2024년 소프트테크 제품, 시스템 및 소프트웨어 개발 예측

총 6부로 구성된 이 시리즈의 5부에서는 업계 전문가인 패트릭 가먼(Patrick Garman) 수석 솔루션 컨설턴트와 스티븐 메도우스(Steven Meadows) 수석 솔루션 리드에게 내년과 그 이후에 예상되는 소프트테크 트렌드에 대한 의견을 들어보았습니다.

Q: 디자인 트렌드 – 현재 업계에서 가장 큰 트렌드는 무엇인가요? 이러한 트렌드가 소프트테크 개발에 어떤 영향을 미칠까요?

패트릭 가먼: ChatGPT와 같은 도구의 인지도와 인기가 높아지면서 제품 개발 및 요구사항 관리에서 제너레이티브 AI와 그 잠재적 적용 사례가 고객과의 대화에서 자주 등장하고 있습니다. AI가 ‘누락된’ 요구 사항을 제안하거나, 기존 요구 사항의 관계 링크를 제안하거나, 유사한 제품이나 프로젝트를 기반으로 전체 요구 사항 세트를 생성할 수 있는지에 대한 일반적인 질문이 있습니다. 이러한 질문은 흥미로운 질문이며 AI가 추가할 수 있는 잠재적 가치를 확실히 알 수 있지만, 소프트테크 기업은 요구사항 관리 및 제품 개발 프로세스를 너무 많이 자동화하는 것을 경계해야 합니다. 제너레이티브 AI는 요구사항에 대한 제안이나 최소한 시작점을 제공할 수는 있지만 사람의 검토와 인사이트를 대체할 수는 없으며 대체해서도 안 됩니다.

스티븐 메도우스: 인공지능(AI)은 전례 없는 속도로 진화하고 있으며, 소프트웨어 개발에서 AI를 지속적으로 적용하는 것도 예외는 아닙니다. 코딩 및 테스트 자동화를 비롯한 개발 작업의 자동화를 지원하는 도구와 라이브러리가 더 많이 구축되고 있습니다. 이제 개발자는 보다 지능적이고 사용자 중심적인 시스템을 만들 수 있으며, 이는 궁극적으로 이해관계자의 경험을 향상시킵니다. 향후 몇 년 동안 팀이 실시간으로 코드를 디버깅하고 버그를 수정하는 데 도움이 되는 AI 기반 애플리케이션이 더 많이 등장할 것으로 예상합니다.

소프트웨어 업계의 요구사항 관리 측면에서 볼 때, AI와 머신러닝이 요구사항 생성과 같은 작업을 지원하는 것을 볼 수 있습니다. 이는 사용자에게 더 적은 문제를 일으키면서 더 나은 품질의 시스템을 만드는 데 계속 도움이 될 것입니다. 이 분야의 모델은 아직 개선 중이지만, 이미 AI가 더 나은 품질의 시스템을 시장에 출시하는 데 가져다주는 이점을 목격하고 있습니다.

Q: 규정 – 2024년에 기업에 영향을 미칠 것으로 예상되는 규제 지침의 변화에는 어떤 것이 있나요?

가먼: 2020년 퓨 리서치의 조사에 따르면 미국 소비자의 절반이 개인정보 보호 우려 때문에 제품을 사용하지 않은 경험이 있다고 합니다. 유럽연합은 몇 년 전 GDRP를 도입하여 조치를 취한 반면, 미국은 특정 데이터 클래스(건강 및 금융)와 사용자(어린이)에 초점을 맞춘 연방 규제를 피하고 있습니다. 하지만 주 차원의 데이터 개인정보 보호 규제를 위한 움직임이 빨라지고 있습니다. 캘리포니아는 2019년에 캘리포니아 프라이버시 권리법을 도입했고, 올해 버지니아, 콜로라도, 유타, 코네티컷에서 법이 제정되었으며, 8개 주에서 데이터 프라이버시 법안에 서명했고, 현재 6개 주에서 이 문제를 논의하고 있습니다.

