2024년은 생성형 AI의 폭발적 성장과 함께 IT 업계에 새로운 활력을 불어넣은 한 해로 평가된다. 챗GPT(ChatGPT)로 촉발된 AI 혁명은 전 산업 분야로 확산하며 디지털 전환을 가속화했고, 이는 IT 산업 전반에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 한편으로는 글로벌 경기 침체와 지정학적 불확실성으로 인한 투자 위축 등 도전적인 환경도 지속됐다. 2025년 IT 시장은 이러한 흐름을 이어받아 더욱 역동적인 변화가 예상된다. 생성형 AI 기술은 이제 실험 단계를 넘어 본격적인 상용화 국면에 접어들 것으로 보인다. ‘슈퍼 유스 케이스(Super Use Case)’를 중심으로 한 AI 도입이 공공과 금융 등 주요 산업 분야에서 가시화될 전망이다. 클라우드 시장에서는 AI와 클라우드 네이티브 기술의 결합이 새로운 성장 동력으로 부상할 것으로 기대된다. 불확실한 상황 속에서도 국내 IT 업계는 AI를 중심으로 한 기술 혁신과 효율성 제고에 주력하면서, 불확실한 경제 상황에 대비한 리스크 관리에도 만전을 기하고 있다. 2025년이 AI 주도의 새로운 성장 국면으로 접어들 것인지, 아니면 글로벌 경기 침체의 영향으로 어려움을 겪게 될지 IT 업계의 이목이 집중되고 있다.
[데이터베이스] 벡터 DB 고도화 및 대규모 데이터 처리, 클라우드 기반 DB 확대 전망
지난 2024년 데이터베이스(DB) 업계에서는 신뢰할 수 있는 생성형 AI의 핵심요소인 ‘벡터 데이터베이스(Vector DB)’의 사용성이 확대됐다. 벡터 DB는 검색 증강 생성(RAG) 프로세스에서 기업이 보유한 지식 또는 문서를 벡터 타입으로 임베딩(Embedding)해 특정 질문과 관련된 가장 유사도 높은 지식이나 문서를 맥락적으로 검색해 제공·서비스하는 핵심 역할을 수행한다. 지식(knowledge)이나 문서 등 콘텐츠를 벡터 타입으로 변환하고 사용자의 질문에 맥락적으로 가장 유사한 벡터 정보를 검색하는 벡터 검색(Vector Search) 기능이 제공돼야 한다. 2025년에는 생성형 AI를 위해 벡터 DB 기능이 고도화되고, 대규모 데이터 처리에 따른 성능과 안정성 향상이 주요 이슈가 될 것으로 전망된다. 또한 생성형 AI를 포함해 AI 및 데이터 플랫폼의 중요성도 덩달아 부각될 것으로 예상된다. 전통적으로 운영계 데이터를 처리하는 OLTP(온라인트랜잭션처리)와 분석 데이터를 처리하는 데이터 웨어하우스(DW), 비정형 데이터를 처리하는 데이터 레이크가 주목을 받았고 최근에는 분석 데이터와 비정형 데이터를 함께 처리하는 데이터 레이크하우스가 각광받았다. 여기에 최근에는 생성형 AI를 위해 LLM(거대언어모델)을 미세 조정하기 위한 학습 데이터, RAG를 구축하기 위한 벡터 데이터까지 함께 관리하기 위한 AI 및 데이터 플랫폼의 중요성이 부각되고 있다.
[데이터 통합·관리] 데이터 전략적 가치 및 AI 자동화 플랫폼 수요 급증 전망
지난해 데이터 통합 및 관리 분야에서는 데이터 품질(AI 기반 품질 관리 및 데이터 수명주기 관리), 보안(클라우드상 데이터 보안 및 멀티 클라우드 보안 통합), 거버넌스(실시간 데이터 통합 및 적극적인 데이터 거버넌스), 자동화(자동화 도구의 활용 및 데이터 패브릭) 등 네 가지 주요 테마를 중심으로 다양한 이슈가 부각됐다. 네 가지 영역은 기술 발전 및 변화하는 비즈니스 요구에 각기 대응하며 데이터 관리의 복잡성을 해결하는 데 필수적인 요소로 꼽힌다. AI가 대두된 이후 해당 요소들의 중요성은 더욱 높아졌고, 각각의 요소들은 서로 연관되기 시작했다. 2025년에는 공공분야를 비롯해 전 산업군에서 데이터 통합 및 관리가 중요한 이슈로 부각될 것으로 예상된다. 데이터의 가치를 극대화하고 기술 혁신을 지원하며, 보안과 규제 요구에 대응하기 위해 필수 요소로 꼽히기 때문이다. 구체적으로 △데이터의 전략적 가치 △기술 혁신 촉진 △보안 및 규제 요구 대응 △AI 오토메이션 플랫폼 수요 급증 등의 주제가 부상할 것으로 예상된다.
