이번 포스트에서는 2025년의 IT트렌드에 대해서 이야기해보려고 합니다. 글로벌 리서치 기관인 가트너(Gartner)는 매년 Top 10 Strategic Technology Trends(10대 전략 기술 트렌드)를 발표하고 있는데요. 이미 지난 10월에 발표된 내용이긴 하지만, 전체적으로 내용을 살펴보고 주요 내용들을 정리하여 공유드리겠습니다.
0. 2025년 10대 전략 기술 트렌드(2025 Top 10 Strategic Technology Trends)
가트너는 10대 트렌드를 선정하며 크게 ① AI의 당면과제와 리스크, ② 새로운 컴퓨팅의 지평, ③ 인간-기계 시너지라는 3가지 주제로 구분했습니다.
| 주제 | 세부 기술 |
| AI의 당면과제와 리스크 (AI Imperatives and Risks) |
1) 에이전틱 AI(Agentic AI) 2) AI 거버넌스 플랫폼(AI Governance Platforms) 3) 허위정보 보안(Disinformation Security) |
| 새로운 컴퓨팅의 지평 (New Frontiers of Computing) |
4) 양자내성암호(Post-Quantum Cryptography) 5) 앰비언트 인비저블 인텔리전스(Ambient Invisible Intelligence) 6) 에너지 효율적인 컴퓨팅(Energy-Effcient Computing) 7) 하이브리드 컴퓨팅(Hybrid Computing) |
| 인간-기계 시너지 (Human-Machine Synergy) |
8) 공간 컴퓨팅(Spatial Computing) 9) 다기능 로봇(Polyfunctional Robots) 10) 신경학적 향상(Neurological Enhancement) |
2025년 기술 트렌드를 관통하는 주제는 AI라고 생각됩니다. 생성형 AI로 시작된 AI열풍으로 인해 다양한 AI서비스들이 기업과 개인들에게 제공되고 새로운 서비스들이 만들어지고 있습니다.
이런 AI 중심의 비즈니스 환경에서 기업들이 준비해야 하는 기술과 관리체계, 프레임워크들이 주요 트렌드로 선정되기도 했고, AI 활용을 극대화하기 위한 역량과 AI를 비롯한 다양한 기술을 결합한 융복합 서비스들까지, 결국 AI가 촉발한 큰 변화의 흐름이 2025년도에도 트렌드로 이어질 것이라고 예측할 수 있는데요.
세부 기술에 대해서 이어서 설명드리도록 하겠습니다.
1. 에이전틱 AI (Agentic AI)
에이전틱 AI는 특정 목표를 달성하기 위해 독립적으로 결정을 내리고 행동하는 소프트웨어 프로그램을 의미합니다. 가트너는 2028년까지 업무상 결정사항의 15% 이상이 에이전틱 AI에 의해 자율적으로 이루어질 것으로 전망하고 있는데요.
이는 다양한 업무 부문에서 생산성과 의사결정 효율성을 높이기 위해서 AI를 활용하는 빈도가 높아진다는 것을 의미합니다. 즉, 직원들은 좀 더 창의적이고 생산적인 업무에 집중할 수 있도록 AI 어시스턴트(AI Assistant)와 협업하는 업무방식이 점차 정착될 것이라고 예상할 수 있는 것입니다.
- 사람과 대화하듯 자연어를 활용하여 작업자가 복잡한 업무까지 자동화하고, 관리할 수 있도록 지원
- 데이터 분석을 통해 각 단계에서 고도로 계산된 결정을 내려 고객 경험을 자동화
- 빠른 데이터 분석과 예측 지능을 통해 조직의 의사 결정 및 상황 인식 개선
2. AI 거버넌스 플랫폼 (AI Governance Platform)
AI가 다양한 산업 및 일상생활에서 활용되면서 사회적/윤리적 문제를 예방하기 위한 논의가 활발하게 이루어지고 있습니다. 그 결과로 AI와 관련된 정부 정책이나 규제들이 수립됨에 따라서, 기업들은 AI 활용 시 법적/사회적 책임을 준수해야 할 필요가 있습니다. 기업의 사회적/윤리적 이슈가 발생하는 경우 기업 신뢰도 및 가치에 큰 영향을 주기 때문에, 비즈니스적으로도 중요한 요인이 되었다고 판단할 수 있습니다.
