세계적인 IT 리서치 회사인 가트너는 매년 기업들이 주목해야 할 기술 트렌드를 발표하고 있습니다. 어느덧2024년을 마무리해가는 지금, 2025년에 주목해야 할 10대 기술 트렌드를 발표했는데요. △AI 임페러티브와 리스크 △새로운 컴퓨팅 프론티어 △인간-기계 시너지 등 3가지 주제를 중심으로 ▲에이전트 AI ▲AI 거버넌스 플랫폼 ▲허위정보 보안 ▲양자내성 암호 ▲앰비언트 인비저블 인텔리전스 ▲에너지 효율적 컴퓨팅 ▲하이브리드 컴퓨팅 ▲공간 컴퓨팅 ▲다기능 로봇 ▲신경학적 향상 등이 꼽혔습니다.

 

오늘은 각 키워드가 무엇을 뜻하는지, 또 2025년 한 해 동안 우리 삶과 산업에 어떤 영향을 미치게 될지 알아보도록 하겠습니다.

 

(사진 출처: 가트너)

 

 

 

 

1. 에이전틱 AI (Agentic AI)

(사진 출처: 가트너)

 

에이전틱 AI는 현재 인공지능보다 한 단계 진화한 형태로 인식됩니다. 현재의 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 보조 도구들은 복잡한 환경에서도 제한적으로 적응하고 반응하지만, 완전히 자율적인 AI로 나아가려면 목표 설정, 계획, 복잡한 의사 결정 능력이 필요합니다.

 

정교한 추론과 반복적인 계획을 사용해 복잡한 다단계 문제를 자율적으로 해결하니, 산업 전반의 생산성 및 운영을 향상시킬 것으로 기대됩니다. 가트너는 2028년까지 일상적인 업무 결정의 15% 이상이 이러한 에이전틱 AI에 의해 이루어질 것으로 전망하고 있습니다.

 

 에이전틱 AI의 특징과 구체적 예시

1) 목표 설정 능력: 에이전틱 AI는 스스로 목표를 정의하는 능력을 갖고 있습니다. 이를 통해 사용자가 구체적인 명령을 내리지 않아도, AI가 상황을 분석하여 필요한 작업을 결정할 수 있습니다. 예를 들면 AI가 실내 온도를 지속적으로 모니터링한 후, 외부 기온과 에너지 소비량을 고려해 사용자가 선호할 만한 최적의 온도를 자동으로 설정하는 스마트 홈 시스템이 있습니다.

2) 계획 수립 및 실행: 에이전틱 AI는 설정된 목표를 달성하기 위해 구체적인 실행 계획을 스스로 수립합니다. 단순히 데이터 분석 결과를 제시하는 것을 넘어, 실제 실행 가능한 액션 플랜을 설계하고 실행에 옮깁니다. 예를 들어 금융기관의 AI는 고객의 지출 패턴을 분석해 예산 절감 계획을 수립하고, 자동으로 적립금을 계좌로 이체할 수 있습니다.

3) 지속적 학습과 적응: 에이전틱 AI는 환경 변화에 맞춰 스스로 학습하고 적응할 수 있습니다. 이는 사용자로부터 제공받는 데이터뿐만 아니라, 외부 환경 데이터를 수집해 스스로 진화하는 능력을 의미합니다. 사용자의 피드백과 실시간 데이터를 학습에 통합하는 것이 중요하며, 사용자가 영화 선호도를 바꾸면 AI가 이를 감지해 새로운 영화 장르를 추천하는 시스템을 예로 들 수 있습니다.

4) 의사 결정의 자율성: 에이전틱 AI는 독립적인 의사 결정이 가능합니다. 특정 작업에 대한 데이터를 종합적으로 분석한 뒤, 데이터에서 얻은 인사이트를 바탕으로 가장 효과적인 결정을 내리고 실행하는 능력이 특징입니다. AI가 고객의 과거 문의 내역과 현재 문제를 종합적으로 분석해, 상담원이 없이도 적절한 솔루션을 제공하는 것을 예로 들 수 있습니다.

