가트너가 AI의 자율성이 커지는 흐름 속에서 기술 아키텍처와 거버넌스가 중요하다고 강조했다. 가트너는 21일 ‘2027년 10대 전략 기술 트렌드’를 공개하고, 10대 기술을 AI 모델 고도화, 자율형 에이전트 운영·보안 관리, 디지털 주권 및 새로운 컴퓨팅 인프라로 나눠 제시했다.
가트너 수석 VP 애널리스트 진 알바레즈(Gene Alvarez)는 현재 상황을 이렇게 짚었다. “현재 가장 큰 문제는 AI 시스템이 체계적인 아키텍처 없이 운영되고 있다는 점”이라는 것이다.
AI 모델 고도화: 정량·음성·공간 이해로 넓어지는 모델
첫 갈래는 AI 모델 자체의 고도화다. 대규모 정량 모델(LQM)은 정량 데이터를 처리·분석하도록 설계된 모듈형 하이브리드 신경망 아키텍처다. 음성 추론 모델은 오디오 데이터를 직접 분석해 맥락과 의도를 파악하고 다음 행동을 판단하는 AI 시스템이다.
월드 모델은 기계가 공간·시간·인과관계를 이해하고 가능한 미래 상황을 시뮬레이션하도록 지원하는 기술이다.
자율형 에이전트: 개발 속도가 커질수록 운영·보안 관리가 과제
둘째 갈래는 자율형 에이전트의 운영과 보안 관리다. 에이전트가 쓰는 정보와 권한을 관리하는 기술로는 AI 컨텍스트 플랫폼이 꼽혔다. 에이전트가 입력값을 해석하고 기업 업무 목표에 맞는 결정을 내리도록 맥락 정보를 공급하는 기술이다. 가트너는 2027년까지 AI 활용에 적합한 데이터 환경에서 시맨틱을 우선하는 기업의 에이전틱 AI 정확도가 최대 80% 향상될 것으로 내다봤다. 같은 기업의 비용은 최대 60% 절감될 것으로 전망했다. 두 수치는 가트너의 예측이며, 확인된 효과가 아니다.
AI 코딩 에이전트 하네스는 개발 에이전트의 행동을 관리하는 폐쇄형 제어 시스템이다. AI 에이전트 신원은 자율형 에이전트의 접근 권한과 행동을 관리하는 보안 기술이며, 자율형 노출 개선(AER)은 AI와 자동화로 보안 취약점을 탐지·우선순위화·대응하는 기술이다.
가트너는 AI 에이전트가 소프트웨어를 개발하고 시스템에 접근하는 범위가 확대될수록 생산성 향상과 함께 보안, 권한 관리, 운영 책임 문제가 중요해진다고 설명했다.
알바레즈는 “AI가 소프트웨어를 생성하는 속도가 사람이 검토할 수 있는 수준을 넘어서면서 관리되지 않는 자격 증명 경로가 생기고, 프로세스가 단일 공급업체에 종속되고 있다”고 말했다.
AI 에이전트 신원과 관련한 가트너의 예측은 2028년을 기준으로 한다. 그때까지 기업에서 일어나는 보안 침해 사고의 25%는 AI 에이전트 오용에서 비롯될 것으로 가트너는 내다봤다. 원인으로는 관리되지 않는 머신 권한과 기존 자격 증명 관행이 꼽혔다.
디지털 주권과 새로운 컴퓨팅 인프라
셋째 갈래는 디지털 주권과 새로운 컴퓨팅 인프라다. 소버린 테크(SovTech)는 특정 공급업체에 종속되지 않도록 설계된 하드웨어·소프트웨어·데이터베이스·AI 모델을 가리킨다. 가트너는 2030년까지 미국 외 지역 기업의 75% 이상이 디지털 주권 전략을 도입할 것으로 예측했다. 지정학적 위험과 공급업체 종속을 줄이기 위해 핵심 워크로드를 이전하는 흐름도 함께 언급됐다.
일회성 애플리케이션은 목적을 달성하면 사용을 종료하도록 설계한 소프트웨어다. 서비스형 웻웨어(Wetware as a Service)는 생체·합성 생물학 시스템을 클라우드 서비스로 제공하는 컴퓨팅 모델이다.
가트너는 AI 연산 수요 증가에 따른 실리콘 기반 컴퓨팅의 에너지·환경적 부담을 고려할 때 서비스형 웻웨어를 장기적으로 검토할 수 있는 기술로 제시했다.