2025년 기술 트렌드[김현정의 IT 세상]

[김현정 한국IBM 컨설팅 대표] 2025년 새해를 맞이한 지금, 산업 전반에 인공지능(AI)에 대한 논의가 여전히 뜨겁다. 지난 2년여 동안 AI는 기업이 미래 경쟁력을 갖추기 위해 필수적으로 도입해야 하는 신기술로 손꼽혔고 실제 규모를 막론하고 수많은 기업이 다양한 주제의 AI 프로젝트들을 수행했다. 이제 기업에서의 AI 활용은 필수 불가결한 과제가 됐다. 기업 다수는 핵심적인 업무가 아닌 비교적 부가적인 서비스에서 시범적으로 경험을 쌓고 AI 활용에 대한 확신이 생기면 이후 주요 프로세스와 시스템을 최적화하는 등 혁신을 위해 AI를 빠르게 확장하고 있다.

물론 아직 장애물은 존재한다. 기업들이 주요 장애물을 극복하고 보다 빠른 속도로 제대로 된 경쟁 우위를 확보하기 위해서는 2025년 다음과 같은 기술 트렌드에 대응해야 한다.

첫 번째는 사업 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 AI 에이전트 패러다임에 대한 조직적 대응이다. 최근 대두하고 있는 차세대 AI인 AI 에이전트 활용은 역설적이게도 사람의 역량에 달렸다. 이 같은 특성 때문에 ‘사람 중심 AI’(People-powered AI)라는 키워드가 함께 주목받고 있는데 AI 에이전트를 잘 활용할 수 있는 직원들의 역량 강화가 필요하다. 2024년에 글로벌 최고경영자(CEO)들은 평균적으로 인력의 35%, 즉 전 세계 10억 명 이상의 인력이 재교육이 필요할 것으로 예상했으며 임원 10명 중 9명은 2026년까지 지능형 자동화 및 AI 비서를 통해 조직의 워크플로가 디지털화할 것으로 전망했다. 직원들은 곧 자율적으로 작업을 완료하는 에이전트로 구성된 전체 팀을 관리하고 이 프로세스를 간소화할 수 있는 감독 AI 에이전트와 함께 일하는 방법을 배워야 할 것이다.

두 번째는 기술 부채의 증가에 대한 전략적 대응이다. 기술 부채는 이미 오랜 기간 기업의 혁신을 가로막는 어려움 중 하나였는데 디지털 전환의 시대를 겪으면서 오히려 많은 기업이 단기적 투자를 조율 없이 감행해 장기적 혁신과 성장이 제한되는 상황에 직면해 있다. 비단 디지털 전환뿐 아니라 디지털 제품·서비스·경험에 대한 수요가 증가하며 기업이 해결해야 하는 많은 문제에 대한 기술 투자의 필요성은 더 높아지고 있고 이로 인한 기술 부채의 증가 속도 역시 빠르게 상승하고 있다. 앞으로 기술 부채를 줄이면서 AI 시스템을 확장하기 위해서는 전략적 목표를 달성하는 데 가장 효과적일 것으로 예상되는 AI 적용 우선순위를 정하고 그에 따라 자금을 투입해야 한다. 그리고 장기적인 생산성 향상과 성과 지표를 모든 신규 솔루션과 연결해야 할 것이다.

세 번째로 눈여겨봐야 할 것은 AI 기술에 대한 사업적·정책적 환경이 만들어 내는 새로운 입지 전략에 대한 대응이다. 앞으로 전개될 지정학적 혼란과 AI라는 두 가지 주요 요인은 조직이 데이터를 보관하고 운영의 기반을 마련하는 입지를 결정하는 데 결정적 영향을 미칠 것이다. 2024년에 경영진의 86%가 지정학적 혼란으로 인해 자사의 위치 전략이 영향을 받았다고 답했다. 2026년에는 이 수치가 93%까지 증가할 것으로 예상한다. AI의 경우 2024년 67%의 경영진이 조직의 AI 활용으로 인해 사업 및 조직 운영 지역을 변경했다고 답했으며 무려 93%는 2026년에 AI가 기업의 입지 전략에 영향을 미칠 것이라고 답했다. 지정학적 사태들을 정확하게 예측하는 것은 불가능하지만 불확실성과 관련한 위험을 줄일 수 있는 지정학적 입지 전략을 다수의 시나리오를 기반으로 고려하는 기업만이 미래에 보다 빠르고 효과적으로 대응할 수 있을 것이다.

생성형 AI가 기업의 혁신을 가속화함에 따라 새로운 제품과 서비스가 넘쳐나고 있다. AI에서 영감을 받은 수많은 제품과 서비스가 고객의 관심을 끌고 지갑을 열게 하기 위해서는 무엇보다 눈에 띄는 것이 중요하다. 이를 실현하려면 기업은 고객 및 시장 데이터를 그 어느 때보다 빠르게, 종합적으로 분석하고 변화하는 수요에 맞춰 즉각적으로 전략을 변경해야 할 것이다.

2025년에도 AI는 기업의 경쟁 우위를 가를 열쇠가 될 것으로 보인다. 다수의 기술 기업이 그동안 다양한 사례를 통해 성공과 실패의 경험을 쌓은 만큼 AI를 전략적이고 최적화해 적용할 수 있는 한 해가 되기를 바란다.