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✨ 가트너 2026년 10대 기술 트렌드 발표

 

오늘은 지난 10월 말 가트너에서 발표한 2026년 10대 기술 트렌드에 대해서 여러분께 말씀드리는 시간을 가지려고 합니다. 아시다시피 가트너의 “Top 10 Strategic Technology Trends” 시리즈는 최소 2007년부터 매년 발표되어 온 플래그십 리서치로, 클라우드 컴퓨팅, 모바일, IoT, AI, 디지털 트윈 등 당시 부상하던 기술들을 연도별로 제시해 왔습니다. 이후 이 리포트는 전 세계 CIO·CTO가 3~5년의 기술 로드맵과 투자 우선순위를 정할 때 참고하는 대표적인 글로벌 벤치마크로 자리 잡았고 저 같은 솔루션 마케터나 업계분들에게는 연말이면 꼭 확인하는 기술 로드맵 지표로 인정받고 있습니다. 미국 플로리다 올랜도에서 열린 “Gartner IT Symposium/Xpo 2025” 기조 세션에서 분석가 Gene Alvarez와 Tori Paulman이 아래와 같이 2026년 10대 기술 트렌드의 핵심 내용을 공개했습니다. 이 발표에서 가트너는 2026년을 “AI 중심의 기술 대전환이 본격적으로 시작되는 해”로 규정하고, 모든 전략 트렌드를 AI 네이티브, 초연결, 디지털 신뢰 세 가지 범주로 정리했습니다. 일단 아래 [그림1]을 보시죠.

 

 

예전 발표처럼 단순하게 목록만 나열하던 구조에서 바뀌었기 때문에 조금 생소합니다만, 상세히 살펴보실 필요가 있습니다. 상단에 있는 범례의 파란 점은 “현재(1~3년 내 영향이 큰 기술)”, 빈 원은 “가까운 미래(3~5년 내 본격 영향)”를 의미하고, 각 반원 안의 숫자(1~10)는 개별 트렌드(예: AI 네이티브 개발 플랫폼, 다중 에이전트 시스템 등)를 가리키며, 어느 역할(설계자·융합자·개척자)에 더 가깝고 어느 시점에 주로 영향이 클지를 시각적으로 보여 주는 구조입니다.

 

즉 이런 구조는 “어떤 기술을 먼저 고려해야 하는지”를 한 번에 보게 해 주는 효과적인 로드맵 역할을 하기도 하지만 추가적으로 역할별 책임을 설계하는 구조로 되어 있어서 자신이 담당하고 있는 역할에 비추어 볼 때, 보다 중점적으로 고려해야 할 기술에 대한 효율적인 가이드를 제공하게 되는 효과가 있습니다. 즉 기술기반 회사에 근무하는 사람이라고 할지라도, 각각의 역할, 즉 설계자(Architect), 융합자(Synthesist), 개척자/Vanguard(Sentinel)로 분류해서 시점에 따른 중요도로를 구분해주었기 때문에 역할별로 각 범주에 해당하는 사람들이 집중해야 할 기술이 무엇인지 바로 매핑할 수 있도록 해줍니다. 가트너가 청중들에게 실질적인 도움을 주기 위해 신경을 많이 썼음을 알 수 있습니다. 가트너는 이번 트렌드를 “단순한 유망 기술 목록이 아니라 CIO가 **혁신(Innovation)·위험 관리(Risk)·변혁(Transformation)**을 동시에 추진하기 위한 실질적인 실행 가이드”라고 이야기하고 있습니다. 이제 좀 더 상세하게 제가 이해한 내용을 말씀드리겠습니다.

 

말씀드린대로, 가트너는 2026년 10대 전략 기술 트렌드를 단순히 나열하지 않고, 조직이 어떻게 가치를 혁신하고, 경쟁하며, 보호할 것인가라는 관점에서 설계자(The Architect), 융합자(The Synthesist), 개척자(The Vanguard)으로 각 역할별 AI 시대를 준비하는 기업의 전략적 로드맵을 제시하고 있습니다.

