IT 트렌드 2026

IT 트렌드 2026 - AI로 만드는 부의 지도와 미래 전략
김지현 지음 / CRETA(크레타) / 2025년 10월

*본 포스팅은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

2026년은 인공지능이 진정한 디지털 파트너로 전환하는 역사적 전환점이 될 것이다. 지난 3년간 거대언어모델(LLM)에서 추론언어모델(RLM), 그리고 거대행동모델(LAM)로 이어진 AI의 진화는 이제 AI 에이전트라는 새로운 형태로 결실을 맺고 있다. 이러한 변화는 단순히 기술적 발전을 넘어서, 인간과 AI의 관계, 비즈니스 모델, 그리고 국가 경쟁력의 판도를 근본적으로 재편하는 대변혁의 시작이다. AI 에이전트는 더 이상 사용자의 질문에 수동적으로 응답하는 수준에 머물지 않는다. 목표를 이해하고, 계획을 수립하며, 시스템과 데이터를 연결해 스스로 업무를 완수하는 자율적 디지털 존재로 진화했다. 이는 곧 AI 전환(AX)의 본격적인 시작을 의미하며, 개인과 기업, 그리고 국가 차원에서의 새로운 전략적 접근이 요구되는 시점이다. 김지현님과 함께 2026년 IT 트렌드에 대해 생각해 본다.

AI 에이전트의 등장은 우연이 아니다. LLM이 언어를 이해하고 생성하는 능력을 제공했다면, RLM은 복잡한 추론과 문제 해결 능력을 더했고, LAM은 실제 행동과 실행 능력을 부여했다. 이러한 기술적 진화의 결과물인 AI 에이전트는 단순한 명령 수행을 넘어서 목표 지향적 사고와 계획 수립, 그리고 자율적 실행이 가능한 존재로 발전했다. 특히 주목할 점은 앤트로픽의 MCP(Model Control Protocol)와 구글의 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜의 등장이다. 이는 2007년 애플의 앱스토어가 모바일 플랫폼 생태계를 개척한 것과 같은 의미를 갖는다. A2A를 통해 에이전트 간의 효율적 상호작용과 데이터 교환, 협업이 가능해지면서 AI 에이전트 생태계의 폭발적 성장의 기반이 마련되었다.

AI 에이전트의 가장 중요한 특징은 명령 이해 수준을 뛰어넘어 '목표를 이해'하고, 이를 '계획'하며, '실행'하는 능력이다. 이를 실현하기 위해서는 고성능 LLM과 이를 기반으로 한 플래닝 알고리즘이 필수적이다. 단순 응답형 LLM만으로는 복잡한 의도를 파악하고 목적 지향적으로 구조화할 수 없기 때문에, 추론 중심의 모델이 요구된다. 최근 주목받고 있는 ReAct, ToT(Tree of Thought), CoT(Chain-of-Thought) 같은 프롬프트 기반 추론 프레임워크가 각광받는 이유도 여기에 있다. 에이전트는 단일 행동이 아닌 다단계 행동을 계획해야 하므로, LLM 위에 별도의 플래너를 설계하는 것이 필수적이다. 중요한 것은 AI 에이전트가 더 이상 단일 모델의 성능으로 평가받지 않는다는 점이다. 계획 수립, 도구 연동, 상태 기억, 보안 관리, 데이터 통합 등 다양한 기술적 요소가 복합적으로 결합한 하나의 시스템으로 봐야 한다. 따라서 설계자의 기획 능력과 시스템 전반에 대한 이해도가 성공의 핵심이 되고 있다.

2026년은 AI가 인간의 조력자 위치에서 벗어나 진정한 '혁신가'로 도약하는 원년이 될 것이다. 지금까지의 AI는 주어진 정보를 바탕으로 텍스트를 생성하거나 이미지를 만들어내는 수준에 머물러 있었다. 하지만 이제는 인간조차 풀기 어려운 복잡한 문제를 스스로 정의하고 해결 방안을 도출하며, 나아가 새로운 지식을 창출하는 단계로 나아가고 있다. 이러한 변화는 단지 기술의 고도화를 넘어서서, 인간과 AI의 역할이 근본적으로 재구성되는 전환점을 의미한다. AI는 더 이상 인간의 명령을 수행하는 도구가 아니라, 인간과 협력하여 새로운 가치를 창출하는 창조적 파트너로 자리잡게 될 것이다. 2026년의 가장 혁신적인 변화 중 하나는 'AI 리서치 혁명'이다. AI의 진화는 정보 요약이나 자료 정리 수준을 넘어서 전문 지식을 생성하고 구조화하는 새로운 연구 모델의 등장으로 이어지고 있다. AI가 논문을 요약하는 도구가 아니라, 지식을 직접 발굴하고 이론을 재구성하며 탐구 방법론까지 제안하는 '연구자'로 활동하는 전환점에 서게 될 것이다. 여러 AI 에이전트가 협력해 문제를 해결하는 '에이전트 스웜(Agent Swarm)'은 연구자 AI의 등장을 가능케 한다. 이는 기존 학문 구조와 연구 생태계 전반에 큰 변화를 가져올 것이다. 비정형적 작업을 LLM과 검색증강생성(RAG)으로 구현하면서, 탐색적이고 조합형 지적 활동이 프롬프트 기반으로 전환되는 것이다.