커넥티드 디바이스와 클라우드 서비스의 지속적인 성장과 첨단 AI의 등장으로 기술 기업이 소비자 데이터를 수집하고 사용하는 방식에 대한 관심이 더욱 높아질 것으로 예상됩니다. 이에 대비하기 위해 미래 지향적인 기술 기업들은 Apple과 같은 기업으로부터 힌트를 얻어 제품 설계 시 데이터 프라이버시에 대한 보다 적극적인 ‘자율 규제’ 접근 방식을 취하게 될 것입니다.

메도우스: AI라는 주제에 걸맞게 소프트웨어에서 AI를 적용하고 사용하는 데 영향을 미치는 새로운 규제가 나올 것으로 예상합니다. 정부와 주정부 기관에서 AI에 대한 규제가 강화될 것임을 분명히 밝혔기 때문에 시간 문제일 뿐입니다.

AI 시스템에 의해 편향된 결과가 도출된 사례가 있다는 것은 분명합니다. 예를 들어, 성별 및 기타 요인에 따라 차별하는 신용카드 알고리즘이 있습니다. 인종, 종교, 성별에 따라 사람들을 타겟팅하는 알고리즘도 개발되었습니다. 모델 학습 단계의 일부로 훈련 데이터의 특정 사용에 대한 의무가 있는지 또는 사용되는 모델 유형에 제한이 있는지 여부는 불분명합니다. 하지만 한 가지 확실한 것은 소프트웨어에서 AI에 대한 규제가 강화될 것이라는 점입니다!

Q: 도구 혁신 – 소프트테크 산업 엔지니어링 도구 세트의 관점에서 볼 때, 미래 지향적인 기업이 활용하거나 프로세스에 통합하기 위해 노력할 것으로 예상되는 프로세스는 무엇이며 그 이유는 무엇인가요?

가먼: 어떤 사람들에게는 후퇴한 것처럼 보일 수 있지만, 소프트웨어 개발에서 계획과 구현 활동 간에 더 나은 균형을 찾으려는 강력한 움직임이 있다고 생각합니다. 많은 기업이 애자일을 가능한 한 빨리 코드 작성을 시작하고, 고객에게 일찍 그리고 자주 릴리스하고, 즉석에서 교훈을 얻고, 피드백을 빠르게 반영하는 ‘그냥 실행하라’는 의미로 받아들입니다. 이는 분명 애자일의 일부이며 추구해야 할 훌륭한 이상이지만, 실제로는 고객의 피드백을 반복적인 릴리스에 충분히 빠르게 반영하는 것이 매우 어렵습니다. 다시 말해, ‘빠르게 실패하기’는 쉽지만 ‘빠르게 수정하기’는 매우 어렵다는 뜻입니다.

소프트웨어 팀의 잘못은 아닙니다. 계속 늘어나는 기능과 스토리 백로그를 제공해야 한다는 압박감이 크고, 비즈니스 목표와 시장 요구가 하루아침에 바뀔 수 있는 상황에서 우선순위를 관리하기가 어렵기 때문입니다! 계획 활동에 더 많은 노력을 기울여 요구 사항을 정의하고 동의를 구한 후 ‘그냥 실행’하면 소프트웨어 팀이 백로그의 우선순위를 적극적으로 정하고, 자신이 하고 있는 일이 올바른 일이라는 확신을 가지며, 출시 후 해결해야 하는 재작업이나 기술 부채를 줄이는 데 큰 도움이 됩니다. 애자일 접근 방식을 지원하는 요구사항 관리 도구를 도입하면 소프트테크 개발에 엄청난 가치를 더할 수 있습니다.

메도우스: 소프트웨어 회사들은 애자일 업무 문화와 방법론을 계속 채택하고 있으며, 당연히 그렇게 해야 합니다. 미래 지향적인 애자일 팀은 고객을 위한 품질 개발을 방해할 수 있는 문제에 적응할 준비가 되어 있어야 합니다. Jira 및 Azure DevOps(ADO)와 같은 작업 관리 도구는 활동의 우선순위 지정, 프로젝트 관리 및 리소스 할당 등 작업을 관리하는 표준 방법이 되었습니다. 개발에서 매우 소홀히 취급되는 한 가지 측면은 요구 사항 관리입니다. 개발팀은 비즈니스 분석가, 제품 소유자, 아키텍트, 고객과 효과적으로 소통할 수 있어야 할 뿐만 아니라 요구사항이 충족되었는지 실시간으로 파악할 수 있어야 합니다.

