다가온 미래

- 에지 컴퓨팅에서 데이터는 클라우드가 아 니라 데이터가 발생한 원천에서 처리된다. 이론적으로는 여러분 가정의 스마트 냉장고가 데이터를 스스로 처리하는 것이다. 물론 아직 에지 컴퓨팅이 본격화되기에는 상대적으로 이르지만, 많은 이점을 얻을 수 있을 것으로 예측된다. 사실 사물인터넷 장치들은 막대한 데이터를 생성한다. 이런 데이 터가 모두 대단히 중요한 것도 아닌데, 이로 인해 네트워크가 붐벼 처리 시간과 의사 결정 과정이 오래 걸릴 수 있다. 만약 알렉사 에 날씨를 묻는 정도라면 데이터 처리가 지연된다고 해도 별일 아 니지만, 자율주행차를 타고 있다면 얘기가 달라질 수 있다. 그러나 에지 컴퓨팅에서는 네트워크가 덜 붐빈다. 데이터 원천에서 중요 한 데이터가 빨리 취급되기 때문이다.
- 우리에게는 이미 인간의 팔과 다리를 대신 할 수 있는 로봇 팔과 다리가 있다. 또한, AI 덕분에 단지 생각만 으로 이를 움직일 수 있다. 우리는 더 이상 신체적 증강만을 목표 로 삼지 않는다. 두뇌 능력 향상을 위한 AI가 이미 개발 중이며, 페 이스북 같은 기업은 손가락이 아니라 생각으로 페이스북을 이용 할 수 있는 뇌-컴퓨터 인터페이스를 개발하고 있다. (애매한 기술 용 어로 표현하자면, 텔레파시 타이핑telepathic typing이다.) 마찬가지로 일론 머스크가 설립한 뉴럴링크Neuralink는 심각한 뇌 손상을 입은 사람 들을 도울 수 있는 뇌-컴퓨터 인터페이스에 공을 들이고 있다. 기계가 점점 지능화되면서 인류에 대한 우려를 공개적으로 표명한 일론 머스크는, 기계와 결합해 인간의 역량을 끌어올리는 것이 똑똑해진 기계에 의해 인간이 제거되거나, 아니면 기계의 '반려동물 이 되는 것을 막는 최선의 길이라 믿고 있다. 따라서 미래에는 우리 몸에 스마트폰이 영구적으로 부착될 수 있다. 말 그대로인데, 기술이 우리 몸에 이식되어 끊임없이 우리의 생각과 감정과 생체정보를 스캔해 우리가 다음 행동으로 무엇을 하기를 원하는지 이해할 수 있다. 두뇌에 이식된 AI 칩은 더 스마 트하고 빠른 결정을 내릴 수 있도록 도울 것이다. 또한, 신체적 증 강은 우리를 더 강하고 민첩하게 만들 것이다. 인간은 주변 세상을 조종하는 데 만족하지 않고, 인간 자신을 조종하려 하고 있다.
- 페이스북이나 뉴럴링크가 개발하고 있는 '생각을 읽는 기술이 성공한다고 해도, 사생활 보호에 큰 영향이 있을 수 있다. 우리는 진정으로 AI가 우리의 생각을 읽기를 원하는가? 그리고 이런 데이터를 페이스북 같은 영리 목적 기업의 손에 넘기기를 바라 는가? 그렇지 않을 것이다. 이런 기술이 표준화되기 이전에, 사람 들이 자신과 관련한 데이터의 보호에 관해 먼저 깊이 이해해야 할 것 같다. (내 경험으로는 요즘 사람들 대부분이 페이스북이나 구글이 이미 알고 있는 개인정보에 대해 상당히 과소평가하는 것 같다.) 그리고 이런 기술을 제공하는 기업은 데이터 프라이버시와 데이터 윤리를 어떻게 취급할지 숙고해야 할 것이다. 또한 사회적으로 우리는 더 심각한 부의 양극화를 경험할 수 있다. 기술은 우리에게 더 오래, 더 건강하게 살 수 있도록 약속한다. (심지어 영원히 살 수 있게까지.) 그러나 이런 혜택은 비용을 충당할 수 있는 사람에게만 돌아간다. 부자는 슈퍼맨이 되어 영원히 살고, 그밖의 모두는 유익을 누리지 못하는 사회를 상상해보라. 불행하지 않은가? (또 하나 제기되는 윤리적 문제는, 지구에 가해지는 부담을 고려할 때 우리가 대단히 장수하는 삶을 ‘꼭 원해야 하는가이다.)
