[아이티데일리] 2019년 한해는 국내에서도 클라우드를 기반으로 하는 각종 신사업이 굵고 가는 뿌리를 곳곳에 내린 한 해로 평가된다. 지난 몇 년간에 걸쳐 클라우드 도입에 앞장서온 공공부문에서 실제 성공적인 사례가 등장함은 물론, 보수적이라 평가받던 금융 산업까지 클라우드를 적용하기 위한 준비를 차례차례 마치고 일부에서 소기의 성과를 거두기도 했다. 각계의 요구에 따라 그동안 막혀 있던 규제의 빗장이 조금씩 벗겨지고, 파스타(PaaS-TA)와 같은 국가기관 주도 연구개발의 성과가 나타났으며, 해외 클라우드 서비스 업체에 대항하는 국내 클라우드 서비스 기업들의 포트폴리오가 하나하나 갖춰지기 시작했다.

한편 SW업계에서는 클라우드와 인공지능(AI), 머신러닝 등의 최신 기술을 활용한 디지털 전환(Digital Transformation)에 대해 높은 관심이 이어지고 있다. 이미 국내 IT 시장은 SW를 통한 산업화 시대를 지나 SW가 중심이 되는 시대에 접어들었다. 4차 산업혁명을 앞두고 비즈니스 프로세스를 혁신하고자 하는 기업들의 요구는 디지털 전환을 모든 산업계의 최대 관심사로 만들고 있다.

밝아오는 새로운 10년의 시작인 2020년에는 과연 어떤 변화가 기다리고 있을지, 본지 컴퓨터월드 / IT DAILY에서는 신년을 맞아 ▲하드웨어 ▲클라우드 ▲보안 ▲소프트웨어 각 분야에서 주목해야 할 내용들을 정리했다. 1월호 ▲하드웨어 ▲클라우드 ▲보안에 이어 이번호에서는 SW 각 분야에서 주목해야 할 내용들을 정리했다.

RPA, B2B 시장의 다크호스로 부상
B2B 시장을 타깃으로 하는 기업용 SW 분야는 IT 업계에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나다. 국내 주요 기업들 역시 비용 절감, 디지털 혁신, 보안 향상 등을 이유로 다양한 기업용 SW를 도입하고 있다.

글로벌 시장에서는 B2B 시장에 대한 관심이 고조되면서 B2B 스타트업의 투자 유치 규모가 B2C 스타트업을 앞지른 상황이다. 데이터 분석 업체 피치북에 따르면 2019년 엔터프라이즈 기술 스타트업들은 304억 2천만 달러 규모의 투자를 유치했는데, 이는 개인 사용자에 초점을 맞춘 컨슈머 스타트업들보다 약 30% 이상 높은 결과다.

지난해 국내 B2B 시장에서는 머신러닝 기반의 RPA 기술들이 많은 관심을 받았다. RPA는 현재 전 세계에서 가장 주목받는 IT 기술 중 하나다. 가트너의 보고서에 따르면 지난 2018년 6억 8천만 달러 수준이었던 전 세계 RPA 시장 규모는 2022년 약 24억 달러로 크게 성장할 것으로 보인다. 특히 금융·보험·통신 분야에서 RPA가 가시적인 성과를 거둠에 따라 글로벌 기업의 85%가 자사의 비즈니스 프로세스에 RPA를 도입할 것으로 내다봤다.

RPA는 기존에 사람이 해야 했던 다양한 사무 업무들을 로봇이 대신해 수행할 수 있도록 구현한다. 복잡도가 높지 않고 단순반복적인 업무지만, 사람이 직접 수행하기에는 많은 시간과 역량이 소요되던 업무들을 로봇으로 대체함으로써 생산량을 비약적으로 향상시킬 수 있다. 단순반복적인 업무에서 사람의 실수로 인해 발생하는 위험요소들을 제거하고, 인력 배분을 고려할 필요없이 24시간 지속적으로 운용 가능하다는 것도 장점이다.

특히 기술 도입을 통해 얻을 수 있는 성과에 비해 위험부담이 낮다는 점도 장점으로 꼽힌다. 일반적으로 기업에서 새로운 기술을 도입해 큰 성과를 얻기 위해서는 시스템적으로 많은 변화를 겪어야 하고, 그에 따라 실패했을 때의 위험부담도 높다. 하지만 RPA는 기간계 시스템을 건드리지 않고 사람의 업무 방식을 개선하는 방식으로 변화를 가져온다. 기업의 전체적인 비즈니스 프로세스나 시스템 구성은 변화하지 않아 위험성이 낮으면서도, 직원 개개인의 업무 효율을 크게 향상시킬 수 있다는 것이다.

