이 글은 Deloitte Tech Trends 2024 내용을 번역, 요약, 의역 및 재구성한 글입니다.
딜로이트 테크 트렌드 2024 Part 1 바로가기
기술에 의미를 부여하는 근간인 3가지 힘(Grounding forces)에 대한 트렌드
트렌드 1: 데브옵스(DevOps)에서 데브엑스(DevEx)로의 전환
기술과 비즈니스의 전략적 연계(the business of technology)에 대한 트렌드
- AI, IoT 등 비즈니스에 막대한 영향을 끼치는 기술들의 중요성이 커지면서, 기술 인력의 중요성은 더더욱 커짐
- 하지만 개발자의 현실은 절망적: 다른 업무와 사업적 제약 사항으로 인해 시간의 30~40%만 개발에 사용
- 기술 인재를 보유하기 위해서는 생산성과 업무적 만족도를 강조하는 개발우선적 문화를 만드는 것이 필요 → 데브엑스(DevEx) = 개발(Development) + 경험(Experience)
트렌드 2: 합성 미디어(synthetic media)가 현실에 가하는 혼란을 막기 위한 시도
사이버 보안과 신뢰(cyber and trust)에 대한 트렌드
- AI 도구가 확산되면서, 이를 악용하는 세력(bad actors)들이 급증 → 사람을 도용(impersonate)하여 사기에 사용
- 딥페이크(deepfake) 기술을 사용하여 음성, 안면 인식 기술을 뚫으려 하거나, 피싱(phishing)에 사용하는 등 심각한 범법 행위가 증가
- 이에 따라 많은 조직들은 이러한 위험들을 대처하기 위해 정책과 기술을 만들어내고 있음
트렌드 3: 기술 부채(technical debt)에서 기술 건강(technical wellness)으로
핵심 시스템의 현대화(core modernization)에 대한 트렌드
- 기술 부채는 해결책에 대한 염두는 하지 않는 단편적인(piecemeal) 접근법 → 문제라는 것은 알고 있지만, 이에 대한 대응의 가능성은 포괄하지 않는다는 점에서 한계
- 문제를 인식하고 문제를 지칭하는 것에서 끝나는 것이 아니라, 전체론적 의학의 관점처럼 기술의 건강 상태를 주기적으로 체크하며 위험을 미리 방지할 수 있는 실질적 대책을 만들어나가자는 것이 ‘기술 건강’
- 추후에는 기술 발전을 통해 자가 치유(self-healing) 기술 또한 가능할 것으로 보임
트렌드 1 상세: 데브엑스(DevEx)
데브엑스란?
- 분리되거나 분산된 형태의 개발 구조에서 벗어나는 움직임 → 개발, UX, 보안, 위험, 품질, 제품팀간 협력을 가능하게 하는 조직 구조로 개편되고 있음 ⇒ 데브엑스의 기반이 되는 조직 구조
- 데브엑스는 엔지니어, 개발자들이 의미있는 일을 수행하여 만족스러운 업무를 수행하며 생산성을 높이는 데에 집중함
- 데브엑스에 투자한 81%의 회사는 수익성 증대에 긍정적인 결과를 얻었다고 답함
NOW: 높은 엔지니어에 대한 수요, 하지만 구해지지 않는 아이러니
- 2024에 디지털 전환(digital transformation)에 투자되는 금액은 2.51조 달러에 이를 것으로 전망 → 2020년의 2배
- 소프트웨어 개발 인력에 대한 수요는 10년 내에 25% 증가할 것으로 예상 (다른 직군은 평균 8%)
- 하지만 개발 인력을 원하는 대부분의 회사들은 개발 인력을 수용할 준비가 되어있지 않음 → 개발 인력의 생산성과 만족도에 대한 이해 부족
- 노코드(no-code)/로우코드(low-code) 움직임으로 개발 인력이 필요없을 것이라고 생각하는 조직이 증가 → 이러한 노코드/로우코드로만 개발하는 것은 심각한 기술 부채와 사업 리스크를 수반함
NEW: 데브엑스가 기술 인력 구인의 차별화 요소가 될 것
- 개발 인력에게 올바른 도구와 올바른 문화를 제공하는 것이 매우 중요