- 좋은 데이터 전략이란 다음과 같은 내용을 담고 있다.
* 사업적 필요. 실제 가치를 더하기 위하여, 데이터는 구체적인 사업적 필요에 근거를 두어야 한다. 즉, 여러분의 비즈니스 전략이 여러분의 데이터 전략을 필요로 해야 한다. 여러분의 비즈니스가 달성하려는 것은 무엇인가? 데이터가 어떻게 사업 목표 달성을 도울 수 있는가? 데이터가 1) 어떻게 전략적 목표를 이루도록 돕 고, 2) 사업상의 질문에 답하며, 3) 주요 도전 과제를 극복하게 할 것인지에 관한 세 가지에서 다섯 가지 방안을 마련하는 것이 현 명하다. 그 후, 세 질문에 대한 각각의 데이터 사용에 관해 다음 사항을 확인해야 한다.
* 데이터 요구사항 Data requirements. 목표를 성취하려면 무슨 데이터가 필요한가? 그리고 그 데이터를 어디서 얻을 것인가? 혹시 필 요한 데이터를 이미 갖고 있는가? 회사 내부 데이터를 외부 데이터로 보충할 필요가 있는가? 만약 새로운 데이터를 수집해야 한다면, 어디서부터 시작할 것인가?
* 데이터 거버넌스Data governance(데이터베이스를 효과적으로 관리하기 위한 체계 옮긴이). 데이터 거버넌스는 여러분의 데이터가 심각한 골칫거리가 되지 않게 하며, 데이터 품질, 데이터 보안, 프라이버 시, 윤리, 그리고 투명성을 담당한다. 예를 들어, 여러분의 데이터가 정확하고, 완전하고, 최신의 것으로 업데이트되었는지 확인하는 책임은 누구에게 있는가? 데이터를 수집하고 사용하기 위해 어떤 허가를 받아야 하는가?
* 기술적 요구. 아주 간단히 말해서 이것은 데이터를 수집하고, 저장하고, 정리하고, 분석해 데이터로부터 의미를 얻을 수 있기까지 필요한 하드웨어적, 소프트웨어적 요구에 귀 기울이는 것을 뜻한다.
* 기량 및 역량. 여러분은 필요한 데이터를 충분히 얻을 수 있는 역량이 있는가? 그렇지 않다면 그 공백을 어떻게 메꿀 것인가? 예를 들어, 새로운 인재를 고용할 것인가? 아니면 외부 데이터 제공 업자와 협력할 생각인가?
- 결국 블록체인은 비즈니스에 여러 유익을 가져다줄 것이다. 다음을 살펴보자.
* 비용 감소, '중개인'의 필요를 줄이거나 없앰으로써 거래를 성사시키고 기록하는 데 드는 재정적인 부담을 덜 것이다.
* 추적 가능성 향상. 이론적으로는 공급망의 모든 과정이 블록체인에 확실히 기록된다.
* 보안 강화. 블록체인의 암호화 덕분에, 민감한 데이터를 다루고 보호하는 일이 훨씬 쉬워질 수 있다.
블록체인이 널리 퍼지기까지 많은 시간이 걸릴 수 있지만, 기업들로서는 차세대 기술 때문에 곤란해져서는 안 된다. 블록체인이 완 전히 유행하게 되면 그 충격은 상당할 것이다. 인터넷이 그랬듯 말이다. 그러므로 내가 비즈니스 리더들에게 전하고 싶은 말은, 블록 체인 기술 관련 소식을 계속 접하고, 여러분의 비즈니스에 이 기술을 어떻게 활용할지 계속해서 고민하라는 것이다.
