2025년을 앞두고, 가트너는 미래 기업 환경을 혁신할 10대 전략 기술 트렌드 를 발표했습니다. 이 트렌드는 AI를 중심으로 한 기술의 필수성과 함께, 책임감 있는 도입 및 활용을 통해 새로운 기회와 도전을 가져올 것으로 기대됩니다. 특히, 에이전틱 AI, AI 거버넌스 플랫폼, 허위 정보 보안 기술은 AI 관련 윤리적 문제와 리스크를 해결할 핵심 요소로 주목받고 있습니다.
이 외에도 양자내성암호와 앰비언트 인비저블 인텔리전스 기술은 보안과 사용자 경험을 강화할 혁신적 방안을 제시하며, 에너지 효율적 컴퓨팅과 하이브리드 컴퓨팅은 지속 가능한 기술 환경 구축에 기여할 것으로 보입니다. 공간 컴퓨팅과 다기능 로봇은 디지털과 물리적 세계 간의 경계를 허물며 협업과 효율성을 증대시킬 것입니다.
가트너의 진 알바레즈 수석 부사장은 인간과 기술의 시너지가 계속 확장되는 가운데, 기업들이 책임감 있는 혁신을 통해 미래를 설계해야 한다고 강조했습니다. 이러한 기술적 진보는 조직이 경쟁력을 유지하며 지속 가능한 발전을 추구할 수 있는 기반을 마련할 것입니다.
가트너가 2025년을 위한 전략적 기술 트렌드로 주목해야 할 10가지 주요 요소는 다음과 같습니다:
1. 에이전틱 AI(Agentic AI)
AI 기술은 단순히 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 기존 생성형 AI를 넘어, 더 높은 수준의 자율성을 가진 에이전틱 AI(Agentive AI)로 진화하고 있습니다. 에이전틱 AI는 복잡한 작업을 독립적으로 수행하며, 다단계 문제를 해결하기 위해 정교한 추론과 반복적인 계획 수립을 활용합니다.
에이전틱 AI의 핵심은 사용자 정의 목표를 기반으로 스스로 계획하고 실행하며, 이를 통해 인간의 업무를 지원하고 증대하는 가상 워크포스를 제공할 수 있다는 점입니다. 이미 여러 산업 분야에서 이 기술의 응용 가능성이 확인되고 있습니다. 예를 들어, 에이전틱 AI는 방대한 데이터를 수집하고 분석하여 문제 해결 전략을 개발하며, 공급망 최적화와 사이버 보안 취약점 분석과 같은 업무를 독립적으로 수행할 수 있습니다.
금융
분쟁 해결 및 보험 청구와 같은 복잡한 프로세스를 처리
헬스케어
분쟁 해결 및 보험 청구와 같은 복잡한 프로세스를 처리
고객 서비스:
복잡한 지원 요청을 해결하며, 다양한 역할에서 인간의 역량을 보완
2. AI 거버넌스 플랫폼(AI Governance Platforms)
AI 거버넌스는 인공지능 기술이 안전하고 윤리적으로 활용되도록 보장하는 역할을 합니다. 이는 연구, 개발, 그리고 사용 단계에서 안전성과 공정성을 유지하며, 인권을 존중하도록 가이드라인을 제공하는 체계와 규칙을 수립합니다. 이러한 거버넌스는 편향, 개인정보 침해, 악용과 같은 위험을 해결하면서도 혁신과 신뢰를 촉진합니다.
인공지 시스템은 인간이 개발한 코드와 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 인간의 편향과 오류에 취약할 수 있습니다. 이러한 위험을 최소화하기 위해 AI 거버넌스는 알고리즘을 지속적으로 모니터링하고 평가하며 필요한 경우 업데이트함으로써, 잘못된 결정을 방지할 수 있는 구조적 접근법을 제공합니다.
AI 거버넌스는 조직과 정부가 AI를 책임감 있게 활용하기 위해 도입한 정책과 프레임워크, 그리고 실천 방식을 통해 구현됩니다. 다음은 다양한 분야에서 적용되고 있는 사례들입니다:
유럽연합 일반 데이터 보호 규정(GDPR):
개인정보 보호 및 프라이버시 문제를 해결하는 AI 거버넌스의 중요한 사례.
