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[2025년 25호 뉴스레터] 2026년 준비해야 할 AI 기술 트렌드 (2026 가트너 트렌드 리포트)
등록일 2026-01-21
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View : 레터1년 전 우리가 소개했던 가트너의 2025 기술 트렌드, 얼마나 현실이 됐을까요? 2026 리포트가 막 공개된 지금, 이번 호에서는 그 내용을 직접 리뷰하며 올해의 실제 변화와 내년에 주목해야 할 기술들을 모아 소개해 드릴게요!
AI 시대 핵심 동력으로 부상한 AI 에이전트, 어떻게 쓰고
있나요?
AI 에이전트는 업무에 얼마나 적용되고 있을까?
AI에이전트의 영향 : AI 에이전트가 업무에 미치는 영향에 대한 도표. 범례 : 매우 동의함, 다소 동의함, 보통이다, 다소 동의하지 않음, 전혀 동의하지 않음 출처: 스택 오버플로우 AI 에이전트는 특정 개발 업무에 소요되는 시간을 줄여주었다. 매우 동의함 29.3%, 다소 동의함 40.8%, 보통이다 17.8%, 다소 동의하지 않음 6.9%, 전혀 동의하지 않음 5.1% AI 에이전트는 나의 생산성을 향상시켰다. 매우 동의함 27.7%, 다소 동의함 41%, 보통이다 20.4%, 다소 동의하지 않음 6%, 전혀 동의하지 않음 4.9% AI 메이전트는 내가 작성하는 코드의 품질을 개선했다. 매우 동의함 12.2%, 다소 동의함 25.3%, 보통이다 32.4%, 다소 동의하지 않음 17.1%, 전혀 동의하지 않음 13.1% AI 에이전트는 팀 내 협업을 개선했다. 매우 동의함 6.6%, 다소 동의함 10.7%, 보통이다 40.5%, 다소 동의하지 않음 20%, 전혀 동의하지 않음 22.2% AI 에이전트는 복잡한 문제를 더 효과적으로 해결하는 데 도움을 주었다. 매우 동의함 17.1%, 다소 동의함 31.9%, 보통이다 25.3%, 다소 동의하지 않음 14.2%, 전혀 동의하지 않음 11.5% AI 에이전트는 반복적인 업무를 자동화하는 데 도움을 주었다. 매우 동의함 29.3%, 다소 동의함 34.9%, 보통이다 22.4%, 다소 동의하지 않음 7%, 전혀 동의하지 않음 6.4% AI 에이전트는 새로운 기술이나 코드베이스를 학습하는 속도를 높여주었다. 매우 동의함 27.3%, 다소 동의함 35.9%, 보통이다 21.3%, 다소 동의하지 않음 8.2%, 전혀 동의하지 않음 7.3%
출처: 스택 오버플로우
가트너는 AI 에이전트를 통한 일상적 업무 결정 비중이 2024년 ‘전혀 없음(0%)’에서 2028년에는 최소 15%까지 늘어날 것이라고 전망했습니다. 그리고 실제로 2025년에는 여러 글로벌 기업이 AI 에이전트 기반 서비스를 내놓으면서 코딩, 검색, 마케팅 등 다양한 영역에서 활용이 빠르게 확산됐죠.
이 흐름은 현장의 인식에서도 그대로 보입니다. 2025년 스택 오버플로우(Stack Overflow) 개발자 설문에서는 응답자의 69%가 AI 에이전트 덕분에 업무 효율이 올라갔다고 답했는데요. 하지만 팀 단위 협업에 도움이 되었다는 응답은 17%에 머물렀습니다. 즉, 지금의 AI 에이전트는 ‘개인은 잘 돕지만, 팀 전체를 움직이기엔 아직 부족한 단계’라는 의미이기도 합니다.
이제 AI 에이전트를 팀 단위 프로세스와 연결해 업무 흐름 전체를 최적화하는 모델을 마련하는 것이 앞으로 기업 경쟁력에 직접적인 영향을 미칠 것으로 보입니다.
기업의 AI 사용, 그렇다면 AI 정책의 현주소는?
