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2020년 새해가 밝았다. 가만히 돌아보면 최근 몇 년 새 유난히 세상이 빠르게 변화하는 느낌이다. 그래서일까. 해마다 연말 즈음이면 필수처럼 경제, 사회 등 각 분야의 트렌드를 예측하는 서적이 쏟아져 나온다. 한때 센세이셔널한 반응을 얻었던 ‘트렌드 20##’이라는 제목 자체가 연말의 트렌드로 자리잡은 격. 아이러니하게도 비슷한 제목의 트렌드 전망 콘텐츠가 한꺼번에 쏟아지면서 트렌드를 파악하기 어려워졌다. 너무 많은 콘텐츠에 어떤 것을 봐야 할지 고민하다 2019년 연말을 지나버린 사람들을 위해 수많은 2020년 트렌드 중 핵심적인 내용만 모아봤다. 

※ 이 글에 언급된 새해 기술 트렌드는 이미 발간된 책 내용을 임의로 선정해 정리한 것임을 밝힙니다.

 

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‘트렌드 코리아 2020’은 경자년을 MIGHTY MICE라고 정의했다. 갈등이 많은 시대이지만 결정적인 순간에는 꾀가 많고 영리한 쥐들처럼 힘을 합쳐 슬기롭게 대처할 수 있을 것이라는 의미에서 이같이 정의한 것이다. 트렌드 전망 콘텐츠의 대표격인 트렌드 코리아 2020을 비롯해 ‘2020 한국이 열광할 세계 트렌드’, 그리고 ‘디지털 트렌드 2020’에 소개된 2020년 트렌드 중에서 단순 소비자 트렌드를 넘어 IT에 관심이 많거나 IT 분야 종사자라면 꼭 알아야 할 2020년 기술 트렌드를 뽑아봤다. 새해 첫날부터 바쁜 사람들이 소위 ‘눈팅’할 수 있도록 3줄 요약으로 시작한다. 

 

1. 초개인화 기술 (Hyper-personalization)

• 실시간으로 고객의 상황을 인지하고 예측해 초개인화된 맞춤 서비스 및 기술 제공하다.

• 모든 정보를 데이터화하고 인공지능(AI) 알고리즘 분석을 통해 고객을 분석하다.

• 성공 사례: 아마존(Amazon)은 0.1명 규모로 세크먼트(Segment) 하여 고객의 니즈를 미리 예측했다.

 

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개인화 기술은 소비자의 이름, 관심사, 과거 구매 이력 등을 기반으로 특정 고객에게 맞춤화된 마케팅 메시지를 제공하는 기술을 의미한다. 이제 기존의 단순 개인화를 넘어 ‘초개인화' 기술이 필요한 시대가 되었다. 

 

세계 최대의 전자상거래(e-commerce) 업체인 아마존(Amazon)은 고객을 0.1명 규모로 세그먼트하여 고객이 무엇을 구매할지 미리 예측하여 배달하는 예측 배송 서비스를 제공하고 있다. 고객과 고객의 상황을 단순하게 그룹화하여 일반화하기보다는 보다 세분화해 맞춤형 서비스 또는 기술을 제공하는 것이 중요하다.

 

2. 특화생존 (Specialize to Survive)

• 차별화 또는 전문화와는 다르게 특화(Specialize)는 고객에 대한 이해로부터 시작한다.

• 빅테이터와 초개인화 기술로 고객을 분석하고 정확한 틈새 시장을 파악하다.

• 성공 사례: 룰루레몬(lululemon)은 “콘도 회원권을 소유하고 여행과 운동을 좋아하는 32세 전문직 여성”과 같은 아주 구체적인 고객만을 타깃하여 특화함으로써 치열한 업계에서 성공을 거뒀다.

 

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‘우물을 파도 한 우물을 파라’라는 속담을 들어본 적이 있을 것이다. 한 가지 일에만 집중을 해야 성공할 수 있다는 말이다. 이제 불특정 다수를 타깃하기보다는 소수의 선택된 고객의 니즈를 만족시킬 수 있는 상품 또는 기술이 요구되는 시대가 되었다. 세분화된 고객의 니즈를 콕 집어내는, 이른바 ‘핀셋 전략’의 대표적인 예로는 시니어 영양제, 수험생 안마의자, 신라호텔 성수기 1인 패키지 등이 있다. 물론, 고객을 세분화했다면 그렇게 세분화된 니즈를 충족할 수 있는 제품 또는 기술이 요구될 것이다.

 

3. 몸짓과 표정까지 읽어내는 감성 AI (Emotion AI) 

• 국내외를 막론하고 주요 기업들은 ‘인공지능 우선(AI First)’ 또는 ‘모든 곳에 인공지능(AI Everywhere)’을 외치고 있다.

• 인간의 언어는 물론 표정과 감정, 그리고 생체 신호까지 파악하는 수준으로 인공지능은 발전했다.

• 성공 사례: 인터파크, SSG, 하나은행 등의 기업들이 챗봇을 활용하여 고객 만족도를 높이는 신속한 서비스를 제공했다.

