2018.01.05

2018년 소프트웨어 개발 전망 10가지

Siddhartha Agarwal | InfoWorld

2018년은 개발자들에게 설렘과 걱정이 줄다리기를 하는 한 해가 될 것이다. 한편으로는 블록체인, 챗봇, 서버리스 기술, 머신러닝 등 신기술 관련 제품과 툴이 실용화될 수 있을 만큼 성숙해지겠지만, 다른 한편으로는 더 빠르고 안전하게 코드와 기능을 제공할 수 있어야 한다는 기대치 및 압력이 개발자를 짓누를 것이다. 하지만 이러한 압박 속에서도 희소식은 있을 것이다.

2018년은 개발자들에게 있어 새로운 기회에 대한 희망과 더 나은 퀄리티의 작업을 해내야 한다는 압박 간의 팽팽한 줄다리기로 포문을 열 것으로 기대된다. 이러한 상반된 힘들이 어떤 식으로 작용하며 개발자들에게 어떤 영향을 미칠 것인지 살펴 보자.



1. 블록체인을 활용한 B2B 거래의 상용화.

블록체인 기반 거래가 갖는 보안, 신뢰성, 효율성 측면의 강점에 대한 기업의 관심이 커지고 있다. 올 한해는 금융 서비스, 제조 공급망 등 다양한 영역에서 블록체인 활용 사례가 등장할 것이다. 블록체인은 상호 신뢰성을 보장할 수 없는 기관들 간에 매개자 없이도 안전하고 효율적이며, 항시적이고 신용할 수 있는 거래를 가능하게 하는 기술이다.

한 기업이 해외의 제조업체로부터 특정 제품을 주문하는 상황을 가정해보자. 이때 주문한 상품은 별도의 운송 업체를 통해 운반되고, 세관을 거친 뒤, 다시 국내 배송업체를 통해 주문 기업에 도착한다. 오늘날 이메일과 스프레드시트를 통해 이 모든 과정들을 증명, 조정하고 있으며, 그와 관련해 요구되는 인력 및 절차 역시 상당하다. 이와 달리 블록체인은 최소한의 관련자가 ‘이 거래를 증명한다’는 사실에 동의할 경우 해당 내용을 블록체인 원부에 영구적 기록으로 업데이트하는 방식으로 기존의 수동 프로세스, 조정 과정을 생략해준다.

블록체인 클라우드 서비스는 확장성과 탄력성, 보안의 새로운 관점을 제시하며, 기업 시스템과의 높은 사전 구축 통합 수준을 보장한다. 더불어 이를 통해 개발자들에겐 기반이 하이퍼레저 패브릭(hyperledger fabric) 실행에서 넘어 비즈니스 용례에 더 집중할 수 있는 계기가 마련될 것이다.

2. 고객 및 직원들과 실제 대화를 나누는 챗봇
날이 갈수록 사람들은 똑같은 작업을 하기 위해 여러 개의 앱을 따로 사용하는 불편함을 견디려고 하지 않을 것이다. 예컨대 항공편 체크인을 하고 티켓을 받기 위해 항공사별로 다른 앱을 사용해야 하는 경우처럼 말이다. 이런 불편함을 없애는 가장 좋은 방법 중 하나는 스마트폰에서 가장 많이 사용하는 메시징 기능을 이용해 이러한 기능을 수행하는 것이다.

메시징 앱은 즉각적이고, 표현 및 대화 위주라는 점에서 매력적이다. 게다가 사용을 위해 별도의 교육을 받을 필요도 없다. 인공지능 및 자연어 처리 기술의 발달 덕분에 이제 페이스북 메신저, 슬랙, 위챗, 와츠앱, 또는 아마존 알렉사나 구글 홈과 같은 음성 어시스턴트 기술을 이용하여 인공 지능 봇에게 궁금한 것을 물어보고 대답을 들을 수 있게 되었다.

개발자들로써도 지능형 봇 제작 클라우드 서비스를 이용하여 고객의 의도를 이해하고 대화를 이어 나가며 백엔드 시스템과의 통합을 유지하는 봇을 단시간 내에 제작할 수 있게 되었다. 예컨대 영화에서 본 배우의 옷 사진을 자주 가는 옷 가게의 봇에게 메시지로 전송한다고 해보자. 이 봇은 이미지 인식 기술과 AI 기술을 활용하여 사용자가 본 옷과 비슷한 스타일의 옷을 추천해 줄 것이다.

이러한 봇의 활용은 직장인들에게도 좋은 일이다. 예를 들어 휴가까지 며칠이나 남았는지 물어보거나 헬프데스크에 도움을 요청할 때, 혹은 교체할 노트북을 주문할 때 봇을 이용할 수 있다. 인공 지능 봇은 해당 직원에게 딱 적합한 노트북 모델을 추천하기도 하고, 주문 상황을 지속적으로 업데이트하기도 할 것이다. 개발자들 입장에서는 아마도 처음 봇을 제작할 때는 같은 회사 직원들을 대상으로 한 봇을 제작해 실험할 확률이 높다. 실패를 하더라도 회사 내 다른 직원들을 상대로 한 실험에서 실패했을 때 훨씬 타격이 적을 것이기 때문이다.