 

먼저 두괄식으로 정리하면, 가트너는 이제는 AI를 단순한 도구가 아닌 기업 운영의 기본값으로 재정의합니다. 발표된 10개 트렌드 중 9개가 직접 AI와 연관되어 있으며, 이는 AI가 개발·운영·보안의 전 영역을 관통하는 'AI Everywhere' 시대가 도래했음을 선언합니다. 가트너는 "2026년은 기술 리더에게 전례 없는 파괴·혁신·위험의 가속화 해"로 규정하며, C레벨 리더가 반드시 대응해야 할 '비즈니스 혁신 촉매'로 강조합니다. 이러한 AI 중심 구성은 생성형 AI 대중화가 시작된 이후에 이제는 유비쿼터스(Ubiquitous)라는 표현을 써도 될 정도로 ‘ 전 분야에 걸친 실재적 AI 기술의 확장’ 단계로 진입했음을 보여주고 있습니다. 분석에 따르면, AI는 이제 '초연결 사회의 기반'으로 작동하며, 2026년까지 기업의 80% 이상이 AI-native 인프라로 전환하지 않으면 경쟁에서 탈락할 위험이 있다고 경고합니다. 이는 2025년 트렌드 대비 AI 비중이 70%에서 90%로 확장된 결과로 확인되기도 하지만,다른 말로 하면 이제는 AI가 기술 스택의 '구조'가 아닌 '전체 아키텍처'로 진화했음을 증명합니다. 다음장에 이어서 세부적으로 살펴보도록 하겠습니다.

 

 

✨ AI가 옵션이 아니라 전제가 되는 시대

 

➡️ 첫번째 범주 설계자 (The Architect) : 가트너가 분류한 첫번째 역할 범주인, 기반 구축(The Architect) 트렌드는 AI 실행을 위한 물리적·디지털 인프라를 강화하며, AI가 조직의 '뼈대'가 되는 기반을 마련하는 데에 집중하기 위한 구조적 역할범주를 이야기합니다.

 

1-1) 첫 번째 트렌드인 AI-Native Development Platforms는 생성 AI가 코딩·테스트·배포를 자동화하는 플랫폼을 이야기합니다. 현장에서 개발자로 일하고 계신 여러분들도 피부로 와닿는 이야기일 테지만, 코딩 영역에서는 벌써 AI기반 코딩은 전체 개발자 업무 시장에서 이미 자리를 잡아버렸습니다. 물론 아직 정확하지 않은 부분도 많습니다만, 기존 초중급 개발자들의 몇 주 작업량을 수초만에 산출해내는 AI기반 코딩 플랫폼을 이용해보면, 그 파괴력은 어마어마함을 몸으로 느낄 수 있습니다. 이처럼 가트너는 2030년까지 기업 앱 40% 이상, 조직 80%가 대규모 팀을 AI 증강 소규모 팀으로 전환될 것으로 전망합니다. 실제로 이 플랫폼은 코드 생성뿐 아니라 아키텍처 설계, 보안 취약점 자동 검사, CI/CD 파이프라인 최적화까지 포괄할 것이고 솔루션 마케터 관점에서 보자면 개발 생산성이 극적으로 향상되는 이러한 변화는 개발팀을 완전히 대체하는 것이 아니라 개발팀을 증강한다는 말이 더 현실적으로 느껴지게 합니다.

 

1-2) AI Supercomputing Platforms는 GPU·CPU·AI ASIC·뉴로모픽·양자 프로세서를 융합한 초고속 연산 인프라에 대한 이야기입니다. 복잡한 AI 모델 학습 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축하며, 2028년 40% 기업이 하이브리드 컴퓨팅을 도입할 전망입니다(현재 8%에서 급증). 이 플랫폼은 에너지 효율성을 50% 이상 높여 지속가능성을 보장하며, 대규모 언어 모델(LLM) 훈련이나 실시간 시뮬레이션을 가능하게 하는 트렌드로 자리잡을 것으로 예측됩니다. 우리와 같은 마케터에게는 이러한 플랫폼을 통해 고객 데이터 자산을 경쟁력으로 전환하는 "AI 혁신의 엔진"으로 포지셔닝될 수 있을 것입니다. 특히 우리나라처럼 데이터 주권이 중요한 시장에서, 온프레미스와 클라우드 하이브리드 옵션을 강조하고 있는 시장에서는 집중해야 할 분야가 될 것으로 생각됩니다.

