vol. 23 Digital 365는 ICT업계 오피니언 리더들을 위한 소식지로 피플, 비즈니스, 이슈 등의 다양한 소식을 전합니다.

2024 디지털 비즈니스 트렌드 Top 11 개요

비즈니스 생산성 향상 위한 생성형 AI 응용 확대

• 생성형 AI

  • 대규모 데이터셋을 기반으로 훈련된 딥러닝 모델을 사용하여, 텍스트(대화나 이야기), 이미지, 동영상, 음악 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공지능(AI) 기술
  • 2022년 11월 말에 OpenAI의 ChatGPT 공개 이후, 2023년 한 해 동안 디지털 비즈니스 분야의 가장 뜨거운 화두로 부상
    - 2023 디지털 비즈니스 트렌드 발표 당시, ‘사용자 중심의 X(Application)+AI 추세 확대’를 Top2 트렌드로 소개하면서, 이미 올해 ‘초대규모 AI’의 응용에 주목해야 함을 제시한 바 있음

  사용자 중심의 X(application) + Al 추세 확대

  • 최근 1년치 IT 경제지를 텍스트마이닝한 결과, '사용자 중심 X+AI'가 핵심 트렌드 중 하나로 도출됨
  • 응용영역(또는 산업)에 AI를 접목하여 새로운 사용자 중심의 가치를 창출하는 비즈니스가 내년에도 지 속적으로 확대될 것으로 전망
  • 특히 국내에서는 스타트업(+ 네이버 등 국내 빅테크 기업) 중심으로 다양한 사업모델들이 소개
  • GPT3(GPT4), HyperClova와 같은 초거대 언어모델 등을 기반으로 기술발전이 빠르게 이루어지고 있는 생성AI의 비즈니스 응용이 2023년부터 본격화 될 것으로 기대함

  전체순위	학계	공급자	수요처	시장 파급력	지속성	정부지원 필요성
  1	1	1	1	●	●	◑

• 2024년, 생성형 AI의 전성시대 도래 예상

  • 생성형 AI의 여러 쓰임새 중 ‘비즈니스 생산성 향상’을 위해 응용하는 전략에 대해 우리 기업들이 가장 높은 순위로 주목해야 할 것으로 전망됨
  • 23년 3월, Goldman Sachs는 생성형 AI가 전세계 GDP를 7% 향상시킬 것이라 전망했으며, 6월 발표된 McKinsey & Company의 보고서는 생성형 AI가 모든 근로자의 작업 시간을 60~70% 절감할 것이라 예측

• 생산성 향상을 지원하는 국내·외 빅테크 기업들의 B2B 서비스 경쟁 심화

  

• 생성형 AI는 비즈니스 생산성 향상에 어떻게 활용될 수 있나?

  • 운영 자동화
    - IT운영, 고객서비스, HR지원 등의 업무에서 요구되는 상담 업무를 Self-serve 방식으로 전환
    - 마케팅 커뮤니케이션의 자동화(광고/홍보 문구 초안 생성, 대고객 피드백 메시지 초안 작성 등)
    - 기존에 자동화되기 어렵다고 판단되었던 공급업체와의 납품 협상 업무도 자동화 가능(Walmart + Pacnum의 성공 사례)
    - 인적자원 관리에서도 활용 가능: 직원들의 특성 파악 및 최적의 인력배치에 활용(Mitre Corp.)
  • 기업 지식관리 고도화
    - LLM을 활용하면 다양한 원천으로부터 정보를 수집하고, 적절하게 처리(포맷 통일)해서, 보관 및 활용 가능
    - 법률과 관계된 문서(TaylorMade), 계약서 검토(국내 건설 대기업) 등의 업무 보조 가능
  • 기업 R&D 업무 고도화
    - 신약 개발(Amgen), 가상의 의류 디자인(Fashable), 신제품 디자인(Mattel의 Hot Wheels), 새로운 요식업 메뉴 개발(국내 하렉스인포텍), 사업 아이디어 평가(HBR) 등

클라우드 AI 플랫폼 시장의 성장 및 확대

• 클라우드 AI 플랫폼

  • 기업들이 자연어 처리, 이미지 인식 등 AI 기반의 서비스를 용이하게 자사의 제품이나 서비스에 적용할 수 있도록 돕는 클라우드 플랫폼 기반의 End-to-End 지원 도구
  • 2023 디지털 비즈니스 트렌드 발표 당시, ‘AI 플랫폼 경쟁 가열’이 Top 1 트렌드로 선정된 바 있으며, 결국 본 트렌드는 작년에 이어 2년 연속 주목해야 할 트렌드로 선정
  • 결국 AI(인공지능)에 대한 산업 전반의 높은 관심이 클라우드 전환 및 확산과 맞물려 강력하고 거대한 트렌드로 지속하여 자리매김 하고 있음

