2025년에 주목해야 할 10가지 인공지능 트렌드

2024년이 AI 도입의 해였다면, 2025년은 AI 혁신의 해입니다.

자동화의 재정의부터 헬스케어 혁신까지, AI는 다양한 산업에서 큰 도약을 이어가고 있습니다.

주요 보고서를 바탕으로 정리한 이 트렌드들은 2025년 AI의 방향을 보여줍니다.

1) AI 에이전트

Gartner, McKinsey, IBM, Forrester 등 업계 주요 기업들이 동의한 AI 에이전트가 트렌드 1위에 올랐습니다.

AI 에이전트는 2025년에 주목해야 할 트렌드로 부상하며, 전 세계 산업에서 개념 단계에서 실제 적용 단계로 빠르게 전환되고 있습니다.

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이 시스템들은 더 이상 단순 자동화에 그치지 않고, 복잡하고 다단계의 업무도 스스로 처리할 수 있습니다.

기업들은 AI 에이전트를 도입해 운영 효율을 높이고, 고객 경험을 개선하며, 인적 자원을 전략적 업무에 집중할 수 있도록 하고 있습니다. 데이터 처리, 의사결정, 실시간 학습 능력은 조직의 효율성과 혁신 방식을 변화시키고 있습니다.

분석가들은 한목소리로 말합니다. AI 에이전트는 적용형 AI의 다음 진화 단계입니다.

누가 그렇게 말하나요?

• McKinsey는 AI 에이전트가 생성형 AI의 다음 단계를 대표하며, 지식 기반 도구에서 복잡한 다단계 워크플로우를 실행하는 시스템으로 전환되고 있다고 강조합니다.
• Gartner는 2025년까지 AI 에이전트가 주요 기술 트렌드가 되어, 기업 업무를 인간의 개입 없이 수행할 것이라고 예측합니다.
• IBM은 AI 에이전트가 점점 더 환경과 풍부하게 상호작용하며, 기업이 비즈니스 목표를 더 효과적으로 달성할 수 있게 한다고 설명합니다.
• Forrester는 AI 에이전트를 AI 혁신의 새로운 단계로 정의하며, 2025년 주목해야 할 AI 응용 분야로 꼽았습니다.

2) 하이퍼-개인화

AI는 점점 더 개인화되고 있습니다. 맞춤형 AI 에이전트, 개인화된 영업 접근, 개인 AI 쇼핑 도우미 등 기업들은 다양한 방식으로 개별 고객의 니즈를 충족시키고 있습니다.

하이퍼-개인화는 앞으로의 차별화 요소입니다. 소매, 헬스케어, 금융 등 다양한 산업에서 고객 참여를 높이고 충성도를 쌓기 위해 하이퍼-개인화에 주목하고 있습니다.

개인 맞춤형 쇼핑 경험부터 맞춤형 금융 상담까지, 모든 디지털 상호작용이 이제는 고유해질 수 있습니다. 2025년에는 더 많은 기업이 AI에 투자하면서 이러한 개인화가 더욱 확대될 것입니다.

누가 그렇게 말하나요?

• IBM은 AI의 발전이 더욱 개인화된 고객 경험으로 이어지고 있으며, 기업들이 AI를 활용해 상호작용과 서비스를 개인의 선호에 맞게 맞추고 있다고 강조합니다.
• TechRepublic는 고객 참여에서 하이퍼-개인화의 부상을 다루며, AI가 사용자의 구체적인 요구와 기대에 맞춘 맞춤형 상호작용을 제공하는 역할을 강조합니다.

3) AI 투자 수익(ROI) 측정

AI에 대한 과장된 기대의 시대를 지나, 이제는 AI의 실질적 성과를 검증하는 시대로 접어들고 있습니다.

ROI 측정은 모든 기술 투자에서 당연히 고려되어야 하지만, 여전히 많은 기업들이 AI 프로젝트의 성과를 제대로 모니터링하지 않고 있습니다.