 

 

 

 

2. AI 거버넌스 플랫폼 (AI Governance Platforms)

 

 

 

AI가 발전함에 따라 이와 관련된 윤리적 문제에 대한 언급이 지속되고 있습니다. AI 거버넌스 플랫폼은 인공지능 시스템이 법적, 윤리적, 사회적 기준을 준수하며 운영될 수 있도록 관리하는 도구와 프레임워크를 제공합니다. 이는 AI의 설계, 개발, 배포, 운영 전 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 방지하고, 신뢰성과 투명성을 높이는 데 초점을 맞춥니다.

 

AI 거버넌스 플랫폼의 도입을 통해 AI 기술의 신뢰성을 높이고 법적 위험을 줄일 수 있습니다. 가트너는 2028년까지 해당 플랫폼을 사용하는 기업이 그렇지 않은 기업보다 30% 더 높은 고객 신뢰도를 달성할 것이며, 윤리적 사고 또한 40% 적을 것으로 전망했습니다.

 

 

 

 

3. 허위 정보 보안 (Disinformation Security)

 

(사진 출처: 가트너)

허위 정보 보안은 가짜 뉴스, 악의적인 정보 조작, 딥페이크 영상과 같은 허위 정보를 탐지하고 방지하여 조직 및 개인을 보호하기 위한 기술입니다. AI와 머신러닝의 발전으로 인해 허위 정보 생성이 더욱 정교하고 복잡해지고 있는 가운데, 이를 실시간으로 식별하고 차단하여 신뢰할 수 있는 정보만 전달하는 것이 허위 정보 보안 기술입니다.

 

예를 들어 소셜 미디어 플랫폼은 이러한 기술을 활용해 가짜 뉴스 게시물을 탐지하고, 신뢰할 수 없는 콘텐츠를사용자에게 경고할 수 있습니다. 또한 기업의 브랜드 이미지를 보호하기 위해 허위 리뷰나 명예 훼손성 게시물을 모니터링하는 데에도 활용될 수 있습니다.

 

가트너는 2028년까지 대기업의 50% 이상이 허위 정보 보안 시스템을 도입할 것으로 전망합니다. 특히 금융, 의료, 정부 등 민감한 정보가 중요한 분야에서 허위 정보 보안의 중요성은 더욱 부각될 것으로 예측됩니다.

 

 

 

 

4. 양자내성 암호 (Post-Quantum Cryptography)

 

(사진 출처: 가트너)

자내성 암호는 양자 컴퓨터의 강력한 연산 능력으로부터 데이터를 보호하기 위해 설계된 차세대 암호화 기술입니다. 기존의 RSA와 AES 같은 암호화 방식은 양자 컴퓨터가 이를 빠르게 해독할 수 있는 잠재력을 갖고 있어, 장기적으로 데이터 보안에 위협이 되고 있습니다.

 

현재 암호화 기술에서 양자 내성 암호로 전환하기 위한 전략적 계획은 크게 3단계로 구분됩니다.

 

양자 내성 암호로의 전환을 위한 계획

1) 현재 단계(Current): 양자내성 암호로의 전환을 준비하는 초기 단계로, 기존 암호화 체계를 점검하고 필요한 기반을 마련하는 과정입니다. 암호화 메타데이터 데이터베이스를 구축하고, 데이터 보안 상태를 확인하며, 전환 계획과 암호화 유연성 개발 전략을 수립합니다.

2) 전환 단계(Transition): 기존 암호화 체계를 양자내성 암호로 바꾸는 실행 단계로, 약한 암호화 데이터의 제거와 새로운 암호화 정책의 도입이 이루어집니다. 양자내성 암호 기반 애플리케이션을 개발 및 배포하며, 과도기적인 암호화 정책을 적용해 기존 시스템과의 호환성을 유지합니다.

