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IT 전성시대, 미래 부를 거머쥐기 위해
반드시 정독해야 할 ‘IT 사용설명서’

기술이 경쟁력인 빅테크 시대, 미래의 부를 움켜쥐고 싶은가? 이 책 한 권이면 빅테크 혁명의 당당한 주인공이 될 수 있다! 제4차 산업혁명이 가져온 거대한 변화의 흐름 속에서 IT는 이제 우리 모두의 일상이 되고 있다. 이 책은 변화무쌍한 IT 전성시대에 걸맞게 미래를 이끌어나갈 기술들에 대한 이해를 돕는 ‘IT 사용설명서’다. 저자는 한국의 대표적인 IT 평론가로서 인공지능(AI), 메타버스, 블록체인, 클라우드, IoT, 빅데이터 등 이제는 꽤 익숙해졌지만 여전히 어려운 개념들을 그림과 함께 쉽고 명쾌하게 설명한다. 그동안 쏟아지는 IT 용어와 기술이 가져온 변화들에 궁금증을 품었다면 도움이 될 책이다. 지금까지의 변화 양상을 사례를 들어 흥미롭게 이야기해주는 저자의 목소리를 듣다 보면 앞으로 올 변화에 대한 안목이 자연스럽게 갖춰질 것이다.
기업 생존에 이제 기술은 필수다. 흔히 세계적인 5대 빅테크 기업이라 일컬어지는 ‘구글, 애플, 아마존, 마이크로소프트, 메타(구 페이스북)’는 대표적인 3세대 디지털 자재 공급업자로서 많은 기업의 기반 기술을 제공한다. 이런 흐름에 따라 디지털을 공부한다는 일 자체가 빅테크 기업이 제공하는 기술을 공부한다는 말과 동의어가 되고 있다. 이들이 주도하는 기술을 알면 돈의 흐름이 보인다. 미래의 부를 획득하기 위해서는 이들이 내놓고 발전시키는 기술에 능동적으로 적응해야만 한다. 혁신을 가져다줄 미래기술을 탐구하는 이 책을 통해 디지털 선구자들의 파급력을 이해하고, 나아가 휘몰아치는 기술 시대에서 길을 잃지 말고 빅테크가 바꿀 부의 지도를 따라 무사히 항해하길 바란다.

기술에 휩쓸릴 것인가?
기술에 올라탈 것인가?
이 책은 총 7장으로 구성되어 있다. 1장 ‘IT 전성시대, 기술이 바로 경쟁력이다’에서는 IT 시대에 기술이 가진 힘과 중요성을 설명하고, 나아가 그것에 수동적으로 휩쓸리지 말고 적극적으로 관여할 것을 강조한다. 2장 ‘인공지능, 세상의 중심에 우뚝 서다’에서는 인공지능의 기본적인 개념부터 심화된 딥러닝 기술의 가치와 그 안에 도사린 위험을 설명한다. 3장 ‘메타버스와 NFT, 도대체 무엇이길래 세상이 시끄러울까?’에서는 메타버스 및 관련 기술의 정의와 블록체인, NFT 기술, 또 그것들의 비즈니스적 활용에 대해 언급한다. 4장 ‘우리는 지금 클라우드 컴퓨팅 시대의 한복판에 서 있다’에서는 클라우드가 무엇인지, 이 기술이 기업 경영에 어떤 혜택을 주는지 알아본다. 5장 ‘로봇이 사람을 대신하는 세상이 온다’에서는 산업의 지형을 바꾸는 IoT 기술과 로봇의 인간 대체 가능성에 대해 탐구한다. 6장 ‘기업 생존에 기술은 필수다’에서는 기업 현장에서 쓰이는 디지털 기술과 변화하는 IT 트렌드, 나아가 디지털 혁신에 필요한 원자재를 공급하는 5대 빅테크 기업의 영향력에 대한 이야기를 담았다. 7장 ‘데이터가 산업의 지형을 바꾼다’에서는 금융에서 교육, 의료에 이르기까지 모든 것의 기반이 되고 있는 데이터, 특히 빅데이터의 개념과 개인이 자신의 정보를 관리 및 통제하는 주체가 될 수 있도록 하는 마이데이터 개념에 대해 설명한다. 나아가 핀테크, 오픈뱅킹 등 금융과 기술의 접목도 구체적으로 다룬다.

prologue_테크놀로지를 안내하는 마음으로 지도를 그렸습니다

1장 IT 전성시대, 기술이 바로 경쟁력이다
거대한 기술 변화의 흐름이 우리 앞에 놓여 있다
기술이 ‘미래 부의 지도’를 바꾼다
우리는 이미 기술 중심의 세상에서 살고 있다
플랫폼의 의미를 명확히 파악하고 이해하자
알고리즘이란 무엇이고, 그 영향력은 어느 정도인가?

