- 가트너, 2025년 주요 AI 혁신 기술로 ‘AI 에이전트’, ‘AI 레디 데이터’ 선정

- 향후 5년 내 ‘멀티모달 AI’, ’AI 신뢰, 위험, 보안 관리’가 혁신 기술의 주류 될 것

- AI 잠재력 발현에 파일럿 프로젝트, 인프라 벤치마킹, AI와 비즈니스 팀 간 협력 중요

가트너가 <2025 AI 하이프 사이클(2025 Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence)> 보고서를 통해 주목해야 할 주요 AI 혁신 기술을 발표했다.

 

가트너는 2025년 가장 빠르게 발전하는 기술로 ‘AI 에이전트(AI Agents)’와 ‘AI 레디(AI-Ready) 데이터’를 꼽았다. 이러한 기술들은 올해 높은 관심을 받고 있으며, 낙관적인 전망 및 투기적인 약속이 이어지면서 부풀려진 기대의 정점에 도달한 것으로 나타났다.

 

가트너 시니어 디렉터 하리타 칸다바투(Haritha Khandabattu) 애널리스트는 "올해도 AI에 대한 투자가 활발하게 이어지는 가운데 운영 확장성, 실시간 인텔리전스를 위한 AI 활용이 주목받고 있다”고 설명하고, “생성형 AI 중심에서 AI 에이전트, AI 레디 데이터와 같은 지속 가능한 AI 제공을 지원하는 기반 기술로 이동하는 추세”라고 밝혔다.

 

또한, 가트너는 ‘멀티모달(Multimodal) AI’와 ‘AI 신뢰, 위험, 보안 관리(TRiSM)’가 향후 5년 내 AI 혁신 기술의 주류가 될 것이며 부풀려진 기대의 정점을 주도하고 있다고 분석했다. 이러한 기술 발전은 보다 강력하고 혁신적이며 책임감 있는 AI 애플리케이션을 구현해 기업의 운영 방식을 변화시킬 것으로 전망된다.

 

칸다바투 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI는 막대한 비즈니스 잠재력을 가지고 있지만 이는 저절로 실현되지 않는다. 목표 달성을 위한 핵심은 비즈니스와 연계된 파일럿 프로젝트, 인프라 벤치마킹, 가치 창출을 위한 AI와 비즈니스 팀 간 협력”이라고 강조했다.

 

AI 에이전트

AI 에이전트는 AI 기술을 활용해 디지털, 물리 환경에서 인지하고, 의사결정을 내리며, 행동을 수행하고 목표를 달성하는 자율 또는 반자율 소프트웨어다. 기업은 대규모언어모델(LLM)을 비롯한 다양한 AI 기술과 사용 사례를 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발 및 배포하고 있다.

 

칸다바투 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI 에이전트의 이점을 최대로 높이려면 가장 적합한 비즈니스 맥락과 사용 사례를 식별해야 하지만, 모든 AI 에이전트는 똑같지 않고 상황도 항상 다르기 때문에 이는 어려운 과제”라고 설명하고, “AI 에이전트는 앞으로 더욱 강력해지겠지만 모든 사례에 일률적으로 적용할 수 없으며, 개별 상황의 요구에 따라 사용 가능 여부가 결정될 것”이라고 밝혔다.

 

AI 레디 데이터

AI 레디 데이터는 데이터 세트가 AI 애플리케이션에 최적화되도록 보장해 정확성과 효율성을 향상시킨다. 데이터의 준비 상태는 특정 AI 사용 사례에 대해 얼마나 적합한 데이터인지로 결정되며, 이는 해당 사용 사례와 AI 기술 맥락에서 결정될 수 있다. 이는 데이터 관리에 대한 새로운 접근 방식을 요구한다.

 

가트너는 AI에 대규모로 투자하는 기업이 데이터 관리 관행과 역량을 AI 환경에 맞게 발전시켜야 한다고 조언했다. 이를 통해 기존 및 향후 비즈니스 요구사항 충족, 신뢰 확보, 위험 및 준수 문제 방지, 지적 재산 보호, 편향과 환각 감소를 달성할 수 있다고 전했다.

 

멀티모달 AI

멀티모달 AI는 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 여러 유형의 데이터를 동시에 학습하는 모델이다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석함으로써 단일 유형의 데이터만 사용하는 모델보다 복잡한 상황을 더 효과적으로 이해할 수 있다. 이를 통해 사용자에게 더 명확한 정보를 제공하고 AI 애플리케이션의 새로운 가능성을 열 수 있다.

 

가트너는 멀티모달 AI가 향후 5년 동안 모든 산업 분야의 애플리케이션과 소프트웨어 제품의 성능 향상에 점점 더 필수적인 요소로 자리 잡을 것으로 전망했다.

 

AI TRiSM

AI TRiSM은 윤리적이고 안전한 AI 도입을 위한 핵심 기술 프레임워크로 모든 AI 사용 사례에 대한 기업 정책을 지원하고, AI 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 안전성, 안정성, 보안, 개인정보 보호, 데이터 보호를 보장하는 네 가지 기술 계층으로 구성되어 있다.

 

칸다바투 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI는 기존의 제어 방식으로는 대응하기 어려운 새로운 신뢰, 위험, 보안 관리 과제를 야기한다. 따라서 현재 사용 중인 모든 AI 요소에 대한 정책을 지속적으로 지원하고, 이를 시행하기 위해 계층화된 AI TRiSM 기술을 평가하고 도입해야 한다”고 조언했다.

 

가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 도입 현황을 시각적으로 표현하고, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 창출과의 잠재적 연관성을 제시한다. 이 방법론은 시간 흐름에 따른 기술 또는 애플리케이션 발전 과정을 조망하고, 특정 비즈니스 목표의 맥락에서의 효과적인 도입 관리를 위한 신뢰 있는 인사이트를 제공한다.

 

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