AI 거버넌스 플랫폼은 AI 시스템이 책임감 있고 윤리적으로 사용되도록 지원하며, 법적/윤리적/운영적 성과를 관리하는 플랫폼입니다. 이는 2024년 기술 트렌드로 선정한 TRiSM(AI신뢰, 위험 및 보안관리) 프레임워크의 일부라고 할 수 있습니다. 가트너는 2028년까지 AI 거버넌스 플랫폼을 사용하는 기업은 경쟁사보다 높은 고객 신뢰와(30% 이상) 규제 준수 수준(25% 이상)을 달성할 것이라고 예측하고 있기 때문에, 앞으로 그 중요성이 점차 증대될 것이라고 생각됩니다.
- AI 시스템이 발생시킬 수 있는 사회적/윤리적 리스크 평가모델을 수립하고 거버넌스 수행
- AI 거버넌스 하에서 AI 시스템이 유지/관리될 수 있도록 추적 및 모니터링
3. 허위정보 보안(Disinformation Security)
'2025년 사이버 위협 트렌드 분석' 포스트에서도 말씀드린 것처럼, 생성형 AI를 활용한 사이버 위협이 증가하는 추세입니다. 딥페이크로 생성되는 영상이나 사진, 허위 정보들이 대표적인 사례입니다. 가짜 뉴스와 딥페이크 등 허위 정보들은 사회적으로도 큰 문제가 되고 있지만, 기업 입장에서도 고객 신뢰, 사회적 책임, 비즈니스 성과 등에도 악영향을 끼칠 수 있습니다.
또한 해커 집단들이 AI로 생성되는 허위 정보들을 악의적으로 활용하여 기업들을 공격하려는 시도를 지속적으로 하고 있기 때문에, 기업들은 이를 방어하기 위한 보안체계, 시스템, 서비스 등을 도입하려는 니즈가 증가하고 있습니다. 따라서, 신뢰할 수 있는 정보를 체계적으로 식별하여 무결성 보장, 진위 여부 평가, 사칭 방지, 유해 정보 확산 추적을 하기 위해 '허위정보 보안' 기술을 활용해야 하는 것입니다.
가트너는 2024년을 기준으로는 약 5% 미만의 기업만이 정보 유포 방지 보안 제품 혹은 서비스를 사용하고 있지만, 2028년까지 약 50% 이상의 기업이 허위정보 보안 기술을 활용하여 민감한 데이터를 보호하는 등의 필수적인 보안조치를 강화할 것으로 예상하고 있습니다.
- 수입된 정보의 신뢰성과 무결성을 확인
- 기업, 제품, 서비스 또는 브랜드를 대상으로 한 내러티브에 대한 모니터링
4. 양자내성 암호(Post-Quantum Cryptography)
이론적으로는 엄청난 연산 능력을 발휘할 수 있는 양자 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라서, 기존에 활용되는 암호화 방식이 안전하지 않을 것이라고 예측되고 있습니다. 일반적으로 활용하는 RSA 암호화 방식의 경우, '소인수 분해'를 연산하기 어렵다는 원리를 바탕으로 모델링 된 암호체계이며 현재 활용되는 컴퓨터의 사양으로도 해독하는데 엄청난 시간과 자원이 소요되는 방식입니다.
하지만 앞서 이야기한 양자컴퓨터라면 순식간에 연산이 되기 때문에 암호로서의 의미가 없어질 수 있습니다. 가트너는 2029년이 되면 대부분의 암호화 방식이 안전하지 않을 것이라고 경고하고 있는데요. 기업 입장에서는 데이터들을 보호하기 위해서라도 안전한 암호화 방식으로의 전환이 필요한 상황이며, 이에 대한 해답을 양자내성 암호 기술이라고 이야기하고 있습니다.