AI 활용도가 높아지면서 기업에게 요구되는 것은 단순한 기술 도입이 아니라, 이를 책임감 있게 운영할 수 있는 원칙과 관리 체계입니다. 이와 관련해 지난해 가트너는, AI 기술이 고도화될수록 윤리적 사용, 투명성 확보, 리스크 관리가 기업의 핵심 과제가 될 것이라고 전망했습니다. 특히 금융, 의료, 교육처럼 규제가 엄격한 산업에서는 AI 거버넌스 플랫폼을 필수 인프라로 구축해 고객 신뢰를 확보하는 역량이 경쟁력을 좌우하는 요소가 됩니다.
최근에는 AI가 국가 경쟁력의 핵심 기술로 부상하며 국제사회 역시 표준화된 AI 거버넌스 체계 마련을 요구하고 있습니다. 이러한 흐름은 한국 기업에도 그대로 적용됩니다. 글로벌 AI 시장에서 경쟁 우위를 확보하려면 단순한 AI 도입을 넘어 책임 있는 운영 시스템을 갖춰야 하기 때문입니다. 한국에서는 2026년 1월부터 AI 정책 거버넌스를 제도화한 ‘AI 기본법’이 시행되는데, 기업은 이 법을 기준으로 자사 서비스에 맞는 AI 관리 체계를 선제적으로 구축해야 합니다. 앞으로 이를 얼마나 잘 준비하느냐가 기업의 글로벌 경쟁력에 중요한 변수가 될 것으로 예상됩니다.
AI가 주도하는 2026년, 기업은 어떤 역할에 집중해야
하나?
출처: 가트너
가트너가 전망하는 2026년 10대 전략 기술 트렌드
가트너는 2026년 전략 기술 트렌드를 설계자(The Architect), 융합자(The Synthesist), 개척자(The Vanguard) 라는 세 가지 역할 기반 테마로 분류했습니다. 이는 단순히 기술 목록을 나열하는 방식에서 벗어나, 기업이 어떤 역할과 방향성을 중심으로 기술을 설계하고 적용해야 하는지를 보여주는 새로운 접근입니다.
특히 올해는 AI가 기업 운영 전반을 재구성하는 시점인 만큼, 각 테마는 ‘어떤 기술을 도입할까’가 아니라 ‘어떤 미래 역량을 갖출 것인가’에 초점을 맞췄습니다. 이제 이 세 가지 테마를 바탕으로, 2026년 10대 전략 기술 트렌드를 살펴볼 차례입니다.
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① The Architect(설계자)
AI 중심의 초연결 시대에 기업은 더 빠르고 안전하며 확장 가능한 디지털 기반을 구축해야 합니다. 2026년에는 아래 기술들을 얼마나 빠르게 확보하느냐에 따라 기업의 미래 경쟁력이 크게 달라질 것으로 보입니다.
- ▸ AI 네이티브 개발 플랫폼 : 생성형 AI를 활용해 소프트웨어를 더 빠르고 효율적으로 제작할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다. 사람과 AI로 구성된 소규모 팀이 동일한 자원으로 더 많은 애플리케이션을 개발할 수 있게 하는 것이 핵심이죠. 가트너는 2030년까지 80%의 조직이 소규모 팀 체제로 전환할 것이라고 전망합니다.
- ▸ AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 : 첨단 AI 모델을 학습·운영하기 위한 고성능 인프라로, 최적화와 시뮬레이션, 다기능 로봇, 에너지 탐사, 기후 모델링 등 폭넓게 활용됩니다. 가트너는 2028년까지 40%의 기업이 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처를 도입할 것으로 내다봅니다.
- ▸ 컨피덴셜 컴퓨팅 : 하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(TEE)을 활용해, 데이터가 처리되는 동안에도 외부 접근을 차단하고 보호하는 기술입니다. 엄격해지는 개인정보 보호 규제와 AI 활용 확산으로 중요성이 더욱 커지고 있죠. 가트너는 2029년까지 전체 데이터의 75%가 컨피덴셜 컴퓨팅을 통해 보호될 것으로 예측했습니다.