2장 인공지능, 세상의 중심에 우뚝 서다
인공지능이란 무엇인가?
기계학습이란 무엇인가?
딥러닝, 이보다 더 쉽게 설명할 수 없다
딥러닝이 그렇게 대단하다면, 이제 기계도 지능을 지닌 걸까?
AI 걸그룹이 신곡을 발표하는 시대
인공지능이 인류를 지배할까?
그렇다면 인공지능을 걱정하지 않아도 되는 걸까?

3장 메타버스와 NFT, 도대체 무엇이길래 세상이 시끄러울까?
도대체 메타버스란 무엇인가?
메타버스에서 가장 중요한 것은 몰입감이다
왜 페이스북(메타)은 메타버스에 올인하려고 할까?
가상현실과 증강현실, 혼합현실은 어떻게 다른가?
가상현실과 증강현실을 활용할 수 있는 비즈니스에는 어떤 것이
있을까?
블록체인 암호화폐가 우리의 미래일까?
블록체인은 어떻게 비즈니스에 활용될까?
앞으로 NFT가 대세라는데, NFT란 무엇인가?
도대체 디파이란 무엇인가?

4장 우리는 지금 클라우드 컴퓨팅 시대의 한복판에 서 있다
클라우드란 무엇인가?
클라우드는 데이터 센터와 어떤 관련이 있을까?
클라우드에는 어떤 종류가 있을까?
가상화는 클라우드를 지탱하는 가장 중요한 기술이다
멀티 클라우드란 무엇일까?
나만의 사적인 클라우드를 가질 수도 있을까?
AI 클라우드란 무엇인가?
비즈니스의 현대화와 클라우드는 어떤 관계인가?
클라우드 컴퓨팅은 온실가스와 어떤 관련이 있을까?

5장 로봇이 사람을 대신하는 세상이 온다
IoT가 산업의 지형을 바꾼다
IoT와 5G, 기술의 대중화를 선도한다
웨어러블 디바이스란 무엇인가?
웨어러블과 클라우드는 어떤 관계일까?
드론이 음식을 배달하는 시대가 올까?
우리 사무실에도 로봇은 이미 있다
로봇이 사람을 완벽하게 대체하는 시대가 올까?

6장 기업 생존에 기술은 필수다
엔터프라이즈 애플리케이션이란 무엇인가?
기업에서 쓰는 IT에도 구세대와 신세대가 있을까?
3세대의 새로운 공급업자들이 온다, ‘GAFAM’ 시대의 벤더들
디지털 트랜스포메이션이란 무엇인가?
애자일이란 무엇이고, 왜 하는 것일까?
기크의 내재화란 어떤 개념일까?
데브옵스란 어떤 것인가? 정말 운영자가 사라질까?
디지털 헬스케어로 병원이 사라질 수도 있을까?
왜 애플과 구글은 헬스케어에 여념이 없을까?

7장 데이터가 산업의 지형을 바꾼다
그래서 빅데이터란 무엇인가?
빅데이터를 시작하려면 어떻게 해야 할까?
데이터베이스, 데이터웨어하우스, 데이터레이크, 데이터댐의 차이는?
핀테크는 기존의 금융과 어떻게 다를까?
핀테크는 스타트업이 몰리는 장르다
오픈뱅킹, 은행, 증권도 그저 하나의 모듈이 되는 세상
마이데이터가 바로 돈인 시대
네이버ㆍ카카오가 금융시장을 장악할까?
보험설계사도 인공지능으로 가능하다
인터넷 은행이 대세인 시대가 온다
로보어드바이저에게 내 돈을 맡겨도 될까?

