2025년 전략적 기술 트렌드 TOP10은?
리서치 기관 가트너(Gartner)가 발표한 ‘10대 전략 기술 트렌드 (Top 10 Strategic Technology Trends)’에 많은 이목이 집중되고 있다.
가트너는 조직들이 2025년에 탐구해야 할 10가지 최고의 전략적 기술 트렌드 목록을 발표했다. 그 10가지는 △ 에이전 트형 AI △ AI 거버넌스 플랫폼 △ 허위 정보 보안 △ 포스트퀀텀 암호화 △ 앰비언트 인비저블 인텔리전스 △ 에너지 효율적인 컴퓨팅 △ 하이브리드 컴퓨팅 △ 공간컴퓨팅 △ 다기능 로봇 △ 신경학적 향상 등이다. 올해의 최고 전략적 기술 트렌드는 향후 10 년 동안 CIO와 기타 IT 리더에게 중대한 혼란과 기회를 가져다줄 트렌드를 강조한다.
Gartner의 수석 부사장 분석가인 Gene Alvarez는 “올해의 주요 전략적 기술 트렌드는 AI의 필수 요소와 위험, 컴퓨팅의 새로운 영역, 인간과 기계의 시너지 효과에 걸쳐 있다”라고 설명하며 “이 러한 트렌드를 추적하면 IT 리더가 책임감 있고 윤리적인 혁신을 통해 조직의 미래를 형성하는 데 도움이 될 것이다”라고 말했다.
▲ 가트너(Gartner)가 ‘10대 전략 기술 트렌드’를 발표해 이목을 끌고 있다. AI와 로봇이 중심을 이룬 10대 기술 트렌드의 시각적 이미지(이미지 출처: ChatGPT 생성 이미지)
1. 에이전트형 AI(Agentic AI)
에이전트형 AI(Agentic AI) 시스템은 사용자 정의 목표를 충족하기 위해 자율적으로 계획을 세우고 조치를 취한다. 에이전트형 AI 는 인간의 노동을 분산시키고 증강시킬 수 있는 가상 노동력의 가능성을 보여준다. 가트너는 2028년까지 일상적인 업무 결정의 최소 15%가 에이전트형 AI를 통해 자율적으로 이루어질 것으로 예측하고 있다. 이는 2024년의 0%에서 증가한 수치이다. 이 기술의 목표 지향적 기능은 다양한 작업을 수행할 수 있는 적응력이 뛰어난 소프트웨어 시스템을 제공할 것이다. 에이전트 AI는 조직 전체의 생산성을 향상시키려는 CIO의 바람을 실현할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 이러한 동기는 기업과 벤더가 강력하고 안전하며 신뢰할 수 있는 방식으로 에이전트 AI를 구현하는 데 필요한 기술과 관행을 탐구하고 혁신하며 확립하도록 이끌고 있다. 에이전트형 AI는 인간 팀원들이 놓치기 쉬운 파생 상황들로부터 통찰력을 제공함으로써, 유능한 역할을 수행할 잠재력을 가지고 있다.
2. AI 거버넌스 플랫폼(AI Governance Platform)
AI 거버넌스 플랫폼(AI Governance Platform)은 조직이 AI 시스템의 법적, 윤리적, 운영적 성과를 관리할 수 있도록 하는 가트 너의 진화하는 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리(TRiSM) 프레임워크의 일부이다. 이러한 기술 솔루션은 책임 있는 AI 사용을 위한 정책을 생성, 관리 및 시행하고, AI 시스템의 작동 방식을 설명하며, 신뢰와 책임 구축을 위한 투명성을 제공할 수 있는 역량을 갖추고 있다. 가트너는 2028년까지 포괄적인 AI 거버넌스 플랫폼을 구현 하는 조직의 AI 관련 윤리 관련 사고가 그러한 시스템을 구현하지 않는 조직에 비해 40% 감소할 것으로 예측한다.
3. 허위 정보 보안(Disinformation Security)
허위 정보 보안(Disinformation Security)은 신뢰를 체계적으로 식별 하고 무결성을 보장하고, 진위를 평가하고, 사칭을 방지하고, 유해 정보의 확산을 추적하기 위한 방법론적 시스템을 제공하는 것을 목표로 하는 새로운 기술 분야이다. 가트너는 2028년까지 기업의 50%가 허위 정보 보안 사용 사례를 해결하기 위해 특별히 설계된 제품, 서비스 또는 기능을 채택하기 시작할 것으로 예측한다. 이는 현재 5% 미만에서 증가한 수치이다. 악의적인 목적으로 활용되는 AI 및 머신러닝 도구의 광범위한 가용성과 고급 상태는 기업을 대상으로 하는 허위 정보 사고의 수를 증가시킬 것으로 예상된다. 이를 방치할 경우 허위 정보는 모든 조직에 중대하고 지속적인 피해를 줄 수 있다.
4. 포스트퀀텀 암호화(Postquantum Cryptography)
포스트퀀텀 암호화(Postquantum Cryptography)는 양자 컴퓨팅 해독 위험에 저항하는 데이터 보호 기능을 제공한다. 지난 몇년 동안 양자 컴퓨팅의 발전이 진행됨에 따라, 널리 사용되고 있는 여러 유형의 기존 암호화가 종말을 맞이할 것으로 예상된다. 암호화 방법을 바꾸는 것은 쉽지 않으므로, 조직은 민감하거나 기밀인 모든 것을 강력하게 보호할 수 있도록 준비하는 데 더 많은 시간을 투자해야 한다. 가트너는 2029년이 되면 양자 컴퓨팅의 발전으로 인해 대부분의 기존 비대칭 암호화가 안전하지 않게 될것이라고 예측한다.