 

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인공지능은 일반적으로 사람의 지적 능력에 근접한 ‘강인공지능(Strong AI)’과 사람의 지시를 단순히 수행하는 ‘약인공지능(Weak AI)’으로 구분된다. 우리가 일상생활 속에서 흔히 접하는 인공지능의 대부분은 약인공지능, 또는 작은 인공지능이다. 대표적인 예로는 챗봇(Chat-bot)이 있다. 

 

챗봇은 채팅(Chatting)과 로봇(Robot)을 접목시킨 말로써 주문자의 일방적인 명령을 수행하는 인공지능이다. 쇼핑이나 금융 등의 분야에서 고객 상담용으로 활용되고 있으며, 챗봇 기반의 상담을 제공하는 기업이 늘고 있다. 그뿐만 아니라 글의 의미나 맥락을 분석하여 직접 글을 작성하는 인공지능 기자, 중국 스마트 법원에 있는 인공지능 로봇 서기, 그리고 운전자의 감정과 상황에 맞게 온도, 진동, 향기 등을 실시간으로 제공하는 스마트 자동차 등이 있다. 다양한 분야에서 인간의 언어는 물론 표정과 감정, 그리고 생체 신호까지 파악하는 수준으로 발전한 인공지능을 확인할 수 있다.

 

4. IT 업계에 스핀오프 바람이 분다 (Spinoff Going Viral)

• 모두가 ‘디지털 혁신’을 외칠 때 스핀오프(Spinoff, 분사)로 신사업에 도전하다.

• ‘스핀오프’는 작은 것을 분리시킨다는 의미로 이제는 IT 용어라고 봐도 무관하다.

• 성공 사례: 노키아(Nokia)는 기존 휴대폰 제조 사업에서 네트워크 사업과 엔지니어들의 스핀오프를 통해 크게 성장했다. 

 

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드라마나 영화, 만화 등에서나 들었던 ‘스핀오프’ 열풍이 IT 업계에 불고 있다. 수많은 기업들이 저마다 ‘디지털 혁신’을 외치고 있는 상황에서 스핀오프는 변화하는 환경에 리스크를 최소화하고 재빨리 적응할 수 있는 방법이다. 휴대폰 제조 사업을 해온 노키아는 경쟁력을 높이기 위해 자사 엔지니어들과 네트워크 사업을 스핀오프하여 크게 성장할 수 있었다. 

 

HP도 마찬가지다. HP는 본래 PC 제조업체로 유명했지만 치열한 경쟁으로 성장이 둔화되자 PC 및 프린터 사업 부문을 스핀오프하고 인터넷 서버 등 기업용 서비스와 IT 컨설팅 분야를 육성해 다시 인정받을 수 있었다. 성장세를 잃어가고 있는 기존 사업 부문에 지나치게 몰두하지 말고 비대해진 조직을 정리하거나 브랜드를 세분화해 시장을 공략해야 한다는 것을 이미 주요 글로벌 IT 기업들은 알고 있는 것이다.

 

5. 뉴 모빌리티 (New Mobility)

• 개인이 소유하는 모빌리티에서 공유하는 모빌리티와 서비스로 트렌드가 바뀌었다.

• 모바일로 간편하게 대여 또는 반납하는 공유 모빌리티•서비스가 열광적인 지지를 받고 있다.

• 성공 사례: 미국 버드, 일본 모네, 베트남 헬리콥터, 한국 킥고잉 등의 많은 공유 모빌리티 기업이 큰 성장세를 보였다.

 

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2019년에 가장 눈에 띄게 달라진 것은 바로 공유 모빌리티일 것이다. 서울을 비롯한 도심지역에서 공유 킥보드나 자전거를 타고 이동하는 사람들을 흔히 볼 수 있었다. 즉, 모빌리티의 개념이 ‘소유’에서 ‘공유’로 바뀐 것. 공유 모빌리티 및 서비스는 전 세계적으로 널리 퍼지고 있는 추세이다. 베트남 차량 공유 플랫폼 패스트고(FastGo)는 2019년 6월 관광, 의료, 웨딩 촬영, 출장 등에 활용될 수 있는 헬기 운송 서비스를 시작했다. 미국의 버드는 국내 킥고잉 또는 고고씽처럼 모바일로 대여 및 반납하는 전동 킥보드 서비스를 제공한다. 일본의 자율주행 자동차 개발 회사인 모네테크놀로지(MONET Technologies)는 도쿄 중심에서 자율주행 통근버스를 운영하고 있으며, 출장식 마트, 병원, 그리고 약국과 같은 이동형 무인점포와 자율주행 배차 서비스를 개시할 예정이라고 발표해 주목받고 있다. 

 

공유 모빌리티에 대해 더 자세한 내용은 시큐리티레터 779호를 살펴보자.

> 시큐리티레터 779호 - 덥고 습한 출근길, 공유킥보드•자전거 한번 타볼까?

 

 

<참고 자료>

트렌드 코리아 2020 (김난도, 전미영 저 외 8명, 미래의창 출판사)

2020 한국이 열광할 세계 트렌드 (KOTRA 저, 알키 출판사)

디지털 트렌드 2020  (연대성 저, 책들의정원 출판사)


출처 - https://www.ahnlab.com/kr/site/securityinfo/secunews/secuNewsView.do?seq=28882






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