여러 변화 중에서 기술은 모두 사람이 만들어낸 것이지요. 기술이란 그저 어디선가 떨어져 주어진 것이 아니라, 누군가의 가설에서 시작된 꿈과 희망의 결실이니까요. 그렇다면 소비자로서도 ‘유저’로서도 수동적으로 기술에 휩쓸릴 것이 아니라, 변화를 불러오는 기술들에 대해 당사자로서 관여할 수 있다는 뜻이기도 합니다. 결국 사람의 일이니까요. 각자의 시점에서 기술이 가져온 변화를 바라보고 해석해보는 용기만 있다면, 기술이 펼쳐놓은 길은 공평하게 열려 있습니다. 기술과 플랫폼을 자유자재로 우리 도구로 활용할 수 있을 때, 이들을 변화에 대해 더 적극적으로 발언하고 행동하기 위한 토대로 삼을 수 있을 때, 우리는 변화를 길들였다고 말할 수 있겠지요. 기술의 의미와 이면을, 그 변화의 요소를 이해하는 일은 그래서 반드시 필요합니다. pp.6-7

수많은 기술이 등장하자마자 무시되기도 하고 배척되기도 했습니다. 그러나 불사조처럼 곧 새로운 모습으로 되돌아왔습니다. 판도라의 상자가 열린 후 다시 뚜껑을 덮는 것이 무의미해지는 것처럼, 모든 기술은 각각의 가능성에 목격자가 생긴 뒤에는 이전 상태로 돌아갈 줄을 모릅니다. 하나의 기술이 영양과 관심이 부족해서 말라비틀어질 수는 있지만, 곧 그 자리에는 새로운 기술이 피어납니다. 그러고는 우리를 둘러싸고, 감싸고, 삼켜버리고 맙니다. p.16

얼마 전만 해도 ‘디지털로 해보자’라고 하면 많은 사람들이 유난을 떤다고 생각했습니다. 그런데 이제는 디지털로 해보는 일을 ‘당연하게’ 여기고 있습니다. “10년이 걸려도 힘들었던 도약이 지금은 가능해졌다”라는 말에는 사회적 거부감이랄까, 문턱이 사라졌다는 뜻이 들어 있습니다. 그리고 일시적일 것이라 믿었던 변화는 어느새 일상을 바꿔놓을 가능성이 큽니다. 코로나19로 인한 QR 방역 때문에 시민들은 카카오와 네이버에 더 의존하게 되었습니다. 그래야만 어디든 방문할 수 있으니까요. 이 과정에서 기업에 대한 신뢰가 형성되고 브랜드가 정착됩니다. 이는 곧 ‘이제 얼마든지 새로운 사업을 들이밀 수 있게’ 된 것이지요. p.30

딥러닝도 이미 기계학습의 온갖 사조(思潮)들이 한계에 부딪히고 모두 ‘안 될 거야’라고 생각하던 ‘인공지능의 겨울’을 깨고 등장했습니다. 동이 트기 전에는 어둠뿐입니다. 지금 어떤 연구소에서는 우리가 상상조차 못한 발견을 해버렸을지도 모릅니다. 우리 시야에 발견이 아직 보이지는 않지만, 내일 갑자기 깨달을지도 모를 일입니다. 이처럼 기술의 발전은 새벽처럼 찾아옵니다. 지금 안 된다고 말해도, 내일도 안 될 것이라고 단언할 수는 없습니다. p.74

20세기의 총아로 여겨졌던 원자력이란 기술을 생각해봅시다. 원자력이 인류에게 얼마나 많은 아픔을 주었는지 생각해보면 가슴 아픕니다만, 원자력 기술이 없었던 시절로 되돌릴 수는 없는 노릇입니다. 지구 온난화 같은 복병이 나타난 현재, 인류는 손에 쥐어진 도구를 어떻게 현명하게 다룰지 초심을 떠올리며 지혜를 쌓아가고 있습니다. 요리할 때 칼은 빼놓을 수 없는 도구이지만 흉기가 될 수도 있습니다. 그렇듯이 모든 기술에는 양면성이 있습니다. 인공지능도 마찬가지입니다. p.75

페이스북은 메타버스가 유행하기 이전부터 2조 원 이상을 주고 2014년에 인수한 가상현실(VR) 단말 오큘러스(Oculus) 사업을 키워왔습니다. 네트워크를 통해 교류하는 소셜 미디어의 미래가 더 몰입적이고 현실을 대체하는 체험을 통해 벌어질 것이라고 생각해왔음을 알 수 있습니다. 오큘러스 사업부는 연구소의 형태로 운영되다가 규모가 점점 커지면서 현재는 페이스북 리얼리티 랩을 거쳐 메타 리얼리티 랩이 되었습니다. 현재 메타 사의 직원 20% 이상이 이 분야에 투입되었고, 지금도 인재 채용이 계속되고 있으니 그들은 나름 진심입니다. pp.89-90