메타버스와 AI 에이전트의 결합이 중요한 이유는 경험의 '전환'을 선사하기 때문이다. 사용자는 더 이상 "내가 무엇을 해야 하지?"를 고민하지 않아도 된다. 필요한 것을 말하면 AI가 알아듣고 알아서 수행하기 때문이다. 즉, 메타버스 안에서의 모든 행동이 명령형이 아니라 '대화형'으로 전환된다. 메타버스는 기술적 정교함보다는 사용자가 더 편하고 자연스럽게 원하는 결과를 얻는 방향으로 발전할 것이다. 이러한 자연스러움은 기존 메타버스의 가장 큰 약점이었던 '복잡한 인터페이스'와 '진입 장벽'을 허무는 결정적인 요소로 작용한다. 생성형 AI와 결합된 메타버스는 무대와 관객의 경계를 사라지게 만든다. 사용자는 배우이자 연출자, 소비자이자 창작자로서 자신의 공간을 구성하고 AI의 도움을 받아 콘텐츠를 스스로 생산할 수 있게 된다. 메타버스가 '있는 것을 이용하는 공간'에서 '무엇이든 만들 수 있는 공간'으로 바뀌는 것이 생성형 AI가 메타버스에 가져다주는 가장 큰 가치다. 이는 B2B 영역에서도 확산되고 있다. 디지털 트윈 시뮬레이션과 결합해 공정 최적화, 자율 공장 설계를 지원하며, 메타버스가 '장소'를 제공하고 AI가 '의미'를 부여하면서 지능형 혼합 공간이 본격화되고 있다.

현재 미국과 중국은 최첨단(SOTA, State of the Art) 모델과 초대형 데이터센터를 기반으로 대규모·대형화 전략을 추진하고 있다. 이에 대응해 세계 각국은 자국 데이터와 인프라의 경쟁력을 높이며, '소버린 AI' 구축을 국가적 과제로 삼고 있다. 지금은 AI 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 주권을 갖춘 국가로 도약할 수 있느냐의 갈림길에 서 있다. 메모리 반도체와 인프라 공급에 머무르는 산업 구조로는 AI 생태계의 주도권을 쥘 수 없다. 우리가 스스로 만든 AI 모델, 우리가 설계한 AI 칩, 우리가 운영하는 데이터와 플랫폼을 통해 글로벌 질서 속에서 독자적 경쟁력을 갖춰야 한다. 이재명 정부는 취임 이후 5년간 총 100조 원 규모의 AI 산업 투자계획을 발표했다. 이 중 50조 원은 정부 재정으로 직접 집행하고, 나머지 50조 원은 민간 기업의 투자를 유도하는 방식이다. 주요 투자 분야로는 AI 데이터센터 확충, 국산 LLM 개발, AI 인재 양성, 그리고 전 국민 대상 AI 바우처 지급 등이 포함된다. 특히 바우처 사업은 AI 서비스의 대중화를 위한 핵심 정책이다. 국민 누구나 일정 금액의 AI 서비스 사용료를 정부로부터 지원받아 챗봇, 번역기, 추천 시스템, 학습 도우미 같은 AI 기능을 월간 구독 형태로 일상에서 체험하고 활용하도록 설계되었다. 이는 AI의 혜택을 특정 기업이나 계층에만 국한하지 않고, 모든 국민이 동등하게 '디지털 역량'을 갖추는 기회를 제공한다는 점에서 매우 상징적인 조치로 평가받는다. 한국의 AI 경쟁력에서 간과할 수 없는 것이 에너지 문제다. 한국은 재생에너지 비율이 10%도 되지 않는다. 이 상태로는 AI 기술이나 서비스가 아무리 우수해도 탄소 중립과 같은 글로벌 친환경 기준에 부합하지 못하고, 그 결과 수출 장벽에 부딪힐 수 있다. AI 산업의 지속적인 발전을 위해서는 에너지 전략의 재정비가 시급하다. 에너지 자립도 제고와 친환경 전력공급 확대는 선택이 아니라 필수다. 빅테크 기업의 데이터센터 운영으로 인한 탄소배출이 증가하고 있지만, 역설적으로 AI가 서버의 효율적 배치와 냉각시스템의 최적화를 통해 데이터센터 운영을 최적화할 것으로 기대된다.

