- AI 확산에 인재 전략·데이터 거버넌스·시맨틱 데이터 인프라 변화
가트너가 AI 확산이 데이터 및 분석(D&A) 조직 전반에 구조적 변화를 가져오며 인재 전략과 데이터 거버넌스, 기술 인프라 등 데이터 기반 운영 체계 전반을 재편할 것으로 전망했다.
AI 시대 인재 전략 변화
가트너는 2027년까지 전체 채용 프로세스의 75%가 채용 과정에서 직장 내 AI 활용 능력을 검증하는 인증이나 테스트를 포함하게 될 것으로 전망했다. 조직이 AI 기반 업무 환경에 맞춘 인재 전략을 구축해야 한다는 의미다.
가트너 리타 살람 수석 VP 애널리스트는 “데이터 및 분석 리더는 조직의 AI 도입 목표와 IT 인력의 준비 수준 사이의 역량 격차를 파악하기 위해 보다 엄격하고 데이터 기반의 역량 측정을 도입해야 한다”고 밝혔다.
생성형 AI와 에이전트, 생산성 소프트웨어 시장 재편
2027년까지 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 생산성 소프트웨어 시장에 약 580억 달러 규모의 구조적 변화가 나타날 것으로 전망됐다. 콘텐츠 제작과 편집 방식도 생성형 AI 중심으로 재편되며 새로운 사용자 인터페이스와 플러그인, 문서 포맷 등이 등장할 것으로 예상된다. 이에 따라 데이터 및 분석 리더는 AI 환경에 맞는 도구 도입과 사용자 경험 설계를 추진해야 할 것으로 분석됐다.
AI 에이전트 확산과 데이터 폭증
가트너는 2029년까지 물리적 환경에서 작동하는 AI 에이전트가 생성하는 데이터가 모든 디지털 AI 애플리케이션이 생성하는 데이터의 10배에 달할 것으로 전망했다. 물리 세계와 상호작용하는 AI 시스템이 이동·경로·환경 데이터를 대규모로 생성하면서 새로운 데이터 학습 환경이 형성될 것으로 예상된다. 이러한 데이터는 ‘월드 모델(World Model)’ 기반 AI의 패턴 학습과 예측·시뮬레이션 정확도를 높이는 데 활용될 것으로 전망된다.
AI 에이전트 기반 거버넌스 자동화 확대
2030년까지 조직의 절반이 자율형 AI 에이전트를 활용해 거버넌스 정책과 기술 표준을 자동으로 해석하고 준수 정책을 집행하게 될 것으로 전망됐다. 거버넌스 정책은 기계가 해석 가능한 데이터 계약 형태로 관리될 가능성이 높다. 다만 같은 시기 AI 에이전트 배포 실패의 절반은 거버넌스 플랫폼의 실행 관리 부족과 시스템 간 상호운용성 문제 때문이 될 것으로 예상됐다.
AI 네이티브 스타트업 등장 가능성
2030년까지 직원 1인당 연간 반복 매출(ARR) 200만 달러 수준의 효율성을 달성하는 새로운 AI 스타트업이 등장할 가능성도 제시됐다. 이 기업들은 자본 투자보다 높은 운영 효율성과 AI 기반 자동화된 워크플로우를 기반으로 성장할 것으로 전망됐다.
AI 시대, 인간 중심 리더십 부상
가트너는 2030년까지 AI 경쟁력 확보에 성공한 조직의 60%가 인간 관계 역량을 중시하는 경영진이 이끌 것으로 전망했다. 특히 최고데이터책임자(CDAO)는 AI 전략 수립 과정에서 조직 협업과 영향력을 기반으로 보다 핵심적인 C-레벨 역할을 맡게 될 가능성이 높다.
유니버설 시맨틱 레이어, 핵심 AI 인프라 부상
2030년까지 유니버설 시맨틱 레이어가 데이터 플랫폼과 사이버보안과 함께 핵심 디지털 인프라로 자리잡을 것으로 예상됐다. 시맨틱 레이어는 AI 정확도를 높이고 비용을 관리하며 다중 에이전트 환경에서 데이터 정합성을 유지하는 데 중요한 역할을 한다.
또한 2028년까지 콘텐츠 리스크 관리 기능의 절반이 법무와 사이버보안 조직에서 AI 엔지니어링 조직으로 이동할 것으로 전망됐다. AI 시스템이 생성하는 콘텐츠 위험을 설계 단계에서 관리하는 방식이 확산될 것으로 분석됐다.
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