전용 요구 사항 관리 시스템이 없으면 데이터와 팀 간에 사일로가 생성되어 결함이 많고 품질이 낮은 시스템이 생산됩니다. 미래 지향적인 팀은 개발 주기 전반에 걸쳐 효과적인 엔드투엔드 가시성을 확보하고 개발 라이프사이클 초기에 문제를 파악하고 위험을 완화하기 위해 작업 관리 애플리케이션과 긴밀하게 결합된 요구 사항 도구를 채택해야 합니다.

Q: 내년과 그 이후의 소프트 기술 산업 발전에서 사이버 보안은 어떤 역할을 하게 될까요?

가먼: 사이버 보안은 소프트테크 분야의 제품 개발에서 가장 중요한 고려 사항일 것입니다. 심지어 제 식기 세척기도 인터넷에 연결되어 있을 정도로 연결된 기기의 편리함은 소비자들의 수요를 계속 견인할 것입니다! 하지만 이러한 편리함에는 데이터 유출과 네트워크 취약성의 위험이 따릅니다. 전송 및 저장 시 데이터를 암호화하는 것은 이제 선택이 아닌 필수입니다. 소프트테크 기업은 새로운 취약점에 대응하여 소프트웨어 및 펌웨어 업데이트를 푸시하기 위해 과거보다 훨씬 빠르게 움직일 준비가 되어 있어야 합니다. 사이버 보안에 대한 사전 예방적 자세를 취하기 위해서는 영향 분석을 신속하게 생성하고 식별된 위험과 취약성을 추적하여 완화 요건을 충족하는 능력이 그 어느 때보다 중요합니다.

Q: 2030년까지 살아남을 소프트테크 기업과 그렇지 못한 기업의 가장 큰 차이점은 무엇이라고 생각하시나요?

가먼: 혁신의 속도가 계속 빨라지면서 기술 부채는 소프트테크 기업에게 훨씬 더 큰 부담이 되고 있습니다. 기술 부채가 많아질수록 새로운 트렌드와 혁신에 빠르게 대응하기가 더 어려워집니다. 더 나은 쥐덫이 나오면 더 이상 있으면 좋은 것이 아니라 당연한 것이 되는 것을 우리는 점점 더 자주 목격하고 있습니다. 물론 단기적 또는 즉각적인 요구 사항을 해결하기 위한 결정을 내려야 하며, ROI를 최적화하기 위해 항상 고려해야 할 트레이드오프가 있습니다. 단기적인 요구 사항을 충족하는 동시에 미래 트렌드를 수용할 수 있는 아키텍처의 유연성을 유지하면서 제품을 설계하고 개발하는 소프트테크 기업이 소비자의 기대에 부응하고 장기적으로 성공할 수 있을 것입니다.

Q: 소프트테크 산업에 새로 진입하는 기업들에게 어떤 조언을 해주시겠습니까?

가먼: 디자인 사고를 수용하고 너무 성급하게 솔루션에 뛰어드는 것을 피하세요. 이는 신생 기업이나 새로운 시장에 진출하는 기존 기업 모두에게 적용됩니다. 소프트테크 제품은 기존 솔루션을 복사/붙여넣기가 그 어느 때보다 쉬워져 매우 빠르게 상품화될 수 있지만, 이는 궁극적으로 소비자에게 더 많은 옵션이 제공됨에 따라 가격만 낮추는 결과를 초래할 것입니다. 디자인 사고는 요구 사항 관리를 위한 훌륭한 프레임워크입니다. 제품이 해결하고자 하는 문제나 요구 사항을 실제로 정의하고 목표 시장에 대한 사용자 요구 사항도 정의하는 것부터 시작하세요. 사용자 요구사항은 좋은 요구사항의 토대이며, 좋은 요구사항은 성공적인 제품의 토대입니다.

Q: 기업들이 더 많은 관심을 기울였으면 하는 주제는 무엇인가요?

