생성형 AI·에이전트 확산으로 생산성 시장 86조 재편…2030년 조직 절반 AI 에이전트 거버넌스 도입
사진:아이스톡
비즈니스, 기술 인사이트를 제공하는 가트너(Gartner)가 데이터 및 분석(Data & Analytics, D&A) 분야의 2026년 주요 전망을 발표했다.
가트너는 인공지능(AI)의 확산이 리더십, 데이터 거버넌스, 인재 전략, 기술 환경, 시장 경쟁 구도 전반에 걸쳐 구조적인 변화를 가져올 것으로 내다봤다. 특히 기업들이 AI 기반 업무 환경에 빠르게 적응하면서 채용 방식, 생산성 소프트웨어, 데이터 인프라, 거버넌스 체계까지 변화가 확산될 것이라는 분석이다.
리타 살람 가트너 수석 VP 애널리스트는 “데이터와 AI 변화 속도는 매년 새로운 공상과학 소설의 장을 여는 것과 같다”며 “2026년에는 인간·기계·조직의 지능 간 경계가 더욱 모호해지고 기업들은 전례 없이 데이터에 의존하게 될 것”이라고 말했다.
그는 이어 “AI 시스템은 단순히 인간을 지원하는 수준을 넘어 협력 파트너로 자리잡고 있다”며 “이번 전망은 기업 리더들이 다가올 기회와 위험에 대비할 수 있도록 돕는 로드맵”이라고 설명했다.
2027년까지 채용 75%, AI 활용 역량 평가 포함
가트너는 2027년까지 전체 채용 프로세스의 75%가 직장 내 인공지능(AI) 활용 능력을 검증하는 인증이나 테스트를 포함하게 될 것으로 전망했다. 이는 단순한 기술 역량 평가를 넘어, 지원자가 실제 업무 환경에서 생성형 AI나 AI 기반 도구를 활용해 문제를 해결할 수 있는지를 확인하는 방식으로 확대될 가능성이 크다.
AI 기반 업무 환경이 빠르게 확산되면서 기업들은 AI 활용 능력을 점차 핵심 직무 역량(core competency)으로 간주하게 될 것으로 보인다. 특히 데이터 분석, 콘텐츠 생산, 소프트웨어 개발, 고객 대응 등 다양한 업무 영역에서 AI 도구 활용이 일반화되면서, 조직은 직원이 AI를 얼마나 효과적으로 활용해 생산성과 의사결정 품질을 높일 수 있는지를 중요한 평가 기준으로 삼게 될 전망이다.
이에 따라 데이터 및 분석(D&A) 리더는 조직의 AI 도입 목표와 실제 인력의 준비 수준 사이에 존재하는 AI 역량 격차(skills gap)를 보다 체계적으로 측정하고 관리할 필요가 있다는 분석이다. 이를 위해 기업들은 데이터 기반 역량 평가 체계, AI 교육 프로그램, 인증 제도 등을 도입해 조직 전반의 AI 활용 능력을 단계적으로 강화할 것으로 예상된다.
생성형 AI·AI 에이전트, 생산성 소프트웨어 시장 재편
가트너는 2027년까지 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 생산성 소프트웨어 시장에 약 580억 달러(약 86조 원) 규모의 구조적 변화가 발생할 것으로 내다봤다.
콘텐츠 제작 방식도 빠르게 변화하고 있다. 기존에는 빈 문서에서 시작해 사람이 콘텐츠를 작성했다면, 앞으로는 생성형 AI가 기존 콘텐츠를 분석하고 재구성하는 방식이 확대될 것으로 예상된다. 편집 과정 역시 사람이 직접 수정하기보다 AI가 반복적으로 콘텐츠를 재가공하는 방식이 늘어날 것으로 전망된다.
또한 AI는 에이전트 기반 사용자 경험을 중심으로 새로운 경쟁을 촉발할 것으로 예상된다. 이에 따라 데이터 및 분석 리더들은 AI 환경에 맞는 새로운 사용자 인터페이스, 플러그인, 문서 형식 등 생산성 도구 도입을 검토해야 한다는 분석이다.
2029년, 물리 환경 데이터가 디지털 데이터의 10배
가트너는 2029년까지 물리 환경에서 작동하는 AI 에이전트가 생성하는 데이터가 디지털 AI 애플리케이션이 생성하는 데이터의 10배에 달할 것이라고 전망했다.
