AI 기술이 도입과 확산의 변곡점을 지나 본격적인 성장 시기로 접어들고 있다. AI 성장의 가속화에 따라 기술 벤더의 신규 AI 솔루션 출시 주기가 단축되고, 시장의 주요 동인 역시 다변화되고 있다. 

이러한 변화는 단순한 기술 개발을 넘어, AI가 다양한 산업 분야에 깊숙이 통합되고 있음을 보여준다. 특히, 자연어 처리(NLP), 생성AI, 컴퓨터 비전과 같은 핵심 기술의 발전은 헬스케어, 금융, 제조업, 교육 등 기존 산업을 혁신하는 동시에, 디지털 트윈, AI 기반 자동화, 맞춤형 데이터 분석과 같은 새로운 응용 분야를 빠르게 확장시키고 있다. 

기업은 AI 도입으로 경쟁력을 강화하고 운영 효율성을 높이는 데 초점을 맞추고 있으며, 클라우드 컴퓨팅 및 엣지 AI와의 결합을 통해 더 빠르고 실시간 대응이 가능한 인프라를 구축하고 있다. 

이와 같은 성장세는 시장의 지속 가능성을 높이고, 기업의 가치 창출을 극대화할 것으로 기대된다.

IT 시장분석 및 컨설팅 기관 한국IDC가 ‘IDC 퓨처스케이프: 전 세계 AI 및 자동화 2025년 전망 – 국내 시사점’ 보고서를 발간했다고 19일 밝혔다. 

이 보고서는 국내외 AI 시장의 10대 동향 예측과 국내 IT 및 기술 구매자를 위한 시사점을 제공해 조직이 AI 기반 디지털 혁신을 가속하고 전략을 수립할 수 있다.

보고서에 따르면, 2028년 아태 지역의 AI 및 생성AI 지출액은 1100억 달러에 이를 것으로 전망된다. 시장의 주요 동인으로는 AI 기술이 보편화되는 가운데 실질적인 수익화가 가능하고, 구체적인 비즈니스 영향과 수익원으로 이어지는  AI 비즈니스 모델로의 전환 증가로 분석된다. 

나아가 데이터 기반으로 미래 전략을 실행하는 자동화 드라이브, ESG 운영 및 위험을 관리하는 환경 리스크 선제적 대응 및 AI 기반 업무 공간 혁신 등도 시장 성장에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

향후 인공지능 및 자동화 기술이 조직에 미치는 영향력은 다양하다. 기업용 AI 시장이 성숙기로 접어들면서 표준화 및 세분화 두 가지 추세에 따라 전개될 전망이다.

AI 및 자동화 시장 10대 동향

AI 및 자동화 시장 10대 동향은 다음과 같다.

① 소형언어모델

2026년까지 국내 기업용 LLM 활용 사례의 90%는 비용, 성능, 배포 방식을 다양하게 선택할 수 있는 소형언어모델(SLM, Small Language Model) 훈련에 기반할 것이다.

② AI 확산 변곡점

AI 인프라 범용화, 노코드/로우코드 도구 발전, 보안 프레임워크 확산 등으로  2027년까지 AI 구축 비용이 약 60% 절감되며 AI 진입 장벽은 사실상 사라질 것이다.

③ 에이전트 워크플로우

2026년까지 기존 업무 방식에 불편을 느끼는 지식근로자의 25%가 개발 경험이 없이도 에이전트 워크플로우를 활용해 업무 혁신을 주도하며 업무 처리 속도를 40% 개선할 것이다.

④ 기업용 에이전트 시대 도래

내년까지 국내 조직의 60%가 AI 비즈니스 가치를 더 빠르게 달성하도록 개별 코파일럿 기술 대신 특정 비즈니스 기능을 위해 개발된 기업용 에이전트를 활용할 것이다.

⑤ 멀티모달 파운데이션 모델

2027년까지 프로덕션에 활용되는 파운데이션 모델의 80%가 멀티모달 기능을 통해 활용 사례를 확대하고 추론의 정확성과 인사이트의 깊이, 모드 간 컨텍스트 정보를 제공할 것이다.

⑥ RAG 경쟁

2028년까지 RAG의 60%가 생성AI 기능 및 제품에 내장되는 방식으로 구축돼 RAG 애플리케이션의 표준화가 확대되고 컨텍스트 정보의 투명성이 개선될 것이다.

⑦ 시장 통합

파운데이션 모델의 사업 구조 지속가능성이 낮아 소수의 공급업체로 시장이 쏠리고, 결과적으로 2028년까지 상위 3개 벤더가 국내 기업용 파운데이션 모델의 70%를 공급할 것이다.

⑧ 하이브리드 클라우드 추론

에지 환경이 기업의 클라우드 인프라 관리 전략에 완전히 통합되면서 2026년까지 국내 기업의 80%가 AI 추론을 위해 에지와 클라우드를 모두 사용하는 하이브리드 추론 방식을 채택할 것이다.

⑨ 예측 모델과 생성AI 연계

2027년까지 신규 AI 애플리케이션의 50%가 전통AI와 생성AI 모델을 비즈니스 로직과 체인으로 연동하며, 복수 AI 모델 체인이 단일 AI 모델보다 더 빠른 속도로 도입될 것이다.

⑩ 설명가능성 시각화

2027년까지 중요 AI 의사결정의 80%에서 설명가능 대시보드를 활용한 인적 모니터링이 의무화돼 AI 확산 프로세스는 지연될 수 있으나 AI의 투명성은 높아질 것이다.