3) 지속적 이행 단계(Ongoing): 양자내성 암호 체계로 완전히 전환한 이후, 이를 유지하고 발전시키는 과정입니다. 기존 암호화 방식을 종료하고, 강화된 암호화 정책을 지속적으로 시행하며, 새로운 알고리즘을 테스트합니다.

 

가트너는 2029년까지 양자 컴퓨팅의 발전으로 인해 대부분의 기존 비대칭 암호화는 사용하기에 안전하지 않을 것이라고 예측하며, 양자 컴퓨터 시대를 대비하기 위한 중요한 기술로 평가하고 있습니다.

 

 

 

 

5. 앰비언트 인비저블 인텔리전스 (Ambient Invisible Intelligence)

 

 

앰비언트 인비저블 인텔리전스는 기술이 사용자에게 직접적으로 드러나지 않으면서도, 환경 속에서 자연스럽게 작동해 지능형 서비스를 제공하는 기술입니다. 이는 IoT(사물인터넷)와 AI 기술의 결합으로 가능하며, 사용자의 행동과 필요를 분석해 선제적으로 서비스를 제공합니다. 앰비언트 인텔리전스의 중심 역할을 하는 것은 클라우드로, 데이터를 실시간으로 분석하고 처리하여 모든 환경에서 스마트한 의사결정을 지원합니다.

 

- Warehouse(창고): 창고 내 물류 및 재고를 추적하고 저장 및 출고 경로를 최적화합니다.

- Retailer(소매업): 고객의 구매 패턴을 분석해 맞춤형 상품 추천과 재고 관리, 자동 주문 처리를 가능하게 합니다.

- Logistics(물류): 물류 차량의 경로 최적화, 배송 상태 실시간 추적, 예상 배송 시간 예측 등에서 활용됩니다.

- Home(가정): 스마트 홈 환경에서 조명, 온도, 보안 시스템 등을 자동으로 제어합니다.

 

 

 

 

6. 에너지 효율적 컴퓨팅 (Energy-Efficient Computing)

 

 

지속 가능한 미래를 위해 기업 및 조직은 친환경을 위한 기술을 채택하고 있습니다. 에너지 효율적 컴퓨팅은 컴퓨터 시스템이 최소한의 에너지로 최대의 성능을 발휘할 수 있도록 설계된 기술입니다. 데이터 센터와 클라우드 컴퓨팅 환경의 급격한 확대로 인해 IT 인프라에서 발생하는 에너지 소비량은 지구 환경에 큰 영향을 미치고 있습니다. 가트너는 해당 기술을 실현하기 위한 세 가지 주요 요소를 제시합니다.

 

- 효율적인 코드와 알고리즘: 복잡한 연산을 단순화하고, 데이터를 효율적으로 처리하며, 시스템 리소스를 최소화하는 코드 작성은 IT 시스템의 에너지 사용을 줄이는 핵심 요소입니다.

- 새로운 하드웨어: 최신 칩셋 설계, 저전력 프로세서, 그리고 고효율 메모리 기술은 전력 소비를 줄이면서도 더 높은 성능을 제공합니다.

- 친환경 에너지: 데이터 센터와 같은 대규모 IT 인프라는 재생 가능한 에너지(태양광, 풍력 등)를 도입하여 화석 연료에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다. 

 

 

 

 

7. 하이브리드 컴퓨팅(Hybrid Computing)

 

 

하이브리드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅과 온프레미스 컴퓨팅을 결합해 각각의 장점을 최적화한 방식입니다. 클라우드의 확장성과 온프레미스의 보안성을 모두 활용할 수 있어, 기업의 복잡한 IT 요구를 모두 충족시킬 수 있습니다. 하이브리드 컴퓨팅의 주요 특징은 아래와 같습니다.

 

- 비용 효율적인 확장성: 보안상의 이유로 중요한 워크로드는 사내에 보관하고, 성수기에는 클라우드를 사용하여 피크 부하를 처리합니다.

- 데이터 보안 및 규정 준수 강화: 민감한 데이터를 온프레미스에 저장하여 엄격한 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는 동시에 덜 민감한 운영 또는 분석에는 클라우드를 사용합니다.