- 클라우드의 의미는 기업이 직원들에게 '가상 데스크톱 환경 을 제공할 수 있다는 의미다. 그래서 어디서나 어떤 기기로든 접속 할 수 있다. 직원들이 각자의 컴퓨터나 기기에 (보안상의 위협을 감 수하고 직접 소프트웨어와 데이터를 다운로드받도록 하는 게 아 니라, 사설 클라우드 서비스에 앱과 데이터를 저장하여 가상 데스 크톱으로 접속하게 하는 것이다. 에지 컴퓨팅은 데이터를 수집한 원천의 처리 능력을 활용한다. 그 럼으로써 클라우드에 데이터를 전송하고 처리하는 데 필요한 주파수 대역폭을 절약할 수 있다.
* 에지 컴퓨팅의 단순하고 훌륭한 예로, 각자의 콘솔에서 실행하는 온라인 게임을 들 수 있다. 이 경우, 클라우드에 전송되는 데이터는 게임에서 생성되는 데이터의 일부에 불과하다. 대개 게임상의 다른 플레이어에게 영향을 미칠 수 있는 데이터 정도다. 반면에, 대부분의 데이터 프로세싱은 이용자의 콘솔에서 이루어지며, 이렇게 생성된 영상 데이터는 이용자 개인의 화면에만 보인다.
* 빠르게 현실이 되고 있는 자율주행차의 경우는 좀 더 복잡할 수있다. 자율주행차는 충돌 위험을 감지하는 센서에 의존하며, 그에 따라 회피 동작을 취한다. 이와 같이 생사가 달린 시나리오에 서 자율주행차가 빠른 속도로 달리는 경우, 데이터를 클라우드에 보내 위험이 있는지 없는지를 판단하고 이 결과를 자동차 모터 를 제어하는 컴퓨터에 다시 전달한다는 생각은 결코 합리적이지 않다. 이런 상황에서는 카메라와 레이더/라이다 LIDAR, Light Imaging Detection and Ranging에서 수집한 데이터를 외부로 전송하기 전에 먼저 분석한다. 적절한 데이터만 클라우드에 전달되며, 클라우드 에서는 시간에 덜 민감한 판단, 즉 운행 경로 계획, 연료 최적화, 차량 성능 등을 고려한다.
* 스마트 시티는 도시 환경의 유용성을 향상하는 기술을 사용하며, 에지 컴퓨팅이 배치될 수 있는 토양을 제공한다. 차량 흐름과 혼잡을 모니터하고 반응하는 시스템은 카메라에 탑재된 이미 지 프로세싱 기술에 의존해 상황 변화에 반응하고, 교통 신호를 바꾸거나 일시적인 속도 제한을 걸기도 한다. 이산화탄소를 모니 터하는 시스템은 특정 지역의 CO2 배출 정도가 심각한 경우 차량의 경로를 바꾸며, 폐기물 처리 시설은 폐기물 처리 시설이 완전 가동하는 상황이 오면 알림을 보내 빨리 비워질 수 있도록 한다. 이런 일들이 데이터 발생 원천에서 처리되지 않으면, 중앙 서버에 과부하가 걸려 데이터를 전송하고 요청하는 다른 시스템과 함께 동작이 멈출 수 있다.
* 산업계에서 에지 컴퓨팅은 온라인 서비스에 거의 접속할 수 없는 환경에서 빠르게 인기를 얻고 있다. 외지의 광산이나 연안 석유 시추 시설 등의 현장에서 분초를 다투는 결정을 내리기 위한 데 이터 분석이 이루어진다.
* 제조 공장 역시 에지 분석을 이용하여 장비가 어떻게 운용 중인지 이해하고, 예측 정비를 할 수 있다. 즉, 기계적인 문제가 언제 발생할지를 예상해 사전에 수리한다.
