가트너(Gartner)가 2026년부터 주목해야 할 최우선 AI 전략 전망 10가지를 발표했다. 이 전망은 ▲AI 시대의 인재 ▲AI 주권 ▲인시디어스 AI(Insidious AI) 등 세 가지 핵심 트렌드로 분류된다.

 

다릴 플러머 가트너 수석 VP 애널리스트는 "급격한 기술 변화가 가져오는 위험과 기회는 인간의 행동과 선택에 점점 더 큰 영향을 미치고 있다”며 “기업의 CIO와 경영진은 미래에 대비하기 위해 기술 변화뿐만 아니라 행동 양식 변화 또한 최우선 과제로 삼아야 한다”고 말했다.

 

가트너가 꼽은 2026년부터 주목해야 할 10대 전략 전망은 다음과 같다.

 

 

1. 2027년까지 생성형 AI와 AI 에이전트의 사용은 지난 30년간 생산성 도구 시장에 발생한 가장 큰 도전 과제가 될 것이며, 580억 달러 규모의 시장 재편을 촉발할 것

 

생성형 AI의 발전에 따라 기업은 업무 효율을 높이기 위해 생성형 AI 혁신을 우선순위에 둘 것이다. 과거의 형식과 호환성은 중요성이 낮아져, 진입 장벽은 낮아지고 다양한 공급업체 간의 새로운 경쟁이 촉발될 것으로 전망된다.

 

일상적 생성형 AI의 비용 구조와 패키징은 시간이 지나면서 변화할 것이다. 업체들은 유료 기능을 무료로 전환하고, 무료 제품을 더 넓은 사용자층에 적합하도록 만들 것이다.

 

2. 2027년까지 기업 채용 과정의 75%가 모집 단계에서 업무용 AI 역량 인증 및 테스트를 포함하게 될 것

 

향후 2년 내 다수의 조직이 채용 절차에 실질적인 AI 역량 평가를 도입할 것으로 예상된다. 기업은 표준화된 프레임워크와 맞춤형 설문조사를 통해 지원자의 AI 활용 능력을 진단하고, 인력 내 기술 격차를 해소할 수 있을 것이다. 이러한 추세는 정보 수집, 보존, 종합이 핵심인 직종에서 특히 두드러질 것이다.

 

생성형 AI 역량이 급여와 점점 더 밀접하게 연계됨에 따라, 지원자들은 AI 역량 개발에 더 큰 가치를 두게 될 것이다. 이에 따라 문제 해결, 생산성 향상, 합리적 의사결정 능력을 입증하는 것이 필수 요건으로 부상할 것으로 예상된다.

 

3. 2026년까지 생성형 AI 사용으로 인한 비판적 사고력 저하로 전 세계 기업의 50%가 채용 과정에서 ‘AI 프리(AI Free)’ 능력 평가를 요구할 것

 

기업이 생성형 AI 활용을 확대함에 따라, 채용 절차는 독립적 사고 능력을 갖춘 지원자와 AI가 생성한 결과물에 지나치게 의존하는 지원자를 구분하는 방향으로 변화할 것으로 보인다. 모집 과정에서는 AI 도움 없이 문제 해결, 증거 평가 및 판단 능력을 입증하는 역량이 점점 더 중요한 평가 기준이 될 것이다.

 

이는 채용 과정을 복잡하게 만들고 검증된 인지 능력을 갖춘 인재를 확보하기 위한 경쟁을 심화시킬 것이다. 금융, 의료, 법률 등 고위험 산업에서는 고급 인재 부족으로 인재 확보 비용이 상승하고, 신규 인재 발굴 및 평가 전략을 개발해야 할 것으로 풀이된다.

 

인간의 추론 능력을 별도로 평가하기 위한 전문 테스트 방법과 플랫폼이 등장하면서, AI 프리 평가 도구 및 서비스에 대한 2차 시장이 형성될 가능성도 높다. AI 프리 평가를 성공적으로 채택한 기업은 의사결정의 품질과 적응성 측면에서 '인간의 우위'를 유지하고, 강력한 경쟁 우위를 제공할 것이다.