다행히도, 무분별하게 AI를 도입하는 방식은 점차 사라지고 있습니다. 단순히 ‘남들이 하니까’ AI를 도입하는 시대는 곧 끝날 것입니다.

기업들은 투자에서 명확하고 측정 가능한 가치를 창출하는 데 더 잘 준비하고 있습니다. AI 프로젝트의 ROI 측정은 곧 모든 AI 프로젝트의 기본 기대치가 될 것입니다.

누가 그렇게 말하나요?

• Forrester는 2025년에 기업들이 AI 프로젝트에서 ROI와 구체적 가치를 입증하는 데 더욱 집중할 것이라고 예측합니다.

4) 생성형 AI 보안 제품

생성형 AI는 사이버보안 환경을 수호자와 공격자 모두에게 새롭게 바꾸고 있습니다.

해커들은 생성형 AI를 활용해 정교한 피싱 사기와 대규모 취약점 자동화를 시도하고 있으며, 보안팀 역시 이에 맞서 빠르게 혁신하고 있습니다.

그 결과, 이러한 위협을 앞서기 위한 AI 기반 보안 제품이 급증하고 있습니다. 고도화된 위협 탐지부터 실시간 대응 시스템까지, 생성형 AI는 AI 기반 공격에 맞서는 핵심 무기가 되고 있습니다.

위협이 똑똑해질수록 방어도 진화하고 있어, 보안은 AI 혁신에서 가장 중요한 분야 중 하나가 되고 있습니다.

• Morgan Stanley 는 사이버보안 조직들이 AI에 점점 더 의존하고 있다고 보고하며, AI 기반 사이버보안 제품의 글로벌 시장이 2030년까지 약 1,350억 달러로 급증할 것으로 예측합니다.
• Gartner는 AI가 보안 관행을 혁신할 잠재력이 있다고 강조합니다.

5) 양자 AI

양자 AI는 아직 초기 단계이지만, 이미 기술 및 연구 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다.

양자 컴퓨팅과 AI를 결합해 기존 AI로는 효율적으로 해결하기 어려운 복잡한 문제(예: 최적화, 패턴 인식, 대규모 데이터 처리 등)에 도전합니다.

이것은 단순한 이론이 아니라 점점 현실이 되고 있습니다. IBM, Google 등은 양자 AI에 대규모 투자를 하고 있으며, 헬스케어, 금융, 물류 등 다양한 산업에서 혁신 가능성을 보여주고 있습니다.

선구자와 분석가 모두가 인정하듯, 양자 AI는 다음 혁신의 영역입니다.

누가 그렇게 말하나요?

• Nature는 양자 컴퓨팅과 AI의 결합이 기존 기계학습이 한계를 보이는 상황에서 이점을 제공할 수 있으며, 과학 연구에서 양자 AI의 미래가 유망하다고 평가합니다.
• IBM은 양자 AI가 연산 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 할 것이라며, 미래의 AI 시스템은 양자 컴퓨팅, 비트넷 모델, 특수 하드웨어를 결합해 기존 컴퓨터보다 훨씬 빠르게 복잡한 정보를 처리할 것이라고 전망합니다.
• McKinsey는 양자 AI가 변혁적 기술로 부상하고 있으며, 향후 10년 내 수조 달러의 가치를 창출할 잠재력이 있다고 언급합니다.

6) 대화형 AI

이미 널리 쓰이고 있지만, 그 성장 속도는 그 어느 때보다 빠릅니다.

대화형 AI는 기업이 AI를 도입하는 데 가장 쉬운 진입점이기 때문에, 다른 분야보다 더 빠르게 확산되고 있습니다.

기업들이 대규모로 도입함에 따라, 이 시스템들은 점점 더 복잡한 질문을 처리하고 자연스러운 상호작용을 제공하도록 진화하고 있습니다.

대화형 AI는 이미 고객 지원 챗봇, AI 리드 생성, 전자상거래 등에서 널리 활용되고 있습니다. 2025년에는 법률 서비스, 교육, 부동산 등 더 다양한 분야로 확장될 것입니다.