다만 RPA 제품 및 서비스를 제공하는 기업들은 RPA 기술을 도입할 경우 사전에 면밀한 검토를 거쳐야 한다고 조언한다. 사용이 어렵지 않고 위험부담 역시 낮지만, 그렇다고 해서 급하게 제품을 구입하거나 서비스를 활용하면 RPA에 대한 기대감을 충족시키지 못하는 결과로 이어질 수 있기 때문이다. 업계 관계자들은 실제로 RPA를 사용해야 하는 직원들의 업무 프로세스를 면밀히 검토하고 필요성이 확실시 됐을 때 제품을 도입해야 한다고 강조하며, 머신러닝 기술이나 RPA 서비스에 대한 이해가 부족할 경우 컨설팅 등에 소요되는 시간과 예산을 아끼지 말아야 한다고 덧붙였다.

전자문서 필요성 인식 가속화…세계 시장 진출 적극
국내 전자문서 시장은 리포트로 만들어진 실물 종이문서를 전자화하는 것에 집중한 1세대, XML/PDF 등 네이티브 앱 기반의 전자문서가 개발되기 시작한 2세대를 거쳐 OS와 디바이스에 구애받지 않는 웹표준(HTML5) 기반의 전자문서가 사용되는 3세대까지 단계적으로 발전해왔다. 이에 국내 전자문서 시장 규모는 최근 3년간 지속적인 성장세를 보이고 있다.

금융 분야에서는 선제적으로 전자문서 솔루션을 도입해 고객들이 작성하는 종이 문서들을 최소화하고 있으며, 공공·통신·제조 등 기타 산업 분야에서도 사내 결재나 대고객 서비스 등에 활용되는 다양한 문서들을 전자문서로 전환하는 페이퍼리스(Paperless) 추세가 확대되고 있다. 국내 기업들이 페이퍼리스에 대한 관심이 증가하고 해당 사업을 본격화하기 시작하면서 2020년에도 전자문서 시장 규모는 확대일로를 걷게 될 것으로 보인다.

전자문서는 우리나라만이 아닌 전 세계적인 트렌드다. 디지털 상의 안전한 거래를 위해 신뢰할 수 있는 전자문서, 전자서명 서비스에 대한 수요가 늘어나고 있다. 이에 국내 전자문서 관련 기업들 역시 자사 기술을 앞세워 해외 진출에 나서고 있다. 실제로 전자문서 및 리포팅 솔루션 전문기업 포시에스는 베트남·싱가포르·세르비아 등 여러 국가에서 페이퍼리스 프로젝트를 수주한 바 있으며, 북미·유럽 등 해외 거점 확대를 위한 노력을 지속하고 있다.

최근에는 OCR(Optical Character Recognition, 광학문자인식) 기술을 활용해 손쉽게 종이문서를 전자문서로 전환하려는 시도도 이어지고 있다. 이미 OCR 기술은 일괄된 종이문서 양식이 존재하는 일부 분야에서 사용되고 있지만, 최근에는 RPA(Robotic Process Automation) 기술과 결합해 각 기업·기관이 사용하는 한정된 양식의 종이문서를 전자문서로 전환하려는 시도가 적극적으로 일어나고 있다.

한편 관련 업계에서는 전자문서 관련 솔루션·서비스를 도입하려는 기업들이 가장 먼저 전자문서를 위한 업무 프로세스 재설계가 필요하다고 조언한다. 전자문서 기술을 보유한 클립소프트 측은 기존의 종이문서 기반 업무들을 전면적으로 분석해 페이퍼리스 환경을 구축하기 위한 비즈니스 프로세스를 우선적으로 구축해야 하며, 관련 솔루션 도입이나 추가 업무 개발 등은 차후에 검토해야 할 요소라고 강조했다.

데이터 플랫폼, 손쉬운 관리와 접근성이 핵심
2020년에도 전 세계 기업 및 조직들의 가장 중요한 화두는 데이터다. 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술을 결합한 대용량 데이터 분석이 더 많은 조직으로 확산될 전망이다. 데이터의 중요성은 앞으로도 더욱 높아질 것이며, 데이터를 보다 효율적으로 활용하고 분석하고자 하는 수요가 지속적으로 발생할 것이다.