OECD AI 원칙
분쟁 해결 및 보험 청구와 같은 복잡한 프로세스를 처리
기업의 AI 윤리 위원회
많은 기업들이 AI 프로젝트를 감독하며 윤리적 기준과 사회적 가치를 반영하는 위원회를 설립.
법적, 윤리적, 운영적 관점에서 AI의 성과를 관리하는 TRiSM(신뢰, 위험, 보안 관리) 프레임워크는 AI 거버넌스의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 이러한 플랫폼은 AI의 책임 있는 활용을 위해 정책을 수립하고, 투명한 설명을 제공하며, AI 시스템의 작동 방식에 대한 신뢰를 구축하는 데 기여합니다.
가트너는 2028년까지 포괄적인 AI 거버넌스 플랫폼을 도입한 조직이 그렇지 않은 조직에 비해 AI와 관련된 윤리적 문제 발생률을 40%까지 줄일 것으로 전망하고 있습니다. AI 거버넌스는 AI의 행동이 윤리적 기준과 사회적 기대를 충족하도록 감독 체계를 마련함으로써, 궁극적으로 기술이 초래할 수 있는 부정적인 영향을 예방하고 지속 가능한 AI 활용을 실현하는 것을 목표로 합니다.
3. 허위 정보 보안(Disinformation Security)
허위 정보 보안은 정보의 진위성을 확인하고 신뢰성을 보장하며, 잘못된 정보의 확산을 방지하는 데 중점을 둔 기술 분야입니다. 이 기술은 딥페이크, 생성형 AI를 활용한 허위 정보 생성, 소셜 미디어와 가짜 뉴스 웹사이트를 통한 잘못된 정보 확산, 그리고 정교한 피싱 이메일과 같은 다양한 위협에 대응합니다.
허위 정보 공격은 여론을 분열시키거나, 기업 운영을 방해하거나, 고객 정보를 탈취하려는 악의적인 목적을 가지고 이루어집니다. 조직은 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위해 기술, 인력, 프로세스를 결합한 통합적인 접근 방식을 취해야 합니다. 이는 경영진, 보안팀, 홍보, 마케팅, 재무, 인사, 법률 및 영업 부서 간의 협력을 요구하며, 투명성을 높이고 정보 신뢰성을 확보하는 데 필수적입니다.
가트너에 따르면, 허위 정보 보안 솔루션을 채택하는 조직의 비율은 현재 5% 미만에서 2028년까지 50%로 증가할 것으로 예상됩니다. AI와 기계 학습 기술이 점점 더 발전하고 보편화됨에 따라 허위 정보 사건과 악의적인 목적으로 이를 활용하는 사례가 증가할 것으로 전망됩니다.
4. 양자내성암호(Postquantum Cryptography, PQC)
양자 저항 암호는 양자 컴퓨터의 강력한 계산 능력으로부터 데이터를 보호하기 위해 설계된 차세대 암호화 기술입니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 급속한 발전에 따라 기존의 RSA, ECC와 같은 비대칭 암호화 방식이 2029년까지 안전성을 잃을 가능성이 높다는 전망에 기반합니다. 양자 저항 암호는 이러한 보안 위협에 대응하며, 데이터 보호와 보안 체계 강화를 위한 핵심 기술로 주목받고 있습니다.
양자 저항 암호화 기술은 국제 표준화 기관과 다양한 연구 기관에서 활발히 개발 중이며, 현재 NIST(미국 국립표준기술연구소)는 양자 안전 암호화 알고리즘의 표준화를 진행 중입니다. 격자 기반, 코드 기반, 다항식 기반 암호화 등 다양한 방식이 양자 공격에 대한 높은 저항력을 제공하며, 특히 격자 기반 암호화는 가장 유망한 기술로 평가받고 있습니다. 현재 NIST를 중심으로 국제적인 표준화 작업이 진행 중이며, 금융, 헬스케어, 국방 등 주요 산업에서 도입이 가속화되고 있습니다. 다만 높은 계산 비용과 구현 복잡성은 과제로 남아 있으며, 이를 해결하기 위해 하드웨어 가속화 및 경량화 연구가 활발히 이루어지고 있습니다.