 

1-3) Confidential Computing은 클라우드 제공자 접근을 차단하는 TEE(신뢰 실행 환경) 기술로, 2029년 75% 데이터 처리에 적용되는 기술로 AI 및 클라우드 데이터센터 관련 필수 보안 기술로 자리 잡을 것으로 전망됩니다. 암호화된 상태에서 AI 학습·추론을 수행하여 프라이버시 침해를 원천 차단하며, GDPR·CCPA·한국 개인정보보호법 준수를 자동화하는 기술스택입니다. 특히 금융·헬스케어 산업에서 중요하게 부상하게 될 것으로 보입니다.

 

➡️ 두번째 범주 융합자 (The Synthesist) : 두번째 역할 범주인, AI의 협업과 전문화를 통해 비즈니스 가치를 극대화한다는 테마인 융합자에 대한 내용입니다.

 

2-1) 다중에이전트시스템융합(The Synthesist) 테마는 AI의 협업과 전문화를 통해 AI가 '단독 플레이어'에서 '팀 멤버'로 진화할 것으로 전망하고 기존 뉴스레터에서 제가 자주 이야기하던 Agentic AI들이 진화된 모형인 Multi-Agent Systems(MAS)는 분석·계획·실행 전문 AI 에이전트들이 팀워크를 이루는 시스템입니다. 현재 AI관련 업계에서 멀티에이전트에 대한 관심도가 폭증했다는 검색데이터에서도 알 수 있듯이 이 멀티에이전트는 각각의 범주에서 멀티 AI 벤더들의 상호운용 표준이 자리잡히게 되는 2028년경 업계의 실질적인 주류로 자리잡힐 것으로 강력히 예측되고 있습니다. MAS는 복잡한 워크플로우를 분해하여 각 에이전트가 최적화된 역할을 수행하며, 인간 감독 하에 자율 실행되는 구조를 가지게 됩니다. 쉽게 SRM (공급망 최적화)시스템의 예를 든다면, 수요 예측 에이전트, 물류 계획 에이전트, 재고 조정 에이전트가 협업하는 구조를 가집니다. 각각의 에이전트는 단일 벤더의 AI가 아닌 멀티 벤더로 각각 업무범주에서 최적화를 할 수 있도록 된다는 이야기입니다.

 

2-2) Domain-Specific Language Models(DSLMs)은 금융·헬스케어·제조 등 산업 특화 언어 모델로, 가트너는 2028년 기업 GenAI 모델 30~50% 이상이 DSLM으로 전환될 것으로 예상합니다. DSLM은 산업 도메인 지식(예: 의료 용어, 금융 규제)을 사전 학습해 AI 프로젝트를 진행했던 많은 개발자들을 좌절시켰던 AI의 오답과 '환각(hallucination)'을 최소화하며, 커스텀 파인튜닝으로 최적의 결과물을 도출할 수 있도록 하기위한 AI 모델을 이야기합니다. 이 것은 제 지난해 뉴스레터를 통해 여러분들께 알려드렸던 가트너 2024년도 트렌드 발표자료에 들어 있던 Industry Cloud와도 일맥상통하는 내용이기에 기존 구독자분들은 이해가 쉬우실 것입니다.

 

2-3) Physical AI는 로봇·드론·자율주행 등 실세계 AI로, 2028년 창고 80%가 AI 로보틱스를 채택할 전망입니다. 이는 시각·촉각 센서와 AI를 결합해 동적 환경에서 자율 판단을 내리며, Industry 4.0의 최종 완성형입니다. 이 내용은 여러분 모두 (무섭다고) 너무 잘 느끼고 계실 내용일 것입니다.

 

➡️ 세번째 범주 신뢰 방어(The Vanguard) 테마는 AI 확산의 리스크를 대비합니다. 이 테마는 AI가 '전체'가 되는 만큼 발생하는 취약점을 선제 관리하기 위한 범주입니다. 이 분야는 매우 중요한 범주라는 점에는 이견이 없지만 제가 보안 관련 지식이 일천한 관계로 그냥 확인만 하고 넘어가도록 하겠습니다.