- 확장현실 기술을 통하면 우리 의 사적 행동(예를 들어, 무엇을 보고, 무엇을 하며, 어디로 가고, 심지어 무슨 생각을 하고 무엇을 느끼는지)이 매우 상세하게 추적될 수 있다. 이렇게 고도로 개인적인 정보에 무슨 일이 일어날 것인가? 또, 이런 정보가 비윤리적으로 사용되지 않는다고 어떻게 확신할 수 있는가? 개인정보는 오용과 절도, 조작에 노출될 것이며, 어쩌면 극 단적인 수준의 신원 도용을 목격하게 될 수도 있다. 범죄자가 여러 분의 신용카드 정보를 훔친다는 생각은 잊어라. 앞으로 범죄자는 여러분의 디지털 도플갱어를 만들어, 디지털 세상에서 당황스럽 고 불법적인 일을 저지를 것이다. 또한, 이용자의 정신 건강에 잠재적인 충격을 줄 수도 있다. 확장 현실을 사용한 사람에게 미치는 영향은 아직 완전히 이해되지 않 고 있다. 현재로서는 과잉 의존이 주요 관심사다. 확장현실을 더 오래 사용할수록 현실과 가상을 분간하기 어렵다. 소셜 미디어는 이미 사람들의 실생활과 온라인에서 보이는 모습 사이에 불일치를 만들어내고 있다. 확장현실이 이런 괴리를 더 넓힐까? 아마도 그럴 가능성이 크다. 한번 상상해보라. '완벽한 온라인 세계에서 많은 시간을 보낸 사람들이 어지러운 현실로 돌아오면 어떻게 반 응할까? (전쟁, 빈곤, 오염 등등. 현실 세계를 덜 완벽하게 만드는 몇 가지 만 언급했다.) 사람들이 과연 가상의 천국 속에 머물려 할까, 아니면 현실을 더 나은 곳으로 만들기 위해 사회적 이슈에 참여하려 할 까? 대부분은 아마 전자에 베팅할 것이다. 이로 인해, 일각에서는 확장현실 중독자가 실생활로부터 점점 더 동떨어지고, 새로운 정신 건강 장애가 발생할 수 있다는 우려를 내 놓고 있다. (이 얘기가 너무 지나치게 들린다면, 2019년 세계보건기구가 게임 중독을 정신 건강 장애로 인정한 것을 생각해보라. 가상현실은 점점 더 몰입하도록 진화하고 있다.) 또 다른 우려는 온라인 괴롭힘이 가상 세계에서 점점 더 심각해진다는 사실이다. 결국, 악플러는 사람들 에게 욕설을 날리는 대신에, 디지털 공간에서 피해자들을 물리적 으로 괴롭히고 위협할 수 있다. 한편, 정신 건강뿐만 아니라, 육체적 건강과 안전도 고려해야 한 다. 예를 들어, 증강현실 헤드셋은 현실 세계 위에 정보를 덧입히 므로, 운전자나 보행자의 주의를 흐트러뜨릴 수 있다. 특히 해킹에 취약하다면 더욱 그러하다. 미래에 우리가 증강현실 안경을 끼고 주위를 돌아다닐 때, 해커가 끔찍한 이미지를 덧입혀 공포나 불안을 조장할 수 있다. 게다가 확장현실 헤드셋을 너무 오래 사용하면 신체적 부작용도 겪을 수 있다. 제조업체 대부분은 이용자에게 정기적인 휴식을 취 해 부작용을 피하도록 권장하고 있다. 공간인식 능력 상실, 어지러 움, 방향 감각 상실, 메스꺼움, 눈 따끔거림, 심지어 발작이 일어날 수 있다
- 디지털 트윈은 클라우드 및 에지 컴퓨팅 7장에서 일어나는 프로세 싱 양쪽 모두에 의존한다. 모델에 입력되는 데이터는 에지의 스캐 너, 센서 또는 단말기 앞에서 근무하는 직원에 의해 수집되는 반면 모델 시뮬레이션은 클라우드에서 돌아간다. 즉, 어디서든 접속하 고 사용할 수 있다. 2020년, 가트너의 조사에 따르면 전체 응답자 중 62퍼센트는 디지털 트윈 기술의 도입을 진행 중이거나, 혹은 빠른 시일 안에 그렇게 할 계획이라고 밝혔다. 마켓앤드마켓MarketsAndMarkets의 최근 조사에 따르면, 디지털 트윈 솔루션 시장은 2019년 38억 달러(약 4조 5천억 원)에서, 2025년 358억 달러(약 43조 원)로 커질 것으로 전망됐다. 최대 사용처는 헬스케어, 자동차, 항공 우주 산업, 그리고 국방 부문이다. 디지털 트윈 솔루션은 가까운 시일 내에 더 많은 기업의 주요 IT 인프라가 될 예정이다. 즉, 데이터에 기반한 의사 결정이 비즈니스 에 더 깊이 뿌리내리며, 더 널리 퍼질 것이다. 현시점에서 디지털 트윈 기술이 여러분의 조직에 미치는 영향을 간과하는 것은 매우 나쁜 판단일 가능성이 크다.