따라서, 양자 컴퓨팅 복호화 기술에 대응하여 데이터를 보호하기 위한 새로운 암호 알고리즘, 관련 정책 및 규정 등 새로운 기술과 프레임워크의 중요성이 부각될 것으로 예측하고 있습니다.
- 개인정보, 금융 정보 등 민감한 데이터가 양자 컴퓨팅 세계에서도 안전하도록 보호
- 기업의 비밀정보, 운영데이터 등 지식자산이 해독당할 위험이 없도록 보장
5. 앰비언트 임비저블 인텔리전스(Ambient Invisible Intelligence)
비즈니스 가치사슬 내에서 가시성을 확보하는 것은 기업에게 중요한 일이며, 항상 목표로 하는 것 중 하나입니다. 또한 AI가 적극적으로 사용되면서, AI 활용을 극대화하기 위해 대량의 정확한 데이터를 수집하는 것도 중요해지고 있는 상황입니다.
이러한 관점에서 보았을 때 기업들은 어떤 방식으로 대량의 정확한 데이터를 효율적으로 수집할 수 있는지에 대한 고민이 발생하게 되면서, 앰비언트 임비저블 인텔리전스가 매력적인 기술로 인식될 수 있습니다.
앰비언트 임비저블 인텔리전스는 초저가, 초소형의 스마트 태그와 센서 등을 사용하여 수많은 객체나 환경 정보를 실시간으로 수집, 추적, 분석하는 기술입니다. 수많은 센서들을 활용하여 대규모의 정보를 수집하지만, 사용자가 인지하지 못하도록 하는 것이며 저비용으로 운영하여 가시성과 효율성을 모두 높이는 것을 목적으로 하고 있습니다. 시장 초기에는 유통이나 물류 산업에서 상품을 관리하는 용도로 활용될 것으로 예상되며, 장기적으로는 일상생활과 밀접하게 결합될 것으로 예측하고 있습니다.
- 매장 내 고객 행동에 따라 조명, 음악 등을 자동으로 조정
- 웨어러블 장치 없이도 환자를 모니터링하여 실시간 대응
6. 에너지 효율적인 컴퓨팅(Energy-Efficient Computing)
ESG의 중요성이 나날이 증가하고 있는 추세에서 많은 기업들이 다양한 규제와 정책 등에 영향을 받고 있습니다. 또한 '지속가능성(Sustainable)' 관점에서도 친환경적인 솔루션, 기술 등이 주요하게 고려되고 있는 상황이기 때문에 에너지 효율, 에너지 절감 등이 기업의 당면과제가 되고 있습니다.
특히나 IT기업들은 컴퓨팅 수요의 증가, 데이터 센터의 증가, AI 서비스 확대 등 에너지 소비가 큰 폭으로 증가하고 있는데요. 그렇기 때문에 에너지 소모를 최소한으로 하면서도 컴퓨팅 성능을 높이는 에너지 효율적 컴퓨팅이 대두되고 있습니다.
단기적으로는 코드 최적화 등의 개선을 통해 점진적으로 효율성을 높이면서, 장기적으로는 광학, 뉴로모픽(Neuromorphic), 가속기 등 새로운 컴퓨팅 기술을 활용하여 큰 변화가 이루어질 것으로 예측하고 있습니다.
- 스마트 전원 관리 시스템을 통한 오피스 전력 소비 감축
- 서버 및 냉각 시스템의 소비 전력 감소
7. 하이브리드 컴퓨팅(Hybrid Computing)
하이브리드 컴퓨팅은 CPU, GPU, 에지 디바이스, 뉴로모픽, 양자 및 광학 시스템 등과 같은 다양한 기술을 결합하여 복잡한 문제를 해결하는 새로운 컴퓨팅 기술입니다. 앞서 말씀드린 바와 같이 AI가 광범위하게 활용되는 환경에서는 AI의 성능을 극대화할 수 있는 컴퓨팅 기술을 필요로 하는데 하이브리드 컴퓨팅이 그 해답이 될 수 있습니다.