5. 앰비언트 인비저블 인텔리전스(Ambient Invisible Intelligence)
Ambient Invisible Intelligence는 사람의 일상 환경에 자연스럽게 통합되어, 눈에 띄지 않으면서도 지속적으로 작동하는 지능형 기술을 의미합니다. 이 개념은 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 센서 기술, 데이터 분석 등을 결합하여 사용자의 필요를 예측하고 자동으로 대응하는 기술적 생태계를 구축합니다.
앰비언트 인비저블 인텔리전스는 환경 속 센서와 네트워크를 통해 데이터를 연속적으로 수집하고 실시간으로 분석하며, 사용자 행동과 상황에 적응합니다. 이를 통해 사용자의 선호도와 생활 패턴을 예측하고, 최적화된 결과를 자동으로 제공하는 것이 핵심입니다. 예를 들어, 스마트 홈에서는 사용자의 생활 패턴에 맞춰 조명과 온도를 자동 조절하고, 스마트 시티에서는 교통 흐름 관리와 공기 질 개선이 가능합니다.
이러한 기술은 IT 리더들에게 다양한 비즈니스 프로세스와 생태계를 더 깊이 이해할 수 있는 새로운 통찰력을 제공합니다. 환경에 자연스럽게 통합되어 작동하는 앰비언트 인텔리전스는 자동화, 개인화, 효율성을 향상시키며 산업 전반에 걸쳐 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.
이 기술의 미래는 매우 밝으며, 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI) 및 관련 기술의 발전으로 시장이 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 암호화 방식 전환의 복잡성에도 불구하고, 앰비언트 인텔리전스는 일상생활과 산업을 혁신할 수 있는 엄청난 가능성을 제공하며, 이러한 과제를 극복함으로써 새로운 변화를 이끌어낼 수 있을 것입니다.
6. 에너지 효율적 컴퓨팅(Energy-Efficient Computing)
에너지 효율적 컴퓨팅, 또는 그린 컴퓨팅은 재생 가능 에너지를 활용하거나 더 효율적인 하드웨어로 전환하는 단기적인 접근과, 혁신적인 기술을 통한 장기적인 전략을 포함합니다. IT 리더들은 친환경 에너지 사용, 최신 하드웨어 도입, 효율적인 코딩 및 알고리즘 설계를 통해 부서의 탄소 발자국을 크게 줄일 수 있습니다.
현재 일반적으로 사용되는 그린 컴퓨팅 기술에는 에너지 소비를 줄이는 애플리케이션 아키텍처와 알고리즘 설계, 고효율 하드웨어로의 업그레이드, 친환경 에너지 자원의 활용이 포함됩니다. 앞으로는 현재 연구 단계에 있는 혁신적인 컴퓨팅 플랫폼이 더욱 발전하여 사용될 전망입니다.
그린 컴퓨팅을 도입함으로써 조직은 디지털 전략을 강화하면서도 온실가스 배출 감소라는 중요한 환경 목표를 달성할 수 있습니다. 이러한 접근은 IT 운영의 지속 가능성을 높이고 환경 문제 해결에 기여할 수 있는 효과적인 방법입니다
7. 하이브리드 컴퓨팅(Hybrid Computing)
하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 통합하거나 온-프레미스 레거시 시스템과 결합한 여러 클라우드 환경을 연계하는 방식입니다. 이러한 설정은 각 환경의 장점을 활용하여 특정 비즈니스 요구를 충족시킬 수 있는 유연성을 제공합니다. 하이브리드 클라우드 인프라는 다양한 플랫폼 간 데이터와 애플리케이션의 원활한 통합을 지원하여 효율성과 확장성을 향상시킵니다.
