Anudari Gankhuyag총 6부로 구성된 이 시리즈의 마지막 부분에서는 업계 전문가인 최고 제품 책임자 조쉬 터펜 (Josh Turpen)과 글로벌 솔루션 담당 부사장인 프레스턴 미첼 (Preston Mitchell)에게 내년과 그 이후에 예상되는 제품 개발 및 엔지니어링 트렌드에 대해 의견을 들어보았습니다.
Q: 디자인 트렌드 – 현재 업계에서 가장 큰 트렌드는 무엇인가요? 이러한 트렌드가 제품, 시스템, 소프트웨어 개발을 통해 제품 및 엔지니어링 팀에 어떤 영향을 미칠까요?
조쉬 터펜: 소프트웨어는 계속해서 하드웨어를 잠식하고 있습니다. 이러한 추세는 복잡한 제품 분야, 특히 자동차 분야에서 더욱 가속화되고 있습니다. 이로 인해 기업들은 ‘민첩성’을 확보하기 위해 노력하고 있지만, 그 대가로 품질이 저하되고 있습니다.
프레스턴 미첼: 가장 큰 트렌드는 새로운 인공 지능(AI)/대형 언어 모델(LLM) 솔루션을 사용하여 팀의 효율성이나 수익성을 높이는 데 실제로 도움이 되도록 집중하는 방법이 될 것입니다. AI 분야에는 새로운 기술이 많이 등장하고 있지만 얼마나 ‘유용’하게 사용될지는 아직 미지수입니다. 올바른 초점을 가진 팀이라면 이러한 기술을 유익한 방식으로 활용할 수 있는 엄청난 기회가 있습니다. 예를 들어, 저희는 비즈니스 분석가/제품 관리자/엔지니어가 모호함을 줄이면서 보다 간결하게 요구사항을 작성하는 방법을 교육하는 데 도움이 되는 Jama Connect Advisor™를 통해 Jama Software®에서 이 길을 이제 막 시작하고 있습니다.
Q: 가장 큰 도전 – 2024년에 제품 및 엔지니어링 팀이 극복해야 할 가장 큰 도전은 무엇이라고 생각하시나요?
터펜: 규모와 속도에 따른 품질은 계속해서 문제가 될 것입니다. 이는 소프트웨어의 복잡성 증가로 인해 더욱 악화되고 있습니다.
Q: 기회 – 2024년에 제품 및 엔지니어링 팀이 고려해야 할 가장 큰 기회는 무엇이라고 생각하시나요?
미첼: 자동화. 자동화를 통해 대규모 제품을 제공하는 데 필요한 복잡성과 시간을 줄일 수 있는 부분을 고려해야 합니다. 저는 매우 복잡한 제품을 개발하는 수백 개의 회사와 함께 일해 왔지만, 여전히 내부 프로세스의 상당수가 수작업이라는 사실에 놀라움을 금치 못합니다. AI가 2024년의 화두가 될 것은 분명하지만, 현재 대부분의 AI 도구는 아직 베타 버전이며 반복 가능한 프로세스를 자동화하는 것이 아니라 사람이 답을 제시하는 데 의존하고 있습니다. 여기서 말하는 자동화 기회란 여러 엔지니어링 도구 간의 작업 연결 자동화 등 수작업 비즈니스 프로세스에서 아직 결실을 맺지 못한 부분을 말하는 것입니다.
Q: 규제 – 2024년에 기업에 영향을 미칠 것으로 예상되는 규제 지침의 변화는 무엇인가요?
터펜: 제품뿐 아니라 프로세스상의 위험을 파악하려는 기업이 우위를 차지할 것입니다. 취약성 방지 제품 개발 파이프라인은 제품 개발의 다음 단계를 위한 물류의 슈퍼파워입니다.
Q: 도구 혁신 – 제품 및 엔지니어링 도구 세트의 관점에서 볼 때, 미래 지향적인 조직이 활용하거나 프로세스에 통합하기 위해 노력할 것으로 생각되는 프로세스는 무엇이며 그 이유는 무엇인가요?
터펜: 개별 엔지니어에서 팀/제품 파이프라인으로 이동하면 경영진이 조기에 개입하여 위험을 줄일 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 동급 최강의 제품에 초점을 맞춘 제품은 기업이 기존 공급업체와 그들의 제품군 접근 방식에 비해 우위를 점할 수 있게 해줄 것입니다.
미첼: 조직은 제품이 제때에 결함 없이 출시될지 예측하기 어렵습니다. 출시 지연과 후퇴는 흔한 일이며 거의 일반적으로 받아들여지고 있습니다. 조직은 일반적으로 제품 출시 후의 성과(매출, 수익, 채택률)를 측정합니다. 그렇다면 출시 전에 어떤 일이 일어나는지 측정해 보는 것은 어떨까요? R&D 라이프사이클을 측정하지 않는 이유는 무엇일까요? 미래 지향적인 조직은 성공과 실패를 더 잘 예측할 수 있도록 개발 수명 주기를 측정하는 방법을 채택할 것이며, 일부는 그 결과가 마음에 들지 않을 수도 있습니다.
Q: 사이버 보안 – 내년과 그 이후의 제품 및 엔지니어링 개발에서 사이버 보안은 어떤 역할을 할까요?
