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자율형 AI의 도래: 가트너의 2024 신기술 하이프 사이클의 주요 트렌드 분석

일반 리포트 2025년 04월 01일
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목차

  1. 요약
  2. 자율형 AI의 출현 배경 및 현황
  3. 생성형 AI의 하락세와 시장 반응
  4. 자율형 AI의 이해와 적용
  5. 향후 전망 및 기업의 준비 사항
  6. 결론

1. 요약

  • 2024년 가트너의 신기술 하이프 사이클 보고서는 자율형 AI, 개발자 생산성, 총체적 경험, 인간 중심의 보안 및 개인정보 보호 등 네 가지 혁신 기술을 주목합니다. 이 보고서는 각각의 기술이 현재 산업에 미치는 영향과 그 중요성을 심도 있게 분석합니다.

  • 특히 자율형 AI는 급속도로 발전하고 있으며, 생성형 AI의 기대감이 감소하고 있는 상황에서 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 자율형 AI란 인간의 개입 없이 독립적으로 작동하고 학습하는 인공지능 시스템으로, 다양한 기술적 요소를 포함하고 있습니다. 이러한 시스템은 복잡한 결정을 내리며 환경 변화에 적응하는 능력을 갖추고 있습니다.

  • 한편, 생성형 AI는 텍스트와 이미지 등을 생성하는 AI 기술로, 그간 기대에 부풀려졌으나 현재는 실제 활용에서 어려움을 겪고 있습니다. 가트너는 이러한 생성형 AI가 정점에 이른 뒤 환멸의 골짜기로 들어섰다고 평가하며, 자율형 AI의 필요성이 더욱 강조되고 있습니다. 자율형 AI는 단순한 콘텐츠 생성을 넘어, 주어진 환경에서 복잡한 판단과 행동을 할 수 있는 기술로 자리 잡고 있습니다.

  • 가트너의 2024 신기술 하이프 사이클 보고서에서는 자율형 AI가 신뢰성과 효율성을 높이는 기반 기술로 평가받고 있습니다. 이는 기업들이 자율형 AI 도입을 통해 새로운 혁신을 도모할 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 매우 중요합니다. 본 리포트는 이러한 기술들의 현황과 문제점, 그리고 미래 전망을 종합적으로 다루고 있습니다.

2. 자율형 AI의 출현 배경 및 현황

  • 2-1. 자율형 AI의 개념

  • 자율형 AI(Autonomous AI)는 인간의 개입 없이 스스로 작동하고 학습할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 복잡한 결정을 내리고, 환경 변화에 적응하며, 주어진 목표를 효율적으로 달성하기 위해 설계되었습니다. 자율형 AI는 다양한 기술적 요소를 포함하고 있으며, 이에는 다중 에이전트 시스템, 대규모 행동 모델, 기계 고객, 휴머노이드 작업 로봇, 자율 에이전트, 강화 학습이 포함됩니다. 이들 각각은 자율형 AI의 중요한 구성 요소로서, 시스템의 이해 능력과 행동 능력을 바탕으로 자율성을 높여줍니다.

  • 즉, 자율형 AI는 결국 인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행하게 되는 것을 목표로 하며, 이는 단순한 작업 자동화 수준을 넘어서는 혁신적인 기술입니다. 이러한 발전은 특히 AI 모델에 에이전트 기능이 부족하다는 점을 보완하기 위해 추진되고 있습니다. AI 연구기관들은 목표 달성을 위해 상호작용이 가능한 AI 에이전트를 개발하여 실제 환경에서의 적용 가능성을 높이고 있습니다.

  • 2-2. 생성형 AI와의 비교

  • 생성형 AI(Generative AI)는 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 데이터를 만들어내는 AI 기술을 지칭합니다. 이는 사용자가 제공한 정보나 요청에 따라 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 그러나 이러한 생성형 AI는 종종 부풀려진 기대를 초과하여 실제 활용에 한계를 느끼게 되고 있습니다. 가트너 보고서에 따르면, 생성형 AI는 기대의 정점을 넘어섰으며, 자율형 AI의 출현을 가속화하고 있는 상황입니다.

  • 반면, 자율형 AI는 생성형 AI와는 달리, 콘텐츠 생성뿐만 아니라 주어진 환경 내에서 스스로 판단하고 행동하는 능력을 포함합니다. 즉, 자율형 AI는 생성형 AI가 프로그래머나 인간의 지시 없이도 보다 복잡한 환경에서 문제를 해결하고 실행할 수 있도록 하는 기술적 기반을 제공합니다. 이러한 점에서 자율형 AI는 단순 생성 기능을 넘어서, 자율적 판단과 개선이 가능한 시스템으로 자리잡고 있습니다.

