가트너 “2030년 기업 10% 이상 AI 퍼스트 전환”…데이터·분석 분야 트렌드 6가지 제시

시장조사업체 가트너의 VP 애널리스트 칼리 이도인은 “기업은 AI를 모든 비즈니스 의사결정과 업무 프로세스, 투자 판단의 핵심 기준으로 삼는 AI 퍼스트 운영 모델로 빠르게 이동하고 있다”라며 “전사적 차원의 명확한 의지와 지원이 없다면 AI의 잠재력을 지속적으로 실현하기 어려울 것”이라고 설명했다.

가트너는 향후 2년 동안 기업이 주목해야 할 주요 D&A 트렌드로 소버린 AI, 의사결정 거버넌스, AI 거버넌스 플랫폼, 에이전틱 데이터 스트리밍, 에이전틱 데이터 관리, 그래프RAG(GraphRAG)을 제시했다.

1. 소버린 AI 가속화

가트너는 AI가 국가 경쟁력과 경제 성장의 핵심 요소로 자리 잡으면서 각국이 자국 AI 역량에 대한 통제권 확보에 나서고 있다고 분석했다. 특히 데이터와 분석 자산에 대한 통제권을 자국 내에 유지하려는 움직임이 확대되면서, 기업도 AI 전략 수립 과정에서 이러한 지정학적 변화를 고려해야 한다고 설명했다.

이도인 애널리스트는 “소버린 AI는 기업이 AI 전략에서 통제와 혁신, 회복탄력성을 바라보는 방식을 변화시키고 있다”라며 “기업은 D&A 로드맵을 현대화하고 AI 활용 사례를 단순 도입 단계를 넘어 경쟁 우위 창출 단계로 발전시켜야 한다”라고 밝혔다.

2. AI 에이전트 리스크 완화를 위한 의사결정 거버넌스

AI 에이전트가 전략 수립부터 운영 업무까지 다양한 의사결정 과정에 참여하면서 관련 리스크 관리 필요성도 커지고 있다. 가트너는 의사결정 거버넌스가 AI 판단의 근거를 검토하고 설명할 수 있는 체계를 제공해 법률·운영·평판 리스크를 줄이는 데 도움이 된다고 설명했다.

가트너는 의사결정 인텔리전스 플랫폼을 도입할 경우 2029년까지 거버넌스가 적용되지 않은 환경과 비교해 의사결정 신뢰도는 5배 높아지고 처리 속도는 80% 향상될 것으로 전망했다.

3. 신뢰를 구축하는 AI 거버넌스 플랫폼

AI 규제가 강화되고 새로운 위험 요소가 등장하는 가운데, 기존의 검증 방식만으로는 효과적인 AI 관리 체계를 구축하기 어려워지고 있다.

가트너는 AI 거버넌스 플랫폼이 조직이 책임감 있는 AI원칙에 따라 기업 정책과 규제, 업계 표준을 준수하도록 지원한다고 설명했다. 또한 중앙집중형 감독 체계 구축과 리스크 관리 프레임워크 적용, 통제 정책 시행에도 활용할 수 있다고 덧붙였다.

4. 실시간 인텔리전스를 주도하는 에이전틱 데이터 스트리밍

가트너는 실시간 데이터 활용이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 부상하면서 에이전틱 데이터 스트리밍의 중요성이 높아지고 있다고 분석했다.

에이전틱 데이터 스트리밍은 AI 에이전트가 지속적으로 생성되는 이벤트 기반 데이터를 실시간으로 활용할 수 있도록 지원하는 기술이다. 기존 배치 기반 데이터 처리 방식보다 빠른 데이터 전달이 가능해 의사결정 인텔리전스, 자율 운영, 디지털 트윈 등 실시간성이 요구되는 분야에 적합하다.

가트너는 에이전틱 AI를 위한 데이터 스트리밍 도입률이 2025년 15% 미만에서 2028년 60% 이상으로 증가할 것으로 내다봤다.

5. 운영 효율화를 위한 에이전틱 데이터 관리

기업 데이터 환경이 복잡해지면서 데이터 관리 부담도 커지고 있다. 이에 따라 데이터 관리 업무에 AI 에이전트를 활용하려는 움직임도 확대되고 있다.

AI 에이전트는 실시간 대응과 패턴 탐지, 권장 사항 제공 등을 통해 데이터 품질 관리와 운영 효율성을 높일 수 있다. 또한 반복 업무를 자동화해 데이터 팀의 민첩성과 대응 속도를 향상시키는 데 기여할 수 있다.

이도인 애널리스트는 “데이터 관리 워크플로우에 AI 에이전트를 통합하면 자체 학습 기능을 기반으로 더욱 유연한 운영이 가능하다”라며 “다만 지속적인 성과 창출을 위해서는 강력한 거버넌스 체계와 성능 모니터링이 필요하다”라고 말했다.

6. 복잡한 활용 사례 대응을 위한 그래프RAG

가트너는 복잡한 비즈니스 활용 사례를 지원하기 위한 기술로 그래프RAG를 제시했다.

그래프RAG는 지식 그래프와 대규모언어모델(LLM)을 결합해 정보 간 관계와 맥락을 보다 효과적으로 이해하도록 지원하는 기술이다. 기존 검색증강생성(RAG)이 처리하기 어려운 복잡한 질의에서도 높은 정확성과 신뢰성을 제공할 수 있다는 것이 특징이다.

가트너는 2029년까지 기업의 40%가 응답의 사실적 정확성과 LLM 추론 능력을 향상시키기 위해 그래프RAG를 활용할 것으로 전망했다.
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