가트너 그룹은 미국의 IT 연구 및 컨설팅 회사로, 매년 기술을 선도할 트렌드를 예측하여 보고하고 있습니다.
앞으로 3~5년 간 혁신의 원동력이 될 기술들이 꼽히고 있는데,
매년 어떤 기술들이 보고되었는지 확인해 본다면 더 큰 틀에서 과학 기술의 발전을 확인할 수 있겠죠?
이렇게 보고된 기술들은 세계 각 기업의 면접 질문에 쓰이거나, 전략 회의에서 중요하게 다뤄지고 있는데요,
이번 포스팅에서는 2022년 가트너 그룹이 발표한 기술에 대해 요약해 봅니다.
중간 중간 주석을 통해 추가 설명을 달았습니다. [ 추가) - ]
원문▽
https://www.gartner.com/en/information-technology/insights/top-technology-trends
Top Strategic Technology Trends for 2022 | Gartner
Gartner provides the latest strategic technology trends to help IT leaders accelerate digital capabilities and drive growth.
www.gartner.com
★ 위 사이트에 들어가면, 각 항목에 대한 보다 자세한 설명을 확인할 수 있습니다★
2022 가트너 그룹 전략 기술 트렌드.pdf 다운로드 받기 :
신뢰 기술 (Engineering Trust)
- 데이터 섬유(Data Fabric)
- 사이버 보안 메시 (Cybersecurity Mesh)
- 사생활 강화 계산 (Privacy-Enhancing Computation)
- 클라우드 유래 플랫폼 (Cloud-Native Platforms)
디지털 사업은 핵심적이고 탄력적인 IT 기반 기술이 필요합니다.
잘 설계된 IT 기반 기술이 없으면 경제적으로 확장할 수 없습니다.
신뢰 기술은 초연결 세상에서 필요한 신뢰를 설계합니다.
데이터 섬유 (Data Fabric)
데이터의 가치는 날이 갈수록 커지고 있습니다.
어떤 데이터들은 특정 어플리케이션에서만 국한되어서, 효율적으로 쓰이지 못할 때가 있습니다.
데이터 섬유 또는 데이터 패브릭은, 플랫폼과 사용자 간의 데이터를 모두 통합해서 필요한 어떤 곳에서나 접근이 가능하게 하는 것입니다.
*추가) 모든 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합해 안전하게 데이터에 접근할 수 있게 하는 것을 말함
메타데이터를 읽는 내장된 분석으로부터 데이터 패브릭은 사용 중인 데이터를 학습할 수 있고,
데이터 패브릭의 진정한 가치는 더 나은 데이터를 추천함으로써 (활용도를 높여) 데이터 관리 작업을 70%까지 줄일 수 있다는 것입니다.
*추가) 분산 네트워크 환경에서 원활한 데이터 액세스 및 공유’를 지원하기 위해 여러 데이터 관리 기술이 작동하는 것임
How It's Used Today:
핀란드의 도시 Turku는 데이터의 격차로 인하여 내부 혁신이 더뎌지고 있는 것을 찾아냈스니다.
조각난 데이터 자산을 통합하면서 데이터를 재사용할 수 있었고 시장 출시 시간을 2/3으로 줄임으로써 수익 창출이 가능한 데이터 패브릭을 만들었습니다.
How to Get Started:
메타데이터 분석을 통해 현재 진행중인 비즈니스 운영에서의 데이터 사용 패턴을 결정해 데이터 패브릭을 적용할 우선순위 영역을 식별합니다.
실제 데이터와 모델링 된 데이터 간의 편차 영역에 대해 우선순위를 지정합니다.
*추가) 저장된 위치와 상관없이 데이터를 최대로 활용할 수 있게 통합 플랫폼을 구축한다. 데이터가 관리 기능을 중심으로 축적되고 지속적으로 최적화된다.
전망:
2024년까지 데이터 패브릭이 4배 이상 배포되고, 인간이 해야 하는 데이터 관리 업무가 반으로 절감됩니다.
사이버 보안 메시 (Cybersecurity Mesh)
디지털 비즈니스 자산은 클라우드와 데이터 센터에 분산되어 있습니다.
기업의 경계에만 집중해 온 기존의 단편적 보안 기술의 접근 방법은 조직을 침해 위험에 빠뜨립니다.