 

4. 2027년까지 전 세계 국가의 35%가 고유한 컨텍스트 데이터를 활용하는 지역 특화 AI 플랫폼에 고착될 것

 

기술적, 지정학적 요인으로 인해, 기업들은 엄격한 규제, 언어적 다양성, 문화적 적합성에 대응하기 위해 AI 솔루션을 특성화할 수밖에 없으며, 그 결과 AI 환경은 파편화될 것으로 보인다. 지역 간 차이가 증가됨에 따라 범용 AI 솔루션은 점차 사라질 것으로 예상된다.

 

다국적 기업은 글로벌 시장에 통합형 AI를 배포함에 있어 복잡한 과제에 직면하게 될 것이며, 고유한 규제 준수와 데이터 거버넌스 요구 조건을 가진 다양한 플랫폼 파트너십을 관리해야 할 것이다. 구매기업들은 우수한 성능과 더불어 현지 규제 준수 능력을 갖춘 지역 특화 플랫폼을 선호할 것이며, 공급업체들은 경쟁력을 유지하기 위해 주권 클라우드 공급업체 및 오픈소스 모델과의 협력체계를 구축하게 될 것이다.

 

글로벌 공급업체는 시장 점유율을 유지하기 위해 문맥적 가치를 입증해야 할 것이며, 이는 특히 규제가 심한 영역이거나 문화적으로 민감한 영역에서 더욱 중요하다.

 

5. 2028년까지 고객 대면 비즈니스 프로세스의 80%에 다중 에이전트 AI를 활용하는 기업이 시장을 장악할 것

 

고객관계관리(CRM) AI가 일상적인 업무를 처리하고, 인간은 복잡하고 감정적 요소가 중요한 상호작용에 집중하는 하이브리드 AI 모델이 업계 표준으로 자리 잡을 것이다. 고객은 계속해서 거래 실행이나 제품 정보 확인에는 AI 지원 완전 셀프서비스를 선호하는 반면, 복잡한 문제 해결이나 청구 분쟁 등에서는 인간을 선호할 것이다.

 

최소한의 노력과 신속한 서비스에 대한 고객의 기대가 일반화되면서 CRM 프로세스에 다중 에이전트 AI를 도입하지 못한 기업은 경쟁 우위를 상실할 위험이 있다. 한편 최소 노력 중심의 고객은 우수한 경험을 제공하는 공급업체나 브랜드에 높은 충성도를 보이는 경향이 있다.

 

6. 2028년에는 B2B 구매의 90%가 AI 에이전트를 통해 이루어지며 AI 에이전트 거래로 15조 달러 이상의 B2B 지출이 발생할 것

 

새로운 생태계에서 검증 가능한 운영 데이터는 화폐처럼 작용하며, 디지털 신뢰 프레임워크와 검증 가능성을 필수 전제로 하는 데이터 기반 경제를 촉진할 것이다. 컴포저블 마이크로서비스, API 우선, 클라우드 네이티브, 헤드리스 아키텍처로 설계된 제품은 상당한 경쟁 우위를 확보할 것이다. 또한 AI 에이전트 기반의 고빈도 비마찰 거래 모델이 등장하면서, 다양한 비즈니스 및 기술 구매의 영업 주기가 획기적으로 단축될 것으로 예상된다.

 

7. 2026년까지 AI 위험 예방책 부족으로 인한 ‘AI발 사고’ 관련 소송이 1000건을 돌파할 것

 

AI 관련 안전 관리 실패로 인한 사고와 피해 사례가 증가함에 따라 규제 기관의 감시 및 통제 강화, 리콜, 법 집행 기관의 개입, 소송 비용 증가가 예상된다.

 

규제 감독이 강화되면서 조직은 법적 의무 준수를 넘어, AI 위험 예방책을 활용해 비즈니스 시스템의 안전성과 투명성을 최우선 과제로 삼아야 하는 압박에 직면하게 될 것이다. 기업들은 경쟁사와의 차별화 및 잠재적 소송 리스크 완화를 위해 역설적으로 AI를 사용하는지 아닌지를 적극적으로 공개하는 현상이 나타날 것으로 보인다.