가먼: 사용자 경험에 다시 집중하세요. MVP는 일반적으로 ‘최소기능제품(Minimum Viable Product)’으로 정의되지만, 저는 ‘최소가치제품(Minimum Valuable Product)’을 선호합니다. 즉, ‘사용자가 이 작업이나 목표를 달성하기 위해 제공할 수 있는 최소한의 것이 무엇인가’라는 관점에서 디자인하는 대신 ‘사용자가 이 작업이나 목표를 달성할 때 좋은 경험을 할 수 있도록 제공할 수 있는 최소한의 것이 무엇인가’라는 사고방식을 취하는 것이 좋습니다. 좋은 사용자 경험을 위한 디자인은 투자 수익률(ROI)을 제한하지 않으며, 오히려 고객 충성도와 호감도를 통해 더 높은 평생 가치로 이어집니다.

Q: 현재 소프트테크 업계에서 기업들이 저지르고 있는 가장 큰 실수는 무엇이라고 생각하시나요?

가먼: 앞서 소프트웨어 팀이 개발 활동에 앞서 요구 사항 관리 및 계획 활동의 우선순위를 재조정하는 추세가 나타나고 있다고 말씀드렸는데, 이는 소프트테크 기업이 제품 개발에 ‘일단 해보고 보자’는 접근 방식을 채택하면서 겪은 문제와 고충에 대한 직접적인 대응입니다. 제 대학원 교수님 중 한 분은 계획과 실행의 비율을 80/20으로 맞추는 것이 이상적이라고 주장했습니다. 모든 회사가 저마다의 균형을 찾아야 하겠지만, 데이터에 따르면 요구 사항 관리를 철저히 하는 회사가 시장 출시가 더 빠르고, 실제 개발 단계에서 시간과 리소스를 덜 소비하며, 출시 후 결함이 더 적게 발생한다는 것은 분명합니다.

Q: 내년에 소프트테크 업계에 큰 변혁이 일어날 것이라고 생각하시나요? 그것이 업계에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하시나요?

가먼: 진부하게 들릴지 모르지만, 인공지능의 발전은 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 잠재적인 응용 분야는 엄청납니다! 앞서 제품 개발에 인공지능을 활용할 수 있는 가능성에 대해 언급했습니다. 단기적으로는 제품 지원과 예측 프로세스 자동화를 위해 제너레이티브 AI를 도입하는 소프트테크 기업이 늘어날 것입니다. 대화형 AI는 또한 우리가 소프트웨어 및 연결된 기기와 상호 작용하는 방식을 변화시킬 것입니다. 음성 어시스턴트 시장은 향후 8년간 연평균 27%, 핸즈프리 기기는 향후 5년간 연평균 7% 성장할 것으로 예상되며, 이는 현재 지원되는 작업 기반 명령어를 기준으로 한 수치입니다. 소비자들이 스마트 홈 디바이스를 계속 채택함에 따라 핸즈프리 제어에 대한 기대는 더욱 높아질 것입니다.

Q: 2024년 소프트테크 업계의 규제에 대해 어떻게 전망하시나요? 이러한 트렌드가 5년 후에도 여전히 널리 퍼질까요? 10년 후에도?

가먼: 데이터 프라이버시 규제에 대해서는 이미 논의한 바 있으며, 향후 몇 년 내에 미국에서 연방 규제가 확대될 것으로 생각합니다. AI, 특히 제너레이티브 AI에 대한 규제가 그 다음이 될 가능성이 높지만, 어떤 규제가 어떻게 제정될지는 아직 미지수입니다. 제너레이티브 AI는 일반적으로 사용자 데이터와 퍼블릭 IP와 같은 기존 인풋을 기반으로 콘텐츠를 생산한다는 점에서 두 주제는 서로 연결되어 있습니다. AI와 고급 머신러닝은 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 데이터 프라이버시 문제 외에도 안전상의 위험도 존재합니다. 이미 로봇 공학에 기능 안전 표준이 적용되고 있으며, 자율 로봇이 계속 발전함에 따라 규제 감독도 강화될 것입니다. 스카이넷의 부상은 누구도 원하지 않습니다!

게시물 작성: Jama Software

소스: 2024 Predictions for SoftTech Product, Systems, and Software Development