누가 그렇게 말하나요?

• Gartner는 대화형 사용자 인터페이스가 2028년까지 고객 지원에 가장 큰 영향을 미칠 것이라고 예측합니다.
• MarketsandMarkets는 대화형 AI 시장이 2030년까지 499억 달러 규모로 성장할 것으로 전망합니다.

7) 지능형 자동화

자동화는 익숙한 용어지만, 지능형 자동화는 이제 막 기업 내에서 본격적으로 확산되기 시작했습니다.

자동화는 진화하고 있습니다. 반복적이고 규칙 기반의 업무만 처리하던 기존 자동화와 달리, 이제는 복잡한 워크플로우를 완수하고 스스로 의사결정까지 내릴 수 있습니다.

차이는 분명합니다. 기존 자동화가 단순히 송장 처리를 했다면, 지능형 자동화는 오류를 예측하고 개선점을 제안하며, 변화하는 업무 흐름에 적응합니다.

더 이상 정적인 반복 업무에만 국한되지 않고, 복잡한 운영까지 처리할 수 있습니다. AI를 활용해 자동화할 수 있는 업무가 점점 늘어나고 있습니다.

누가 그렇게 말하나요?

• Forrester는 2025년까지 지능형 자동화가 비즈니스 프로세스의 핵심이 되어, 조직이 고도화된 AI 역량을 통해 운영을 최적화하고 의사결정을 개선할 수 있게 할 것이라고 예측합니다.
• Gartner는 2025년 주요 트렌드로 지능형 자동화를 선정하며, 운영 효율성 향상과 산업 전반의 혁신 촉진에서 그 역할을 강조합니다.
• Deloitte는 지능형 자동화 기술의 확대되는 도입을 강조하며, 2025년까지 더 많은 기업들이 AI 기반 자동화를 적극적으로 활용할 것으로 전망합니다.

8) 의료 분야의 AI

AI가 빠르게 적용되고 있는 대표적인 산업이 있다면 바로 의료 분야입니다.

의료는 영향력이 큰 산업으로, 신기술을 적용하기에 최적의 환경입니다. 의료 영상 분석, 질병 예측 분석, 로봇 수술 지원 등 다양한 방식으로 AI가 의료 현장에 도입되고 있습니다.

과거에는 수작업에 의존했던 환자 분류나 예약 관리 같은 업무도 이제는 지능형 시스템이 처리하여 시간 절약과 정확성 향상을 이끌고 있습니다. 연구 분야에서는 AI가 신약 개발을 가속화해 치료제 출시 속도를 높이고 있습니다.

환자 치료를 혁신하면서 비용까지 절감하는 AI의 능력은 오늘날 가장 영향력 있는 AI 활용 사례로 자리 잡고 있습니다.

누가 그렇게 말하나요?

• McKinsey의 2024년 1분기 설문에서 70% 이상의 의료 분야 응답자가 이미 생성형 AI를 도입했거나 도입을 추진 중이라고 답했습니다.

• Deloitte는 의료 분야에서 AI 기술의 확대 도입을 강조하며, 2025년까지 더 많은 조직이 AI 도구를 활용할 것으로 전망합니다.

9) 대중의 이해와 기대 수준 향상

AI에 대한 대중의 이해가 깊어지면서 기대 역시 변화하고 있습니다.

사람들은 AI가 할 수 있는 일에 대해 점점 더 많이 알게 되었고, 단순한 신기함을 넘어 실질적인 혜택을 요구하고 있습니다.

가상 비서나 추천 시스템 등 일상적인 도구를 통해 AI에 익숙해지면서, 훨씬 더 발전된 활용 가능성도 인식하기 시작했습니다.

AI가 한정된 도구로 여겨지던 시대는 지났습니다. 이제 AI는 복잡한 현실 문제를 해결하는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.

누가 그렇게 말하나요?