• 클라우드 AI 플랫폼 시장 현황

  • 국내 퍼블릭 클라우드 시장은 클라우드 전환, AI 투자 확대로 인해 견조하게 성장 중
  • 2023년 국내 퍼블릭 클라우드 서비스 시장은 전년 대비 20.8% 증가한 4조 2,549억 원으로 전망 (IaaS, PaaS, SaaS 각각 1조 5,670억, 6,805억, 2조 74억)
  • 2027년까지 5년간 연평균 16.9%의 성장률로 7조 6,642억 원 규모로 성장 예상

• 클라우드 시장에 관심을 보이는 비(非) 클라우드 기업들로 인해 변화 예상

  • Nvidia, 자체 인프라를 통한 기업용 AI 서비스 판매를 통해 빅 클라우드 기업들과 경쟁
    - 데이터센터를 통째로 빌려 생성형 AI개발에 최적화된 슈퍼컴퓨터 기반 클라우드 서비스인 DGX Cloud를 출시: 퍼블릭 클라우드 회사들과 직접적으로 경쟁하는 관계로 전환
  • Tesla, 커지는 AI 데이터센터에 대한 관심
    - Elon Musk: 자사 전기차 자율주행 기능들을 지원하는 슈퍼컴퓨터 도조(Dojo)가 미래의 클라우드 서비스가 될 수 있다고 발언
    - xAI 라는 인공지능 전문기업을 설립하고, 첫 LLM 기반의 챗봇 서비스 Grok 출시

생성형 AI 기술 기반 스타 스타트업들의 출현

• 생성형 AI 혁명이 촉발한 AI Gold Rush

  • 1999~2000년 사이에 경험했던 Internet Gold Rush가 최근에 다시 재현되고 있음
  • 많은 투자 자금들이 AI (특히 생성형 AI) 기술기반 스타트업들에게 집중적으로 흘러가고 있으며, 청년들은 이 기회를 잡기 위해 노력 중
  • 2023년 10월 23일, Wall Street Journal에 게재된 기사
    
  • 이에 생성형 AI가 기술 산업 전반에 미치는 파급 효과가 2024년에도 계속해서 클 것으로 전망되며, 이 기술과 관련한 스타 스타트업들의 출현도 활발하게 이어질 것으로 전망

• 현 시점 기준 주목할 만한 생성형 AI 기술 기반 국내·외 스타트업들

  

AI가 촉발하는 정보보호/보안 위험 확대

• 생성형 AI와 보안 위험은 '양날의 검(劍)'

  • AI 기술의 발달은 보다 강화된 해킹 탐지와 정보 보호를 가능케 함(순기능)
  • 동시에 랜섬웨어 등 악성코드 제작을 쉽게 하고, 피싱(Phishing), 딥페이크/딥보이스의 성능을 제고하여 위험을 높일 수 있음(역기능)
  • 특히 2024년에는 미국 대선, 한국 총선을 앞두고 있어, 생성형 AI 發 가짜뉴스, 가짜댓글의 위험이 크게 부각될 것으로 우려

• 2023년 9월, 기업의 책임을 강화한 ‘개인정보보호법’ 개정 시행

  • 개인정보 유출 사고 발생 시, 전체 매출액의 최대 3%까지 과징금을 부과
    → 기업 책임 강화하여 개인정보 보호에 대한 기업의 투자를 촉진
  • ‘동의 만능주의’를 해결하기 위한 개인정보 처리방침 평가제 도입
  • 공개 장소에서 드론, 자율차 등 이동형 기기의 영상정보 처리기기 사용을 원칙적으로 제한

• AI로 인해 유발되는 정보보안 리스크 관리의 중요성 부각

  • Gartner의 AI TRiSM(Trust, Risk and Security Management)
    - 2023년 10대 전략 기술 트렌드 중 하나
    
    
    (1) AI Trust
    · AI가 편견 없이 작업을 올바르게 수행하는 것
    · 투명성, 설명가능성, 모델 모니터링과 관련
    
    
    (2) AI Risk
    · AI의 위험관리를 위해 정확하고 엄격한 거버넌스를 적용하는 것
    · AI 모델의 개발 및 프로세스 단계를 기록, 관리
    · 배포 프로세스의 모든 부분을 확인하여 무결성 및 규정 준수(compliance) 확인
    