사이버 보안 메시 구조는 확장 가능하고 운용이 가능한 서비스를 만들기 위해 신원을 기반으로 하는 구성 가능한 접근 방법을 제공합니다.
*추가) 데이터 패브릭이 동적으로 바뀌면 데이터 메시로 변할 수 있다. 개인의 신분/신원을 바탕으로 보안 경계를 정의해서 독립된/분산된 컴퓨팅 환경에서 각종 자산에 안전하게 접근할 수 있게 해 준다.
공통 통합 구조는 위치에 상관없이 모든 자산을 보호하여 IT 서비스 기반 전반에 걸쳐 확장이 가능하게 합니다.
*추가) 사람 중심성, 위치 독립성, 회복 탄력성이 중요해진다. 물리적 보안 내부에 있던 자산들이 물리적 외부로 노출되어도 비인가 접근에 대해 단순한 ID/비밀번호가 아닌, 고도화된 식별방법이 고안되어야 한다.
How It's Used Today:
기술 분야 조직들은 위협 지능 프로그램으로부터 가치를 만들기 위해 노력하고 있습니다.
사이버 보안 메시 접근을 통해, 조직들은 개별 보안 제품의 여러 데이터 피드를 통합해 보다 사고에 빠르게 대처하고 식별할 수 있습니다.
*추가) 자신의 위치와 상관없이 디지털 보안에 접근할 수 있게 된다. 보안의 경계가 사용자 중심이 된다.
How to Get Started:
보안 솔루션을 선택 시 구성 가능성과 상호 운용성을 우선으로 하세요.
보안 솔루션을 구성하고 통합하기 위한 공통 기반 프레임워크를 구축하세요.
전망:
2024년까지 사이버보안 메시를 채택해서 보안 도구를 통합해 협력적인 생태계를 구축한 기업들은 개별 보안 사고로 인한 재정적 영향을 평균 90% 감소시킬 수 있습니다.
개인정보보호 강화 계산 (Privacy-Enhancing Computation)
데이터의 가치는 단순히 소유하는 것이 아니라, AI 모델에 어떻게 이용되느냐에 있습니다.
개인정보보호/사생활 강화 계산 또는 프라이버시 강화 컴퓨테이션 (PEC) 은 생테계 전반에서 데이터를 공유해 가치를 창출하면서도 개인정보를 보호할 수 있습니다.
접근 방식은 다양할 수 있지만, 기밀성을 손상시키지 않는 선에서 다룰 수 있도록 민감한 데이터를 암호화, 분할, 사전처리하는 것을 포함합니다.
*추가) 하드웨어, 데이터, 소프트웨어 등에서 민감한 개인정보를 다룰 때 사용된다.
How It's Used Today:
DeliverFund는 미국의 비영리단체로 인신매매 근절을 목표로 하고 있습니다.
이 단체의 플랫폼은 동형 암호화를 사용해서 파트너가 검색 및 결과가 모두 암호화 된 상태에서 매우 민감한 데이터를 검색할 수 있습니다.
이런 방식으로 파트너는 언제든지 개인 또는 규제 대상 데이터를 노출시키지 않고 민감한 쿼리를 제출할 수 있습니다.
*추가) 안전이 보장되지 않을 수 있는 공용컴퓨터 환경 등에서도 안전하게 개인정보를 처리할 수 있게 된다.
How to Get Started:
내부와 외부적으로 신뢰할 수 없는 환경에서, 또는 분석 및 비즈니스 지능 목적으로 개인 정보를 사용하는 조직 및 넓은 생태계의 주요 사용 사례를 조사합니다.
초기 경쟁 우위를 확보하기 위해 우선 적용 가능한 PEC 기술에의 투자 우선순위를 정하십시오.
전망:
2025년까지 60%의 조직은 분석 분야, 비즈니스 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 분야에 하나 이상의 프라이버시 강화 컴퓨테이션을 사용할 것입니다.
클라우드 기반 플랫폼 (Cloud-Native Platforms)
리프트-앤드-시프트 (Lift-and-shift) 이동은 데이터 자산을 가져와 클라우드 내에 두는 것 자체입니다.
*추가) Lift-and-shift : 마이그레이션 (이동)의 한 방법으로, 데이터를 그대로 클라우드에 옮기는 것을 의미한다. 데이터를 코드 수정 등을 하지 않고 그 자체를 클라우드 사용자에게 배포하기 위해 그대로 복사한다.