- 속도가 더 빨라진 만큼, 네트워크는 더 스마트해졌다. '메시 네트워크mesh network' 같은 새로운 패러다임 덕분이다. 메시 네트워크란 각각의 노드node(그래프는 점과 선으로 구성되는데, 이 점을 노드 또는 절 점이라 한다. 정보 통신 분야에서는 네트워크에 접속할 수 있는 장치를 의 미한다 옮긴이)가 다른 모든 노드와 연결되어 서로 직접 통신할 수 있는 것을 말한다. 기존의 네트워크는 다수의 장치가 단 하나의 라 우터나 네트워크 어댑터에 연결되었다. 이로 인해 처리 속도에 병목 현상이 일어나거나 단일 장애 지점single point of failure(한 곳만 고장 나면 전체 시스템이 동작하지 않는 부분 )이 나타났다. 위성 기술도 혁신을 맞이하고 있다. 상대적으로 저렴한 저궤도 위성 기술이 등장했기 때문이다. 즉, 더 빠르고 신뢰할 수 있도록 지구의 가장 외진 곳까지 전파될 수 있다. 사실 한 분석가가 내게 말 한 바에 따르면, 위성을 발사하는 평균 비용이 스마트폰 앱을 출시 하는 평균 비용과 점점 비슷해지고 있다. 이제는 약 10만 달러(약 1 억 2천만 원) 정도에 불과하다.
- 5G는 현재 몇몇 주요 도시에서만 사용할 수 있다. 또한, 여전히 해결해야 할 근본적인 문제도 있다. 지금의 5G 네트워크는 4G 네트 워크의 데이터 전송으로 전환되는 경우가 있는데, 인증과 같은 기능을 수행할 때 그렇다. 즉, 네트워크 속도가 병목 현상 때문에 느려질 수 있다. 그러나 이 문제는 더 많은 네트워크가 완전한 5G로 업그레이드되면서 사라질 것이다. 여러 기관이 가까운 미래에 결정해야 할 사안이 있다면, 빠른 속도의 로컬 네트워크를 위해 기존 와이파이를 사용하느냐, 아니면 5G로 교체하느냐의 문제다. 당장의 5G는 높은 건물에 막혀 전파 가 차단된다거나, 실내에서 잘 터지지 않는다고 한다. 그러므로 현재로서는 5G의 속도라는 장점과 이런 단점을 잘 저울질해야 한다. 새로운 시스템이 구체적으로 어떤 필요가 있는지 신중히 판단해야 한다. 오픈로밍OpenRoaming 같은 아이디어는 앞선 결정에 들일 수고를 덜어줄 수 있다. 오픈로밍은 최적의 연결 상태를 유지하기 위해 서 로 다른 네트워크를 끊김 없이 전환한다. 5G 네트워크 접속 비용은 현재로선 꽤 비쌀 수 있다. 통신 회사가 고액의 요금을 부과할 수 있고, 5G에 호환되는 기기가 가장 최근 에 출시된 고급 휴대폰이기 때문이다. 그러나 이용자 수가 늘어나 면 상황은 확실히 바뀔 것이다. 기업으로서는 더 빨라진 속도뿐 아니라 네트워크 쪼개기 같은 더 수준 높은 기술로부터 어떻게 이익을 얻을지 고민해야 한다. 다른 모든 신기술과 마찬가지로, 여러분의 전략이 단지 기존에 하던 일 을 그대로 처리하기 위해 5G를 남들보다 더 빨리 도입하는 것이 라면 승산이 없다. 그러다가는 5G로 완전히 새로운 프로세스나 비즈니스 모델을 만든 혁신적인 경쟁사에 완전히 뒤처질 수 있다. 물론, 보안 위협도 무시해서는 안 된다. 5G 네트워크의 힘과 속도는 암호화, 익명화, 가상현실화 같은 보안 조치가 데이터 스트림에 쉽게 표준으로 통합될 수 있음을 의미한다. 그러나 어떤 네트워크의 보안은 그 네트워크의 가장 취약한 부분만큼만 강하다. 그리고 연결되는 기기가 늘어날수록 해커가 접속 지점을 찾을 수 있는 선 택의 폭은 그만큼 넓어진다.