5. 앰비언트 인비저블 인텔리전스 (Ambient Invisible Intelligence)
앰비언트 인비저블 인텔리전스(Ambient Invisible Intelligence) 는 매우 저렴한 비용의 소형 스마트 태그와 센서를 통해 대규모의 저렴한 추적 및 감지를 가능하게 하는 기술이다. 장기적으로 주변의 보이지 않는 지능은 일상생활에 감지와 지능을 더 깊이 통합할수 있게 해줄 것이다. 2027년까지 주변의 보이지 않는 지능의 초기 사례는 가시성과 효율성을 개선하기 위해 저비용 실시간 추적및 감지를 가능하게 함으로써 소매 재고 확인 또는 부패하기 쉬운 상품 물류와 같은 즉각적인 문제 해결에 초점을 맞출 것이다.
6. 에너지 효율적인 컴퓨팅(Energy-Efficient Computing)
IT는 여러 가지 방식으로 지속 가능성에 영향을 미치며, 대부분의 IT 조직이 가장 먼저 고려해야 할 사항은 탄소 발자국이다. AI 훈련, 시뮬레이션, 최적화, 미디어 렌더링과 같은 컴퓨팅 집약적 응용 프로그램은 가장 많은 에너지를 소비하기 때문에 조직의 탄소 발자국에 가장 큰 기여를 할 가능성이 높다. 2020년대 후반부터 AI와 최적화와 같은 특수 목적 작업에 광학, 신경 모방, 새로운 가속기와 같은 몇 가지 새로운 컴퓨팅 기술이 등장하여 훨씬 적은 에너지를 사용할 것으로 예상된다.
7. 하이브리드 컴퓨팅(Hybrid Computing)
중앙처리장치, 그래픽 처리장치, 엣지, 응용 분야별 집적 회로, 신경모방, 고전 양자, 광학 컴퓨팅 패러다임 등 새로운 컴퓨팅 패러다임이 계속 등장하고 있다. 하이브리드 컴퓨팅(Hybrid Computing)은 다양한 컴퓨팅, 저장, 네트워크 메커니즘을 결합 하여 컴퓨팅 문제를 해결한다. 이러한 형태의 컴퓨팅은 조직이 문제를 탐색하고 해결하는 데 도움이 되며, AI와 같은 기술이 현재의 기술적 한계를 뛰어넘는 성과를 거두는 데 도움이 된다. 하이 브리드 컴퓨팅은 기존 환경보다 더 효과적으로 작동하는 매우 효율적인 혁신적 혁신 환경을 만드는 데 사용될 것이다.
8. 공간 컴퓨팅(Spatial Computing)
공간 컴퓨팅(Spatial Computing)은 증강 현실과 가상 현실 같은 기술로 물리적 세계를 디지털 방식으로 향상시킨다. 이것은 물리적 경험과 가상 경험 사이의 상호 작용의 다음 단계이다. 디지털 콘텐츠를 실제 공간에 장착시켜 물리적 세계를 확장한다. 공간 컴퓨팅의 사용은 능률화된 작업 흐름과 향상된 협업을 통해 향후 5~7년 동안 조직의 효율성을 증가시킬 것이다. 가트너는 2033년 까지 공간 컴퓨팅이 2023년의 1100억 달러에서 1조 7000억 달러로 성장할 것으로 예측한다.
9. 다기능 로봇(Polyfunctional Robots)
다기능 기계는 한 가지 이상의 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 반복적으로 단일 작업을 수행하도록 맞춤 설계된 작업별 로봇을 대체하고 있다. 다기능 로봇은 인간과 함께 작동하도록 설계되어 빠른 배치와 쉬운 확장성을 가능하게 한다. 가트너는 2030년까지 오늘날의 10% 미만에서 80%의 인간이 매일 스마트 로봇과 상호 작용할 것이라고 예측한다.
10. 신경학적 향상(Neurological Enhancement)
신경 강화는 뇌 활동을 읽고 해독하는 기술을 사용하여 인간의 인지 능력을 향상시킨다. 이 기술은 단방향 뇌-기계 인터페이스 또 는 양방향 뇌-기계 인터페이스(BIM)를 사용하여 사람의 뇌를 읽는다. 이것은 인간 능력 향상, 차세대 마케팅, 성과라는 세 가지 주요 영역에서 큰 잠재력을 가지고 있다. 신경 강화는 인지 능력을 향상시키고, 브랜드가 소비자의 생각과 감정을 파악할 수 있도록 하며, 결과를 최적화하기 위해 인간의 신경 능력을 향상시킨다. 가트너는 2030년이 되면 지식 근로자의 30%가 직장에서 AI의 부상에 발맞추기 위해 BBMIs(고용주 및 자기 부담)와 같은 기술에 의존하게 될 것으로 예측하고 있다. 2024년의 1% 미만에서 증가할 것으로 예상된다.
자료제공: Gartner(www.gartner.com)
