“IT 혁신의 보험” 디지털 채택 플랫폼(DAP)의 이해

IT팀은 기본적으로 보수적이다. 소프트웨어 내부 세계는 끊임없이 변화하고 품질이 천차만별인 코드와 툴의 세계에서 살고 있기 때문이다. 하지만 이런 보수성에도 디지털 채택 플랫폼(DAP) 구현에 대해 진지하게 생각할 필요가 있다. DAP는 비즈니스 가치 측면에서도 필요성이 명확하다. 모든 애플리케이션을 오버레이해서 작업을 자동화하고 직원이 이 애플리케이션을 완전히 활용할 수 있는 직접적이고 즉각적인 가이드를 제공한다. 또한 파트너와 사용자가 외부에서 접하는 시스템에 대해서도 같은 기능을 수행한다.
 

 

DAP가 필요한 순간

DAP는 광범위한 사용 패턴과 구체적인 환경, 최종 사용자 행동을 학습한다. 이를 통해 직원이 업무에 사용하는 기술과 관련한 비일관적이고 혼란스러운 문제를 해결한다. 디지털 마찰과 생산성을 가로막는 장애물을 줄인다. 

많은 기업이 시급한 문제를 해결하기 위해 소프트웨어를 구매하지만, 정작 활용률이 낮아 매년 수억 달러를 낭비한다. 하지만 소프트웨어를 사용하는 것은 그리 단순하지 않다. 특히 엔터프라이즈 소프트웨어는 직관적이지 않은 경우가 많아 유능한 직원도 활용하는 데 어려움을 겪는다. 깔끔한 소비자용 앱과 달리 버튼과 메뉴로 가득 찬 화면이 사용자를 압박한다. 이런 소프트웨어를 제대로 사용하는 방법을 아무도 모른 채 방치되면 회사는 이를 유지하는 데만 더 많은 돈을 낭비하게 된다. 디지털 트랜스포메이션에서 심각한 차질이 발생할 수 있다. 

이때 DAP는 일종의 디지털 트랜스포메이션 보험 역할을 한다. 즉, 단조로운 작업을 자동화하고 사용자 경험을 개선하고 시스템의 모든 기능 사용법을 알려주고 강력하고 실행 가능한 분석을 통해 그 사용량을 측정한다. 

많은 회사 경영진이 이미 있는 소프트웨어를 이용해 이런 문제를 해결하지 못하는 이유를 묻곤 한다. 만약 다음 질문에 정확하게 즉각적으로 답할 수 있는 기업이라면 DAP가 필요 없다. 
 

• 전체 기술 스택이 어떻게 구성돼 있는가? 
• 직원이 사용하는 모든 애플리케이션과 그 애플리케이션을 어떻게 사용하고 있는지 얼만큼 파악하고 있는가? 
• 어느 사용자가 일상적으로 AI를 사용하는지 알고 있는가? 
• 이들 사용자가 AI를 어떻게 사용하는지 알고 있는가? 
• 사이버 보안 위험을 일으키는 섀도우 IT와 섀도우 AI에 대해 대책이 있는가?

그렇다면 DAP는 이런 질문에 어떤 해법을 줄 수 있을까. 다음은 이에 대한 몇 가지 답변이다.
 

DAP 아키텍처와 DAP 배포 

아키텍처는 빌더에 따라 다양하므로 여기서는 시장에서 가장 널리 사용되는 DAP 중 하나를 참조한다. 지속적인 혁신을 위한 DAP를 어떻게 구상할 수 있는지 개요 정도로 참고하면 좋다. 일단 DAP의 3가지 기본 레이어를 보자. 첫째는 관리자 역할이 할당된 개인에 의해 로컬 편집기에서 콘텐츠가 만들어지는 콘텐츠 생성 레이어, 둘째는 게시된 콘텐츠가 포함된, 사용자가 보는 오버레이, 셋째, 기업에서 애플리케이션, 프로세스 및 워크플로우의 비즈니스 가치 측정을 담당하는 사람이 사용하는 분석 레이어다.