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② The Synthesist(융합자)
기업은 다양한 기술을 유기적으로 결합해 새로운 가치를 창출하고, 지능형 생태계를 구축해야 합니다. 결국 기업의 AI 경쟁력은 협업, 전문화, 자동화를 얼마나 빠르게 구현하느냐에 달려있다고 할 수 있죠.
- ▸ 다중 에이전트 시스템 : 다중 에이전트 시스템(MAS: Multi-Agent System)이란, 다양한 역할의 AI 에이전트가 협력해 복잡한 작업을 처리하는 방식으로, 단일 에이전트보다 효율성과 확장성을 높일 수 있어 주목받고 있습니다. 가트너는 2027년까지 70%의 다중 에이전트 시스템이 특정 분야에 특화된 에이전트를 활용해 정확도가 향상될 것이라고 전망했습니다.
- ▸ 도메인 특화 언어 모델 : 도메인 특화 언어 모델(DSLM: Domain-Specific Language Models)은 특정 산업이나 업무 분야를 위해 전문 데이터셋으로 학습된 AI 모델로, 범용 LLM보다 더 높은 정확성과 규정 준수가 특징입니다. 가트너는 60% 이상의 엔터프라이즈 생성형 AI 모델이 2028년까지 도메인 특화형으로 발전할 것이라고 내다봤습니다.
- ▸ 피지컬 AI : 피지컬 AI는 로봇, 드론, 차량, 스마트 기기 등에 센서, 작동기, AI 모델을 결합해 다양한 물리적 작업을 자동화하는 시스템입니다. 가트너는 2028년까지 80%의 창고에서 로봇이나 자동화 기술을 도입할 것으로 예상했습니다.
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③ The Vanguard(개척자)
AI 활용이 증가하면서 각종 리스크와 규제 심사도 강화되고 있습니다. 앞으로 기업은 사이버 공격 예측부터 출처 검증, AI 보안 관리, 데이터 위치 통제까지 아우르는 보안 체계를 구축해야 글로벌 경쟁력을 유지할 수 있을 거예요.
- ▸ 선제적 사이버 보안 : 선제적 사이버 보안(PCS: Proactive Cyber Security)은 AI 기반 기술을 활용해 사이버 공격을 사전에 예측하고 차단·무력화하는 접근 방식입니다. AI 기반 위협이 빠르게 증가하면서 필수 요건으로 자리 잡을 전망이에요. 가트너는 전체 보안 소프트웨어 지출의 50%가 선제적 사이버 보안 솔루션에 투입될 것이라고 예상했습니다.
- ▸ 디지털 출처 : 디지털 출처는 구성 명세서(BOM), 인증 데이터베이스, 워터마킹 등의 도구를 활용해 소프트웨어· 데이터·미디어의 출처와 무결성을 검증하는 기술을 말합니다. 최근 유럽연합 AI법 등 규제가 강화되면서, AI 생성 콘텐츠의 출처 추적이 의무화되는 추세입니다.
- ▸ AI 보안 플랫폼 : AI 보안 플랫폼(AISP: AI Security Platform)은 외부 AI 서비스와 자체 구축 AI 앱을 모두 안전하게 관리하는 통합 보안 제어 플랫폼입니다. 가트너는 2028년까지 50% 이상의 기업이 AI 보안 플랫폼을 도입할 것으로 예상했습니다.
- ▸ 지리적 이전 : 지리적 이전(Geopatriation)은 지정학적 리스크에 대응하기 위해 데이터와 앱을 글로벌 퍼블릭 클라우드에서 소버린 클라우드, 지역 클라우드 공급업체, 또는 자체 데이터센터로 이전하는 전략입니다. 가트너는 2030년까지 75%의 기업이 워크로드를 지정학적으로 이전할 것이라고 내다봤습니다.
AI 기술 경쟁에서 AI 인프라 전환으로 접어드는 2026년
2025년은 글로벌 기업들이 AI 기술을 앞다퉈 선보이며 경쟁이 과열된 시기였어요. 이 과정에서 일각에서는 ‘AI 거품론’을 제기하며 우려의 목소리도 나왔죠. 하지만 가트너는 2026년에는 AI가 실용성과 안정성을 갖춘 비즈니스 핵심 인프라로 자리 잡을 것이라고 예측했습니다. 이러한 전망이 나온 배경을, 앞서 소개한 10대 전략 기술 중 몇 가지를 통해 더 자세히 살펴볼게요.