- 미국의 화학자 라이너스 폴링 Linus Pauling은 다음과 같이 말했다. (폴링은 공동 수상하지 않은 노벨상을 두 번 받은 유일한 사람이다.) “만약 많은 아이디어를 가지고 있지 않다면, 좋은 아이디어를 낼 수 없습니다.” 인간은 정교한 판단을 내리며, 뜬금없는 아이디어를 떠올리는 데 뛰어난 반면, 다양하고 풍부 한 선택 사항을 만드는 데는 그렇지 못하다. 사실 우리는 더 많은 선택권을 마주하면 오히려 더 결정을 못 내리는 경향이 있다. 여기 에 공동 창의성이 개입할 수 있다. 기계는 무한한 수의 해법을 제 시하는 데 문제가 없으며, 점점 범위를 좁혀 최선의 답안, 즉 인간 의 '시각에 가장 적합한 것으로 향할 수 있다. 이런 방식으로 기계 창의성과 인간 창의성을 합치면 인간이나 기계 혼자서는 불가능 했던 완전히 새로운 것들을 창조해낼 수 있다. 생성적 디자인Generative design이 바로 인간과 기계의 창의성을 결합 한 예다. 이 최첨단 분야에서는 인간 디자이너와 엔지니어가 똑똑 한 소프트웨어를 사용함으로써 업무를 향상한다. 아주 간단히 말 해, 인간 디자이너가 디자인 목표, 세부 사양, 그리고 다른 요구 조 건을 입력하면, 소프트웨어가 이를 넘겨받아 요건을 충족하는 모든 디자인을 탐색한다. 
- 성공적인 플랫폼을 만드는 일은 쉽지 않다. 많은 시도가 이내 실패 한다. 실패한 플랫폼을 조사한 연구자들은 플랫폼의 평균 수명이 5년 이하라는 사실을 발견했다. 연구자들은 252개의 플랫폼을 살펴봤고, 그중 209개가 성공하지 못한 4가지 이유를 밝혔다.
* 현실과 맞지 않는 가격 정책. 플랫폼은 종종 적절한 가격 정책으로, 사람들이 그 플랫폼을 사용하도록 유도해야 한다. (예를 들어, 제품의 가격을 낮춘다든가 수수료를 최소화할 수 있다.) 아마존이 어떻 게 공격적인 할인 정책으로 빠르게 지금의 위치에 올랐는지 생각 해보라. 그렇다면 가격 정책을 어떻게, 얼마나 할 것인가? 선택을 잘못 내리면 여러분의 플랫폼은 오래도록 생존할 수 없다.
* 플랫폼 이용자의 신뢰를 쌓는 데 실패. 고객 평가 방식, 안전한 결제 시스템, 관리 정책을 통한 신뢰 쌓기는 플랫폼 성공에 필수적이다. 플랫폼을 신뢰하지 않는 이용자는 다른 곳으로 떠나고 만다.
