가트너(Gartner)가 ‘2025 AI 하이프 사이클(2025 Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence)’ 보고서를 통해 주목해야 할 주요 AI 혁신 기술을 발표했다. 가트너는 2025년 가장 빠르게 발전하는 기술로 ‘AI 에이전트(AI Agents)’와 ‘AI 레디(AI-Ready) 데이터’를 꼽았다. 이들 기술은 올해 높은 관심을 받고 있으며, 낙관적인 전망 및 투기적인 약속이 이어지면서 부풀려진 기대의 정점에 도달한 것으로 나타났다. 가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다.     AI 에이전트는 AI 기술을 활용해 디지털, 물리 환경에서 인지하고, 의사결정을 내리며, 행동을 수행하고 목표를 달성하는 자율 또는 반자율 소프트웨어다. 기업은 대형 언어 모델(LLM)을 비롯한 다양한 AI 기술과 사용 사례를 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발 및 배포하고 있다. AI 레디 데이터는 데이터 세트가 AI 애플리케이션에 최적화되도록 보장해 정확성과 효율성을 향상시킨다. 데이터의 준비 상태는 특정 AI 사용 사례에 대해 얼마나 적합한 데이터인지로 결정되며, 이는 해당 사용 사례와 AI 기술 맥락에서 결정될 수 있다. 이는 데이터 관리에 대한 새로운 접근 방식을 요구한다. 가트너는 AI에 대규모로 투자하는 기업이 데이터 관리 관행과 역량을 AI 환경에 맞게 발전시켜야 한다고 조언했다. 이를 통해 기존 및 향후 비즈니스 요구사항 충족, 신뢰 확보, 위험 및 준수 문제 방지, 지적 재산 보호, 편향과 환각 감소를 달성할 수 있다고 전했다. 또한, 가트너는 ‘멀티모달(Multimodal) AI’와 ‘AI 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM)’가 향후 5년 내 AI 혁신 기술의 주류가 될 것이며 부풀려진 기대의 정점을 주도하고 있다고 분석했다. 이러한 기술 발전은 보다 강력하고 혁신적이며 책임감 있는 AI 애플리케이션을 구현해 기업의 운영 방식을 변화시킬 것으로 전망된다. 멀티모달 AI는 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 여러 유형의 데이터를 동시에 학습하는 모델이다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석함으로써 단일 유형의 데이터만 사용하는 모델보다 복잡한 상황을 더 효과적으로 이해할 수 있다. 이를 통해 사용자에게 더 명확한 정보를 제공하고 AI 애플리케이션의 새로운 가능성을 열 수 있다. 가트너는 멀티모달 AI가 향후 5년 동안 모든 산업 분야의 애플리케이션과 소프트웨어 제품의 성능 향상에 점점 더 필수 요소로 자리 잡을 것으로 전망했다. AI TRiSM은 윤리적이고 안전한 AI 도입을 위한 핵심 기술 프레임워크이다. 이는 모든 AI 사용 사례에 대한 기업 정책을 지원하고, AI 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 안전성, 보안, 개인정보 보호, 데이터 보호를 보장하는 기술 계층으로 구성되어 있다. 가트너의 하리타 칸다바투(Haritha Khandabattu) 시니어 디렉터 애널리스트는 “올해도 AI에 대한 투자가 활발하게 이어지는 가운데 운영 확장성, 실시간 인텔리전스를 위한 AI 활용이 주목받고 있다”며, “생성형 AI 중심에서 AI 에이전트, AI 레디 데이터와 같은 지속 가능한 AI 제공을 지원하는 기반 기술로 이동하는 추세”라고 전했다. 이어서 칸다바투 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI는 막대한 비즈니스 잠재력을 가지고 있지만 이는 저절로 실현되지 않는다. 목표 달성을 위한 핵심은 비즈니스와 연계된 파일럿 프로젝트, 인프라 벤치마킹, 가치 창출을 위한 AI와 비즈니스 팀 간 협력”이라고 강조했다.