기업 및 조직이 데이터의 가치를 높이기 위해 우선적으로 고려해야 할 것 중 하나는 안전하고 효율적인 데이터 거버넌스 체계의 확립이다. 그동안 IT 부서에서는 데이터 및 시스템 관리를 용이하게 하기 위해 데이터 거버넌스를 구축했지만, 데이터의 축적보다 활용에 초점이 맞춰지면서 새로운 형태의 데이터 거버넌스가 요구되고 있다.

이를 위해 국내외 데이터 전문 기업들은 조직 내에 산재된 다양한 유형의 데이터들을 단일한 접점에서 확인할 수 있는 통합 레이어의 필요성을 제시한다. 기존에는 단일한 데이터 저장소에 조직 내 모든 데이터들을 담아놓는 데이터 레이크의 개념이 각광받았지만, 이제는 한 걸음 더 나아가 데이터가 저장된 위치에 관계없이, 정형·비정형 등의 유형이나 형태에 관계없이 분산된 데이터들을 가상화 레이어에서 확인하고 관리할 수 있도록 해야 한다는 것이다. 이는 조직 차원에서 데이터를 수집하고 저장하는 과정에 필요한 수고를 줄이는 것은 물론, 모든 사용자들이 원하는 데이터에 접근할 수 있는 간편한 창구를 제공한다.

엔터프라이즈 데이터 플랫폼 전문기업 클라우데라는 “에지(edge)에서 인공지능(AI)까지, 모든 데이터는 어디서나 가치를 실현해야 하며, 조직의 신속한 의사결정에 인사이트를 제공해야 한다”며, “이에 대비해 데이터 거버넌스를 갖춘 하이브리드 및 멀티 클라우드에서 모든 데이터 워크플로우를 통합하고 강화하는 방향으로 나아가야 한다”고 강조했다.

데이터에 대한 접근성을 높이는 것은 IT 조직만이 아닌 비즈니스 현업 조직에게도 효과적인 전략이다. 비즈니스 조직이 기업 내 모든 데이터를 확인할 수 있는 단일한 데이터 접점이 마련된다면, IT 조직과 마찰을 빚지 않고도 원하는 데이터를 찾을 수 있을 것이다. 이는 비즈니스 조직의 데이터 준비 과정을 크게 단축시킴으로써 데이터 기반의 의사결정을 가속화한다. 특히 이러한 요구에 의해 자연어 처리(NLP) 기반의 대화형 분석 서비스 시장 또한 새롭게 열릴 것으로 보인다. 기존의 고착화된 경영지표 중심의 대시보드를 개선해, 사용자가 자연어로 검색해 원하는 경영정보를 획득하거나 대화형 UI를 통해 필요한 분석 기능을 사용할 수 있도록 한다는 설명이다.

데이터 솔루션 전문기업 데이터스트림즈는 “IT 조직의 도움 없이도 손쉽게 데이터를 찾고 분석하고 활용할 수 있는 ‘보이는 데이터 관리 기능’이 크게 각광받을 것이며, 기존에 IT 시스템 운영을 위해 사용되던 메타데이터가 데이터 자산화를 위한 핵심 기술로 재조명받을 것”이라고 설명하고, “각종 보고서나 통계자료에 표현된 기준, 출처, 작성시점, 작성자 정보 등의 비즈니스 메타데이터와 테크니컬 메타데이터 간의 연계, 서로 다른 데이터 간의 연관성을 보여주는 데이터 맵 등 ‘보이는 데이터 관리’에 대한 요구가 증대될 것”이라고 강조했다.

2020년, AI 시대의 ‘원년’ 될 것
기업들은 그동안 엔터프라이즈 시장에서 AI 기술이 추상적인 개념으로만 활용되거나 일차원적으로 구현되는 수준에 그쳤다면, 올해는 실제 서비스와 제품으로 만나볼 수 있게 될 것으로 분석했다. IDC는 오는 2025년까지 새롭게 개발되는 애플리케이션의 90%에 AI 기술이 적용될 것으로 예측했으며, 아태지역에서 AI 시스템에 대한 지출 규모는 2020년 22억 달러에서 2023년 214억 달러로 급격하게 증가할 것으로 전망했다.