    
    (3) AI Security Management
    · 무단 엑세스, 침입, 조작으로부터 AI 시스템의 인프라, 데이터, 모델 등을 보호하는 것

Cloud Native의 확산 지속

• Cloud Native의 개념

  • 클라우드 컴퓨팅 모델의 장점을 최대한 활용할 수 있는 애플리케이션을 개발하고, 구축하며 실행하는 방법론
  • 클라우드 컴퓨팅이 애플리케이션을 어디에 배치할 것인가에 초점을 둔 반면, 클라우드 네이티브는 애플리케이션을 어떻게 구성하는가에 좀 더 초점을 맞춘 개
  • 설계할 때부터 클라우드 환경에 맞게 애플리케이션의 아키텍처를 설계해 클라우드 환경에 대한 종속을 없앰
    - 프로그램이 구동되는 환경과 프로그램을 통합한 컨테이너(container) 기술 적용
    - 마이크로서비스 앱 구조와 DevOps 방법론이 일반적으로 적용됨

• Cloud Native의 확산은 올해에 이어 내년에도 지속적으로 유효할 트렌드

  • ‘2023년 디지털 비즈니스 트렌드 전망’에서 Top 2로 선택되었던 트렌드
  • Gartner의 2023년 보고에 따르면 클라우드 시장 전체 규모는 770조원이 넘어설 것으로 전망되며, 향후 수년간 연 20% 이상의 고도 성장을 지속할 것으로 예측
  • 아마존, MS, 구글, 알리바바, NHN 등의 기업들은 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)으로 부터 배포 관리자 권한을 받고 클라우드 네이티브 생태계 형성에 동참
  • 클라우드 네이티브 기술은 5G 네트워크 가상화와 같이 VNF(Virtualized Network Foundation) 구현을 가능하도록 하거나 보안이 강화된 형태로 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경을 손쉽게 구축하도록 하여, 기업이 보다 다양한 목적과 유형의 클라우드 컴퓨팅 서비스를 접할 수 있도록 지원
  • 신규 앱을 클라우드 네이티브 방식으로 개발하는 것은 물론, 기존 앱을 클라우드 네이티브 방식으로 전환하는 '앱 현대화(App. Modernization)'를 위한 기업들의 노력도 강화 추세
  • 클라우드 네이티브의 지속된 확산은 다시 클라우드의 지속적인 발전을 견인할 것

슈퍼앱이 주도하는 플랫폼 비즈니스의 진화

• 슈퍼앱(Superapps)

  • 다종 다수의 서비스를 연결하여 하나의 앱으로 모든 생활 상의 문제에 대응할 수 있도록 만든 초범용 서비스
  • 과거 PC 시대의 ‘포털(portal) 사이트’가 추구했던 슈퍼 플랫폼 전략에 스마트폰 시대를 맞아 앱으로 옮겨간 전략
  • Gartner의 2023년 10대 전략 기술 트렌드 중 하나

• 슈퍼앱이 갖추어야 할 요소들과 그에 따른 기대효과 (Mike Lazardis, 2010)

  

• 슈퍼앱 트렌드에 대한 시장 전망

  • 사업 다각화를 통한 매출 및 수익 확대를 위해 다수의 사용자를 보유하고 있는 국내 앱 서비스 업체들이 슈퍼앱 전략을 적극적으로 채택하게 될 것으로 전망 → 수익 + 데이터 추구
  

AI 관련 반도체 생태계 활성화

• AI 기술 발전과 반도체 간 상관관계

  • AI 혁신은 하드웨어 발전 속도에 비례적 성장
    - 소프트웨어 알고리즘도 중요하지만 이를 뒷받침할 수 있는 보다 성능이 좋고 저전력 환경에서 구동되며 사용자의 컴퓨팅 리소스를 덜 요구하는 인공지능 개발 환경이 필요하다는 요구가 점차 강해지는 추세
  • AI 반도체는 기존 시스템 반도체 생태계에 AI 생태계가 융합된 것이 특징 → 국가 차원에서 전략적으로 생태계 육성 필요

• AI 관련 반도체의 시장 전망

  • 풀스택(full-stack) AI 반도체 개발 확대
    - 엔비디아(H100), 인텔(ARC A350M), AMD(Radeon RX 7900), 구글(TPU V4) 등은 SW와 HW 모두에 높은 이해도를 바탕으로 이 둘을 통합한 모든 단계에서 AI 제품과 서비스를 지원하도록 특화된 AI반도체 제품을 출시
    - 국내에서도 통신업체/빅테크와 스타트업들 간의 협업을 중심으로 AI 반도체 개발 활성화
    