  • 2-3. 가트너의 2024 신기술 하이프 사이클에서의 위치

  • 가트너의 2024 신기술 하이프 사이클 보고서에서는 자율형 AI가 주목할 혁신 기술로 분류되었습니다. 가트너는 매년 2, 000개 이상의 기술 및 응용 프레임워크를 분석하여 향후 2년에서 10년 간 혁신을 이끌 수 있는 잠재력을 가진 기술들을 선정하는데, 자율형 AI는 이 목록에서 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다. 이는 자율형 AI가 기업 및 기술 발전에서 신뢰성과 효율성을 높일 수 있는 기반 기술로 평가받고 있다는 의미입니다.

  • 가트너의 아룬 찬드라세카란 애널리스트는, 현재의 AI 모델에서 에이전트 기능이 부족하다고 지적하며, 자율형 AI 대책이 중요하다고 강조하였습니다. 자율형 AI는 투자 수익률(ROI)을 창출할 수 있는 실제 사용 사례로 연결됨으로써, 기술 개발의 초점이 변화하고 있다는 것입니다. 이런 변화는 AI의 활용 가능성을 실질적으로 증대시키며, 기업들은 자율형 AI 도입을 통해 더욱 혁신적인 기술로 발전할 준비를 해야 합니다.

3. 생성형 AI의 하락세와 시장 반응

  • 3-1. 부풀려진 기대의 정점과 환멸의 골짜기

  • 가트너의 2024 신기술 하이프 사이클 보고서에 따르면, 생성형 AI는 이미 부풀려진 기대의 정점을 지나 환멸의 골짜기로 향하고 있습니다. 이 골짜기는 일반적으로 기술이 초기 과대광고에 부응하지 못해 대중의 관심이 식은 시기를 의미합니다. 예를 들어, 기업들이 AI의 기대에 부풀어 자원을 투입했으나 이로 인한 실제 성과가 미미한 경우가 많았습니다. 특히, 생성형 AI 기술의 경우, 높은 기대치와 현실 간의 괴리로 인해 많은 기업이 실망을 겪고 있습니다. 아룬 찬드라세카란 가트너 수석 애널리스트는 이러한 현상이 '높은 기대치와 현실 간의 불일치, 데이터 엔지니어링 및 AI 거버넌스 성숙에 대한 어려움' 때문이라고 설명합니다.

  • 실제로 생성형 AI 기술은 생산성을 높이는 데 도움을 줄 수 있지만, 이를 통해 얻는 ROI를 측정하기는 어려운 상황입니다. 둔화된 성장과 함께 기업들은 실패한 시도에서 벗어나기 위해 보다 실용적인 사용 사례 초점을 이동시키고 있으며, 현실적인 투자 수익률(ROI)를 추구하는 경향이 강해지고 있습니다. 이러한 변화는 궁극적으로 기업들이 생성형 AI를 의존하기보다는 새로운 자율형 AI 같은 대안 기술로 전환하도록 유도하고 있습니다.

  • 3-2. AI 증강 소프트웨어 엔지니어링의 현황 및 영향

  • AI 증강 소프트웨어 엔지니어링은 생성형 AI와 함께 주목받고 있는 분야로, 소프트웨어 개발 과정에서 인공지능을 통합하여 효율성을 높이고자 하는 노력을 포함합니다. 그러나 가트너에 따르면, 이 두 기술 모두 기대가 지나치게 부풀려진 상태에서 현재의 시장 반응은 점점 식어가고 있습니다. 이상적으로 고객의 니즈에 맞춘 맞춤형 코드를 생성하려는 시도가 있었지만, 실제로는 수동적 작업의 효율성을 극대화하는 데 그치고 말았습니다.

  • 현재 기업들이 AI 증강 소프트웨어 엔지니어링을 채택하게 되는 주된 이유는 반응 속도 및 품질 향상에 기여할 수 있기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 초기에 설정한 기준과 목표를 달성하기 위한 직접적인 ROI를 달성하기 어려워하면서, 전체적인 투자 위축으로 이어지고 있습니다.

  • 3-3. 사용자와 개발자 사이의 인식 차이

  • 사용자와 개발자 사이의 인식 차이는 생성형 AI의 성공적인 도입과 채택에 중요한 요소로 작용합니다. 사용자는 실질적인 문제 해결을 중시하는 반면, 개발자는 기술의 혁신성과 가능성에 더 큰 관심을 두는 경향이 있습니다. 이러한 인식 차이는 기술의 실제 활용에 있어 단기적 이익보다는 장기적 가능성을 중시하게 되며, 결과적으로 기술 채택의 속도를 저해할 수 있습니다.

