AI 기술 어디까지 왔나? 가트너가 짚은 주목해야 할 AI 트렌드

AI는 이제 일상이 되었지만 발전 속도는 여전히 놀라울 정도로 빠릅니다. 가트너가 발표한 2025 AI 하이프사이클을 바탕으로 지금 주목해야 할 AI 트렌드를 정리했으니, 함께 확인해볼까요?

☑️ AI 학습 최적화를 위한 AI 레디 데이터 (AI-Ready Data)

AI 레디 데이터는 AI가 학습할 수 있도록 최적화된 데이터입니다. 가트너에 따르면 이 데이터를 잘 관리하고, 발전시킬수록 향후 비즈니스 요구사항 충족, 신뢰 확보, 위험 및 준수 문제 방지, 지적 재산 보호, 편향과 환각 감소를 달성할 수 있다고 합니다. AI에 대규모로 투자하는 기업이라면 데이터 관리 관행과 역량을 AI 환경에 맞게 발전시키는 것이 필수가 되었습니다.

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☑️ 스스로 판단하고 실행하는 AI 에이전트 (AI Agents)

AI 에이전트는 인간의 개입 없이 디지털 및 물리 환경에서 인지하고 의사결정을 내리며, 행동을 수행하고 목표를 달성하는 자율·반자율 소프트웨어입니다. 기업은 LLM을 비롯한 다양한 AI 기술과 사용 사례를 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 개발해 배포하고 있어요. 가트너에 따르면 AI 에이전트 이점을 최대로 높이기 위해서는 가장 적합한 비즈니스 맥락과 사용 사례를 식별하는 게 중요하다고 합니다.

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☑️ 이미지, 텍스트, 오디오 등을 동시에 학습하는 멀티모달 AI (Multimodal AI)

멀티모달 AI는 이미지, 비디오, 오디오, 텍스트 등 여러 형태의 데이터를 동시에 학습하는 모델입니다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 분석함으로써 단일 유형의 데이터만 사용하는 모델보다 복잡한 상황을 더 잘 이해할 수 있어요. 텍스트, 자연어를 이해하는 것에 초점이 맞춰진 기존의 생성형 AI와 달리, 인간이 사물의 양상을 다양한 감각 기관으로 받아들이는 것처럼 서로 다른 유형의 정보를 학습해 사고합니다.

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

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☑️ 안전하고 책임 있는 사용을 위한 AI TRiSM

AI TRiSM는 AI Trust, Risk, and Security Manangement(AI 신뢰, 위험, 보안관리)의 약자로, 윤리적이고 안전한 AI 도입을 위한 핵심 기술 프레임워크 입니다. 모든 AI 사용 사례에 대한 기업 정책을 지원하고, AI 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 안전성, 안정성, 보안, 개인정보 보호, 데이터 보호를 보장하는 네 가지 기술 계층으로 구성돼 있습니다.

가트너에 따르면 AI는 기존의 제어 방식으로는 대응하기 어려운 새로운 신뢰, 위험, 보안 관리 과제를 야기한다고 합니다. 따라서 현재 사용 중인 모든 AI 요소에 대한 정책을 지속적으로 지원하고, 이를 시행하기 위해 계층화된 AI TRiSM 기술을 평가하고 도입하는 것이 중요하다고 해요

AI 기술은 더 빠르게, 더 똑똑하게 진화하고 있습니다. 동시에 AI TRiSM와 같이 사용자의 책임과 기준도 높아지고 있어요. AI를 ‘어떻게 하면 더 잘 활용할 수 있을까?’ 라는 고민은 많이들 해보셨을 텐데요. 이젠 AI의 책임있는 사용도 함께 고민하는 것이 더욱 중요해지지 않을까 싶습니다.

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