가트너(Garnter)가 ‘2024년 기업들이 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드’를 발표했다. 가트너 애널리스트들은 내년 한 해를 이끌 기술 트렌드에 관한 통찰을 가트너 IT 심포지엄/엑스포에서 공유했다. 가트너의 VP 애널리스트인 바트 빌렘센(Bart Willemsen)은 “기술 혼란과 사회경제적 불확실성에는 임시방편적인 대응보다 과감하게 행동하고 전략적으로 회복탄력성을 강화하려는 의지가 필요하다”며, “이러한 불확실성과 압박 속에서 비즈니스의 지속적인 성공을 위한 전략적 기술 투자 로드맵을 수립할 수 있는 것은 IT 리더들”이라고 말했다. 수석 VP 애널리스트이자 리서치 책임자인 크리스 하워드(Chris Howard)는 “IT 리더를 비롯한 경영진들은 전략 기술 트렌드의 영향과 이점을 평가해야 하는데, 기술 혁신이 가속화되는 상황에서 이는 결코 쉬운 일이 아니다”라며, “예를 들어 생성형 및 기타 유형의 AI는 새로운 기회를 제공하며 여러 트렌드를 주도하고 있지만, AI의 지속적인 활용을 통해 비즈니스 가치를 창출하는 데에는 광범위한 채택에 대한 체계적인 접근과 더불어 위험에 대한 경각심 또한 요구된다”고 강조했다.   가트너가 제시하는 2024년 주요 전략 기술 트렌드는 무엇일까? 보편화된 생성형 AI(Democratized Generative AI) 대거 사전 학습된 모델, 클라우드 컴퓨팅 및 오픈 소스의 결합으로 생성형 AI가 보편화되면서 전 세계 업무자들은 이러한 모델에 접근할 수 있게 됐다. 가트너는 2026년 80% 이상의 기업이 생성형AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 모델을 사용하거나 프로덕션 환경에 생성형AI 지원 애플리케이션(GenAI-enabled application)을 배포할 것으로 예측했는데, 이는 2023년 초 5% 미만이었던 수치에서 크게 증가한 것이다. 생성형AI 애플리케이션은 비즈니스 사용자가 내외부의 방대한 정보에 접근하고 이를 활용하도록 지원한다. 즉, 생성형 AI의 빠른 도입은 기업 내 지식과 기술의 상당한 보편화를 가져온다. 대규모 언어 모델(LLM)은 충분한 시맨틱(semantic) 이해가 가능한 대화형 스타일로 직원들이 정보에 연결되도록 한다. AI 신뢰, 리스크 및 보안 관리(AI Trust, Risk and Security Management) AI에 대한 접근이 보편화됨에 따라 AI 신뢰, 리스크 및 보안 관리(TRiSM)의 필요성이 이전보다 더 시급하고 분명해졌다. 이러한 안전장치가 없다면 AI 모델은 통제 불가능한 부정적 영향을 빠르게 발생시켜 AI가 제공하는 긍정적 성과와 사회적 이익을 퇴색시킬 수 있다. 이에 AI TRiSM은 모델옵스(ModelOps), 사전 예방적 데이터 보호, AI 전용 보안, 데이터 및 모델 드리프트와 의도되지 않은 결과를 포함한 모델 모니터링, 타사 모델 및 애플리케이션 입출력 리스크 제어 등에 대한 도구를 제공한다. 가트너는 2026년까지 AI TRiSM 제어 기능을 적용하는 기업이 오류 및 불법 정보를 최대 80%까지 줄여 의사 결정의 정확성을 높일 것이라고 예측했다. AI 증강 개발(AI-Augmented Development) AI 증강 개발은 소프트웨어 엔지니어가 애플리케이션을 설계, 코딩, 테스트할 때 생성형 AI, 머신 러닝과 같은 AI 기술을 활용하는 것을 의미한다. AI의 지원을 받는 소프트웨어 엔지니어링은 개발자의 생산성을 향상시키고 개발팀이 비즈니스 운영에 필요한 소프트웨어 수요 증가를 충족하도록 한다. 이러한 AI적용 개발 도구는 소프트웨어 엔지니어의 코드 작성 시간을 줄여 엔지니어들이 경쟁력 있는 비즈니스 애플리케이션의 설계 및 구성과 같이 보다 전략적인 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 한다. 지능형 애플리케이션(Intelligent Applications) 가트너는 지능형 애플리케이션에서 ‘지능’을 적절하고 자율적으로 대응할 수 있는 학습된 적응력으로 정의한다. 이러한 지능은 다양한 경우에 업무를 더 효과적으로 보강하거나 자동화하기 위해 활용된다. 애플리케이션의 지능은 기본이 되는 기능으로서 머신 러닝, 벡터 저장소, 커넥티드 데이터와 같은 다양한 AI 기반 서비스를 구성하며 결과적으로 지능형 애플리케이션은 사용자에게 맞춰 유연하게 적응하는 경험을 제공한다. 