메타버스, 그리고 VR·AR 기술들에 관심이 쏠리고 있는 이유는 어쩌면 이 기술들이 스마트폰 이후의 세계를 상징하고 있을지도 모른다는 생각에서입니다. 구부정하게 비좁은 화면을 바라보고, 또 어깨를 움츠리며 손가락으로 입력하고 있는 모습이 인류가 디지털을 대하는 완성된 형태일 리는 없기 때문입니다. p.97

클라우드는 다양한 업무, 기능, 설비를 대체해가기 시작합니다. 업계 선두주자인 AWS가 아마존 웹서비스의 약어임을 생각해보면, 이름에 나타난 것처럼 웹을 구성하는 서비스는 주된 사용처였습니다. 최근에는 이보다도 더 알맞은 활용 사례가 주목받기 시작하고 있습니다. 클라우드가 아니면 하기 힘든, 클라우드이기에 더 잘할 수 있는 최적의 용례는 무엇일까요? 바로 기계학습 인공지능입니다. 기계학습에 대량의 데이터, 빅데이터가 필요해집니다. 동시에 학습을 처리할 수 있는 대량의 반도체 칩이 있어야 합니다. 무엇보다도 전체를 구성하고 최적화하는 일은 마치 공장의 생산설비를 구성하는 것처럼 경험과 자본이 필요합니다. 해본 사람이 더 잘합니다. pp.145-146

환경 부하를 줄이는 방향으로 에너지를 만들어내고 소비해야 한다는 점에는 이견이 없습니다. 이는 우리나라뿐만 아니라 세계의 정책 목표가 되고 있습니다. 따라서 국제적 동조 및 리더십에 호응하는 방향으로 거대 클라우드 사업자들은 전력망 및 냉각기구의 기술 혁신에 박차를 가하고 있습니다. 실제로 클라우드 사업자들의 데이터 센터와 일반 데이터 센터는 구조 효율 면에서도, 가동 효율 면에서도 격차가 발생할 수밖에 없습니다. 규모의 경제는 더 고도의 냉각 구조를 가능하게 하고, 더 큰 리소스풀을 유지하므로 가동률이 올라갈 수밖에 없습니다. p.154

인터넷이란 원래 PC나 서버 같은 컴퓨터끼리 이어지기 위한 연락망이었습니다. 그땐 인터넷의 사용 주체가 컴퓨터의 사용자, 그러니까 사람이었지요. 그런데 스마트폰처럼 작아진 기기들도 인터넷에 참여하고, 존재감조차 없던 기기들마저 인터넷에 접속하기 시작했습니다. 보일러나 초인종처럼 집의 기간 설비가 인터넷에 접속하기도 하고, 프린터나 카메라처럼 PC의 주변기기라고 여겨지던 것들도 직접 인터넷에 접속하기도 합니다. 여러분 가정의 공유기 설정을 열어보면, 꽤 많은 접속 단말들이 보일 것입니다. 평소에는 생각지도 못했던 기기들이 한자리씩 차지하고 있는 셈이지요. 우리 생활 속 사물이 인터넷에 접속하는 현상, 또는 이를 가능하게 하는 기술을 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)라고 합니다. 물질세계에 존재하는 삼라만상이[현장에서는 이를 ‘씽즈(Things)’라고 부르기도 합니다만] 모두 인터넷에 접속할 수 있다면 흥미로운 일이 벌어질 수 있습니다. 지금까지 사람만 즐겼던 인터넷의 장점이 사물에도 유용해집니다. pp. 159-160

로봇 지도자는 아직은 SF일 수밖에 없습니다. 왜냐하면 기계는 사람이 만드는 것이니까요. 완벽한 기계를 불완전한 사람이 만들기는 힘듭니다. 개발자의 편향이나 데이터의 왜곡이 반영된, 어설픈 인공지능이 만든 촌극은 심심치 않게 뉴스화됩니다. 설령 완벽한 알고리즘을 만들었다고 하더라도 국민의 중지(衆智)가 늘 옳다는 보장도 없겠지요. 민중은 의외로 편협하고 자신의 정의(正義)에 취해 폭주하기도 합니다. 평균적인 국민의 뜻을 모은다고 하더라도, 그것이 옳다는 보장은 없음을 역사가 반복적으로 알려 줍니다. 인간은 한계를 지닌 동물이기에 우리를 상징하는 인물을 뽑고 책임을 지우게 하고 싶은 것이지요. 나쁜 결정을 한 인간을 욕하고, 좋은 결정을 하던 이를 그리워하면서 인류는 교훈을 얻어왔습니다. 결정적인 일, 결정하는 일 모두 당분간은 사람의 몫으로 남아 있겠지요. p.187