3. 버튼 없는 세상 : AI를 통한 앱 인터페이싱
AI가 UI의 새로운 표준으로 자리잡아가고 있다. 이 새로운 인터페이스의 등장으로 앱과 서비스를 이용하는 기존의 동시적 요청-반응 모델은 점차적으로 사라져가게 될 것이다. 물론 현실의 스마트폰들은 여전히 사용자가 그것을 들어올려, 특정 앱을 실행하고 명령을 내려야 반응이 나타나는, ‘낮은 IQ’의 도구들이다. 반면 다음 세대의 지능형 앱들은 푸시 알림을 통해 사용자와의 상호작용을 스스로 개시할 수 있다. 그리고 여기에서 한발 더 나아가면 인공 지능을 갖춘 앱과 봇, 가상 비서들이 다양한 상황과 맥락을 고려해 자신이 해야 할 일을 스스로 찾는 모습을 경험할 수 있을 것이다. 여기 2가지 사례를 살펴보자.

- 사용자의 지출 보고서 승인 패턴을 분석해 자동으로 지출결의 의사결정을 내려주는 앱이 99%의 자체 승인 판단율에 도달한다. 해당 앱은 사용자의 검토가 요구되는 예외적 보고서들에 대해 수동 승인을 요청하는 방식으로 오류 위험을 최소화한다.

- 기존 데이터와 비즈니스 사용자들로부터 전달된 질문 이력, 기업 내 다른 사용자들로부터 전달된 질문 이력 등을 분석해 애널리스트에게 미처 생각하지 못한 시각을 제시하는 애널리틱스 앱이 서비스된다. 조직이 수집하는 데이터의 규모가 커질수록, AI가 해당 데이터에 대해 던지는 질문의 수준 역시 향상될 수 있다.

이제 개발자에겐 개발하고자 하는 비즈니스 앱에 필요한 데이터가 무엇인지, 이뤄지는 거래들로부터 어떤 시각을 이끌어낼지, 이러한 예측적 AI가 도출해낸 정보에 기반해 가장 유효한 비즈니스 의사결정은 무엇인지를 파악하고 실험할 수 있어야 한다. 내장 AI는 사용자가 필요로 하는 바를 사전에 예측하고 그에 적합한 수단을 통해, 최적의 시점에 알맞은 기능성을 전달하며, 현재 수동으로 진행하는 많은 작업을 자동화한다.
 


2018.01.05

2018년 소프트웨어 개발 전망 10가지

Siddhartha Agarwal | InfoWorld

2018년은 개발자들에게 설렘과 걱정이 줄다리기를 하는 한 해가 될 것이다. 한편으로는 블록체인, 챗봇, 서버리스 기술, 머신러닝 등 신기술 관련 제품과 툴이 실용화될 수 있을 만큼 성숙해지겠지만, 다른 한편으로는 더 빠르고 안전하게 코드와 기능을 제공할 수 있어야 한다는 기대치 및 압력이 개발자를 짓누를 것이다. 하지만 이러한 압박 속에서도 희소식은 있을 것이다.

2018년은 개발자들에게 있어 새로운 기회에 대한 희망과 더 나은 퀄리티의 작업을 해내야 한다는 압박 간의 팽팽한 줄다리기로 포문을 열 것으로 기대된다. 이러한 상반된 힘들이 어떤 식으로 작용하며 개발자들에게 어떤 영향을 미칠 것인지 살펴 보자.



1. 블록체인을 활용한 B2B 거래의 상용화.

블록체인 기반 거래가 갖는 보안, 신뢰성, 효율성 측면의 강점에 대한 기업의 관심이 커지고 있다. 올 한해는 금융 서비스, 제조 공급망 등 다양한 영역에서 블록체인 활용 사례가 등장할 것이다. 블록체인은 상호 신뢰성을 보장할 수 없는 기관들 간에 매개자 없이도 안전하고 효율적이며, 항시적이고 신용할 수 있는 거래를 가능하게 하는 기술이다.

한 기업이 해외의 제조업체로부터 특정 제품을 주문하는 상황을 가정해보자. 이때 주문한 상품은 별도의 운송 업체를 통해 운반되고, 세관을 거친 뒤, 다시 국내 배송업체를 통해 주문 기업에 도착한다. 오늘날 이메일과 스프레드시트를 통해 이 모든 과정들을 증명, 조정하고 있으며, 그와 관련해 요구되는 인력 및 절차 역시 상당하다. 이와 달리 블록체인은 최소한의 관련자가 ‘이 거래를 증명한다’는 사실에 동의할 경우 해당 내용을 블록체인 원부에 영구적 기록으로 업데이트하는 방식으로 기존의 수동 프로세스, 조정 과정을 생략해준다.