이러한 작업은 클라우드 용도로 설계된 것은 아니기 때문에 유지 관리가 많이 필요하고, 클라우드 자체의 이점을 활용하기 어렵습니다.
클라우드 기반 플랫폼은 클라우드의 핵심 탄력성과 확장성을 이용해 가치 실현 시간을 단축할 수 있습니다.
인프라에 대한 종속성을 줄이고 어플리케이션 기능에 집중할 수 있는 시간을 확보합니다.
How It's Used Today:
인도의 한 주요 은행은 새로운 디지털 금융 서비스 포트폴리오를 만들기 위해 클라우드 기반 플랫폼을 구축했습니다.
계좌 개설 시간을 단 6분으로 단축하고 디지털 결제를 바로 추가할 수 있게 됐습니다.
새로운 마이크로서비스 아키텍처의 배포는 저축, 가상 직불 및 신용 카드 서비스를 통합하였고 2개월 만에 350만 건 이상의 거래로 쉽게 확장할 수 있게 되었습니다.
How to Get Started:
클라우드 특징을 최대한 활용하지 않는 기본적인 리프트-앤드-시프트 이동을 최소화하십시오.
클라우드 기반 플랫폼에 투자하고 어플리케이션 구조의 최신 원칙을 선택하십시오.
*추가) 기존의 기술이 아닌, 처음부터 클라우드를 근간으로 만들어진 기술을 활용한다.
전망:
2025년까지 클라우드 기반 플랫폼은 새로운 디지털 선제능력의 95% 이상의 기본이 될 것입니다.
2021년 40% 미만의 수치에 비해 매우 증가한 수치입니다.
라우드 기반 플랫폼(Cloud-Native Platforms. CNPs)은 클라우드 컴퓨팅의 핵심 기술을 활용하여 확장성과 탄력성이 뛰어난 IT 기능을 서비스형으로 제공하는 플랫폼이다. 클라우드 기술의 본질을 활용하여 IT 관련 기능을 기술자에게 서비스로 제공해 이 기능을 잘 활용하면 가치 실현 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있다. 2025년까지 클라우드 기반 플랫폼은 최대 95%까지 증가해 새로운 디지털 미디어 전략 수립의 기반이 될 전망이다.
변화 형성 기술 (Sculping Change)
- 복합 어플리케이션 (Composable Applications)
- 의사결정 지능 (Decision Intelligence)
- 초자동화 (Hyperautomation)
- 인공지능 공학 (AI Engineering)
신뢰할 수 있는 기반이 만들어졌다면, 다음 중요한 기술은 '디지털화'를 확장하는 기술입니다.
그러나 IT 만으로는 변화의 속도를 따라갈 수 없습니다.
IT와 비즈니스로 이루어진 융합 팀은 비즈니스를 신속하게 '디지털화'하기 위해 협력하고 혁신을 주도합니다.
IT의 임무는, 융합 팀이 변화를 조각 (형성) 할 수 있도록 도구를 제공하는 것입니다.
복합 어플리케이션 (Composable Applications)
융합 팀에게는 여러 과제가 있습니다.
코딩 기술이 부족할 수도 있고, 잘못된 기술을 사용할 수도 있고, 매우 빠르게 전달되는 정보를 다뤄야 합니다.
구성 가능한 어플리케이션은 Packaged-business capabilities (PBCs) 또는 Software-defined 비즈니스 객체로 구성됩니다.
예를 들어, PBC는 융합 팀이 자체 조립한 재활용 가능한 모듈을 만들어 어플리케이션을 만드는 시간을 줄여 시장 출시 시간을 단축시킬 수 있습니다.
*추가) 변화에 따라 기능을 쉽게 바꿀 수 있는 차세대 어플리케이션을 말한다.
How It's Used Today:
Ally Bank는 사기 경고와 같이 반복할 수 있는 기능에 대해 PBC를 만들었습니다.
이 PBC를 융합 팀이 Low-Code 환경에서 작업하여, 200,000시간 이상의 수동 작업을 절약할 수 있었습니다.
How to Get Started:
구성 가능한 아키텍쳐 원칙들을 어플리케이션 현대화, 새로운 엔지니어링 및 공급업체 서비스 선택등을 포함하는 모든 기술의 계획에서 선제적으로 활용해 보십시오.
