글로벌 컨설팅 기업 딜로이트(Deloitte)가 향후 18~24개월 내에 혁신적인 기술이 기본 기술로 자리 잡는 데 기여할 AI 기반 여섯 가지 동향을 조명한 ‘기술 동향’ 보고서를 발표했다.

보고서는 AI 기술이 크게 세 가지 방향으로 발전할 것으로 분석했다.

모든 곳에 존재하는 AI

서버룸에서 이사회까지 AI는 기업 IT의 핵심이자 새로운 제품과 서비스의 설계 및 제공에 필수적이다. 기업은 이러한 AI의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 전략, 인재, 아키텍처, 그리고 가장 중요한 데이터까지 완벽히 정렬해야 하는 과제에 직면해 있다.

오늘과 미래의 통합

현존하는 기본 기술과 신기술 모두에 투자하는 통합적 접근법은 성장 잠재력을 열고 기술의 총체적 영향을 실현하기 위한 필수 요소로 입증되고 있다.

융합이 지배한다

독립적인 기술이 다양한 산업의 요구를 충족하기 위해 상호 연결된 비즈니스 솔루션으로 전환되고 있다. AI가 오늘날의 논의를 주도하고 있지만, 스케일링, 데이터 정합성, 에너지 소비 문제를 극복할 수 있다면 공간 인터페이스, 칩셋, 양자 기술 등 인접 기술에서 잠재력을 발굴할 수 있다.

보고서는 AI 기술이 향후 수십 년 동안 비즈니스가 의존하게 될 기술 역량을 구축하기 위해 모든 곳에 내재되고 있다고 말했다. 따라서 견고한 기술 기반이 필수적이며 미래의 프로세스, 인재, 시스템을 대규모로 지원할 수 있는 현대적 아키텍처를 해결해야 한다고 설명했다.

보고서는 향후 24개월 내에 AI 기술과 활용이 크게 변화 될 6대 트렌드를 전망했다.

새로운 차원의 사용자 경험, 공간 컴퓨팅

아이디어와 객체의 시각화를 2D 화면에서 벗어나 음성 및 제스처를 활용해 기계와 상호작용할 수 있는 기술이 폭발적인 관심을 받고 있다.

특히 물리적 공간과 디지털 기술을 융합하여 사용자가 현실과 가상 세계를 통합적으로 경험할 수 있도록 하는 공간 컴퓨팅은 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(MR)과 IoT 기술을 결합해 디지털 정보를 물리적 공간에 배치하고 상호작용할 수 있도록 한다. 공간 컴퓨팅은 스마트 기기와 센서를 통해 사용자의 위치, 움직임, 환경 데이터를 실시간으로 분석하고 반응하며, 다양한 산업에서 새로운 차원의 사용자 경험을 제공한다.

하지만 데이터에 맥락을 부여하고 사용자 참여를 이끄는 공간 컴퓨팅은 현대적 요구와 사용 사례를 충족하기 위해 새로운 하드웨어, 소프트웨어, 기술 및 사고방식을 필요로 한다. AI의 도움으로, 공간 컴퓨팅은 특정 작업자에게 유용한 훈련 도구에서 실시간 고급 데이터 분석 및 자동 조정을 제공하는 기업 수익 창출의 중심으로 성장하고 있다.

AI 모델의 소형화

대규모 언어 모델(LLM)을 직접 구축하는 대신 AWS, 마이크로소프트, 구글 같은 하이퍼스케일러에 의존해 많은 기업이 AI 채택 속도를 가속화했다. 그러나 기존 대규모 AI 모델의 복잡성과 자원 요구를 줄이고, 경량화된 구조로 최적화하는 AI 모델의 소형화에 기업들이 주목하고 있다. 이는 모델이 낮은 컴퓨팅 자원에서도 작동 가능하게 하여, 배포 및 운영 비용을 감소시키고 접근성을 높일 수 있다. 이는 데 필수적이다

AI 모델 소형화는 실행 속도를 개선하고, 에너지 소비를 줄이며, 배터리 기반 장치에서도 활용 가능성을 높여 사용자 경험이 향상되고, 비용 효율적인 AI 솔루션을 제공할 수 있다. 소형화된 AI 모델은 데이터 프라이버시를 강화할 수 있다. 클라우드 의존도를 줄이고 로컬에서 처리할 수 있게 하여 민감한 데이터의 외부 유출 가능성을 최소화한다. 이러한 이점은 기업과 개인 모두에게 큰 가치를 제공한다. 보안, 에너지 사용, 에이전트 간 통신 등 특정 요구로 인해 일부 조직은 작고 목적에 맞는 모델을 선호하고 있다.