  • 또한, 많은 개발자들이 생성형 AI를 통해 소프트웨어를 설계하는 것이 사용자의 기대를 충족시키는 방식으로 이루어질 것이라는 생각과는 달리, 실제로는 기술이 실질적인 요구를 충족시키지 못하는 경우가 빈번합니다. 이에 따라 생성형 AI에 대한 실망감이 증대하고, 결국 전반적인 블랙리스트에 오르면서 생성형 AI의 용도와 가치에 대한 재평가가 필요하다는 목소리가 커지고 있습니다.

4. 자율형 AI의 이해와 적용

  • 4-1. 자율형 AI의 작동 원리

  • 자율형 AI는 스스로 판단하고 결정을 내릴 수 있는 인공지능 시스템으로, 여러 데이터 소스를 기반으로 학습하여 지속적으로 성능을 향상시키는 기술입니다. 이러한 시스템은 다중 에이전트 시스템, 대규모 행동 모델, 기계 고객 등 다양한 형태로 구현될 수 있습니다. 자율형 AI의 핵심은 인간의 개입 없이도 독립적으로 작동하는 능력에 있습니다. 이는 강화 학습과 같은 기계 학습 기법을 통해 가능해지며, 환경에 적응하고 스스로 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 자율형 차량은 주변 정보를 실시간으로 수집하여 주행 경로를 선택하고 위험을 회피하는 등의 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 시스템은 더욱 복잡한 환경에서도 효과적인 역할을 수행할 수 있도록 설계되어 있습니다.

  • 4-2. 비즈니스 환경에서의 활용 사례

  • 자율형 AI는 다양한 산업 분야에서 그 활용도를 높이고 있습니다. 예를 들어, 제조업에서는 자율형 로봇이 조립 라인에서 작업을 수행하며 효율성을 극대화하고 있습니다. 이러한 로봇은 실시간 데이터 분석을 통해 작업 흐름을 조정하고, 오류를 최소화하여 생산성을 높이는데 기여하고 있습니다. 또한, 금융 산업에서는 자율형 AI가 투자 결정을 지원하고, 리스크를 평가하며, 고객 서비스 챗봇을 통해 24시간 상담을 제공하고 있습니다. 이러한 사례들은 자율형 AI가 단순히 인간의 노동력을 대체하는 것이 아니라, 인간의 의사결정을 보완하고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 기여하고 있음을 보여줍니다.

  • 4-3. 기대되는 ROI 및 전략적 가치

  • 자율형 AI의 도입은 기업에 상당한 투자 수익률(ROI)을 가져올 것으로 기대됩니다. 자율형 AI는 운영 비용을 절감하고, 업무 효율성을 극대화하며, 고객의 요구를 빠르게 반영할 수 있는 여력을 제공합니다. 예를 들어, 자율형 AI를 활용한 데이터 분석 및 예측 모델링은 기업이 고급 데이터 인사이트를 바탕으로 빠르고 정확한 의사 결정을 할 수 있도록 돕습니다. 이에 따라 경쟁 우위를 점할 수 있으며, 시장의 변화에 민첩하게 대응하는 데 필요한 전략적 가치를 창출할 수 있습니다. 가트너의 보고서에 따르면, 자율형 AI는 향후 2년에서 10년간 지속 가능한 비즈니스 성장을 위한 주요 기술 요소로 자리 잡을 것입니다. 따라서 기업들은 자율형 AI를 도입함으로써 새로운 기회를 창출하고 더 나아가 혁신을 선도할 수 있는 기반을 마련해야 합니다.

5. 향후 전망 및 기업의 준비 사항

  • 5-1. 미래 기술 트렌드로서 자율형 AI의 역할

  • 자율형 AI는 미래 기술 트렌드에서 핵심적인 역할을 하게 될 것으로 예상됩니다. 가트너의 2024 신기술 하이프 사이클은 자율형 AI가 기업의 디지털 혁신을 이끌 중요한 기술 중 하나로 자리매김할 것이라고 분석하고 있습니다. 특히, 이러한 AI 시스템은 스스로 학습하고 적응하여 복잡한 문제를 해결하는 데 큰 가능성을 보여줍니다. 아룬 찬드라세카란 가트너 수석 VP는 ‘AI가 인간의 감독을 최소화하고 스스로 작동할 수 있는 환경이 조성되고 있다’고 언급하며, 이러한 변화가 향후 2년에서 10년동안 폭넓은 혁신적 이점을 제공할 것이라고 예측하고 있습니다.