 

AI 사용과 의사결정 거버넌스 실패의 영향은 지역별 법적·규제 체계의 차이에 따라 달라지며, 이는 조직이 다양한 위험과 책임에 노출될 수 있음을 의미한다.

 

8. 2030년에는 금전거래의 22%가 이용 약관을 내장한 형태로 프로그래밍할 수 있게 되어 AI 에이전트에게 경제적 주체성을 부여할 것

 

프로그래머블 머니는 M2M(Machine-To-Machine) 협상, 자동화된 상거래, 시장 탐색, 데이터 자산 수익화를 가능하게 함으로써 새로운 비즈니스 모델을 창출하고, 공급망 관리와 금융 서비스와 같은 산업을 근본적으로 재편하고 있다. 실시간으로 프로그래밍 가능한 거래는 마찰 감소, 유동성 향상, 운영 비용 절감을 통해 효율성을 높이고, 궁극적으로 자율 비즈니스 운영의 부상을 뒷받침할 것이다.

 

경제적 주체성을 가진 AI 에이전트를 비롯한 기계 고객의 등장은 프로그래밍 가능한 금융 인프라에 대한 수요를 확대하고, 새로운 시장을 창출하며, 자율적 자금 조달과 동적 제품 구현을 촉진할 것이다. 이에 따라 스테이블코인, 예금 토큰, 토큰화된 실물 자산은 기업용 주류 금융 상품으로 진화하고 있다.

 

그러나 프로그래머블 머니 플랫폼과 블록체인 인프라 간의 파편화된 기준과 상호운용성 부족은 시장의 성장을 저해하고, AI 에이전트와 기계 고객이 완전한 경제 주체로 기능하는 것을 제한할 것이다. 또한 프로그래머블 머니의 저장·접근 제어·거래 무결성과 관련한 보안 취약성은 신뢰를 약화시키고, 이를 관리하기 위한 새로운 규제 프레임워크를 촉발할 것이다.

 

9. 2027년까지 프로세스 중심 서비스 계약의 비용 대비 가치 격차는 에이전트 AI 재설계를 통해 적어도 50% 감소할 것

 

AI 에이전트는 숨겨진 지식을 발견하도록 진화하며, 이러한 지식과의 상호작용 자체가 프로세스의 핵심이 될 것이다. AI 에이전트가 활용하는 숨겨진 지식은 새로운 가치 자산으로 이어질 것으로 예상된다. 한편, 표준화된 워크플로우가 문맥적 오케스트레이션으로 대체됨에 따라 지속적인 혁신 기반 가격 책정은 인건비에 의해 제한되지 않을 것이다.

 

10. 2027년까지 파편화된 AI 규제가 전 세계 경제의 50%로 확산할 것이며 50억 달러 규모의 규정 준수 투자를 일으키게 될 것

 

AI 혁신은 AI 거버넌스를 기반으로 하고 있다. 지난해에만 1000건 이상의 AI 관련 법률이 제안됐지만, 어떤 법률도 AI를 일관되게 정의하지 못하고 있다. AI 거버넌스는 혁신을 촉진하는 동시에 장벽으로 작용할 수 있다. 기술의 잠재력을 터뜨리는 것은 AI 사용 능력이다. 안전한 미래를 위해 기업들은 기술 담당 리더들에게 항구적인 “법률 및 규제” 마인드맵 구축을 요구하게 될 것이다.

 

보안과는 별개로 새로운 형태로 등장하고 진화하는 AI의 위험을 관리하기 위해 전담 인력과 전문 소프트웨어를 갖춘 AI 거버넌스 프로그램이 표준으로 자리 잡게 될 것이다. 규제적 요구와 비즈니스적 요구 둘 다 이러한 위험 요인을 일으킨다.

 

헬로티 이창현 기자 |