- 하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, 회사에서 개발 인력을 보조하는 도구를 적절히 제공할 때 업무에 대한 집중도는 230% 증가하였으며, 3년 이상 회사에 머무를 확률은 85% 증가
데브엑스를 실현하기 위한 방법
1. 플랫폼과 도구
- 구조(architecture): 다양한 모듈성과 유지보수 용이성을 극대화하여 확장성, 재사용성 및 신뢰성 증진
- 측정 도구: 플랫폼의 성능 및 안정성, 사용자들의 제품 사용, 개발 효율성에 대한 데이터 수집 도구 마련
- 지원 도구: 엔지니어 간 협력 및 지식 공유를 보장하는 도구 마련
- 현대 개발자들은 평균적으로 250개 이상의 SaaS를 마주치게 되며, 파편화된 서비스들로 인한 업무 비효율로 고통받음
- 가트너(Gartner)는 2025년까지 75%의 조직들이 데브엑스를 증진시키는 플랫폼/포탈을 제공할 것이라고 예측
2. 일하는 방식
- 개발 촉진 도구: 일상적인 개발 활동에서 효율성 향상 및 갈등/비효율 감소
- 서비스 소유권: 수명주기 전반에 걸쳐 책임을 소유하고 통합하여 리스크 완화
- 작업 흐름 관리 및 DevSecOps: 조직 및 활동 조정을 통해 일관된 결과를 유도
- 미국 자동차 판매업체 카맥스(CarMax)는 주기적이고 빈번한 배포/출시를 기반으로 분기 목표를 설정하여 효과적으로 생산성을 증대시킴
- 에트시(Etsy)는 데브엑스에 개발 관련 예산의 20%를 투입했으며, 이를 통해 조직을 250명에서 1000명으로 성공적으로 확장
3. 기술 인력의 경험
- 커뮤니티 및 문화: 재미있고 생산적이며 다양한 작업 환경 촉진
- 지속적 학습: 경력 내내 엔지니어를 위한 교육 경로 개발
- 경력 진행 및 개발: 경력의 모든 단계에서 엔지니어의 진급 기회를 동원
NEXT: 모든 인력이 기술 인력이 될 것
- 많은 회사들은 ’10명 값을 하는 개발자’를 찾는 데에 주력하지만, 더 이상 인력 시장에서 이러한 시도는 유효하지 않을 것
- 생성형 AI와 같은 기술의 발전으로 업무 자동화와 효율화가 가능하게 되면서, 개발 업무 환경의 플랫폼, 도구, 업무 절차, 조직 문화가 더욱 중요한 요소가 될 것
- 표준화된 도구와 플랫폼은 모든 직원들로 하여금 일종의 ‘초보 개발자’가 될 수 있도록 해줄 것
트렌드 2 상세: 합성 미디어 위협 대응
NOW: 사회공학적 해킹(social engineering hack)의 심각성 증가
- 사회공학적 해킹이란, 비기술적인 방법으로 해킹/침투하려는 시도를 의미함 ex. 생성형 AI 기술을 이용해 사람들을 속이는 것
- 대부분의 사람들은 AI가 만든 컨텐츠를 구분할 수 있다고 하지만, 20% 정도의 사람들은 불확실하다고 답함
악용의 대표적 예시
- 피싱(phishing): 신뢰할 수 있는 출처로 가장하며 정보를 얻음
- 딥페이크(deep fake): AI를 활용하여 조작된 컨텐츠 생산
- 프롬프트 주입(prompt injection): AI 알고리즘에 거짓 데이터를 공급
- 오도(misinformation): 고의적으로 오도하는 정보 생성
NEW: 기술 악용을 막으려는 움직임
- 합성 미디어 탐지 플랫폼 리얼리티 디펜더(Reality Defender) — 페타바이트 규모의 컨텐츠 데이터를 기반으로 AI가 만든 컨텐츠인지 확인
- 사실이든 아니든, 이미 컨텐츠가 퍼진(viral) 상황이라면 너무 늦은 상황이 되어버리는 것이 사회공학적 해킹의 큰 문제점
- 2025년에는 온라인 컨텐츠의 90%가 AI로 만든 것일 거라는 예측도 있음
NEXT: 밀당은 계속될 것
- 최근 부상하고 있는 양자 컴퓨팅(quantum computing) → 적은 데이터로 정확도 높은 예측이 가능
