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사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 기술이 최근 들어 완성도가 높아진 건 두루두루 알려진 바이지만[각주:1], 여전히 기존 업무 시스템을 운영하는 IT 조직만으로 선뜻 도입하기는 불안하다. 그래서인지 최근 들어 중소 규모 기업은 물론 글로벌 기업도 기본적인 기능을 갖춘 솔루션 제품을 내놓되, 오픈소스를 주요 기반으로 삼아 불안감을 줄이려는 모습이 많이 보인다. 이렇게 되면 솔루션의 도입 적절성 파악에 자신감이 붙고 제품이든 지원조직이든 win back이 불가능하지 않아 의사결정이 빨라진다.


솔루션 기업이 이런 전략을 세우려면, 일단 솔루션이 좋고 봐야 하지만, 무료 버전 cherry picking 최소화 방법 구상을 조기에 마쳐야 하겠다. 솔루션을 도입하려는 기업도 준비가 탄탄한 업체가 좋다. '예전'에는 어떻게든 가격을 후려쳐 만들어서 안정화 한 후에는 관계를 끊는 갑질 기업이 많았다. 그러한 본질이 몇 년 새에 바뀌지는 않았겠다. 다만 흔히 얘기하는 ICBM[각주:2]에 더해 인공지능까지 도입하려는 기업 정도 되면 달라질 수 밖에 없다. 몇 푼 후려치기보다는, '내부인력으로 감당하지 못하여 별 수 없이 남의 손을 많이 빌려야 하는' 기술을 이용하여 '정말로' 가치를 뽑아내려는 장기적일 수 밖에 없는 여정에는 믿을 만한 협력사가 필요하다.


Splunk처럼 개발 소스를 공개하지 않고 기능에 제한을 둔 제품을 무료로 쓰게 하는 정도로도 큰 성과를 올린 기업이 있지만, 운대가 맞아야만 가능하다고 본다. 상당수 기업은 Neo4j[각주:3]처럼 개발 소스를 공개하고 기술지원을 하며 긴 호흡으로 성장하지 않을까 싶기도 하다. 서비스를 만들려는 입장에서는 선택지가 충분한 상황이라 할 만하다. 7, 8년 전 같으면 도사급 개발자를 모셔야 구현 가능했던 기능들을, 센스 있으며 성실한 개발자와 협력사를 잘 섭외하면 보다 빨리 만들 수 있게 되었기 때문이다. 그렇기에 앞으로 5년 안에 전기자동차와 자율주행차 말고도 각종 산업계를 뒤흔들 만한 뭔가가 더 나올 것만 같다. 그야말로 개봉박두인 시기가 바로 지금일 것이다.



  1. "이렇게 저렇게 만들면(SI) 다 되겠지만, 우리가 직접 만들어서 계속 운영하지는 못하겠다." 정도의 느낌이랄까. [본문으로]
  2. IoT(사물인터넷), Cloud, Big data, Mobile [본문으로]
  3. 2017년 1월 기준으로 그래프 DB 선두주자 [본문으로]
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