지능형 애플리케이션에는 필요와 수요가 확실히 존재한다. 최근 가트너의 설문조사에서는 26%의 CEO들이 인재 부족을 조직에 가장 큰 피해를 주는 리스크로 꼽았다. 인재 유치 및 유지는 CEO의 인력관리 목표 중 최우선 순위인 한편, AI는 향후 3년 동안 해당 업계에 가장 큰 영향을 미칠 기술로 지목됐다. 증강-연결된 인력(Augmented-Connected Workforce) 증강 연결된 인력은 인간 근로자의 가치를 최적화하기 위한 전략으로, 역량을 가속화 및 확장해야 할 필요성에 의해 주도되고 있다. 이는 지능형 애플리케이션과 인력 분석을 사용하여 직원들의 경험, 복지 및 자체 기술 개발 능력을 지원할 일상적인 환경과 지침을 제공하는 동시에 비즈니스 성과를 창출하고 주요 이해관계자들에게 긍정적인 영향을 미친다. 2027년까지 CIO의 25%가 증강 연결된 인력 이니셔티브를 활용하여 핵심 역할의 역량 확보 시간을 50% 단축하리라는 것이 가트너의 예측이다. 지속적인 위협 노출 관리(Continuous Threat Exposure Management) 지속적인 위협 노출 관리(CTEM)는 기업의 디지털 및 물리적 자산의 접근성, 노출 및 악용 가능성을 지속적이고 일관되게 평가하는 실용적이고 체계적인 접근 방식이다. CTEM 평가 및 수정 범위를 인프라 구성 요소가 아닌 위협 벡터 또는 비즈니스 프로젝트에 맞춰 조정하면 취약성 뿐만 아니라 패치불가한 위협들도 드러난다. 이와 관련하여 가트너는 2026년까지 CTEM 프로그램을 기반으로 보안 투자에 우선순위를 두는 조직이 침해 사고의 3분의 2를 줄일 수 있을 것으로 예측했다. 기계 고객(Machine Customers) ‘커스토봇(Custobot)’으로도 알려진 기계 고객은 자율적으로 협상하고 대가를 지불하여 상품과 서비스를 구매할 수 있는 비인간 경제 행위자다. 가트너는 2028년까지 150억 개의 커넥티드 제품이 고객 역할을 할 수 있는 잠재력을 갖게 될 것이며, 그 이후로도 몇 년 간 수십억 개의 제품이 더 등장할 것이라 예측한다. 이러한 성장 추세는 2030년까지 수조 달러에 달하는 매출의 기반이 되어 결국 디지털 커머스의 등장 이상의 중요한 역할을 하게 될 것이다. 따라서, 이러한 알고리즘 및 디바이스를 촉진하거나 새로운 기계 고객을 만들 기회를 전략적으로 고려해야 한다. 지속 가능한 기술(Sustainable Technology) 지속 가능한 기술은 장기적인 생태 균형과 인권을 지원하는 ESG 성과 구현에 활용되는 디지털 솔루션 프레임워크다. AI, 암호화폐, 사물 인터넷, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술 사용으로 인해 관련 에너지 소비 및 환경 영향에 대한 우려가 커지면서 보다 효율적이고 순환적이며 지속 가능한 방식의 IT 사용이 더욱 중요한 요소가 됐다. 이에 대해 가트너는 2027년까지 25%의 CIO들이 각자 활용하는 지속 가능한 기술의 영향력에 따라 개인적인 보상을 얻게 될 것으로 예측했다. 플랫폼 엔지니어링(Platform Engineering) 플랫폼 엔지니어링은 셀프 서비스 내부 개발 플랫폼을 구축하고 운영하는 규정을 말한다. 각 플랫폼은 전담 제품 팀에서 만들고 유지 관리하는 하나의 계층으로, 도구 및 프로세스와의 연동을 통해 사용자들의 요구사항을 지원하도록 설계됐다. 플랫폼 엔지니어링의 목표는 생산성과 사용자 경험을 최적화하고 및 비즈니스 가치 전달 가속화하는 것이다. 산업 클라우드 플랫폼(Industry Cloud Platform, ICP) 2023년 15% 미만이었던 기업의 ICP 사용률이2027년에는 70% 이상으로 증가하며 많은 기업들이 ICP를 활용해 비즈니스 이니셔티브를 가속화할 전망이다. ICP는 기본적인 서비스형 소프트웨어(SaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS) 및 서비스형 인프라(IaaS)를 단일 제품 오퍼링으로 통합하고 구성 가능한 기능을 갖춰, 산업 관련 비즈니스 성과를 지원한다. 여기에는 일반적으로 산업 데이터 패브릭, 패키지화 된 비즈니스 기능 라이브러리, 구성 도구 및 기타 플랫폼 혁신이 포함된다. ICP는 산업별 맞춤 클라우드 제안으로 조직의 필요에 따라 추가로 조정될 수 있다. 올해 가트너가 선정한 위 전략 기술 트렌드는 향후 36개월 이내에 CIO와 기타 IT 리더에게 상당한 변화와 기회를 가져올 것으로 전망된다.