한국IDC, 2025년 AI 및 자동화 부문 10대 전망 발표
소형언어모델, 기업용 에이전트, 멀티모달 모델 등 주목
[아이티데일리] 한국IDC가 내년 인공지능(AI) 및 자동화 시장 전망을 발표했다. 소형언어모델(SLM)이 오는 2026년까지 국내 기업용 AI 도입 사례 90%를 차지할 만큼 확산하며, 특정 비즈니스 기능을 위해 개발된 AI 에이전트가 업무에 널리 쓰일 전망이다.
한국IDC는 최근 ‘IDC 퓨처스케이프: 전 세계 AI 및 자동화 2025년 전망 – 국내 시사점’ 보고서를 발간했다고 밝혔다. 이 보고서는 국내와 전 세계 AI 시장 10대 동향을 예측하고, 국내 IT 및 기술 구매자를 위한 시사점을 제공하고자 만들어졌다.
IDC에 따르면, 오는 2028년 아시아·태평양 지역의 AI 및 생성형 AI 지출액은 1,100억 달러에 이를 전망이다. 또 수익화가 가능하고 구체적 비즈니스 영향과 수익원으로 이어지는 AI 비즈니스 모델로의 전환이 주요 시장 동인으로 나타났다.
나아가 데이터를 기반으로 미래 전략을 실행하는 자동화 드라이브, ESG 운영 및 위험을 관리하는 환경 리스트 선제 대응 및 AI 기반 업무 공간 혁신 등의 요인이 시장 성장을 이끄는 동인으로 IDC는 분석했다.
한국IDC에서 AI 리서치를 담당하는 전대일 수석연구원은 “AI 시장 성장이 빨라지며 기술 벤더의 신구 AI 솔루션 출시 주기가 단축되고 있고, 시장 주요 동인 역시 다양해지고 있다”고 말했다.
이어 전대일 수석연구원은 “과거에는 AI 모델 및 인프라 관련 주제로 미래 전망이 논의됐으나 이제 모델 유형 다양화가 이뤄지는 추세다. 특히 조직은 애플리케이션 층위를 포함한 전체 기술 스택상 여러 요인을 종합 검토해야 한다”고 덧붙였다.
2025년과 미래에 인공지능 및 자동화 기술이 조직에 미치는 영향력은 다양하다. 기업용 AI 시장이 성숙기로 접어듦에 따라 표준화될 요소는 더욱 표준화되고 세분화될 것은 세분화되는 2가지 추세에 따라 전개될 전망이다.
보고서에 포함된 AI 및 자동화 시장 10대 동향 예측은 다음과 같다.
● 소형언어모델(SLM): 2026년까지 국내 기업용 LLM 도입 사례의 90%는 비용, 성능, 배포 방식을 다양하게 선택할 수 있는 소형언어모델 훈련에 기반할 전망이다.
● AI 확산 변곡점: AI 인프라 범용화, 노코드(No-code)/로우코드(Low-code) 도구 발전, 보안 프레임워크 확산 등으로 인해 오는 2027년까지 AI 구축 비용이 약 60% 절감되며 AI 진입 장벽은 사실상 사라질 것이다.
● 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.
● 기업용 에이전트 시대의 도래: 2025년까지 국내 조직의 60%가 AI 비즈니스 가치를 더 빠르게 달성하도록 개별 코파일럿 기술 대신 특정 비즈니스 기능을 위해 개발된 기업용 에이전트를 활용할 것이다.
● 멀티모달 파운데이션 모델: 2027년까지 프로덕션에 활용되는 파운데이션 모델의 80%가 멀티모달 기능을 통해 사례를 확대하고 추론의 정확성과 인사이트의 깊이, 모드 간 컨텍스트 정보를 제공할 것이다.
● 검색 증강 생성(RAG) 경쟁: 2028년까지 RAG 60%가 생성형 AI 기능 및 제품에 내장되는 방식으로 구축돼 RAG 애플리케이션의 표준화가 확대되고 컨텍스트 정보 투명성이 개선될 전망이다.
● 시장 통합: 파운데이션 모델의 사업 구조 지속가능성이 낮아 소수 공급업체로 시장이 쏠리며, 결과적으로 2028년까지 상위 3개 벤더가 국내 기업용 파운데이션 모델의 70%를 공급할 것이다.
● 하이브리드 클라우드 추론: 에지 환경이 기업의 클라우드 인프라 관리 전략에 완전히 통합됨에 따라 2026년까지 국내 기업의 80%가 AI 추론을 위해 에지와 클라우드를 모두 사용하는 하이브리드 추론 방식을 채택할 것이다.
● 예측 모델과 생성형 AI 연계: 2027년까지 신규 AI 애플리케이션의 50%가 전통적 AI와 생성형 AI 모델을 비즈니스 로직과 체인으로 연동하며, 복수 AI 모델 체인이 단일 AI 모델보다 더 빠른 속도로 도입될 것이다.
● 설명 가능성 시각화: 2027년까지 중요 AI 의사결정 80%에서 설명 가능 대시보드를 활용한 인적 모니터링이 의무화돼 AI 확산 프로세스는 지연될 수 있으나 AI의 투명성은 높아질 것이다.