AI 이후를 위한 계획: 2026년 CIO가 주목해야 할 5가지 원칙

AI가 기술 분야에서 가장 영향력이 큰 트렌드로 부상했다는 사실은 이미 여러 지표에서 확인되고 있다. 가트너가 발표한 ‘2026년 전략 기술 트렌드’ 상위 10개 중 6개가 AI 관련 주제일 만큼 오늘날의 기술 지형도는 AI를 중심으로 빠르게 재편되고 있다.

반면 AR/VR, 3D 프린팅, 디지털 트윈, 자율주행 차량과 드론, 양자컴퓨팅 등의 기술 트렌드는 상대적으로 제한적인 관심을 받고 있다. 이 같은 편중으로 인해 기업은 2026년 전략을 수립하는 과정에서 중요한 기술 흐름을 간과하게 될 수 있다.

2026년 역시 AI, 특히 에이전틱 AI가 핵심 의제가 되겠지만, CIO는 2026년 계획을 최종 확정하는 시점에서 비즈니스 및 IT 전략 전반에서 관련된 기술 영역을 폭넓게 점검해야 한다. 모든 요소를 AI 중심으로 재편하고 AI 우선 전략을 추진하는 것이 자연스러운 흐름처럼 보일 수 있으나, 비즈니스에 실제로 힘을 실어줄 수 있는 다른 기술 역시 함께 검토해야 한다는 의미다.

이런 관점에서 CIO가 AI 우선 전략을 강화할 뿐만 아니라, 그 이후의 전략적 단계까지 고려하는 데 도움이 될 핵심 원칙 5가지를 소개한다.

1. 혁신 헌장을 투자의 기준으로 삼는다

자체적인 혁신 프로그램을 운영하는 기업이라면 전략적, 전술적 투자 간 균형을 어떻게 설정할지, 내부 프로젝트와 고객 대상 프로젝트에 지출을 어떻게 배분할지를 다루는 혁신 헌장과 연간 계획이 있을 것이다. 시간이 지나면서 프로젝트가 추진력을 확보하고 초기 성과가 쌓이면, 이러한 체계는 보다 도전적이고 위험 및 보상 요소가 큰 프로젝트나 외부 고객용 이니셔티브에 대한 투자 비중을 확대하는 방식으로 발전하곤 한다.

또한 혁신 전략과 연간 사업 계획은 AI 전략과 투자 방향을 설정하는 데에도 활용될 수 있으며, 기업이 이니셔티브를 얼마나 효과적으로 실행하고 있는지 평가하는 기준점 역할도 수행할 수 있다.

2. 비즈니스 전략과의 연계성을 입증하고 필요한 지원 기술을 추가한다

기술 전략을 구성하는 이니셔티브는 대부분 비즈니스 전략과 연계돼야 한다. 일부는 IT 부서의 고유한 목적을 위해 존재할 수 있지만, 대다수는 비즈니스 전략과 연결되고 그 목표와 성과를 뒷받침해야 한다. CIO와 CTO는 각 기술 이니셔티브가 비용을 절감하거나, 매출을 창출하거나, 혹은 두 요소 모두에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줘야 한다.

AI 전략 역시 이런 기본 원칙을 어떻게 충족하는지, 더 나아가 적응력 및 지속가능성처럼 비즈니스 전략의 고유한 요구사항을 어떻게 지원하는지 제시할 수 있어야 한다.

예컨대 자연재해와 팬데믹은 물론 비즈니스와 기술 환경의 급격한 변화로 인해 불확실성이 계속 커지면서, 기업에는 향후 충격에 보다 유연하게 대응할 수 있는 기술 전략이 필요하다. 기술 전략은 기업이 외부 환경 변화에 맞춰 오랜 기간 재정비하는 방식이 아니라, 변화에 즉각 대응할 수 있는 체질을 만드는 데 집중해야 한다. 플랫폼 비즈니스 모델, 블록체인, 클라우드 컴퓨팅, 스마트 계약 등 민첩성을 제공하는 기술은 이미 다양하지만, 여기에 에이전틱 AI를 결합하면 전략적 비전을 실현하는 핵심 구성 요소가 될 수 있다.

3. 핵심 기술 트렌드가 AI와 어떻게 결합되는지 탐색한다

만약 기업의 2026년 전략적 과제 10개 중 8개가 AI와 관련돼 있다면, AI에 가려진 다른 핵심 기술과 트렌드를 놓치고 있을지도 모른다. 기술 트렌드를 점검하고, 각 항목이 비즈니스와 기술 전략을 어떻게 지원할 수 있는지, 그리고 AI 전략을 어떻게 강화할 수 있는지 파악하는 과정이 필요하다.

예를 들어 사이버보안, 디지털 트윈, 엣지 컴퓨팅, 로보틱스, 드론, 양자컴퓨팅 등 업계에서 주목받는 다양한 혁신 기술이 있다. 이들 기술은 빠르게 AI와 융합되고 있다. 양자 AI, 엣지 AI, 소버린 AI, AI 네이티브 개발 플랫폼, AI 보안 플랫폼 등 최신 트렌드와 기술 발전을 면밀히 살펴야 한다.

4. 기술 조합의 힘을 활용한다

신기술 트렌드 목록을 볼 때, 기업은 일반적으로 각각을 별개의 항목으로 인식하는 경향이 있으며, 때로는 이를 개별적으로 구현하기도 한다. AI 프로젝트, 디지털 트윈 프로젝트, 블록체인 프로젝트 같은 식이다. 그러나 이런 식의 접근으로는 각 기술을 결합해 더 큰 가치를 창출할 기회를 놓칠 수 있다.

AI를 활용해 새로운 고객 가치 제안이나 비즈니스 모델을 만들고자 할 때, 모든 기능을 AI 에이전트만으로 구현하는 방식이 자연스럽게 떠오를 수 있다. 그러나 다른 기술과의 결합 없이 AI 에이전트만으로 모든 기능을 수행하기는 어렵다. 따라서 AI 에이전트를 고립된 방식으로 적용하려는 방식은 전략적 기회를 제한할 수 있다.

AI 에이전트는 오히려 다른 신기술과 결합했을 때 더 높은 가치를 만들어내는 지능형 구성 요소로 이해해야 한다. 예를 들어 아마존이 과거 선보였던 무인 결제 쇼핑 서비스 ‘저스트 워크 아웃(Just Walk Out)’은 AI뿐 아니라 컴퓨터 비전, 센서 융합, RFID, 손바닥 인증 시스템 ‘아마존 원(Amazon One)’을 함께 적용해 고객에게 매끄러운 쇼핑 경험을 제공했다.

5. 전사적 하이퍼오토메이션 전략을 구축한다

많은 AI 전문가가 AI를 생산성 향상을 통한 비용 절감 도구로만 활용하기보다, 새로운 비즈니스 모델·제품·서비스를 구축해 수익을 창출하는 방향으로 접근해야 한다고 강조한다. 이상적으로 들리지만, AI 전략을 이 부분에만 집중하게 되면 AI뿐 아니라 스크립팅, RPA 등 다양한 자동화 기술이 제공하는 기회를 놓칠 수 있다.

이런 일을 방지하려면 AI 전략과는 별도로 독립적인 자동화 전략, 더 나아가 하이퍼오토메이션 전략을 마련해야 한다. 이 전략은 필요에 따라 AI를 포함한 다양한 자동화 기술을 폭넓게 활용하면서도, AI 전략에 종속되지 않고 전사적 효율성과 수익 창출 효과를 극대화하는 방향으로 설계돼야 한다.
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