2025년 Gartner 10대 전략 기술 트렌드 분석

문서 내 토픽

1. AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 (AI TRiSM)

AI TRiSM은 AI 시스템을 안전하고 신뢰할 수 있으며 책임 있게 운영하기 위한 통합 관리 프레임워크입니다. 알고리즘의 편향, 불투명성, 데이터 보안 위협, 규제 미준수 등의 위험을 관리하며 AI의 투명성, 윤리성, 책임성을 확보합니다. 설명 가능한 AI(XAI), 리스크 관리, 규제 준수, 지속적 모니터링을 특징으로 하며, 금융, 의료, 공공안전, 자율주행 등 다양한 분야에 적용됩니다. 신뢰성 있는 AI 운영으로 조직의 위험을 줄이고 고객 신뢰를 확보할 수 있습니다.
2. 기계 고객 (Machine Customers)

기계 고객은 로봇, 스마트 디바이스, AI 에이전트 등 디지털 에이전트가 자율적으로 제품 및 서비스를 검색, 구매, 평가하는 시스템입니다. 프로그래밍된 알고리즘과 학습된 데이터에 기반하여 사용자를 대신해 자율적 소비 의사결정을 내립니다. 자율성, 지속성, IoT/API 연결성, AI 기반 의사결정을 특징으로 하며, 스마트홈, B2B 거래, 정기 구독 플랫폼 등에 적용됩니다. 구매 자동화로 고객 경험을 향상시키고 기업의 반복 구매 증대를 가능하게 합니다.
3. Gartner 하이프사이클 및 전략 기술 트렌드

Gartner는 매년 하이프사이클과 함께 향후 3~5년간 기업과 IT 리더들이 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드를 발표합니다. 2024년 발표된 10대 트렌드는 민주화된 생성적 AI, AI 신뢰·위험·보안 관리, AI 증강 개발, 지능형 애플리케이션, 증강 연결 인력, 지속적 위협 노출관리, 기계 고객, 지속가능한 기술, 플랫폼 엔지니어링, 산업 클라우드 플랫폼입니다. 하이프사이클의 기대의 정점 단계에 위치한 기술들이 주목받고 있습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. AI 신뢰, 위험 및 보안 관리 (AI TRiSM)

AI TRiSM은 현대 조직이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나입니다. AI 시스템이 점점 더 복잡해지고 의사결정에 영향을 미치는 범위가 확대되면서, 신뢰성과 보안 관리는 선택이 아닌 필수입니다. 특히 금융, 의료, 법률 등 규제가 엄격한 산업에서는 AI의 투명성과 설명 가능성이 매우 중요합니다. 조직들은 AI 모델의 편향성을 감지하고, 데이터 보안을 강화하며, 위험 관리 프레임워크를 구축해야 합니다. AI TRiSM을 제대로 구현하면 기술 도입의 신뢰도를 높이고 규제 준수를 용이하게 할 수 있습니다. 이는 단순한 기술 문제가 아니라 조직의 지속 가능한 성장을 위한 전략적 투자입니다.
2. 기계 고객 (Machine Customers)

기계 고객의 개념은 B2B 비즈니스 모델의 미래를 재정의하는 혁신적인 아이디어입니다. AI와 자동화 기술이 발전하면서 기계가 독립적으로 구매 결정을 내리고 거래를 수행하는 시대가 도래하고 있습니다. 이는 공급망 최적화, 비용 절감, 효율성 증대 등 많은 이점을 제공합니다. 그러나 동시에 새로운 도전과제도 야기합니다. 기계 고객과의 상호작용 방식, 계약 체결, 분쟁 해결 등 법적, 윤리적 문제들이 해결되어야 합니다. 기업들은 이러한 변화에 대비하여 자동화된 거래 시스템을 구축하고, 기계 고객과의 관계를 관리할 수 있는 새로운 전략을 개발해야 합니다.
3. Gartner 하이프사이클 및 전략 기술 트렌드

Gartner 하이프사이클은 신기술의 성숙도와 채택 시기를 이해하는 데 매우 유용한 도구입니다. 이를 통해 기업들은 과도한 기대감에 휩쓸리지 않고 현실적인 기술 투자 결정을 내릴 수 있습니다. 매년 발표되는 전략 기술 트렌드는 향후 3~5년의 기술 방향을 제시하므로 장기 계획 수립에 중요합니다. 다만 하이프사이클이 모든 산업과 조직에 동일하게 적용되지는 않으므로, 기업의 특성과 목표에 맞게 선택적으로 활용해야 합니다. 또한 기술 트렌드는 빠르게 변하므로 정기적인 모니터링과 유연한 전략 조정이 필수적입니다. 결국 하이프사이클은 참고 자료일 뿐, 최종 의사결정은 조직의 비즈니스 목표와 현실적 역량을 바탕으로 이루어져야 합니다.

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