터펜: 사이버 보안은 온도 조절기부터 ADAS에 이르기까지 모든 제품의 요구사항에 포함될 것입니다.
Q: 생존 요인 – 2030년까지 살아남을 제품 및 엔지니어링 기업과 그렇지 못한 기업의 가장 큰 차이점은 무엇이라고 생각하시나요?
터펜: 품질로 단련된 민첩성이 살아남는 기업의 공통적인 특징이 될 것입니다. 이미 위험을 예측하고 관리하지 못해 형사 고발을 당하는 기업들을 목격하고 있습니다.
미첼: 최근 인플레이션이 발생하기 전의 호황과 저금리 기조로 인해 자율주행차, 인공지능 등 새로운 스타트업과 신흥 기술에 대한 투자가 많이 이루어졌습니다. 경제는 여전히 잘 돌아가고 있지만 금리가 높아지면서 과거의 투자자들은 이전 투자에 대한 수익을 찾고 있으며, 새로운 투자에 대해서는 더욱 신중해질 것입니다. 2030년까지 살아남는 기업은 이러한 신흥 기술에서 사람들이 기꺼이 비용을 지불할 수 있는 명확한 사용 사례를 찾아내는 기업이 될 것입니다. 단지 “멋지니까!”라는 이유로 출시하는 신제품과 기술은 상용화 경로 없이 살아남지 못할 것입니다.
Q: 조언 – 시장에 진입하는 신제품 및 엔지니어링 팀에게 어떤 조언을 해주고 싶으신가요? 터펜: 빠르게 움직이고 무엇을 깨뜨릴지 알고 있어야 합니다.
미첼: 업계에서 먼저 무언가를 만들어낸 동료나 멘토에게 질문하고 조언을 구하세요. 이상적인 ‘첫 번째 고객’이 누구인지 결정하고 그들과 열심히 대화하고, 초기 프로토타입을 보여주고, 필요한 것이 무엇인지에 대한 가정을 검증하세요.
Q: 새로운 주제 – 기업이 더 많은 관심을 기울였으면 하는 주제는 무엇인가요?
터펜: 엔지니어링 프로세스 관리입니다.
미첼: 서로 다른 시스템 간의 데이터 흐름을 자동화하는 것과 같이 엔지니어링 프로세스에서 매우 쉬운 효율성 문제를 해결하는 것입니다. 방금 테스터가 서로 다른 두 시스템에서 결함을 중복해서 기록하던 고객과 이야기를 나눴습니다! 어서요! 시간을 내서 그 프로세스를 자동화하세요!
Q: 실수 파악하기 – 현재 제품 및 엔지니어링 팀이 저지르는 가장 큰 실수는 무엇인가요?
터펜: 성공에 대한 이해가 부족하고 결과를 관리하지 않은 채 어려운 문제에 돈을 쏟아붓는 것입니다.
미첼: 도구로 문제를 해결할 수 있다고 가정합니다. 프로세스가 먼저이고 도구가 그 다음입니다.
Q: 혁신 – 올해 제품 및 엔지니어링 팀에서 본 가장 혁신적인 것 중 향후 몇 년 동안 다른 회사들이 따를 것으로 예상되는 것은 무엇인가요?
터펜: ‘대규모 회의’에서 비동기식 상태 저장 방식의 협업 프로세스로 전환한 것입니다.
Q: 예측 – 2024년까지 귀사의 업계에서 변하지 않을 것은 무엇이라고 생각하십니까?
터펜: 엔지니어링 프로세스 문제에 대한 해답이 단일화된 툴이라고 생각하는 기업은 경쟁사에 계속해서 입지를 잃고 엔지니어를 잃게 될 것입니다.
Q: 내년에 제품 및 엔지니어링 팀에 큰 혼란을 야기하는 요인이 있을 것이라고 생각하시나요? 업계에 어떤 영향을 미칠 것이라고 생각하시나요?
터펜: 통제되지 않은 LLM을 기반으로 한 주요 지적 재산권(IP) 소송이 처음으로 제기될 것입니다. 이로 인해 기업들은 AI 개발 시 보안과 IP 보호에 대해 고민하게 될 것입니다.
미첼: 1년 안에 이런 일이 일어나지는 않겠지만, AI 솔루션이 정적 도움말 가이드, 교육 비디오, 심지어 지원 사이트와 같은 기존 학습 자산의 필요성을 대체할 것으로 예상합니다. AI 어시스턴트가 프로세스를 안내하고 빠르게 질문할 수 있다면 사용자는 도움말 가이드를 읽거나 튜토리얼을 보거나 지원 티켓을 제출할 필요가 없습니다. 이러한 유형의 기존 학습 자산을 구축하기 위한 노력은 제품을 사용하는 동안 AI가 지원하는 ‘실무’ 학습에 대한 투자로 전환될 것입니다.
Q: 2024년 제품 및 엔지니어링 규제에 대해 어떻게 전망하시나요?
터펜: 자동차/의료 산업에서 보안/안전 규정의 중요성이 지속적으로 증가하면서 성능 저하에 대한 처벌이 강화될 것입니다.
Q: 이러한 트렌드가 5년 후에도 여전히 유행할까요? 10년 후에도?
터펜: 네, 이 분야는 점점 더 복잡해지고 영향력이 커질 것입니다.
게시물 작성: Jama Software
Elen
Tanya Ilieva
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