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2025년 가트너의 10대 기술 트렌드

가끔씩 가트너의 기술트렌드를 보긴 합니다

물론 알아듣기 힘든 경우도 많기도하고, 내가 잘 모르는 분야기도 하지만

또 지나고 보면, 어떤것은 진짜 대세가 되어있고, 어떤것은 아직 시기가 오지 않은 것들도 있더라구요.

이번에는 가트너는 세가지 주제를 바탕으로 10개 기술 트렌드를 분리한것 같습니다.

왜 다 AI 같아보이는건 왜일까요? 조금 더 자세히 보도록 하겠습니다.

이번엔 예전보다 더 이해하기가 쉽네요

1. AI의 필수 요소와 위험

에이전트형 AI (Agentic AI)

• : 아시는 분들은 많이 들어봄직한 , 무언가를 모두 다 해주는 통합형/자율형 AI입니다.

  GPT보다도 뛰어나고, 실생활과 연결되어 비서와 같이 쓸 수 있는 AI 입니다.

• 사용자 설정 목표를 달성하기 위해 계획하고 행동할 수 있는 자율형 AI.

• 인간이나 기존 애플리케이션의 작업을 지원, 분담, 보강하는 가상 에이전트의 역할 수행.

• 공급자와 사용자의 의도에 부합하도록 강력한 제어 장치가 필요.

AI 거버넌스 플랫폼

• : 위의 통합형/자율형 AI가 뜨면, 이를 통제할 수 있는 정책과 플랫폼도 중요하겠죠.

• 아무래도 정보적인 측면에서도 보안도 강화되어야 하구요.

• 조직이 AI 시스템의 법적, 윤리적, 운영적 성과를 관리하도록 돕는 기술 솔루션.

• AI의 책임 있는 사용을 보장하고 AI 시스템의 작동 원리를 설명하며, 투명성을 통해 신뢰와 책임감을 강화.

• 지역 및 산업에 따라 AI 지침이 상이하여 일관된 실천 방안 마련이 어려움.

허위 정보 보안 (Disinformation Security)

• : AI로 인한 쓰레기 정보, 딥페이크, 잘못된 정보들을 어떻게 걸려낼 것이냐에 대한 이야기로 보입니다.

• 그래서 신원을 확인한다거나, 아니면 특정 모델로 걸러낸다거나 하는 것들의 큰 성장이 가능할것으로 보입니다.

• 신뢰를 체계적으로 구분하기 위한 새로운 기술 범주.

• 신원 확인 통제 강화로 사기 감소, 지속적 리스크 평가 및 적응형 신뢰 모델로 계정 탈취 방지, 유해한 내러티브 식별을 통한 브랜드 평판 보호.

• 지속적으로 업데이트되고 다층적이며 적응형 학습 접근 방식을 요구.

2. 컴퓨팅의 새로운 지평

양자 이후 암호화 (Post-Quantum Cryptography, PQC)

• : 양자컴퓨팅이 나오면서 , 지금 가장 위협이 되고 있는 부분은 보안입니다.

• 저희도 쓰는 보안체계가 70년도에 나온것이니까, 이것을 한번에 풀어버린다면, 전세계 암호화가 다 뚤릴 가능성이 있으니까요?

• 아직 뚜렷한 암호화가 정립된것은 아닌데, 곧 나오지 않을까 싶습니다.

• 양자 컴퓨팅으로 인한 암호 해독 위험에 대비한 데이터 보호.

• 양자 컴퓨팅 등장에 따른 보안 위협으로부터 데이터 보호.

• 기존 비대칭 알고리즘의 대체용으로 간단히 사용할 수 없으며, 성능 문제와 애플리케이션 재작성 필요.

주변 환경의 보이지 않는 지능 (Ambient Invisible Intelligence)

• : 이건 아마 IOT의 연장선상이지 않을까 싶은데요. IOT 기기인데 인공지능이 들어갔다라고 판단했습니다.

• 그래서 스마트함을 넘어서 AI 기기들에 대한 수요들이 증가할 것으로 보입니다.

• 기술이 환경에 자연스럽게 통합되어 더 직관적인 경험을 제공.

• 실시간 저비용 추적 및 아이템 감지로 가시성과 효율성 향상, 물체의 신원 및 이력 보고를 통한 새로운 기회 창출.

• 프라이버시 우려 해결 및 데이터 사용 동의 필요, 사용자 프라이버시 보호를 위해 태그 비활성화 가능성.

에너지 효율적인 컴퓨팅

• : 엄청난 양의 에너지를 쓰고 있는 AI 엔진들의 효율화 작업등이 필요해보입니다.

• 그린에너지의 문제를 포함하고, 어떻게 하면 적게 빠르게 결과물을 낼 수 있을지에 대한 방법론이 대두됩니다.

• 효율적인 아키텍처, 코드, 알고리즘을 통해 지속 가능성을 증가.

• 탄소 배출 감소로 법적, 상업적, 사회적 압력 완화.

• 새로운 하드웨어, 클라우드 서비스, 기술, 도구, 애플리케이션 필요; 플랫폼 전환의 복잡성과 비용.

하이브리드 컴퓨팅

• : 이전부터 하이브리드 컴퓨팅이라는 말은 많았으니까요. 새로운 개념은 아닌것 같습니다.

• 아무래도 온디바이스 AI가 나오면 통합해서 문제를 해결하는 것들이 중요해지지 않을까 싶습니다.

• 다양한 컴퓨팅, 저장 및 네트워크 메커니즘을 결합하여 계산 문제 해결.

• 고효율 혁신 환경; AI 성능 한계 초월; 실시간 개인화 및 인간 능력 증강.

• 초기 단계의 복잡한 기술, 보안 위험 증가, 고비용 및 통합 요구.

3. 인간-기계의 시너지.

공간 컴퓨팅 (Spatial Computing)

• : 이건 몇년전부터 계속 나왔던 내용이긴 합니다만, 실제 VR기기를 넘어서 어디서나 쓰고 다닐 수 있는

• 스마트안경이 2025년도에는 좀 많이 나오지 않을까 싶은데요. 기대됩니다.

• 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 기술을 활용해 물리적 세계를 디지털로 강화.

• 게임, 교육, 전자상거래에서 몰입형 경험 제공; 의료, 소매업, 제조업에서 시각화 도구로 효율성 향상.

• 고가의 헤드셋, 사용자 인터페이스 복잡성, 데이터 프라이버시 및 보안 문제.

다기능 로봇

• : 로봇이 산업용 로봇이 주류인데, 휴머노이드 기반의 로봇에 대한 기대를 하고 있는 것 같습니다.

• 그래서 인간이 실제 하는 업무를 줄여주는 실용적인 로봇의 기대감이 높습니다.

• 다중 작업 수행 및 필요에 따라 전환 가능한 로봇.

• 높은 효율성, 빠른 ROI, 적은 위험 및 확장성, 인간과의 협업 가능.

• 가격 및 기능에 대한 표준화 부족.

신경학적 강화 (Neurological Enhancement)

• : 뇌와 컴퓨터를 연결하는 BCI 기술에 대해서 여러가지 연구와 실험이 이루어지고 있는데요.

• 아무래도 윤리적인 철학적인 이슈들이 동반되는 것 같습니다.

• 뇌 활동을 읽고 해석하여 인지 능력을 향상.

• 인간의 기술 향상, 안전 개선, 개인화된 교육, 노년층의 고용 연장, 차세대 마케팅 가능성.

• 초기 비용, 이동성 및 연결성 제한, 윤리적 우려와 보안 문제.