클라우드 네이티브를 통한
디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation) 가속화
지난 10 여 년간 IT 분야의 눈부신 기술 발전으로 모바일, 클라우드, 사물인터넷(IoT), 빅데이터,
인공지능(AI), 블록체인, 로봇 등은 SF 소설에서 등장하는 먼 미래의 기술이 아닌 우리의 눈앞에 닥친
현실이 되었다. 억만장자 기술자이자, CRM 솔루션으로 유명한 Siebel Systems 를 창업한 Thomas Siebel
은 그의 책 "Digital Transformation: Survive and Thrive in an Era of Mass Extinction"에서 클라우드
컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷과 같은 네 가지 기술이 21 세기에 기업과 정부가 운영되는
방식을 근본적으로 변화시키는 방법에 관해서 설명하고 있다. 이처럼 비즈니스의 주체인 기업들
대부분이 경영, 고객 관리, 비즈니스 모델, 운영 프로세스 등에 걸쳐 새로운 접근 방식을 모색하고 있다.
우리는 이것을 디지털 트랜스포메이션이라고 부른다.
조금 더 정확하게 디지털 트랜스포메이션을 표현해 보자면 "다양하고 급진적인 고객들의 요구와 같이
빠르게 변해가는 비즈니스 환경에 능동적으로 대처하여, 현재의 비즈니스 경쟁력을 극대화하거나
새로운 비즈니스를 통한 신규 성장을 모색하는 모든 활동"이라고 할 수 있다. 이를 위해서는 앞에서
얘기한 디지털 기술들을 빠르게 비즈니스에 접목하는 것뿐만 아니라, 일회성에 그치지 않고 지속적인
혁신이 가능하도록, 내부 프로세스 개선 및 기업의 문화를 바꿔야 할 필요가 있다.
위에서 열거한 몇몇 새로운 디지털 기술들은 한가지 공통점이 있다. 관련 기술들의 연구는 오래전(길게는
수십 년 전)부터 진행해 왔지만, 최근에서야 우리의 일상생활 및 비즈니스에 활용되기 시작했다.
인공지능을 예를 들면, 20 세기 초부터 철학자들과 과학자들을 중심으로 "인간의 지능이나 의식을
기계에 구현하는 작업의 실현 가능성"을 두고 끊임없는 논쟁이 있었다. 그리고 1956 년 다트머스
컨퍼런스
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에서 존 매카시
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가 동료들과 함께 진행하던 연구를 인공지능(Artificial Intelligence)이라는
이름으로 불러주기를 주장하면서 기계학습(Machine Learning) 기반의 "인공지능"에 대한 연구가
본격적으로 시작되었다. 문제는 대량의 데이터를 사용하여 컴퓨터가 스스로 경험적인 알고리즘을
만들어내는 기술은 대용량의 컴퓨팅 파워가 필요하다는 것이다. 클라우드 컴퓨팅이 일반화되기 전에는
이런 기술들을 연구하기 위해서는 인프라를 구축하기 위한 막대한 초기 투자가 필요했다. 그리고 고도로
훈련된 전문 인력들 만이 기계학습 및 인공지능을 스스로 연구할 수 있었다. 21 세기 들어서
AWS(Amazon Web Services)를 시작으로 많은 퍼블릭 클라우드 사업자들이 필요한 만큼 컴퓨팅 파워를
사용할 수 있는 서비스를 시작했고, 특히 병렬 처리를 빠르게 수행할 수 있는 그래픽 프로세서(GPU) 및
기계학습에 특화된 전용 프로세서를 언제든지 사용할 수 있도록 제공하고 있다. 그리고
텐서플로(TensorFlow), 파이토치(Pytorch) 등과 같은 딥러닝(Deep Learning) 프레임워크를 포함한
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다트머스 컨퍼런스: 인공지능이라는 분야를 확립한 학술회의다. 1956 년에 열렸다. 당시 다트머스
대학에 있던 존 매카시가 개최한 것으로, 마빈 민스키, 너대니얼 로체스터, 클로드 섀넌 등도 공동으로
제안했다. 그 제안서에 처음으로 인공지능이라는 용어가 사용되었다.
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존 매카시: 존 매카시 박사는 미국의 전산학자이자 인지과학자이다. 인공지능에 대한 연구 업적을
인정받아 1971 년 튜링상을 수상했다. 리스프 프로그래밍 언어를 설계 및 구현하였으며, 1956 년에
다트머스 학회에서 처음으로 인공지능이라는 용어를 창안했다.