하이브리드 컴퓨팅은 이 개념을 확장하여 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 엣지 컴퓨팅, 그리고 신경형 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅, 광학 컴퓨팅과 같은 새로운 컴퓨팅 패러다임을 통합합니다. 다양한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 시스템을 결합함으로써 하이브리드 컴퓨팅은 기존의 계산 한계를 극복하고 혁신을 가속화합니다. 이 접근 방식은 AI와 같은 기술 발전에 특히 중요한 역할을 하며, 복잡한 문제를 보다 효율적이고 효과적으로 해결할 수 있도록 합니다.
8. 공간 컴퓨팅(Spatial Computing)
공간 컴퓨팅은 머신 러닝, IoT, 햅틱 피드백 등 다양한 기술을 결합하여 물리적 세계와 디지털 정보를 통합하는 기술입니다. AR(증강 현실)과 VR(가상 현실) 등의 기술을 통해 물리적 환경과 가상 환경 간의 상호작용을 향상시키며, 기업의 효율성을 높이고 협업을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 2023년 1,100억 달러에서 2033년까지 1.7조 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
9. 다기능 로봇(Polyfunctional Robots)
다기능 로봇은 여러 작업을 동시에 수행할 수 있는 능력을 갖춘 로봇으로, 제조, 물류, 의료 등 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 2025년 주요 기술 트렌드 중 하나로 주목받는 다기능 로봇은 지능형 소프트웨어와 유연한 하드웨어 설계를 기반으로 기존의 설계 범위를 넘어 새로운 작업을 학습하고 실행할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 특히 맞춤형 프로그래밍이나 복잡한 인프라 설치 없이도 간편하게 배치 가능해 기업들의 초기 도입 부담을 줄이며, 비즈니스 환경에서의 채택이 빠르게 확산될 전망입니다.
기업은 초기 단계에서 소규모로 로봇을 도입하여 효율성과 비용 절감 효과를 검증한 후, 생산 수요 증가에 따라 점진적으로 로봇 수를 확대하는 전략을 활용하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 운영 리스크를 최소화하고 투자 대비 수익(ROI)을 극대화할 수 있는 실용적인 방법으로 평가받고 있습니다.
10. 신경학적 향상(Neurological Enhancement)
신경학적 향상은 인간의 신경계 기능을 강화하거나 최적화하기 위해 신경 과학, 기술, 약리학이 융합된 첨단 기술입니다. 이 기술은 뇌 활동을 해독하고 해석하여 인지 능력을 향상시키며, 의료를 넘어 산업 및 비즈니스 분야에서도 점점 더 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다.
이 기술은 뇌-기계 인터페이스(BMI)와 같은 최첨단 시스템을 통해 뇌 신호를 읽고 조작하여 특정 능력을 강화할 수 있습니다. 특히 양방향 뇌-기계 인터페이스(BBMI)는 뇌와 기계 간의 상호작용을 실현함으로써, 인간과 기술 간의 협력 가능성을 극대화하고 있습니다. 이를 통해 직원의 성과와 효율성을 극대화하거나, 고객의 행동과 선호를 정밀하게 분석하여 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다. 뇌-기계 인터페이스(BMI), 특히 양방향 시스템인 BBMI를 활용하면 조직은 더 효율적이고 숙련된 인력을 만들고, 타겟화된 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
신경학적 향상 기술은 다양한 비즈니스 분야에 걸쳐 영향을 미치고 있습니다. 기업들은 이미 다음과 같은 분야에서 인간의 능력을 향상시키기 위한 가능성을 탐색하고 있습니다:
- 직원 역량 강화
- 차세대 마케팅
- 성능 최적화
신경학적 향상 기술은 인간 능력을 확장할 가능성을 열어주는 동시에 여러 윤리적 과제를 동반합니다. 기술 접근성의 불균형이 사회적 불평등을 초래할 가능성이 있으며, 인간의 정체성에 대한 철학적 논쟁과 장기적인 안전성 문제도 주요 우려 사항입니다.
그럼에도 불구하고 신경학적 향상 기술은 뇌와 기술 간의 경계를 허물고, AI 및 데이터 분석과 결합해 더욱 정밀하고 효과적인 시스템으로 발전하고 있습니다. 이러한 기술은 의료 분야를 넘어 기업 혁신과 고객 경험을 재정의하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
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