지난 1월 개최된 CES 2020에서도 안면 인식 기술을 활용한 업무 데스크, 실제 도로에서도 운행이 가능한 자율주행차, 일상생활의 편의성을 크게 향상시킬 수 있는 스마트 홈 등 AI와 머신러닝 관련 기술들이 대다수를 차지했다. 대부분의 IT 가전, 디바이스, 모빌리티에는 ‘구글 어시스턴트’, ‘알렉사’ 등의 AI 비서가 내장되기도 했다. 이미 AI 기술은 산업 전반에 적용 가능한 수준으로 빠르게 발전했다.

엔터프라이즈 시장에서 AI는 업무 생산성을 크게 향상시키고 최선의 의사결정을 내릴 수 있도록 도와준다. 따라서 AI 기술을 활용하려는 기업들은 ‘어떻게 AI와 인간이 상호 협력해 시너지를 낼 수 있을까’에 초점을 둔다. 상품 개발이나 마케팅, 고객 서비스 강화 등 전 영역에서 AI를 통해 직원의 효율성을 높여나간다는 입장이다. 산업별 핵심 플레이어들이 자사의 비즈니스에 AI 적용해 경영 효율화를 달성하면서 AI가 비즈니스 성과 달성에 효과적임을 증명했다.

다만 AI 기술은 진화 속도나 기술의 광범위성으로 인해 아직까지 일부 전문가들의 전유물로 느껴지기도 한다. 실제로 전문가들 역시 AI 전체 영역을 종합적으로 이해하거나 추적하는 데에 어려움을 겪고 있다.

AI 솔루션 스타트업 AI트릭스는 “변화를 촉진하며 다음 단계로 발전하기 위해 AI 기술은 선택이 아닌 필수가 됐다”며, “많은 기업들이 AI 기술을 도입하면서도 해당 기술을 소수의 전유물로만 어렵게 생각하는 경향이 있다. 비전을 실현하기 위한 AI 기술 도입을 어렵게만 생각하지 말고, 많은 기업들과 함께 이익을 도모할 수 있는 선한 AI 생태계를 조성해야 할 것”이라고 말했다.

2020년은 국내 시장에서 본격적으로 AI 기술이 구체화되고 실질적인 제품으로 구현되는 원년이 될 전망이다. 최근 과학기술정보통신부는 AI의 핵심 기술 중 하나인 지능형 반도체에 1조 원을 투자하고, 3,000억 원 규모의 AI 전용 펀드를 조성하겠다고 밝혔다. 또한 머신러닝 등에 활용할 수 있는 개방 데이터 종류를 3,000종으로 확대하고 데이터 활용 기업들을 위해 500억 원 이상의 지원 체계를 마련하겠다고 언급한 바 있다.

이에 국내 IT 기업들도 AI 관련 기술과 역량을 강화하기 위해 분주히 움직이고 있다. 특히 운영체제(OS) 전문기업 티맥스는 사명을 티맥스A&C로 변경하고, AI 및 클라우드 전문 기업으로 새로운 시작을 알렸다. 자회사들을 중심으로 AI, 플랫폼, 애플리케이션 등 모든 요소를 통합한 ‘통합 클라우드 스택’을 제시함으로써 새로운 정체성을 확립해 나가겠다는 목표다. 이를 위해 최근 300여 명의 신입 연구원 채용을 발표하고 전문가 육성 프로세스를 강화해 AI 분야의 리더십을 구축하겠다고 밝혔다.

새로운 기술에 대한 인식 격차…접근성 높일 수단 마련해야
2020년에는 AI, 빅데이터, IoT, 로봇, 스마트 팩토리, 머신러닝, 클라우드 등 기존에 화두가 된 키워드들이 보다 실질적인 형태로 대두될 전망이다. 4차 산업혁명이라는 시대의 변화 속에서 다양한 산업 분야의 특징과 기술들이 융합되며, 이들이 실생활에서 사용할 수 있는 수준으로 활성화되고 있다.

이는 기업에서도 마찬가지다. 다양한 IT 기술들이 실제 비즈니스 프로세스에 적용되면서 모든 과정이 디지털로 전환될 것이다. 따라서 기업의 IT 조직은 가속화되는 기업 내 디지털라이제이션에 효과적으로 대응할 수 있는 전략을 수립해야 한다.