DAP는 일반적으로 AWS, 애저 또는 다른 주요 클라우드 서비스 업체에 호스팅된다. 관리자가 로컬 편집기에서 작성한 콘텐츠를 저장, 게시하면 이 콘텐츠는 정적 자바스크립트 파일로 클라우드로 전송되고, 여기서 애플, ESPN, 훌루, 야후를 비롯한 수천 개 기업이 사용하는 아카마이(Akamai)와 같은 강력한 보안이 적용된 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)에 의해 푸시된다. 이 분산 네트워크는 전 세계 곳곳의 최종 사용자에게 매우 빠른 속도로 콘텐츠를 전송한다.

기업의 자체 기반 앱 서버에서 애플리케이션에 액세스하는 최종 사용자의 브라우저를 위한 DAP 확장기능도 있다. 이 확장은 기업 IT 정책을 통해 .msi 또는 .pkg 파일을 실행하는 올인원 설치 관리자를 사용해 배포할 수 있다. 백엔드에서 회사는 DAP 액세스가 허용되는 URL을 정하고 그곳에 자바스크립트 파일을 저장한다. 관리자가 DAP 편집기에서 만들어 클라우드나 CDN으로 푸시한 콘텐츠를 최종 사용자가 애플리케이션 사용자 인터페이스의 오버레이에서 보게 된다. 이 콘텐츠는 애플리케이션의 워크플로우를 안내하는 역할을 한다. 

최종 사용자와 DAP 오버레이의 상호작용에서 수집된 이벤트와, 직원이 어떤 종류의 가이드 및 안내를 사용했는지 등 메타데이터는 클라우드의 분석 서버로 자동 전송된다. 여기서 기억해야 할 중요한 원칙은 기본적으로 분석을 익명화하는 것이다. DAP 업체마다 다를 수 있으므로 IT 리더가 이 기능을 확인해야 한다. 이런 분석을 통해 관리자는 애플리케이션 UI의 어떤 부분이 혼란스럽고 워크플로우를 개선하려면 어떻게 해야 하는지 파악할 수 있다. 

여기까지가 가장 일반적인 DAP 설정 방식이라면, 특수한 환경을 가진 기업을 위한 대안과 고급 모듈도 있다. 예를 들어 프록시를 설정해 분석 정보가 기업의 자체 서버로 먼저 이동한 다음 클라우드의 DAP 분석 서버로 전송되도록 하면 보안을 더 강화할 수 있다. CDN을 통하지 않고 조직 자체 앱 서버에 콘텐츠 파일을 두는 셀프 호스팅 옵션도 있다. 또한 잘 만들어진 DAP라면 기업이 사용 중이거나 구축 중인 애플리케이션에 직접 연결할 수 있는 API를 통해 애플리케이션을 열지 않고도 DAP 대화형 툴을 손쉽게 다룰 수 있는 채널을 제공한다. 이렇게 하면 더 적은 단계로 작업을 수행할 수 있다. 

DAP는 웹 기반이거나 모바일 디바이스 또는 데스크톱에서 사용할 수 있으며 고급 모듈을 사용해 은행, 의료, 정부 기관과 같은 업종에 따라 첨단 시스템을 맞춤화할 수 있다.
 

주요 DAP 통합 및 보안 기능 

DAP에서 많은 통합이 가능하지만 기업에 가장 중요한 것은 옥타(Okta)와 같은 ID 공급자(IdP)와의 통합이다. 기업은 IdP를 통해 디지털 ID를 저장하고 관리하면서 높은 보안 기준을 유지하는 동시에 액세스 및 권한을 관리할 수 있다. IdP 통합은 최종 사용자의 ID를 검증하고 콘텐츠 세그먼트화 기능을 강화하고 사용자 행동 인사이트를 장한다. DAP의 엔터프라이즈 보안 및 거버넌스 제어에 SSO를 통한 액세스 관리가 포함되는 것도 이 때문이다. 