블록체인 클라우드 서비스는 확장성과 탄력성, 보안의 새로운 관점을 제시하며, 기업 시스템과의 높은 사전 구축 통합 수준을 보장한다. 더불어 이를 통해 개발자들에겐 기반이 하이퍼레저 패브릭(hyperledger fabric) 실행에서 넘어 비즈니스 용례에 더 집중할 수 있는 계기가 마련될 것이다.

2. 고객 및 직원들과 실제 대화를 나누는 챗봇
날이 갈수록 사람들은 똑같은 작업을 하기 위해 여러 개의 앱을 따로 사용하는 불편함을 견디려고 하지 않을 것이다. 예컨대 항공편 체크인을 하고 티켓을 받기 위해 항공사별로 다른 앱을 사용해야 하는 경우처럼 말이다. 이런 불편함을 없애는 가장 좋은 방법 중 하나는 스마트폰에서 가장 많이 사용하는 메시징 기능을 이용해 이러한 기능을 수행하는 것이다.

메시징 앱은 즉각적이고, 표현 및 대화 위주라는 점에서 매력적이다. 게다가 사용을 위해 별도의 교육을 받을 필요도 없다. 인공지능 및 자연어 처리 기술의 발달 덕분에 이제 페이스북 메신저, 슬랙, 위챗, 와츠앱, 또는 아마존 알렉사나 구글 홈과 같은 음성 어시스턴트 기술을 이용하여 인공 지능 봇에게 궁금한 것을 물어보고 대답을 들을 수 있게 되었다.

개발자들로써도 지능형 봇 제작 클라우드 서비스를 이용하여 고객의 의도를 이해하고 대화를 이어 나가며 백엔드 시스템과의 통합을 유지하는 봇을 단시간 내에 제작할 수 있게 되었다. 예컨대 영화에서 본 배우의 옷 사진을 자주 가는 옷 가게의 봇에게 메시지로 전송한다고 해보자. 이 봇은 이미지 인식 기술과 AI 기술을 활용하여 사용자가 본 옷과 비슷한 스타일의 옷을 추천해 줄 것이다.

이러한 봇의 활용은 직장인들에게도 좋은 일이다. 예를 들어 휴가까지 며칠이나 남았는지 물어보거나 헬프데스크에 도움을 요청할 때, 혹은 교체할 노트북을 주문할 때 봇을 이용할 수 있다. 인공 지능 봇은 해당 직원에게 딱 적합한 노트북 모델을 추천하기도 하고, 주문 상황을 지속적으로 업데이트하기도 할 것이다. 개발자들 입장에서는 아마도 처음 봇을 제작할 때는 같은 회사 직원들을 대상으로 한 봇을 제작해 실험할 확률이 높다. 실패를 하더라도 회사 내 다른 직원들을 상대로 한 실험에서 실패했을 때 훨씬 타격이 적을 것이기 때문이다.

3. 버튼 없는 세상 : AI를 통한 앱 인터페이싱
AI가 UI의 새로운 표준으로 자리잡아가고 있다. 이 새로운 인터페이스의 등장으로 앱과 서비스를 이용하는 기존의 동시적 요청-반응 모델은 점차적으로 사라져가게 될 것이다. 물론 현실의 스마트폰들은 여전히 사용자가 그것을 들어올려, 특정 앱을 실행하고 명령을 내려야 반응이 나타나는, ‘낮은 IQ’의 도구들이다. 반면 다음 세대의 지능형 앱들은 푸시 알림을 통해 사용자와의 상호작용을 스스로 개시할 수 있다. 그리고 여기에서 한발 더 나아가면 인공 지능을 갖춘 앱과 봇, 가상 비서들이 다양한 상황과 맥락을 고려해 자신이 해야 할 일을 스스로 찾는 모습을 경험할 수 있을 것이다. 여기 2가지 사례를 살펴보자.

- 사용자의 지출 보고서 승인 패턴을 분석해 자동으로 지출결의 의사결정을 내려주는 앱이 99%의 자체 승인 판단율에 도달한다. 해당 앱은 사용자의 검토가 요구되는 예외적 보고서들에 대해 수동 승인을 요청하는 방식으로 오류 위험을 최소화한다.

- 기존 데이터와 비즈니스 사용자들로부터 전달된 질문 이력, 기업 내 다른 사용자들로부터 전달된 질문 이력 등을 분석해 애널리스트에게 미처 생각하지 못한 시각을 제시하는 애널리틱스 앱이 서비스된다. 조직이 수집하는 데이터의 규모가 커질수록, AI가 해당 데이터에 대해 던지는 질문의 수준 역시 향상될 수 있다.

이제 개발자에겐 개발하고자 하는 비즈니스 앱에 필요한 데이터가 무엇인지, 이뤄지는 거래들로부터 어떤 시각을 이끌어낼지, 이러한 예측적 AI가 도출해낸 정보에 기반해 가장 유효한 비즈니스 의사결정은 무엇인지를 파악하고 실험할 수 있어야 한다. 내장 AI는 사용자가 필요로 하는 바를 사전에 예측하고 그에 적합한 수단을 통해, 최적의 시점에 알맞은 기능성을 전달하며, 현재 수동으로 진행하는 많은 작업을 자동화한다.
 


X