  • 5-2. 기업들이 자율형 AI 도입 시 고려할 사항

  • 자율형 AI의 도입은 단순한 기술 업데이트를 넘어 기업 전략의 중심으로 삼아야 합니다. 기업들은 AI 솔루션의 채택 시, 구체적인 ROI(투자 대비 수익)를 명확히 해야 하며, 이는 기술이 어떻게 비즈니스 결과와 연결되는지를 이해하는 데 필수적입니다. CIO와 IT 경영진은 이러한 기술이 보안 및 고객 경험 향상에 미치는 영향도 고려해야 합니다. 예를 들어, 자율형 AI 시스템이 고객과의 상호작용을 통해 데이터 분석 및 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 잠재력을 고려하면, 이는 고객 만족도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 그러나 새로운 기술 도입의 위험 요소도 관리해야 하며, 이를 위한 체계적인 로드맵과 전략적 접근이 필요합니다.

  • 5-3. 기술 발전의 방향성과 사회적 책임

  • 자율형 AI 기술의 발전은 사회적 책임과 윤리성에 대한 새로운 논의를 촉발하고 있습니다. 기업은 스스로 작동하는 AI 시스템이 사회에 미치는 영향을 면밀히 검토해야 하며, 이는 단순히 기술적 측면을 넘어 사회적 신뢰성까지 포함합니다. 데이터 개인정보 보호와 관련된 규정 준수는 물론, 사용자에게 안전하고 공정한 AI 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 가트너의 연구에 따르면, AI 트리즘(인공지능 신뢰, 위험 및 보안 관리)과 같은 신기술을 통해 조직의 보안과 개인 정보 보호 체계를 강화하는 것이 필수적입니다. 이는 장기적으로 기업의 지속 가능성과 사회적 책임을 다하는 데 중요한 요소가 될 것입니다.

결론

  • 가트너의 2024 신기술 하이프 사이클은 자율형 AI가 기술 혁신의 새로운 국면을 예고하고 있음을 명확히 하고 있습니다. 생성형 AI의 하락세와 달리, 자율형 AI는 기업 및 기술 발전의 중심으로 부상하고 있으며, 이는 향후 기술 투자와 전략적 선택에 중요한 영향을 미칠 것으로 보입니다.

  • 여기에 따라 자율형 AI의 도입은 기업에게 선택이 아닌 필수로 자리 잡을 것입니다. 기업들은 자율형 AI를 통해 새로운 성장 기회를 창출하고, 보다 혁신적인 기술로 발전하기 위한 기반을 마련해야 합니다. 이러한 변화는 시장의 경쟁 구도를 변화시키고, 각 기업의 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축하는 데 기여할 것입니다.

  • 결론적으로, 자율형 AI는 단순한 기술 발전을 넘어 경제 및 사회 전반에 걸쳐 심대한 영향을 미칠 것입니다. 기술의 진보에 따른 사회적 책임을 고려하며, 자율형 AI의 구현 전략을 수립하는 것이 기업의 미래를 결정짓는 중요한 요소로 작용할 것입니다.

용어집

  • 자율형 AI [기술]: 인간의 개입 없이 스스로 작동하고 학습할 수 있는 인공지능 시스템으로, 복잡한 결정을 내리고 환경 변화에 적응하는 능력을 갖추고 있습니다.
  • 생성형 AI [기술]: 사용자가 제공한 정보나 요청에 따라 텍스트, 이미지 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 AI 기술로, 현재 활용에 한계를 느끼고 있습니다.
  • 투자 수익률(ROI) [경제 용어]: 투자에 대해 얻는 수익의 비율로, 기업의 자원 투자에 대한 효율성을 평가하는 지표입니다.
  • 다중 에이전트 시스템 [기술]: 여러 개의 독립적인 에이전트가 상호작용하며 문제를 해결하는 시스템 구조로, 자율형 AI의 중요한 구성 요소입니다.
  • 강화 학습 [기계 학습]: 주어진 환경에서 보상을 통해 학습하는 기계 학습의 한 방법으로, 자율형 AI의 의사 결정 과정에 적용됩니다.
  • AI 증강 소프트웨어 엔지니어링 [기술]: 소프트웨어 개발 과정에서 인공지능을 통합하여 효율성을 높이는 방법론으로, 생성형 AI와 함께 주목받고 있습니다.
  • 고급 데이터 인사이트 [비즈니스 용어]: 데이터 분석을 통해 얻는 심층적이고 유익한 정보로, 기업의 의사 결정에 필수적입니다.
  • AI 트리즘 [기술]: 인공지능의 신뢰성, 위험 관리 및 보안 체계를 다루는 분야로, 자율형 AI의 사회적 책임과 윤리를 고려하는 데 중요한 요소입니다.

출처 문서