거버넌스 제어에는 맞춤형 역할, API 권한, 프록시 지원을 통한 보안 및 개인정보 보호, 고급 검열 제어, 최종 사용자 해싱, 정적 파일 스토리지, 고급 감사 로그, 공공 부문 조직을 위한 FedRAMP 인증과 같은 수직 업종별 기능 등 고급 액세스 제어 기능도 포함된다. 

DAP는 운영과 보안을 위해 필요한 데이터만 수집해야 하며, 익명화된다는 점을 기억하자. IP 주소(포렌식 목적의 보안 로그), 환경 속성(브라우저, OS, 페이지 URL, 제목), HTML 메타데이터(페이지의 요소를 찾기 위함), 분석 데이터(가명 처리된 마스킹된 IP 주소, 대략적인 지리적 위치, 상호작용 메타데이터) 모두 마찬가지다.

기업은 DAP를 도입할 때 기술적 사전 요건을 최소화하는 것이 좋다. DAP팀은 기업 IT팀에 일부 DAP 도메인을 화이트리스트에 추가하고 직원 컴퓨터의 브라우저를 적절히 업데이트하도록 요청해야 한다. 또한 웹사이트 환경 준비 및 상태와 안정성, 웹사이트 업데이트 및 릴리스 주기, 샌드박스 환경 액세스, 프로덕션 환경 액세스, 웹사이트 제한, 관련 프로세스를 위한 데이터 가용성도 확인해야 한다.
 

빠르게 변화하는 애플리케이션을 이해하는 AI 

제대로 미래에 대비된 DAP의 가장 차별화되고 강력한 기능 중 하나는 애플리케이션 사용자 인터페이스의 요소 인식을 관리하는 기능이다. DAP가 직원에게 복잡한 UI에서 진행되는 워크플로우를 안내하고 이러한 UI와 애플리케이션 코드가 애플리케이션 업데이트의 결과로 변경된다면, DAP는 즉시 해당 변경을 파악해 자동으로 반영해야 한다. 시스템이 사람처럼 화면을 보고 UI의 새 버전을 해석할 수 있도록 이 문제를 해결하는 것은 기술적으로 상당한 과제다. 그러나 이 AI 기반 자가 교정 기술이 바로 DAP의 표준이다. 

기업 리더는 모든 애플리케이션의 동적 UI 구성요소를 인식하고 기반 앱의 지속적인 변경에 적응하는 동시에 가장 엄격한 개인정보 보호 및 GDPR 표준을 충족하는 이 AI 기반 기능을 고집해야 한다. 이 말은 유지보수가 더 이상 필요 없으며, 확보한 분석을 AI에 지속적으로 접목해 AI의 학습을 도와 계속 개선한다는 것을 의미한다. 

이밖에도 기술팀은 DAP에 많은 워크플로우 작업을 스스로 처리하는 지능적인 자동화가 있는지, 그리고 사용자에게 AI 환각에 대해 경고하고 회사 정책을 상기시키도록 맞춤 설정되고, 관리자 콘텐츠 제작자 및 애플리케이션 빌더를 돕고 최대한 원활한 디지털 도입을 위한 기타 기능을 수행하는 똑똑한 생성형 AI 비서가 있는지 확인해야 한다.

AI 시대의 의사 결정자, 즉 CIO, CTO 및 기타 IT 리더는 대규모 기술 투자에서 최대한의 가치를 얻을 방법을 찾아야 한다. 비즈니스를 발전시킬 수 있는 복잡하고 끊임없이 변화하는 애플리케이션은 직원이 애플리케이션의 세세한 부분에 매몰돼 막대한 시간과 비용을 낭비하는 원인이기도 한다. 기술 도입 과정에서는 치밀한 계획도 쉽게 잘못된 길로 빠질 수 있지만, 끊임없이 학습하는 잘 설계된 DAP는 기업이 필요에 따라 빠르게 궤도를 수정할 수 있도록 지원한다.
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