구글, 애플, 페이스북, 아마존의 GAFA, 그리고 여기에 마이크로소프트까지 더해져서 GAFAM 또는 빅 파이브라고 불리는 테크 기업이 끼치는 영향력은 일반 소비자에게만 머물지 않습니다. 근래 어떠한 기업들도 그들의 영향력에서 벗어날 수는 없습니다. 그들이 지금 각 기업에서 가장 인기 있는 디지털 자재 공급업자, 즉 벤더(Vendor)가 되었기 때문입니다. 기업이 모바일 앱을 만들든 인공지능을 학습시키든 클라우드를 준비하든, 필요한 도구도 미리 마련해야 하는 자재도 대부분 GAFAM이 제공하고 있는 시대입니다. 이제 디지털을 공부한다는 일 자체가 GAFAM이 제공하는 기술을 공부한다는 말과 동의어가 되고 있습니다. pp.200-201

평온하게 유지해온 비즈니스 모델, 이를 교란해서 혼돈을 야기하고 틈을 내고 니치를 찾아 성장하려는 이들은 오늘도 호시탐탐 시장의 왕좌를 노리고 있습니다. 우습게만 보였던 작은 기업도 하루아침에 역전을 일으킬 수 있습니다. 최종 소비자에게 직접 다가갈 방법이 그들에게도 있기 때문입니다. 종래의 사업에서는 정착된 가치사슬을 갑자기 무시하며 중간에 치고 들어와 현직을 대체하기란 힘든 일이었습니다. 각 업계에는 그 업계의 방식과 관례가 있었기 때문이지요. 하지만 이 모든 것을 무시하며 관통하고 돌파해 들어와 수요와 공급을 직접 연결한다면, 심지어 수십 년의 경험과 체계로 이를 유지해온 대기업조차 얼마든지 우회해버릴 수 있습니다. p.205

지금 시장에서 잘나가는 기업들에는 ‘데이터를 장악하고 있다’는 공통점이 있습니다. 그들의 사업 업태는 데이터 기반으로 움직입니다. 의사결정은 물론 상품이나 서비스 원자재 자체도 데이터인 경우가 많습니다. 데이터 자체가 기계학습 인공지능의 먹이가 되니, 사업을 하면 할수록 더 강해진다는 점은 말할 것도 없습니다. 업력이 일천한 스타트업 기업들도 ‘데이터를 어떻게 확보하고 있느냐’에 따라 가공할 경쟁력을 보여주곤 합니다. 마켓 쉐어가 데이터의 쉐어에 따라 재정립되는 일이 벌어지기도 합니다. 시장에서의 승패에 데이터가 결정적 역할을 함에 따라 각 비즈니스의 요건에서 데이터를 다루고 관리하는 일, 즉 거버넌스(Governance)에 대한 욕구가 커져만 갑니다. p.239

‘내 데이터의 주인은 내 것’이라고 주장할 수 있는 근거가 마련되고 있습니다. 금융권에서 관심사가 된 ‘마이데이터’도 그중 하나입니다. 정부가 허가제로 운영하는, 개인신용정보에 대한 전송 요구권을 보장하도록 하는 사업입니다. 개인은 마이데이터로 자신의 정보를 관리ㆍ통제하는 주체가 될 수 있습니다. 각 금융기관에 흩어져 있는 정보를 한 번에 모니터링할 수 있음은 물론, 정보를 다른 기업이 이용할 수 있도록 허락할 수도 있습니다. 그 기업은 내 데이터를 분석해서 내게 맞는 혜택을 제공할 수도 있겠지요. 내 데이터의 조감도를 살펴볼 수 있음은 물론, 내 데이터를 미끼로 금융기관끼리 경쟁시킬 수도 있습니다. 이처럼 개인이 자신의 신용은 물론 자산 관리에도 개인정보를 활용할 수 있게 됩니다. pp.259-260