어플리케이션 마켓 플레이스에서 표준화된 PBC들을 구매하십시오.
*추가) 필요에 따라 확장하거나 모듈형으로 기능을 바꿀 수 있는 PBC를 활용하면 어플 개발이 따로 필요 없게 된다.
전망:
2024년까지 새로운 SaaS 및 맞춤형 어플리케이션에 대한 디자인 슬로건은 "구성 가능한 API-우선, 또는 API-only"가 될 것이며, 기존 SaaS 및 맞춤형 어플리케이션도 그에 맞게 렌더링될 것입니다.
의사결정 지능 (Decision Intelligence)
결정은 수많은 경험과 선입견에 영향을 받지만, 급변하는 세상 속의 조직은 더 빠르고 정확한 결정을 내려야 합니다.
의사결정 지능은 프레임워크를 통해 결정을 모델링함으로써 조직의 의사결정을 개선합니다.
융합 팀은 학습 및 피드백을 기반으로 결정을 관리, 평가 및 개선할 수 있습니다.
데이터와 분석, AI를 통합하면 의사결정을 지원, 증강 및 자동화하는 의사결정 플랫폼을 만들 수 있습니다.
How It's Used Today:
제품 중심 조직은 의사결정 지능을 이용하여 경쟁 전략을 분석하고 과거 결정을 평가함으로써 전략적 제품 결정에서 경쟁 우위를 창출할 수 있습니다.
How to Get Started:
사업에 직접적인 결정을 내려야 하거나, 자동화를 통해 의사 결정이 확장되고 가속화될 수 있는 영역에서 더 많은 데이터 및 인공지능 기반의 의사결정 지능을 사용하십시오.
*추가) 상황에 따라 스스로 신속하게 결정이 필요한 경우에 사용할 수 있다. 데이터를 기반으로 의사결정을 분석 및 예측할 수 있다.
전망:
2023년까지 대기업의 2/3 이상이 결정 모델링을 포함하여 의사결정 지능을 사용하는 분석가를 활용할 것입니다.
초자동화 (Hyperautomation)
성장, 디지털화, 운영 효율성에 대한 관심이 증가하며 더 우수하고 범용적인 자동화에 대한 필요성이 대두되었습니다.
초자동화는 가능한 많은 비즈니스와 IT 프로세스를 식별, 검증, 자동화하기 위한 비즈니스 중심 접근 방법입니다.
이를 위해서는 RPA, 로우 코드 플랫폼 및 프로세스 마이닝 도구를 비롯한 여러 기술 도구 및 플랫폼을 조직적으로 사용해야 합니다.
*추가) 기업의 프로세스를 식별하고 자동화해 가장 최적화된 경로를 제안한다.
How It's Used Today:
글로벌 석유 및 가스 회사는 14개의 동시 초자동화 선제기술을 가지고 있습니다.
이러한 선제기술에는 지능형 문서 처리, 지구과학 및 해양 석유 시추 작업 자동화를 포함하여 90개 이상의 다양한 영역을 산업화하는 작업 자동화가 포함됩니다. 자동화할 대상에 대한 결정은 전략적으로 이루어지며 품질, 시장 출시 시간, 비즈니스 민첩성 또는 새로운 비즈니스 모델에 대한 혁신 목표를 전제로 합니다.
How to Get Started:
개별적인 작업 자동화보다는 전체 매핑과 집단적 선제기술을 우선 만들어 보십시오.
업무에 있어 시너지 효과와 수정된 비즈니스 결과가 나올 것입니다.
*추가) 초자동화 시스템 구축은 어렵지만, 꾸준히 발전시켜 좀 더 편리한 업무 환경을 만들 수 있다. 복잡한 생태계에서 최적화된 행동을 수행할 수 있도록 자체 알고리즘을 실시간으로 수정해 외부에서 소프트웨어의 업데이트가 필요하지 않아 새로운 환경에 신속히 적응할 수 있다.
전망:
2024년까지 분산된 초자동화에 대한 지출은 총 소유 비용의 40배까지 증가할 것이며, 적응형 지배가 기업 성과의 차별적 요소가 될 것입니다.