* 경쟁 무시. 여러분이 시장에 제일 먼저 진입했기 때문에라든지, 시장 선도 업체가 되기 위해 다른 플랫폼을 인수했다든지 등의 이유만으로 1위 자리를 계속 유지할 수는 없다. 많은 플랫폼이(또 한 많은 비즈니스가) 자신의 위치에 안주하다 실패한다. 연구자들 은 마이크로소프트의 익스플로러를 예로 든다. 한때 브라우저 시 장의 95퍼센트를 장악했으나, 이후 파이어폭스 및 크롬에 많은 점유율을 빼앗겼다.
* 너무 늦은 시장 진입. 훌륭한 플랫폼도 시장에 너무 늦게 진입했다면 발 디딜 곳을 찾기 어렵다. 물론 시장에 일찍 진입하는 것도 나름의 어려움이 있지만, 늦으면 더 어렵다.
이런 4가지 이유에 덧붙여 또 다른 문제가 있다. 바로 플랫폼 모델 을 위협할 수 있는 블록체인 기술 6장의 부상이다. 우버를 예로 들 어보자. 우버는 어쩌면 차량 공유 업체로서의 현재 위치에 자신할 지 모른다. 그러나 만약 사람들이 중개 플랫폼 없이 곧바로 운전자 들과 연결된다면 어떻게 하겠는가? 다가오는 미래에 블록체인이 이런 일을 가능케 할 수 있다.
- 새로운 종류의 컴퓨터 프로세서가 등장하면서 풀어야 할 큰 숙제 중 하나는 특별히 프로그래밍이 된 소프트웨어가 필요하다. 는 점이다. 즉, 여러분이 양자 컴퓨터 CPU나 나노 광학 CPU를 구 해 노트북에 설치한다 해도, 여러분의 윈도는 대단히 빨라지기는 커녕 제대로 작동조차 하지 않는다. 최근의 컴퓨터를 보면, CPU의 클록 속도clock speed가 멀티코어 구 조에 자리를 내주고 있다. 프로세서에 코어를 더 많이 탑재하면 여 러 업무를 동시에 처리할 수 있으며, 이는 엄청난 성능 향상으로 이어진다. 그러나 멀티 코어를 사용하기 위해서는 특별히 프로그 래밍한 소프트웨어가 있어야 한다. 새로운 데이터 프로세싱 기술이 출현하면, 그 이점을 온전히 누릴 수 있는 툴과 응용 프로그램을 만들기 전에, 먼저 새로운 소프트웨 어 아키텍처가 요구된다. 즉 소프트웨어 엔지니어들이 기본으로 돌아가 완전히 새로운 기술을 익히고 양자 역학의 기초를 다져야 하는 것이다. 스마트한 엔지니어들이 이런 기술을 익히느라 시간을 보낼 만큼 상업적인 가치가 생기기 전까지는, 양자 컴퓨팅이나 그 외의 컴퓨 터 프로세싱 관련 프로젝트를 수행할 수 있는 사람을 찾기가 어려울 수 있다. 양자 컴퓨팅으로 돈을 만지려는 사람들에게 또 다른 어려움이 있 다. 분명한 상업적인 기회가 없다는 점이다. 최근 구글이 최초로 '양자 우위quantum supremacy 13를 달성했다고 발표하기 전만 해도, 양 자 컴퓨터가 가져다주는 유익은 없었다. (양자 우위란 양자 컴퓨터가 기존 슈퍼컴퓨터의 성능을 넘어서는 현상을 말한다.) 즉, 연구에 투입되는 시간과 자원의 균형을 맞출 필요가 있다. 여러분이 20년 후에 여러분의 산업계에 일어날 일을 정확히 예측한 다 해도, 그 일을 앞당기기 위해 현재 여러분의 모든 자원을 쏟아 붓는다면 단기적인 경쟁력 상실로 이어질 수 있다. 그러나 한편으 로 미래를 무시하면 누군가가 양자 컴퓨터의 활용 가능성을 이해 했을 때 결국 뒤처질 수밖에 없다. 클라우드에 기반한 서비스형 양자 컴퓨터quantum-as-a-service가 이미 구글, 마이크로소프트, IBM에서 이용 가능하다. 