• 유럽연합 집행위원회의 AI 전략에는 시민들에게 AI의 이점과 위험성을 교육하여 더 잘 알고 있는 대중을 양성하는 계획이 포함되어 있습니다.

10) AI-인간 협업

AI와 인간은 경쟁하는 것이 아니라 함께 협력하고 있습니다.

자동화된 프로세스에만 국한되지 않습니다. 의사결정 지원부터 창의적 문제 해결까지, AI는 복잡하고 시간이 많이 드는 작업에서 인간을 돕고 있습니다.

AI 도구는 데이터를 분석해 트렌드를 파악하고, 인간이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 창의적인 역할에서는 아이디어 생성, 콘텐츠 초안 작성, 음악 작곡 등에도 AI가 활용됩니다.

인공지능이 모든 것을 대체하는 것은 아니지만, 많은 업무를 훨씬 수월하게 만들어주고 있습니다. 더 많은 근로자가 AI 협업에 익숙해지고, 다양한 특화 도구가 등장하면서 일상적인 인간-AI 협업이 증가할 것입니다.

누가 그렇게 말하나요?

• Gartner는 "인간-기계 시너지"를 2025년 주요 전략 기술 트렌드로 선정하며, AI 통합을 통해 인간의 역량을 강화하고 의사결정 과정을 개선하는 점을 강조합니다.
• IBM과 JLL 등 기업의 리더들은 AI가 업무 방식을 변화시키고, 직원의 잠재력을 발휘하며, AI-인간 협업을 통해 혁신을 이끄는 새로운 역할을 창출할 것으로 전망합니다.

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자주 묻는 질문

1. 소규모 기업이 큰 예산 없이 AI 도입을 시작하려면 어떻게 해야 하나요?

소규모 기업은 Botpress나 Ada와 같은 노코드 도구 또는 SaaS 플랫폼의 무료 요금제를 활용해 큰 예산 없이 AI를 도입할 수 있습니다. FAQ 자동화나 영업 이메일 생성 등 한정된 활용 사례부터 시작하면 비용은 낮추고 효과는 높일 수 있습니다.

2. 2025년에 성공적인 AI 전략을 구축하기 위한 핵심 단계는 무엇인가요?

성공적인 AI 전략을 위해서는 명확한 비즈니스 목표(예: 이탈률 감소, 매출 증대)를 정하고, ROI가 기대되는 활용 사례를 선정하며, 이해관계자의 동의를 얻고, 데이터 준비 상태를 점검해야 합니다. 팀 역량에 맞는 도구를 선택하고, 파일럿 프로젝트로 시작해 반복적으로 테스트하며 출시하세요. 처음부터 완벽을 추구하기보다는 빠른 성과를 우선하세요.

3. 우리 회사에서 어떤 프로세스를 우선적으로 AI로 자동화해야 할지 어떻게 파악할 수 있나요?

AI로 우선 자동화할 프로세스는 반복적이고 업무량이 많으며 명확한 규칙이 있는 작업(예: 자주 묻는 질문 응답, 예약 관리 등)을 선정하면 됩니다. 이런 영역은 빠른 ROI와 즉각적인 수작업 감소 효과를 제공합니다.

4. 효과적인 AI 에이전트를 학습시키기 위해서는 어떤 종류의 데이터가 필요하나요?

AI 에이전트 학습에는 고객 지원 티켓, 채팅 기록, 제품 설명, 거래 내역 등 깨끗하고 라벨링된 데이터가 필요합니다. 고품질의 대표성 있는 데이터가 에이전트의 정확한 성능을 보장합니다.

5. AI를 기존 레거시 시스템이나 CRM/ERP와 통합하려면 어떻게 해야 하나요?

AI는 API, Zapier 같은 미들웨어 플랫폼, 또는 최신 AI 벤더가 제공하는 사전 구축 커넥터를 통해 레거시 시스템이나 CRM/ERP와 통합할 수 있습니다. 이를 통해 핵심 인프라를 재구축하지 않고도 데이터 연동과 자동화가 가능합니다.