 

3-1) Preemptive Cybersecurity는 AI 기반 선제 위협 예측·차단으로, 2030년 사이버 보안 예산 절반이 프로액티브 기술로 이동합니다. AI 공격(딥페이크·자동화 랜섬웨어)이 증가하는 시대에, 이 기술은 공격 패턴을 학습해 0-day 취약점을 예측합니다.

 

3-2) Digital Provenance는 데이터·AI 콘텐츠 출처를 워터마킹·블록체인으로 검증하는 기술입니다. EU AI Act 준수의 필수요소이며, 미투자 시 수억~수십억 달러 제재 위험이 따릅니다. 이는 콘텐츠 위조·저작권 침해를 방지하며, AI 생성물의 '디지털 여권'을 부여합니다.

 

3-3) PAI Security Platforms(AISPs)는 프롬프트 인젝션·데이터 유출을 막기 위한 전용 플랫폼으로, 2028년 50% 이상 기업이 핵심 인프라에 도입할 전망입니다. AISPs는 모델·데이터·인프라 레이어 전반을 보호하며, 실시간 모니터링 대시보드를 제공한다고 합니다.

 

3-4) Geopatriation은 지정학 리스크를 줄이는 데이터 주권화 전략으로, 글로벌 규제 대응의 핵심입니다(유럽·중동 75% 적용 전망). 데이터 지역화를 통해 미중 무역전쟁·EU DMA 영향을 최소화하며, "국경 없는 AI, 국경 있는 데이터"를 실현하여 각 개별 국가의 시장에 최적화하기 위한 기술 트렌드입니다.

 

 

✨ 인간과 AI의 협업 환경, 무엇을 준비할 것인가?

 

이 10대 트렌드에서 AI가 9개를 차지한 이유를 전체적으로 조망해보도록 하겠습니다. 가트너는 이번 발표를 통해 AI를 '초연결 사회의 기반'으로 보고, 단순 혁신을 넘어 '지능형 오케스트레이션과 도메인 혁신'으로의 진화에 대비해야 한다고 이야기합니다. 즉 2026년은 AI 성숙도가 거버넌스와 직결되는 코페르니쿠스의 전환적 시기로, 이러한 변화에 대응하지 못하는 기업은 스스로 고립되면서 경쟁력을 잃을 수밖에 없음을 말합니다.

 

여러분들도 느끼셨겠지만 앞서 말한 가트너의 예측은 각각이 서로 고립된 내용이 아닙니다. 그중에 제가 가장 주목하고 있는 것은 기술이 인프라를 넘어 ‘업무의 본질’을 바꾸는 지점은 다중 에이전트 시스템(MAS)이라는 대목입니다. 직원보다 더 빠르고, 더 정확하며, 더 협력적인 멀티 벤더의 AI 팀을 이미 설계하는 시기가 도래했고, 물리적 AI(Physical AI)가 제조·물류·의료 등 실세계 환경에서 판단·행동하며 인간의 노동 특성을 바꾸기 위한 투자들이 일어나고 있음을 생각하면 이와 같은 트렌드는 단순한 ‘로봇 도입’이나 ‘AI 도입’이 아닌 인간과 AI가 협업하는 환경이 일상이 되는 것을 의미하며, 교육과 노동 정책의 대전환과 새로운 구조를 설계할 필요를 이야기하고 있습니다. 오늘 살펴본 가트너의 2026 기술 트렌드 자료는 저와 같은 마케터에게 단순한 기술 소개를 넘어 큰 변화를 준비하라고 이야기하는 나침반 같은 내용이었습니다. 기술은 인간을 대체하지 않는다. 그러나 적어도 우리와 같은 IT업계에서는 벌써 AI를 활용하는 인간이 그렇지 않은 인간을 대체하는 시대, AI를 활용하는 회사가 그렇지 않은 회사를 구축(驅逐)하는 시대가 벌써 도래한 듯합니다.

 

인공지능이 생산성 향상의 기본 명제가 되어버린 세상을 맞닥뜨리니, “인간이 무엇인지도 모르게 AI의 결정을 따라야 하는 순간에 처하게 될 것”이라고 경고하던 역사학자 유발하라리의 경고, 그리고 인간이 실제적 경험을 놓치는 순간부터 존재성을 위협받는다고 강변하던 알베르 카뮈의 소설이 번뜩 떠오릅니다.