[UI/UX] AI 기술 고도화 및 범용화 등 생성형 AI 접목 본격화
2024년 국내 사용자 인터페이스/사용자 경험(UI/UX) 업계에서는 AI와 자동화 기술을 내재화해 기존 제품을 고도화하거나, 별도 제품으로 확장하려는 움직임이 포착된 해였다. 생성형 AI를 활용해 사용자 경험을 혁신적으로 개선하고 업무 효율성을 극대화하며, 텍스트 중심에서 벗어나 음성 명령과 이미지 인식이 결합한 UI로 접근성이 크게 향상되고 있다. 또한 노코드와 AI 자동화 기술이 결합해 비(非)전문가도 손쉽게 개발에 참여할 수 있게 됐다. 특히 행정안전부의 ‘디지털 정부서비스 UI/UX 가이드라인’으로 공공 웹사이트와 애플리케이션의 사용자 편의성이 향상될 것이라는 기대가 높아지고 있다. 2025년 UI/UX 업계에는 AI 기술의 고도화 및 범용화, 테스트 자동화 등 AI 기술이 본격적으로 접목될 것으로 전망된다. 이에 대해 토마토시스템 측은 “챗GPT와 같은 생성형 AI는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖추면서 산업 전반에 혁신을 가져올 것으로 예상되며 모든 솔루션과 시스템에 내재화해 효율성이 극대화될 것으로 기대된다”고 설명했다. AI 기술이 접목된 UI 개발툴은 개발 생산성을 극대화하고 비용 절감을 실현하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 UI/UX 개발 과정이 더욱 스마트하고 효율적으로 변화될 것으로 예상된다. 이 외에 UI/UX의 디자인 요소도 중요해질 것으로 관측된다. AI 기술은 유저 플로우 개선과 디자인 프로세스 향상에 활용될 것이며, 개인화된 사용자 경험을 제공하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 보인다.
[시스템 통합] 지난해 ‘클라우드 인프라 확대’ 및 ‘공공·금융 프로젝트 축소’ 주목
2024년 시스템 통합·시스템 관리(SI·SM) 업계의 주요 이슈는 ‘클라우드 인프라 확대’와 ‘축소된 공공 및 금융 등 SI 프로젝트’ 등 두 가지로 정리된다. 먼저 기업 규모나 업태 등 기업별 특성에 따른 클라우드 전략과 속도의 차이는 있지만, ‘클라우드 전환’이라는 방향은 국내 모든 기업의 필수 전략으로 자리매김한 것으로 분석된다. 특히 일반 기업들은 클라우드 기반 차세대 ERP 구축과 그에 따른 퍼블릭 클라우드 전환 중심의 MSP 사업 수요가 증가했다. 해당 사업들의 수요가 급격히 증가하면서 시장에는 관련 경력자 품귀현상과 이로 인한 인건비 상승이 초래되기도 했다. 공공기관에서는 클라우드 네이티브를 전환사업을 적극 추진했고, 이에 국내 SI 기업들 모두 사업 예산이 확대되기를 기대했지만, 수행에 필요한 예산은 여실히 부족했다. 또한 해마다 늘어가는 시스템 통합 및 관리가 복잡해지면서 SI 프로젝트 과업의 범위가 추가되거나 변경돼 사업 지연 및 사업자 비용이 늘어났다. 2025년에는 생성형 AI에 대한 캐즘이 사라지면서 본격적으로 생성형 AI를 활용해 비즈니스 비용 절감과 생산성 향상이라는 두 마리 토끼를 잡으려는 시도가 늘어날 것으로 보인다. 캐즘은 특정 신기술 및 트렌드 초기 수요가 일시적으로 정체되거나 후퇴하는 현상을 의미한다. 구체적으로 비용 상승의 주요 요인인 인건비를 대체하기 위해 AI DX(디지털 전환)와 AX(인공지능 경험) 분야에서 다양한 시도가 업계 전반에 증가할 것으로 판단된다. 생성형 AI를 활용해 업무 현장을 강화하는 다양한 시도가 늘어날 것으로 보인다.