  • 클라우드 중심이었던 데이터센터가 앞으로는 AI 중심으로 데이터센터로 트렌드 변화 예상
    - 이에 따라 AI 관련 반도체의 수요는 앞으로 더욱 폭증할 것으로 기대
    - 전세계 AI 반도체 시장은 2022년 기준 442억 달러 규모지만, 2024년에는 671억 달러, 2027년에는 1,194억 달러로 급성장 할 것으로 예상(Gartner)
  • 국내 삼성전자, SK Hynix가 주도하고 있는 메모리 반도체 분야에서도 HBM(High Bandwidth Memory), PIM(Processing-In-Memory) 등 AI 반도체 시스템에서 필요로 하는 고부가가치 첨단 메모리 반도체에 대한 수요가 늘어날 것으로 기대

협동로봇, 서비스 로봇이 주도하는 로봇 시장 성장

• 협동로봇(Collaborative Robot, Cobot)

  • 정해진 환경에서 미리 계산된 방식대로 대규모 작업을 반복하는 과거의 공장 자동화 로봇과 달리 주변 환경을 인식하고 사람과 같은 공간에서 작업하며 상호작용할 수 있는 로봇
  • 전 세계 협동로봇 시장 규모는 2025년 기준 50억 8,849만 달러 수준으로 형성될 전망(Markets and Markets, 2023)이며, 2022년~2026년 사이에 연 평균 20%씩 성장 예상

• 협동로봇의 3가지 기술발전 트렌드

  • 커져가는 가반하중(들어올릴 수 있는 최대 무게): 5/9kg(경량) → 20/25kg(중량) → 30kg
  • 모바일 협동로봇: 3D센서를 이용해 장애물 회피 및 목표위치로의 이동 가능
  • 작은 협동로봇: 가반하중 500g 수준의 데스크톱 협동로봇이 최근 전자산업에서 정밀작업에 널리 활용되고 있음

• 서비스 로봇(Service Robot)

  • 산업용 로봇 시장을 협동로봇이 주도하고 있다면, 민간 로봇 시장은 서비스 로봇이 주도
  • 출시되고 있는 주요 산업별 서비스 로봇
    - 일반 서비스 관련: 가정용 청소 로봇, 개인용 교육 로봇 등 - 푸드테크 관련: 치킨 로봇, 요리 로봇, 바리스타 로봇, 서빙 로봇 등 - 물류/유통 관련: 자율이동로봇(AMR), 무인운반로봇(AGV) 등 - 의료/보건/복지 관련: 의약품 운반 로봇, 방역/소독 로봇, 노인 돌봄 로봇 등 - 그 외에도 국방, 건설 등 전문 서비스 분야의 다양한 로봇들이 적용될 것으로 예상

• 전 세계 서비스 로봇 시장은 2021년 362억 달러에서 2026년 1033억 달러로 약 3배 성장할 것으로 예상(연평균 23.3%씩 성장 / Markets and Markets)

  • 그동안 산업용 로봇이 전세계 로봇시장의 성장을 주도했다면, 이제는 서비스 로봇이 주도할 것
  • 인공지능(AI)의 급격한 발전이 로봇 기술의 혁신에도 큰 영향을 미칠 것으로 전망
  • 특히 저출산 고령화 문제에 대한 해법이 필요한 우리나라로서는 피할 수 없는 선택

자율주행, UAM을 포함한 미래 모빌리티 시장 성숙

• 상용화 직전의 단계로 평가받는 자율주행

  • 미국 샌프란시스코, 세계 첫 24시간 로보택시 운영
    - Google Waymo, GM Cruise (2023. 8.)
    
    - 운전자 없는 레벨 4단계 자율주행 구현
  • 중국 베이징에서 Baidu의 자율주행 로보택시 도입 (2023. 09.)
    - Baidu는 2025년 중국 65개 도시, 2030년엔 100곳의 도시에 로보택시 서비스를 확대할 예정
  • 한국에서도 2020년 5월부터 자율차 시범 운행 지구 운영
    - 2023년 10월 현재, 전국 24개 지구에서 자율차 시험 운행 중
    - 정부는 오는 2025년까지 운전자가 필요 없는 자율주행 레벨 4의 버스·택시를 상용화하고, 2027년까지 운전자 없는 주행이 가능한 승용차를 상용화하는 것을 목표로 모빌리티 혁신을 추진 중