인공지능 공학 (AI Engineering)
AI는 조직이 팬데믹으로부터 벗어날 수 있도록 판도를 바꾸는 솔루션을 제공하지만 단지 AI를 채택하는 것만으로는 해결되지 않습니다. 조직은 AI를 최적화해야 합니다.
AI 공학은 통합된 데이터와 모델 및 개발 파이프라인을 사용하여 AI 모델에 대해 업데이트를 하고 일관된 비즈니스 가치를 창출해야 합니다.
AI 모델은 자동화된 업데이트 파이프라인과 강력한 AI 통치를 결합하게 됩니다.
*추가) 데이터, 모델, 애플리케이션 업데이트를 자동화하여 효율적인 AI 딜리버리를 구현해야 한다.
How It's Used Today:
Toronto의 Unity Health 병원은 의사들로부터 승인받는 AI 신뢰성이 중요하다는 것을 인식하고 있습니다.
융합 팀은 의사들에게 AI 결과의 신뢰성과 실제와의 차이를 보여주며 신뢰를 높이고자 노력합니다.
How to Get Started:
전략적 차별점으로써 AI 가치를 창조하고 유지하기 위해 AI 공학을 구현하십시오.
DataOps, ModelOps 및 DevOps의 모범 사례를 통합하는 AI 엔지니어링 사례를 수립하고 개선하십시오.
전망:
2025년까지 AI 공학의 모범 사례를 수립한 기업의 10%는 그렇지 않은 나머지 90%보다 최소 3배의 가치 창출을 할 것입니다.
성장 가속 기술 (Accelerating Growth)
- 분산형 엔터프라이즈 (Distributed Enterprise)
- 통합 경험 (Total Experience)
- 오토노믹 시스템 (Autonomic Systems)
- 생산 AI (Generative AI)
기반과 빌딩 블록이 만들어 졌다면 조직이 창출하는 가치를 극대화할 수 있는 기술 트렌드에 집중해야 합니다.
이 성장 가속 기술들은 비즈니스 및 시장 점유율을 확보할 수 있는 IT의 힘을 보여줍니다.
분산형 기업 (Distributed Enterprise)
분산형 기업, 또는 분산형 엔터프라이즈는 두 다른 영역에서 발생했습니다.
하나는, 팬데믹으로 인해 원격으로 일하는 직원들이 보다 다양한 도구와 유연성을 요구하게 되었습니다.
다른 하나는, 소비자들이 기존의 물리적 경로로 점점 불가한 경우가 생겼습니다.
분산형 기업은 소비자 접점을 디지털화하고 제품 지원 경험을 구축하기 위한 가상 및 원격 우선 아키텍쳐 접근 기술입니다.
*추가) 원격 근무자의 근무 환경을 개선하고 하이브리드형 업무 환경을 구축하는 것이다.
How It's Used Today:
• Armoire의 디지털 드레스룸에서는 고객이 가상으로 스타일을 시도할 수 있습니다.
• Merrill Lynch는 지리적 위치를 사용하여 고객이 가까운 재정 고문을 찾을 수 있도록 합니다.
• 원격 고객을 지원하기 위한 기업의 드론 사용은 향후 10년 동안 100배 증가할 것입니다.
How to Get Started:
"가상 우선, 원격 우선" 아키텍처 원칙을 채택하고 원격 작업으로 인한 고객 및 소비자 변화의 시장 점유율을 잡기 위해 비즈니스 모델을 계획하십시오.
융합 팀에게 고객 대면 기술을 신속하게 개발하고 개선할 수 있는 도구를 제공하십시오.
전망:
2023년까지, 분산형 기업의 이점을 살리는 기업의 75%가 경쟁업체보다 25% 더 빠르게 매출을 성장시킬 것입니다.
총체적 경험 (Total Experience)
총체적 경험, 또는 통합 경험 (TX) 은 고객 경험 (CX), 사용자 경험 (UX), 직원 경험 (EX), 다중 경험 (MX)의 4가지 규칙을 통합하고 소비자와 직원을 위한 더 나은 경험을 제공합니다.
목표는 모든 이해 관계자를 위한 보다 총체적인 전반적인 경험을 위해 이들 각각을 상호 연결하고 향상시키는 것입니다.
*추가) 고객과 직원의 확신, 만족도, 충성도 등을 높이는 것을 목표로 하고 있다.