2026년, AI는 조직의 '구성원'으로 기능하기 시작한다. 이제 고객 경험(CX), 직원 경험(EX)에 더해 AI 전환(AX)을 필수적으로 도입해야 한다. 기업은 AI 에이전트가 원활히 활동할 수 있도록 인프라와 시스템 권한을 새롭게 설계하고, 'AI와 함께 일하는 조직'을 중심으로 문화와 업무 방식을 재구성해야 한다. 기업이 LLM을 사용하는 이유는 AI를 활용해서 비용절감과 사업효율성을 높이기 위함이다. No-Code와 Low-Code 솔루션이 주목받는 이유도 여기에 있다. 프로그래밍 지식이 없는 사용자도 손쉽게 소프트웨어 애플리케이션을 개발할 수 있도록 돕는 이러한 도구들은 AI 시대의 민주화를 상징한다. AI 시대의 리더는 끊임없이 자신의 현재 위치를 자문하고 다음 단계를 준비하는 사람이어야 한다. 지금 내가 AI를 제대로 이해하지 못하고 있거나, 알면서도 AI의 가능성을 제대로 활용하지 못하고 무용 단계에 머물고 있지는 않은지 되돌아봐야 한다. AI 서비스 사용을 시도하고 구성원에게 독려하며, 이를 조직 전반에 확대 적용하고, 나아가 독자적인 AI 솔루션까지 개발하는 단계로 나아갈 수 있도록 리더 스스로 점검하고 노력해야 한다. AI 시대에 개인이 취해야 할 자세는 명확하다. AI를 막연히 두려워하지 말고, 일에 어떻게 활용할지 고려하고 준비해야 한다. AI는 점으로 존재할 뿐이고, 결국은 사람이 연결해서 선으로 만들어야 한다. 2025년에는 최소 지난 3년간 천문학적으로 투자한 비용 이상의 가치가 있다는 것을 AI 산업이 증명해야 하는 해이기도 하다. 현재 AI로 돈을 버는 곳은 엔비디아를 포함한 인프라 기업, 서버를 구축하고 클라우드를 통해 AI를 제공하는 빅테크 기업, 그리고 AI 데이터센터를 운영하는 기업뿐이다.

AI 디바이스가 기존의 PC, 스마트폰과 다른 점은 AI가 단지 탑재되는 기능이 아니라 '사용 목적 자체'라는 데 있다. 스마트폰이 전화기를 넘어 카메라, 지갑, 지도, 게임기, 결제 수단으로 확장됐듯이 AI 디바이스는 개인의 기억, 일정 관리, 업무 생산성, 콘텐츠 창작, 심지어 감정적 동반자 역할까지 포괄한다. 이처럼 AI 디바이스는 사용자 경험의 중심을 재정의하고 있다. AI가 삶의 동반자가 된다면, 디바이스는 인간과 교감하는 첫 관문이 될 것이다. 이는 AGI로 나아가는 물리적 초석이 될 가능성이 높다. 디지털 트윈은 사물과 공간에서 시작해 이제 인간의 행동, 심리, 경험, 감정까지 복제하는 '디지털 자아'로 진화하고 있다. 의료에서는 환자의 재활 경로를 시뮬레이션하고, 기업에서는 직원의 페르소나를 복제하거나 고객센터 상담사를 생성할 수 있다. 이는 AI 시대의 자아 확장으로, 인간의 기술 활용 방식에 새로운 지평을 열 것이다. 20여 년간 마케팅의 핵심 전략이었던 검색 엔진 최적화(SEO)가 변화하고 있다. 챗GPT 시대에는 AI에 더 많이 읽히고 자주 인용되는 콘텐츠가 곧 성과로 이어진다. SEO에서 AI 최적화(AIO, AI Optimization)로의 전환은 마케팅 패러다임을 바꾸는 분기점이 될 것이다. AI 검색 시대는 대신 찾아주고 정리해서 실제 사용자가 필요한 작업을 자동으로 수행까지 해주는 더 나은 서비스 경험을 중심으로 새로운 경쟁의 장을 열고 있다. 그 과정에서 사용자의 편의는 높아지고 기존의 플랫폼 강자는 위협받으면서 새로운 경쟁구도가 펼쳐질 것이다.

2026년은 AI가 인간의 진정한 디지털 파트너로 자리잡는 원년이 될 것이다. AI 에이전트의 등장은 우리가 일하는 방식, 학습하는 방법, 창작하는 과정, 그리고 문제를 해결하는 접근법을 근본적으로 바꿀 것이다. 국가적으로는 소버린 AI 구축이 새로운 경쟁력의 원천이 되고, 기업적으로는 AX 전략이 생존의 필수 조건이 되며, 개인적으로는 AI와의 협업 능력이 핵심 역량이 될 것이다. 메타버스와 AI의 융합은 새로운 형태의 디지털 공간을 창조하고, AI 전용 디바이스는 우리의 일상과 업무를 더욱 지능적으로 만들어갈 것이다. 중요한 것은 이러한 변화를 두려워하지 않고 적극적으로 수용하는 자세다. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 확장하고 증강하는 도구이며, 궁극적으로는 인간이 더 창조적이고 의미 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 파트너다. 생각하는 AI와 행동하는 AI가 만나 혁신을 만들어내는 2026년, 우리는 새로운 디지털 문명의 출발점에 서 있다. 이 거대한 변화의 시대에 능동적으로 참여하고 주도적으로 대응하는 것이야말로 미래를 준비하는 가장 현명한 선택이 될 것이다.

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