• UAM(Urban Air Mobility, 도심항공교통) 태동

  • 저소음, 친환경 동력 기반의 수직이착륙 교통수단과 이착륙 인프라를 포함하는 최첨단 교통 시스템
  • 국토교통부는 2025년 인천공항과 서울 주요 도심을 15~20분 만에 오가는 ‘에어택시’ 시범사업 개시 예정
  • 서울시 역시 ‘그레이트 한강 프로젝트’와 연계하여, 관광서비스를 위한 UAM 도입 검토
    - 현대차그룹 등 민간기업 참여를 통해 기술 개발
    - 김포공항~여의도(18km), 잠실~수서(8km) 구간 실증을 2024년 하반기부터 진행
    - 실증 후 버티포트(수직 이착륙 정거장) 조성 추진
    · 현대건설 등 현대차그룹에서 적극 참여

• 이에 2024년은 미래 모빌리티로 전환하는 변곡점이 될 것으로 전환

친환경 IT 도입/기존 업무 친환경화 통한 ESG 강화

• 친환경 IT에 대한 국제적 관심 및 요구 확대

  • 현재(2011~2020년) 전 지구 평균 기온은 산업화 이전(1850~1900년) 대비 1.1℃ 상승하는 등 온난화 속도가 이례적(IPCC, 2023)
  • 이에 따라 RE(Renewable Energy) 100, CF100 등 국제 에너지 캠페인에 대한 동참 요구 강화
  • 전 세계 주요 IT기업들이 이미 RE100 참여를 선언
    
  • RE100은 자발적 협약이지만, RE100을 선언한 글로벌 기업들이 협력업체에 동참을 요구하고 있고, 유럽을 필두로 하는 여러 국가들이 탄소세를 적용하는 등 무역장벽을 새롭게 만들려는 움직임을 보임 → 우리 기업들(특히 수출기업들)이 느끼게 될 친환경 에너지 사용 / 탄소배출 절감에 대한 압박이 점진적으로 강화될 전망

• ESG 관리를 지원하는 ICT의 역할이 한층 더 중요해 질 것으로 전망

  • 이렇게 ESG 관리에 대한 전세계적 압박이 강화되면, 이를 효과적으로 구현하기 위한 정보통신기술의 역할이 강조될 것
    - SK C&C 등의 국내 IT서비스 기업들이 새로운 사업방향 중 하나로 ‘ICT기반의 ESG 솔루션’ 개발
  • 실제로 프랑스판 IRA 제도(녹색산업법 / Loi Industrie verte, 2023)에서는 제조부터 운송에 이르는 생산 전과정의 탄소배출량을 제조사가 입증하도록 요구
    - 이를 위해서는 생산관리 활동 전반에서의 탄소배출량 추적 및 정보 획득/관리 필요

LCNC를 통한 기업 디지털 혁신 가속화

• LCNC(Low Code, No Code)

  • 시각적 IDE(통합 개발 환경)에서 직접적인 코딩없이 응용 프로그램(application)을 만들어 업무 프로세스를 자동화하는 개발 방법
  • 디지털 전환(DX)의 가장 큰 걸림돌 중 하나인 개발 전문 인력과 지식의 부족 문제를 해결할 대안
  • Gartner에 따르면, 전세계 Low Code 도구 시장이 약 23% 성장했으며, 2025년까지 새로운 앱 개발 중 70%가 No Code 또는 Low Code 기술을 채택하게 될 것으로 전망
  • LCNC 시장은 작년 217억 달러에서 2025년에 455억 달러 규모로 급성장 하게 될 것으로 전망(Market and Market)
  • 국내에서도 다수의 기업들이 관련 제품을 선보이고 있음
    

• 생성형 AI 발전으로 인한 코딩 자동화가 LCNC의 기술 혁신으로도 이어질 것

  
  • Github Copilot X / Microsoft Codex / Amazon CodeWhisperer / Google Bard 등 LLM 기반 코딩 자동화 기술이 고도화되면, LCNC의 기술 혁신으로도 이어질 것으로 전망

• 전체 획득점수 현황

  
  • ※ 트렌드 i의 획득점수 산식 = ∑ ሺ11 - 𝑹𝒂𝒏𝒌𝒊𝒋)) 𝒋 where 𝑹𝒂𝒏𝒌𝒊𝒋 = 응답자 j가 트렌드 i에 대해 부여한 등수(10위 이내로 부여한 경우) / 𝑹𝒂𝒏𝒌𝒊𝒋 = 11 (10위권 밖으로 부여한 경우)