- 양자 컴퓨팅을 악용하면, 피해를 더 간단하게 일으킬 수 있지만, 역으로 보안 업체들은 양자 컴퓨팅을 이용해 악용 사례를 더욱 빨리 찾을 수 있음
트렌드 3 상세: 기술 건강(technical wellness)
현재의 기술 조직과 관점 변화의 필요성
- 많은 회사들은 계약직, 자회사, 그리고 전통적인 근로자들의 혼합으로 구성되어 있어 현대 엔지니어링 환경을 빠르게 구축하기에 준비가 되어있지 않음
- ‘기술 부채’는 그저 쌓여가면서 압도하는 무언가로 비춰짐
- 작년 트렌드에 비춰보면, 레거시 시스템을 현대 기술에 ‘이전’하기보다 현대 기술과 ‘연결’하는 형태의 트렌드가 부상
- 레거시 시스템을 발전에 있어서의 병목으로 단순히 치부하기 보다, 발전의 연속선 상에서 어떻게 다뤄져야 하는지에 대한 고민이 필요
NOW: 아이러니한 2가지 현실
첫 번째 현실
- 테크 리더들의 70%가 기술 부채가 혁신의 장애물의 가장 큰 원인이라고 여김
- 개발자들은 업무 시간의 33%를 기술 부채를 대응 및 유지보수에 사용한다고 말함
- 78%의 개발자들은 레거시 시스템에 너무 많은 시간을 쏟아 사기가 저하된다고 답함
두 번째 현실
- 종종 인프라, 데이터, 애플리케이션, 사이버 보안 및 인력 능력에 필요한 투자를 하기 위해 고군분투하며 어떻게 해야할지 모름
- 2022년 미국 기준 기술 부채 비용은 1.5조 달러에 이름, 구식 시스템의 문제를 해결하기 위해 예산의 10~20%를 투입했지만 성과를 얻지 못함
NEW: 건강 검진이 필요한 기술
- 기술 부채를 다루겠다는 대부분의 시도는 명확한 목적과 방법이 없는 임의의 시도들인 경우가 많음
- 회사의 필요, 강점, 예산을 전체적으로 평가하고, 실제 비즈니스 맥락에 뿌리를 둔 조직 시스템의 전체론적인 관점이 필요 → ‘기술 건강’
기술 건강 검진의 영역
1. 인프라(infrastructure)
- 인프라는 가장 어렵고 비용이 가장 높은 영역
- 미국 유타 주는 최근 기존 시스템을 클라우드로 이전 → 5G, Wi-Fi 6, 블루투스, 위성 기능 등을 사용할 수 있게 되면서 효율성 증대
2. 데이터
- 데이터 수명 주기(정제, 조작, 관리 포함) 및 데이터 저장에 대한 추적
- AI 기술의 중요성이 증대하면서, 신뢰 관점에서 데이터 사용과 정결성에 대한 보고도 중요해짐
- 아마존 웹 서비스(AWS)는 연결된 기기로부터 데이터를 이동시키는 스트리밍 데이터 파이프라인을 구축
3. 애플리케이션
- 다섯 가지 R을 통한 개선: 재플랫폼화(replatforming), 활성화(revitalizing), 개선(remediating), 교체(replacing), 후퇴(retrenching)
- ERP와 SaaS와 같은 패키지 애플리케이션도 포함되며, 공급업체가 제품을 개선함에 따라 명확한 업그레이드 전략이 필요
4. 인력
- 개발 경험을 강화하는 도구와 플랫폼의 투자와 함께 개발 전반에 걸친 과정 개선을 우선순위에 두어야 함 = 데브엑스
5. 보안 및 신뢰
- 보안, 개인 정보 보호, 법규 준수, 윤리에 대한 기준 적용
NEXT: 자가 치유 기술
- 생체 모방 기술(biomimetics)의 활용 ex. 젤과 같은 자가 치유 원료 → 손상된 로봇 부품을 치유하는 응고 특성, 전기 회로가 손상되었을 때 액체 금속 캡슐이 자동으로 회로로 방출되어 전기 연결을 복구
- 핵심 시스템에 내장된 AI → 기술 부채 축적을 진단하고 엔지니어가 필요한 코드를 작성하면서 현대화를 지원 가능
- 최근 딜로이트 전 세계 설문조사에 따르면, 약 60%의 조직이 AI를 사용하여 코드를 최적화하고 버그를 식별하고 있으며, 50%는 코드 환경을 관리하는 데 AI를 사용
딜로이트 테크 트렌드 2024 시리즈