- 혁신 및 개발 가속화: 클라우드 기반 개발 도구를 활용하면서 프로덕션을 위한 안전한 온프레미스 환경을 유지합니다.

 

 

 

 

8. 공간 컴퓨팅(Spatial Computing)

 

 

공간 컴퓨팅은 현실 세계와 디지털 정보를 결합하여 사용자에게 새로운 경험을 제공하는 기술입니다. 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(MR) 기술이 이에 포함되며, 디지털 데이터를 물리적 환경에 자연스럽게 결합시킵니다. 공간 컴퓨팅을 가능하게 하는 핵심 계층은 인프라, 정보, 상호작용 등으로 나뉩니다.

 

- 인프라: 하드웨어, 네트워크, 운영 체제 등이 포함되며, 여러 기술과 경험을 통합하는 역할을 합니다.

- 정보: 공간 컴퓨팅에 필요한 데이터를 제공하는 정보입니다. 물리적 세계의 디지털 표현을 가능하게 하며, 어떤 데이터를 어디에 어떻게 중첩시킬지 결정합니다.

- 상호작용: 사용자와 디지털 객체 간의 직관적 상호작용을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 물리적 세계에서 디지털 객체를 자연스럽게 경험할 수 있습니다.

 

 

 

 

9. 다기능 로봇 (Multifunctional Robots)

 

(사진 출처: 가트너)

한 가지 작업만 수행하는 기존 로봇과 달리, 다양한 작업을 처리할 수 있도록 설계된 것이 다기능 로봇입니다. 인건비가 상승하고 로봇 기술의 발전이 거듭되면서 AI 센서 기술이 결합되었고, 이러한 로봇은 공장, 가정, 의료 현장에서 중요한 역할을 할 것으로 예측됩니다. 가트너는 다기능 로봇이 생산성과 비용 효율성을 높이며, 점점 더 많은 산업에서 필수적인 요소로 자리 잡아 2030년에는 인간의 80%가 매일 스마트 로봇을 사용할 것으로 전망합니다.

 

 

 

 

10. 신경학적 향상 (Neurological Enhancement)

 

 

신경학적 향상은 인간의 뇌 기능을 강화하거나 보완하는 기술을 의미합니다. 이는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 뉴로모듈레이션 등 혁신적인 기술을 통해 가능하며, 의료뿐 아니라 교육, 엔터테인먼트 산업에도 적용될 것으로 전망됩니다. 해당 기술은 비침습적(External/Noninvasive) 단계에서 시작해서 침습적(Invasive) 기술을 거쳐 최소 침습적(Minimally Invasive) 방식으로 발전할 것으로 예상됩니다.

 

- 비침습적(External/Noninvasive) 단계: 주로 외부 센서를 통해 단방향 센싱 기술로 신호를 수집하여 뇌 활동을 측정하고 데이터를 수집합니다.

- 양방향 비침습적(External/Noninvasive) 단계: 비침습적 기술은 발전하면서 양방향 통신이 가능해집니다. 이는 뇌로부터 데이터를 읽는 것뿐 아니라 신호를 다시 뇌로 보내는 상호작용을 포함합니다.

- 침습적(Invasive) 단계: 뇌에 직접적으로 기기를 삽입하여 더 높은 대역폭의 데이터 전송과 정교한 상호작용을 제공합니다.

- 최소 침습적(Minimally Invasive) 단계: 해당 단계는 향후 5~10년 내에 도달할 것으로 예상됩니다. 이 방식은 뇌 조직을 파괴하지 않으면서 기기를 삽입하고 교체할 수 있어 기존의 침습적 기술보다 안전합니다.

 

가트너는 2030년까지 IT 근로자의 60%가 양방향 뇌-기계 인터페이스(BBMIs)와 같은 기술에 의해 향상되고 이에 의존하게 될 것이라고 전망했습니다.

 

 

 

 

[자료 출처]

가트너 https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025