가트너 IT 심포지엄/Xpo에서 발표될 최신 인공지능 동향 보고서에 따르면, AI 에이전트(AI Agents)와 AI 데이터 준비도(AI-ready Data)가 2025년 AI하이프 사이클( Hype Cycle for Artificial Intelligence)에서 가장 빠르게 부상하는 기술로 꼽혔다. 두 기술은 현재 기대가 최고조에 이르는 ‘과도한 기대의 정점(Peak of Inflated Expectations)’ 단계에 있으며, 기업들의 관심과 투자 유치가 집중되고 있다.
하이프 사이클이 보여주는 AI 기술의 궤적
가트너의 ‘하이프 사이클(Hype Cycle)’은 신기술이 등장해 성숙·보급되기까지의 흐름을 시각적으로 표현한 분석 모델이다. 이번 발표에서 가트너는 멀티모달 AI(Multimodal AI)와 AI 신뢰·위험·보안 관리(TRiSM) 또한 향후 5년 내 주류 채택이 예상되는 핵심 기술로 지목했다.
하리타 칸다바투(Haritha Khandabattu) 가트너 시니어 디렉터 애널리스트는 “올해도 AI 투자가 활발히 이어지고 있으며, 실시간 인텔리전스와 운영 확장성 확보를 위한 AI 활용이 더욱 강조되고 있다”며 “이는 단순한 생성형 AI에서 벗어나, 지속 가능한 AI 구현을 가능하게 하는 기반 기술에 초점이 맞춰지고 있음을 보여준다”고 설명했다.
핵심 부상 기술 ① AI 에이전트
AI 에이전트는 자율적 혹은 준자율적으로 환경을 인식하고 의사결정을 내리며 행동을 수행하는 소프트웨어 엔티티다. 최근 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 한 다양한 AI 에이전트가 복잡한 업무를 대체·보조하는 사례가 늘고 있다.
그러나 칸다바투 애널리스트는 “AI 에이전트의 효과적인 활용은 특정 맥락과 과제에 달려 있다”며 “모든 상황에 일괄 적용할 수 없기 때문에 각 조직은 자사 비즈니스와 가장 관련성 높은 영역을 선별해야 한다”고 조언했다.
핵심 부상 기술 ② AI 데이터 준비도
AI 데이터 준비도는 데이터셋이 특정 AI 활용 사례에 적합하게 최적화되어 있는지를 평가하는 개념이다. 데이터의 정확성, 신뢰성, 맥락적 적합성 등이 주요 요소다.
가트너는 “대규모로 AI를 도입하는 조직일수록 기존 데이터 관리 방식을 AI 친화적으로 확장해야 한다”며 “이를 통해 지적 재산 보호, 편향 및 환각(hallucination) 최소화, 규제 준수 확보, 신뢰성 향상이 가능하다”고 분석했다.
멀티모달 AI와 AI TRiSM의 부상
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 여러 유형의 데이터를 동시에 학습해 보다 정교한 분석과 판단을 수행한다. 가트너는 향후 5년 내 대부분의 소프트웨어와 산업 전반에 멀티모달 AI가 적용될 것으로 내다봤다.
한편 **AI TRiSM(Trust, Risk and Security Management)**은 AI의 신뢰성·안전성·보안성을 보장하기 위한 4단계 기술 프레임워크다. 이는 공정성, 프라이버시, 데이터 보호 등 기존 보안 통제로는 해결할 수 없는 문제를 다루며, 기업의 정책 준수를 전 AI 엔티티에 걸쳐 지속적으로 지원하는 역할을 한다.
성공의 열쇠는 “기술이 아닌 실행”
가트너는 AI의 잠재적 비즈니스 가치는 크지만, 자발적으로 실현되지 않는다고 강조한다. 칸다바투 애널리스트는 “기업은 비즈니스 목표에 밀접하게 연계된 시범사업을 설계하고, 인프라 성능을 사전 검증하며, 경영진과 AI팀 간의 긴밀한 협업을 통해 실질적 가치를 창출해야 한다”고 말했다.
2025년 가트너 AI하이프 사이클은 AI가 단순한 ‘생성’ 단계에서 벗어나 지속 가능한 활용과 신뢰성 확보라는 새로운 국면으로 이동하고 있음을 보여준다. AI 에이전트와 AI 데이터 준비도는 기업들이 당면한 운영 효율성과 확장성 과제를 해결할 핵심 도구로 부상하고 있으며, 멀티모달 AI와 TRiSM은 향후 AI 생태계의 안전성과 혁신을 뒷받침할 기반이 될 전망이다.
기업들이 이 변화의 흐름 속에서 얻을 수 있는 가치는 결국 기술 자체가 아닌 실행 전략에 달려 있다는 점에서, 향후 몇 년은 AI의 “가능성”을 “현실적 성과”로 전환하는 시험대가 될 것으로 보인다.
관련참고기사:Gartner Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025