데이터는 이미 폭발적으로 증가하고 있다. 2020년에는 AI, 빅데이터, IoT, 5G 등에 대한 투자가 더욱 가속화되면서 데이터 증가 속도가 더욱 탄력을 받게 될 것이다. 이 와중에 실시간으로 축적되는 데이터 중에서 의미있는 정보를 찾아내는 일은 점점 더 어려워질 것이다. 이를 해결하기 위해서는 보다 수준 높은 그리고 보다 전문적이고 효과적인 기술과 방법론이 요구된다. IT 조직은 늘 새로운 기술의 도입과 시험이라는 문제에 부딪히게 된다.

하지만 간혹 일부 기업들은 최신 IT 기술 도입이라는 명제에 홀려 비즈니스 조직이 원하는 요소들을 간과하기도 한다. 새로운 기술적 시도가 비즈니스 조직의 편의보다 우선시돼서는 안 된다. 최신 IT 기술들을 활용해 거의 모든 데이터를 수집하고 정제하며 취합하는 일은 매우 중요하지만, 그 이상으로 중요한 것은 일선에서 활동하는 의사결정권자들에게 이러한 정보가 얼마나 신속하고 의미있는 형태로 제공될 수 있느냐 하는 점이다. 새로운 기술의 도입은 업무 프로세스를 개선해 보다 나은 성능과 생산성을 제공함으로써 비즈니스의 효율적인 운영과 가치 향상을 이끌어야 한다.

비즈니스 조직의 결정권자가 필요한 순간에 적절한 의사결정을 내리는 것은 조직의 이익에 직접적이고 치명적인 영향을 미친다. 따라서 IT 조직은 의사결정권자의 판단을 지원하기 위해 충분한 데이터와 정보를 신속하게 지원할 수 있어야 하며, 어느 때보다 높은 개발 생산성을 갖추고 있어야 한다. 이를 위해서는 적극적인 IT 기술의 활용, 특히 RPA와 같이 자동화를 통해 생산성을 높일 수 있는 기술에 쉽게 접근할 필요가 있다. 사람과 AI가 함께 서로의 장점을 높이고 단점을 적극적으로 보완할 수 있는 협업 지능(Collaboration Intelligence)이 갖춰져야 한다는 것이다.

국내 BI 전문기업 비아이매트릭스는 “우리는 SW 로봇과 인간이 협업해 BI 애플리케이션 개발의 생산성을 극대화하는 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)을 2020년의 키워드로 제시한다. 인간과 AI가 협력하는 협업 지능을 통해, 현업 의사결정권자들이 스스로의 업무 방식을 변화시키지 않고 본연의 업무에 충실하면서도 생산성을 획기적으로 개선할 수 있을 것이다. 또한 기업 내부적으로는 IT 조직과 현업 조직이 보다 서로를 이해하고 협업 체계를 강화해나가는 정서가 공고해질 것으로 보이며, 비아이매트릭스는 이러한 사람과 AI의 협력, IT 조직과 현업 조직 간의 협력을 더욱 가속화시킬 수 있는 제품 및 서비스 개발에 집중할 계획이다”라고 설명했다.

한편 4차 산업혁명의 산업 모델을 구현하기 위해서 기업은 디지털 트랜스포메이션을 통해 모든 비즈니스 프로세스를 디지털화해야 한다. 기업의 IT 조직은 현업 조직의 변화하는 업무 트렌드를 민첩하게 파악하고 복수의 사용자와 뷰를 동시에 제공할 수 있는 체계를 갖춰야 한다. 이는 기존의 단순한 사용자 뷰와 IT 접점이 아닌, 멀티 OS, 멀티 디바이스 플랫폼에 기반한 협업과 공유 체계를 요구한다. 모든 사용자들이 원하는 시점에 원하는 디바이스로 업무 환경에 접근하고, 언제든 비즈니스 요구를 해결하고 협업할 수 있는 플랫폼을 제공해야 한다는 것이다.

국내 UI/UX 전문기업 인스웨이브는 “우리는 웹을 최신 기술과 접목하고, 웹을 넘어서 미래지향적인 가치를 만들어 낼 수 있는 제품을 선보일 계획이다. 심리스(Seamless)와 서버리스(Severless), 그리고 AI 기술을 결합해 4차 산업혁명 시대를 대비한 새로운 엔터프라이즈 UI 시장을 개척하고자 한다. 특히 ‘웹스퀘어5’, ‘웹탑’, ‘W기어’ 등 당사가 보유한 선도적 제품들의 기술 격차를 더욱 확대하고, 협업을 위한 UI 플랫폼에 기반한 차세대 제품을 출시하고자 한다”고 강조했다.