향에 대해 길이 조금 더 뚜렷해진 기분이었습니다. 데이콘에서 활동하시는 많은 분들도 제 글이 아니더라도 이 기술들을 이해하여 앞으로 데이터를 활용하는 방법이 어떤식으로 발전해나아갈지, 그리고 스스로가 나아가야할 방향이 어디인지 결정하는데 도움이 되었으면 좋겠습니다.

본 글을 읽기에 앞서, 아래의 글을 먼저 읽어주시면 감사하겠습니다.

가트너의 2022년 기술트렌드 [1편] ( https://dacon.io/forum/405921 )

가트너의 2022년 기술트렌드 [2편] ( https://dacon.io/forum/405954 )

가트너의 2022년 기술트렌드 [3편] ( https://dacon.io/forum/406029 )

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클라우드 네이티브 플랫폼(Cloud-Native Platforms)

일반적으로 '네이티브'는 언어에 대하여 많이 사용이 됩니다. 네이티브 스피커는 특정 언어를 자유자재로 이용할 수 있는 해당 언어가 원래의 언어인 사람을 의미하죠. 이와 같이 '클라우드 네이티브 플랫폼'라고 하면 처음부터 클라우드에 맞추어 만들어진 플랫폼이라 생각하시면 됩니다.

이미 많은 서비스가 클라우드를 활용하여 제공되고 있습니다. 그러한 서비스 중에는 비교적 최근에 개발되어 클라우드에 적합한 방식으로 구현된 서비스도 있겠지만, 오랜 시간동안 발전해온 서비스를 클라우드에 이식하여 제공하는 경우에는 클라우드가 아닌 곳에서 이용하던 기존의 내용을 그대로 이식하는 경우도 왕왕 있습니다. 이러한 경우, 클라우드에 적합하지 않아 문제가 생길 수 있을 뿐만 아니라, 클라우드의 특성을 잘 이용하지 못해 비교적 서비스 수준이 떨어질 수도 있습니다. 이제는 직접 서버를 구축하지 않고 클라우드를 통해 서비스를 제공하는 만큼, 클라우드를 위한 플랫폼이 만들어져야 한다고 합니다. 

인공지능 엔지니어링(AI Engineering)

인공지능은 이제 많은 사람들이 알게된 기술이고, IT 분야에서는 이미 많이 보편화된 기술이라고 생각됩니다. 그러나 가트너에서는 몇 년째 이 기술을 트렌드로 보고 있는데요, 이는 이 부분이 발전할 수 있는 부분이 여전히 많이 남아있거나, 기대한만큼 아직 도달하지 못한 것으로 볼 수 있을 것 같습니다.

인공지능 엔지니어링은 인공지능 모델을 적용하고, 이를 활용할 수 있는 환경을 구현 및 관리하는 분야라고 할 수 있습니다. 인공지능을 잘 활용하기 위해서는 적합한 데이터의 형태로 데이터 처리가 우선되어야하며, 적합한 모델이 선정 혹은 구성되고, 성능을 최대한으로 끌어올리기위해 튜닝 등 많은 작업이 필요합니다. 이러한 일련의 과정들이 잘 수행되어야 인공지능이 적절하게 활용될 수 있습니다.

생성적 인공지능(Generative AI)

인공지능을 활용해서 작곡을 하고, 글을 쓰는 이야기는 한번쯤 들어보셨을 것이라 생각이 됩니다. 생성적 인공지능은 작곡, 글 등 컨텐츠들을 만드는 인공지능을 의미합니다. 최근 가장 쉽게 접할 수 있는 기술은 딥페이크 입니다. 딥페이크의 경우, 오용으로 많은 우려를 낳고 있지만 이 시점 가장 대표적인 생성적 인공지능이라는 것에는 모두가 동의할 것이라 생각이 됩니다.

이러한 기술과 연관해서, 몇년 전부터 많은 관심을 받고 있는 인공지능 모델 학습 방법이 있습니다. 바로 GAN(Generative Adverserial Network)입니다. 이 방식은 기존의 데이터를 활용해서 새로운 데이터를 생성해낼 수 있게 하는 인공신경망 기반의 인공지능 모델 학습 방법입니다. 데이터 복원 등 많은 곳에서 활용이 되고 있지만, 몇가지 중요한 문제로 발전하는데 한계에 부딪히고 있는 것으로 알고 있습니다.

그렇지만 인공지능이 많은 곳에서 활용되고 상용화 되기 시작한만큼, 이러한 생성적 인공지능은 보다 다양한 방식으로 발전하고 활용할 수 있지 않을까 기대가 됩니다. 이미 기술의 발전으로 여러 기술들의 개발 속도가 많이 빨라졌지만, 생성적 인공지능이 발전될수록 문화, 제조, 화학 등 다양한 산업이 더 빠르게 발전할 수 있도록 지원하는 기반 기술이 될 것이라 생각됩니다.

참고자료

[1] Gartner 홈페이지, "Gartner Top Strategic Technology Trends for 2022", https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/top-technology-trends (2022.01.30 접속)

[2] Gartner 홈페이지, "Data Fabric Architecture is Key to Modernizing Data Management and Integration", https://www.gartner.com/smarterwithgartner/data-fabric-architecture-is-key-to-modernizing-data-management-and-integration (2022.01.30 접속)

[3] 삼성디스플레이 뉴스룸, "가트너가 전망한 2022년 IT 전략 기술 트렌드 TOP12", https://news.samsungdisplay.com/30195 (2022.01.30 접속)

[4] NOWexem, "월간기술동향|가트너 2022 전략기술", https://blog.ex-em.com/1603 (2022.01.30 접속)

[5] IXOTIVE Blog, "가트너의 2021년, 9가지 전략기술", https://gscaltexmediahub.com/story/employee-experience-to-organization-engagement (2022.02.05 접속)

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가트너의 2022년 기술트렌드 마지막편은 이렇게 마무리 짓도록 하겠습니다.

궁금하신 내용이 있거나, 의견 있으신 분들은 댓글로 남겨주세요.

함께 토론할 수 있는 자리가 되면 좋을 것 같습니다.

긴 글 읽어주셔 감사합니다.

본 포스팅은 데이콘 서포터즈 "데이크루" 1기 활동의 일환입니다.