여러 개의 소형 모델은 협력해 개별 작업을 처리하고, 멀티 모달 출력을 생성하며, 시뮬레이션을 실행하고, 사용자를 위한 다수의 가상 비서를 제공할 수 있다. 소형 및 오픈소스 모델 덕분에 과거의 ‘앱이 있다’는 오늘날의 ‘에이전트가 있다’로 진화할 수 있다.

PC와 IoT에서 물리적 AI

AI는 더 이상 소프트웨어에만 머물지 않는다. 제조 기업들은 AI 모델을 PC와 에지 디바이스에 내장해 로컬 및 오프라인에서 사용할 수 있는 새로운 세대의 칩을 개발하고 있다. 이는 사용자 역량을 강화하고 기술 인프라를 미래 지향적으로 전환한다.

온보드 AI는 의료기기 및 로봇과 같은 IoT 영역에서도 더욱 강력해지고 있다. 프로세서의 성능만 향상된 것이 아니라, 에너지 효율성도 개선돼 글로벌 컴퓨팅의 에너지 수요를 충족하는 주요 고려 사항이 되고 있다.

AI로 진화하는 소프트웨어 개발자

코드 작성, 소프트웨어 테스트 및 인재 증강을 위한 새로운 AI 기반 역량은 조직 내 기술 팀과 기능을 변화시키기 시작했다. 이는 간소화된 IT 구조인 ‘씬 IT(thin IT)’ 경로와 서비스 형태(as-a-service) 제공 방식의 의존에서 벗어나, 새로운 역량이 기업 내부로 통합되면서 소프트웨어 엔지니어링이 산업 전반에서 전략적 중심축으로 진화하고 있다.

그러나 이후에는 새로운 형태의 씬 IT가 등장할 것이다. AI가 소프트웨어 개발의 문턱을 낮추고, IT가 오늘날의 수작업 부담의 상당 부분을 조정하면서 자체적으로 제공되는 ‘결과-서비스(outcome-as-a-service)’로 재구성될 가능성이 있다. 이는 인간과 기계의 결합을 통해 기업에 결과 중심의 IT 서비스를 제공하는 형태로 변화될 수 있다.

양자 컴퓨팅 사이버 보안

양자 컴퓨팅의 발전은 기회이자 위기이다. 강력한 암호 해독 능력은 현재의 사이버 보안 관행을 1999년 말의 두 자리 연도 코드 문제보다 더 큰 위험 요소로 만들 수 있다. Y2K와 달리 Y2Q에는 정해진 시한이 없다.

Y2Q는 'Years to Quantum'의 약자로, 양자 컴퓨팅 기술이 현대 암호 시스템을 위협할 정도로 발전하는 시점을 의미한다. 이는 양자 컴퓨터가 기존의 대칭 및 비대칭 암호화를 무력화할 수 있을 만큼 강력해지는 시기를 예측하며, 기업과 정부가 이에 대비해 암호화 전환(Post-Quantum Cryptography)을 준비해야 한다는 경고로 사용된다.

미국 국립표준기술연구소(NIST)는 새로운 암호화 표준을 마련 중이며, 기업은 사이버 사고 방식을 재구상해야 한다.

복잡성 속의 단순성

기업 아키텍처에 AI를 통합하면 시스템과 프로세스에 변화를 가져온다. 목표는 효율적으로 최적화된 사용자 경험을 제공하는 것이지만, 이 간소화가 가능하려면 복잡한 오케스트레이션 아키텍처가 필요하다.

AI는 이러한 시스템에 통합될 수 있고 앞으로도 계속 그렇게 될 것이다. 그러나 이는 핵심 콘텐츠, 데이터 및 거래를 재구성하는 결과를 초래할 수도 있다. 특히 AI가 조직 내 데이터를 학습하고, 더 나아가 외부 데이터까지 활용할수록 이러한 변화는 더욱 두드러질 것이다.