물리 세계에서 작동하는 AI 에이전트는 환경과 상호작용하며 이동 경로, 공간 정보, 다중 에이전트 협업 데이터 등을 생성한다. 이러한 데이터는 AI가 현실 세계의 패턴을 이해하는 월드 모델(world model)을 학습하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.
2030년, 조직 절반이 AI 에이전트로 거버넌스 자동화
가트너는 2030년까지 조직의 절반이 자율형 AI 에이전트를 활용해 거버넌스 정책과 기술 표준을 자동화할 것으로 전망했다.
AI 에이전트는 정책과 규정을 기계가 검증 가능한 데이터 계약 형태로 해석하고 이를 기반으로 규정 준수 및 거버넌스 집행을 자동화하게 된다.
다만 같은 시기 AI 에이전트 도입 실패의 절반은 거버넌스 플랫폼 실행 관리 부족과 시스템 간 상호운용성 문제 때문일 것으로 예상됐다.
초고효율 AI 스타트업 ‘유니콘’ 등장 전망
가트너는 2030년까지 직원 1인당 연간 반복 매출(ARR) 200만 달러(약 30억 원) 수준의 초고효율 AI 스타트업 유니콘이 등장할 것으로 전망했다.
이들 기업은 대규모 투자보다 극단적인 자본 효율성을 기반으로 성장하며 AI 기술을 제품과 워크플로우에 깊게 통합하는 AI 네이티브 기업이 될 가능성이 높다.
AI 시대, 인간 중심 리더십 중요성 확대
가트너는 AI 경쟁력 확보에 성공한 조직의 60%가 인간 관계 역량을 중시하는 경영진이 이끌게 될 것이라고 전망했다.
특히 조직 내 협업과 영향력을 바탕으로 전략을 이끄는 최고데이터책임자(CDAO)의 역할이 확대되면서, 향후 CEO 등 더 높은 경영 리더십으로 이동할 가능성도 높아질 것으로 분석됐다.
유니버설 시맨틱 레이어, 핵심 AI 인프라로 부상
또한 유니버설 시맨틱 레이어(universal semantic layer)가 향후 데이터 플랫폼 및 사이버보안과 함께 핵심 디지털 인프라로 자리잡을 것으로 전망됐다.
유니버설 시맨틱 레이어(Universal Semantic Layer)는 기업에 흩어져 있는 데이터를 공통된 의미 체계로 연결해 AI와 분석 시스템이 동일한 기준으로 데이터를 이해하고 활용하도록 하는 데이터 계층이다. 이를 통해 데이터 정의의 불일치를 줄이고 AI 모델의 정확도와 신뢰성을 높이며, 여러 AI 에이전트와 시스템 간 협업을 가능하게 한다.
또한, 데이터 의미를 통합 관리하는 구조로, AI 정확도 향상, 비용 관리, 기술 부채 감소, 다중 에이전트 시스템 정합성 유지에 중요한 역할을 한다.
콘텐츠 리스크 관리, AI 엔지니어링 조직으로 이동
가트너는 2028년까지 콘텐츠 리스크 관리 기능의 절반이 법무 및 사이버보안 조직에서 AI 엔지니어링 조직으로 이동할 것으로 전망했다. 이는 생성형 AI 확산으로 인해 콘텐츠 위험 관리가 단순한 규제 대응이나 사후 검토 중심에서 벗어나, AI 모델 설계와 개발 단계부터 통합되는 방식으로 변화하고 있음을 의미한다.
특히 기업들은 AI가 생성하는 텍스트·이미지·코드 등의 콘텐츠가 저작권 침해, 허위 정보, 편향성, 규제 위반 등의 문제를 일으킬 가능성을 고려해, 이를 기술적으로 관리하는 체계를 강화하고 있다. 이에 따라 위험 관리 기능이 AI 엔지니어링, 데이터 사이언스, 소프트웨어 개발 프로세스에 내재화되면서 콘텐츠 위험을 사전에 탐지하고 제어하는 ‘AI 중심 리스크 관리’ 모델이 확산될 것으로 전망된다.
전미준 기자
다른기사 보기
저작권자 © 인공지능신문
댓글
0