하이브리드 컴퓨팅이 현재의 기술 한계를 극복하여 더 복잡한 메커니즘의 문제들을 해결할 수 있을 것이라고 기대하고 있으며, 현재보다 더 효과적이고 효율적인 기술기반의 혁신환경을 조성할 것이라 예측하고 있습니다.
- 중요 워크로드는 내부망에 유지하면서도 피크 로드는 클라우드를 활용
- 데이터 중요도에 따라 On-prem. 과 클라우드 환경을 병행하여 사용
8. 공간 컴퓨팅(Spatial Computing)
공간 컴퓨팅은 AR/VR(증강/가상현실)과 같은 기술을 활용하여 물리적인 세계와 가상 환경을 융합시키는 기술입니다. 현실세계에 디지털 콘텐츠를 고정(Anchoring)하는 방식으로 사용자에게 더 높은 몰입감을 제공해 줄 수 있는 장점이 있습니다.
공간 컴퓨팅은 현실과 가상을 융합하는 것이기 때문에, 공간의 제약을 뛰어넘을 수 있게 한다는 장점이 있는데요. 따라서 산업현장에서도 워크플로우의 간소화, 협업 강화 등에 공간 컴퓨팅을 활용하여 혁신이 이루어질 것으로 기대하고 있습니다.
가트너는 2033년까지 공간 컴퓨팅 시장이 1조 7,000억 달러(약 2,340조 1,100억 원)까지 성장할 것으로 예측하고 있는데요. 이는 2023년 시장 규모인 1,100억 달러 대비 10배 이상 성장하는 것입니다.
- 직원 교육 시뮬레이션을 통한 교육 효과 향상
- 가상 환경에서의 원격회의를 통한 협업 강화
9. 다기능 로봇(Polyfunctional Robots)
산업현장에서 활용되는 일반적인 로봇이라 함은 단순하게 단일 작업을 반복적으로 수행하도록 설계된 로봇을 의미하고 있습니다. 하지만 향후에는 산업용 로봇들이 여러 작업을 수행할 수 있는 기능을 갖추며 인간과 상호작용이 가능하도록 진화할 것이라고 예측하고 있는데, 이것이 바로 '다기능 로봇' 또는 '스마트 로봇'입니다.
하나의 로봇이 여러 작업을 수행할 수 있게 되면서, 작업의 효율성뿐만 아니라 ROI 측면에서도 기업에 효익을 제공해 줄 수 있을 것이라 기대하고 있습니다. 때문에 2030년에는 80% 이상의 사람들이 매일 다기능 로봇을 활용할 것이라고 예측하고 있습니다.
- 창고에서 집하, 포장 및 운송 등 여러 작업을 로봇이 처리
- 의료 환경에서 의료용품 배달, 환자 이송 보조 또는 공간 소독등 다양한 작업을 수행
10. 신경학적 향상(Neurological Enhancement)
신경학적 향상은 BBMI(Bidirectional Brain-Machine Interface, 양방향 뇌-기계 인터페이스)를 통해 인간의 뇌 활동을 읽고 인간의 인지 능력을 향상하는 기술로, 인간의 신경계 기능을 강화하거나 최적화하기 위해 신경 과학, 기술, 약리학 등이 융합된 첨단 기술입니다.
이 기술은 인간의 능력을 확장시킬 수 있는 가능성을 보여주기 때문에, 의료 산업뿐만 아니라 다양한 비즈니스 분야에서도 점점 더 중요한 기술로서 주목받고 있는데요. 직원의 역량 강화, 마케팅 강화, 성능 최적화 등의 주요 영역에서 잠재력을 가지고 있다고 예측하고 있습니다.
기술적인 잠재력은 크지만, 인간의 정체성 및 기술의 안전성 등 여러 윤리적인 문제점도 우려되는 만큼 조심스러운 접근이 필요할 것입니다.
참고자료
1) Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2025 - Gartner(2024.10)
2) 가트너, 2025년 10대 전략 기술 트렌드 제시 - SAP(2025.01)
3) 2025년에 다가올 기술 변화의 흐름 - Igloo(2024.12)
4) 가트너, 2025년 10대 전략 기술 트렌드 발표 - IT데일리(2024.10)