즉 필요한 사람은 전산 능력을 사용할 수 있다. 그러므로 “좋은 기회를 놓치고 싶지 않은 마음의 덫을 피하면서도, 여러분이 무엇을 얻어야 하는지 판단하는 것이 중요하다. 만약 여러분이 현재 이용 가능한 50 큐비트의 전산 능력 이상을 탐 구하길 원한다면, 먼저 해결해야 할 기술적 문제가 있다. 양자 컴 퓨팅은 (그 외에 다른 발전된 컴퓨팅도) 대단히 비싸고 까다롭다. 양자 컴퓨팅은 극단적으로 추운 환경에서만 작동한다. 디웨이브 2XD-Wave 2x 같은 기계 내부는 절대온도 0.015도에서 돌아간다. 절대온도 1도가 채 안 되며, 별 사이 공간보다 180배 더 차갑다. 14 원자보다 작은 입자를 측정하기 위해서는 가능한 한 정상 상태 stationary state(물질계의 상태가 시간에 의해 변화하지 않는 경우를 말한다. 옮긴이)에 가까워야 하기 때문이다. 오직 세계에서 재원이 가장 풍부한 기관과 연구소에서만 이런 연구가 가능하다. 물론 기술에 대 한 이해가 높아지고 상업적 가능성이 명확해지면 상황은 뒤바뀔 수 있다.
- 로봇 프로세스 자동화를 새로운 프로세스 전체로 바라보면 안된다. 이것은 프로세스의 한 단계'다. 로봇 프로세스 자동화는 독립적으로 작동하며, 어떤 이유로 작동이 멈추면 인간 근로자가 대신 작업을 수행할 수 있다. 물론 로봇보다 느리고 실수가 잦겠지만 말 이다. 집 짓기의 예에서 인간 근로자는 로봇이든, 누가 작업했든지 간에 모든 구성 요소가 제자리에 제대로 놓인 것처럼, 소프트웨어 로봇 프로세스 자동화도 마찬가지다. 실제로 자동화되는 작업은 벽돌을 나르기와 같은 중간 업무인 셈이다.
- 로봇 프로세스 자동화 기술이 진화 함에 따라 컴퓨터 비전12장이나 자연 언어 처리같은 인지 컴 퓨팅 기술이 더 발전할 테고, 그러므로 더 많은 업무를 더 간단하 게 자동화할 수 있다. 손으로 쓴 글씨, 카메라나 센서로 수집한 자 료에서 자동으로 데이터를 읽어내는 능력은 수많은 기회를 열 수 있다. 미래의 로봇 프로세스 자동화 툴은 여러분이 하는 업무를 어 떻게 도울지 판단하기 위해, 처음에는 단지 여러분을 빤히 지켜보 기만 할 것이다. 그러다 어느 순간 여러분을 대신해 이메일을 보낸 다. 나는 컨설팅이나 연설과 관련한 요청이 들어오면 매우 비슷한 내용으로 답장을 보내곤 한다. 그리고 그 뒤로 이어지는 대화도 매번 매우 유사하다. 로봇 프로세스 자동화 툴은 내가 일반적으로 어떻게 답변하는지 학습함으로써, 나를 대신해 이메일 초안을 잡거나 이메일 전체를 작성할 수 있을 것이다.
- 마이크로 모먼츠라는 용어는 구글에서 처음 사용한 것으로 알려 져 있다. '욕구를 해소하는 짧은 순간'을 일컫는 말로, 마케터는 오늘날 24시간 연결된 문화가 만들어낸 이 현상을 최대한 활용할 수 있다. 대량 개인화 및 마이크로 모먼츠는 실제로 어떻게 사용되는가?  구글, 페이스북, 넷플릭스, 아마존, 그리고 스포티파이 같은 인터넷 거인들은 고객이 원하는 때에 맞춤형 추천을 하는 법을 학습함으로써, 개인화와 마이크로 모먼츠라는 트렌드를 선도했다. 여러 페이지가 얼마나 많이 특정 페이지에 링크되어 있는지와 같은 기본적인 지표 외에도, 여러분의 개인적인 사항, 즉 위치, 인적 사항, 검색 기록 등이 검색 결과에 반영된다.