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① AI 네이티브 개발 플랫폼
앞서 2025년 스택 오버플로우 개발자 설문에서 AI 에이전트가 팀 단위 협업 개선에는 한계가 있었다는 결과가 나왔는데요. 이러한 한계를 보완하는 방식으로 ‘AI 네이티브 개발 플랫폼’이 주목받고 있습니다. 앞으로 이 플랫폼을 활용하면 AI는 개인 생산성을 넘어 조직 전체의 개발 효율을 높이는 체계로 발전할 것입니다. AI가 단순히 코드 작성 속도를 높이는 도구를 넘어, 개발 전 과정에 통합되어 더 빠르고 더 경제적으로 성과를 달성하게 되는 것이죠. 예를 들어, 2명의 개발자와 여러 AI 에이전트로 구성된 5개의 팀이 동시에 5개의 앱을 출시하는 게 가능해지는 거예요.
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② 피지컬 AI
가트너가 언급한 10대 트렌드 중 이미 익숙한 개념도 있는데요. 지난 11월 호 뉴스레터에서도 다루었던 피지컬 AI입니다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율주행차 등 하드웨어에 AI를 결합해 현실 환경을 스스로 인지하고 판단·행동하는 지능형 시스템을 뜻합니다. 이러한 피지컬 AI의 확산 가능성은 글로벌 기업들도 주목하고 있는데요. 엔비디아 CEO 젠슨 황 역시 이를 차세대 성장 동력으로 언급하며 시장의 관심을 더욱 끌었습니다.
시장조사 업체 마켓츠앤드마켓츠는 전 세계 피지컬 AI 시장 규모가 2025년 44억 4,000만 달러에서 2030년 230억 5,000만 달러로 성장할 것으로 전망하기도 했어요. 특히 제조업 강국인 한국은 피지컬 AI 산업에서 성장 가능성이 높을 것으로 기대되고 있습니다.
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③ 도메인 특화 언어 모델(DSLM)
앞으로 기업이 사용하는 AI 모델은 더 정확하고 산업 특화된 규정을 준수하는 것이 중요해질 것입니다. 특히 금융, 의료, 법률, 공공 분야처럼 규제 준수가 중요한 분야에서는 범용 LLM보다 특정 산업이나 업무 분야의 전문 데이터를 학습한 DSLM을 채택할 가능성이 높은데요. DSLM은 전문 문서 처리 자동화, 정보의 정확도 및 신뢰도 향상, 규제 준수 및 위험 관리, 글로벌 경쟁력 확보 등을 지원하게 될 거예요.
최근 LG유플러스의 자체 개발한 생성형 AI 기술 ‘익시젠(ixi-GEN)’ 관련 논문이 세계 최고 수준의 자연어처리(NLP) 학회인 ‘EMNLP 2025’에 채택됐는데요. 소형 언어모델(sLLM)의 효율과 품질을 동시에 높이는 방법으로 ‘도메인 특화 학습(DACP)’ 기법을 활용한 것이 좋은 평가를 받은 것으로 분석하기도 했답니다.
2025년이 AI 기술을 실험하고 과열된 경쟁 속에서 가능성을 탐색한 시기였다면, 2026년은 그 기술들을 실제 비즈니스 구조 안에 녹여내고, 조직의 성과로 연결해야 하는 시기가 될 것으로 보입니다. 특히 AI 네이티브 개발, 피지컬 AI, DSLM 같은 기술들이 ‘도입 여부’보다 ‘어떻게 적용해 실질적 변화를 만들 것인가’를 결정하는 기준이 될 텐데요.
앞으로 기업이 고민해야 할 지점은 ‘어떤 기술을 빠르게 도입할 것인가’가 아니라 ‘이를 우리 비즈니스와 시장 환경에 맞게 어떻게 재설계할 것인가’로 옮겨가고 있습니다. LG유플러스도 AI 기술과 서비스를 기반으로 기업 고객이 이러한 변화를 기회로 전환할 수 있도록 함께하겠습니다.