How It's Used Today:
Fidelity Spire는 금융 서비스에서 통합 경험 방식을 사용합니다. 분석과 AI을 통해 고객의 행동을 학습하여 고객의 다음 행동에 능동적으로 대응하고, 직원을 위한 현실적인 교육 시뮬레이션을 만듭니다.
통합 ID 서비스는 고객이 셀프 서비스를 통해 쉽게 서비스 간에 이동할 수 있도록 지원하고 여러 서비스 접점에서 제언자로써 통합적인 서비스를 제공합니다.
How to Get Started:
경험 개선 선제기술을 추구하는 융합 팀에게 다른 사람들과 협력하고 배우도록 격려하십시오.
융합 팀에게 고객과 직원의 요구사항을 동등하게 책임지도록 하십시오.
전망:
2026년까지 대기업의 60%가 통합 경험을 사용하여 비즈니스 모델을 혁신하고 세계적 수준에서 고객 및 직원들의 지지율을 성취할 것입니다.
오토노믹 시스템 (Autonomic Systems)
조직이 성장하면서, 기존의 수동적 관리로는 조직과 동일한 속도로 확장할 수 없습니다.
자율 시스템, 또는 오토노믹 시스템은 자신의 환경에서 학습하여 알아서 관리가 되는 물리적 또는 소프트웨어 시스템입니다.
그러나 자동화 시스템과 달리 소프트웨어 업데이트 없이 자체 알고리즘을 동적으로 수정할 수 있습니다.
이를 통해 변화에 신속하게 대응하여 복잡한 환경의 규모에 맞게 관리할 수 있습니다.
*추가) 자신을 둘러싼 환경에서 학습을 통해 자가관리되는 소프트웨어 시스템을 의미한다. 복잡한 생태계에서 최적화된 행동을 수행할 수 있도록 자체 알고리즘을 실시간으로 수정해 외부에서 소프트웨어의 업데이트가 필요하지 않아 새로운 환경에 신속히 적응할 수 있다.
How It's Used Today:
Ericsson은 복잡한 환경에서 수천 개의 휴대폰 마스트를 관리합니다.
자율 시스템은 강화 학습 및 디지털 트윈을 사용하여 5G 네트워크 성능을 동적으로 최적화합니다.
*추가) 디지털 트윈 : 물리적 자산, 시스템 또는 프로세스를 소프트웨어로 표현하는 것을 의미한다. '현실의 모습을 디지털 세계에 쌍둥이처럼 똑같이 구현한다'라고 풀어 설명할 수 있다. 디지털트윈은 현실에서 진행하기 어려운 테스트를 디지털 세계에서 시뮬레이션한다.
How to Get Started:
조기 채택하게 될 경우 성능적 이점이 빠르게 나타날 수 있는 복잡한 소프트웨어나 물리적 시스템 관리에 대해 자율 시스템을 테스트해 보십시오.
전망:
2024년까지 자율 시스템 또는 장치를 판매하는 조직의 20%는 고객에게 제품의 학습된 행동 (자율 시스템) 과 관련된 면책 조항을 포기하도록 요구할 것입니다.
생산적 AI (Generative AI)
대부분의 경우 AI는 결정을 내리는 것에 쓰이지만, 이 기술의 진정한 힘은 스스로 혁신할 수 있다는 것입니다.
생산적 AI, 또는 제너레이티브 AI는 샘플 데이터에서 인공물의 디지털 표현을 학습하고 이를 사용하여 훈련 데이터와 유사하지만 반복하지 않는, 새롭고 독창적이고 현실적인 인공물을 생성하는 AI의 한 형태입니다.
How It's Used Today:
영국 금융감독원(Financial Conduct Authority)은 제너레이티브 AI를 사용하여 실제 지불 데이터의 5백만 기록에서 합성된 지불 데이터를 생성했습니다. 합성 데이터 세트는 개인의 데이터를 공개하지 않고 새로운 사기 모델을 만드는 데 사용됩니다.
How to Get Started:
신제품 생성을 가속화하기 위해 검증된 제너레이티브 AI를 활용함으로써 콘텐츠 제작 및 연구 개발에의 노력을 더 빠르게 하고, 인공물의 개인화를 촉진시키십시오.
전망:
2025년까지 제너레이티브 AI는 생산되는 모든 데이터의 10%를 차지할 것이며, 이는 현재 1% 미만에서 증가한 수치입니다.
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