떠오르는 ‘AI 에이전트’…시장 선점 나선 글로벌 기업들
생성형 AI는 사람들 일상에 많은 변화를 만들었다. 개발자의 코딩 업무에 생성형 AI는 필수품이 됐으며, 많은 학생은 수업 요약, 보고서 작성 등에 챗GPT 같은 서비스를 사용하고 있다. 이제 관건은 복잡한 비즈니스 업무에서 AI가 얼마나 효용을 끌어낼 수 있는가다. 이에 기업들은 ‘AI 에이전트’를 주목하고 있다. AI 에이전트는 자율적으로 작업을 수행하고 의사결정까지 내릴 수 있는 지능형 시스템이다. 물음에 답변을 주거나 의사결정에 도움이 되는 정보를 제안하는 챗봇·어시스턴트보다 높은 효용성과 넓은 적용 가능 범위로 시장의 큰 기대를 받고 있다. 국내외 기업들은 AI 에이전트 시장 선점을 위해 발 빠르게 나서고 있다. 마이크로소프트(MS)는 지난해 11월 이그나이트 2024에서 ‘자율형 AI 에이전트’를 핵심 전략으로 내세우고, 기업에서 맞춤형 AI 에이전트를 제작할 수 있는 ‘코파일럿 스튜디오’ 등을 공개했다. 오픈AI는 올해 1월 출시를 목표로 AI 에이전트 ‘오퍼레이터’를 준비하고 있다. 2025년 부터는 올해부터는 AI를 비즈니스에 본격 도입하는 ‘피보팅(Pivoting; 사업 방향 전환)’ 사례가 확대될 전망이다. 그간 이뤄진 실험 결과를 바탕으로 기업들이 비즈니스 발굴에 나서는 것이다. 특히 IDC에서는 2027년부터 AI가 주도하는 비즈니스가 전체 산업의 중심에 자리할 것으로 예상했다.
[클라우드] 생성형 AI와 클라우드 네이티브 바람 타고 성장 ‘총력’
지난해와 마찬가지로 2025년 클라우드 업계의 가장 큰 화두는 역시 생성형 AI다. 그간 글로벌 시장에서 등장한 수많은 상용·오픈소스 LLM을 위시해 국내 산업에서도 생성형 AI 확산이 가속화돼 왔다. 현재도 금융·통신·제조·의료 등 다양한 업계에서 생성형 AI를 내부 업무에 적용하는 PoC 및 프로젝트가 활발히 진행되는 상황이다. 클라우드 업계는 이 같은 생성형 AI 확산 트렌드에 맞춰 새로운 활로를 열고 있다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(MS Azure), 구글 클라우드(Google cloud) 등 해외 빅테크 3사는 자체 AI 모델 개발은 물론, 다양한 사업자들의 주요 인기 모델을 플랫폼 서비스로 제공하고 있다. 막대한 비용과 시간이 드는 자체 모델 구축 과정 없이, 고객들이 API를 기반으로 여러 가지 모델을 손쉽게 선택·활용할 수 있는 형태다. AWS의 ‘아마존 베드록(Amazon Bedrock)’, MS의 ‘애저 AI 스튜디오(Azure AI Studio)’, 구글의 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’ 등이 대표적이다. 업계에 따르면, 최근 AI 시장에서 고객들은 다양한 AI 모델 선택권과 테스트 환경을 중시하고 있다. AI 프로젝트에 큰 비용이 투자되는 만큼 회사 업무에 가장 알맞은 모델을 채택해야 하고, 이를 위해선 단일 모델이 아닌 여러 모델을 여러 차례 검증해 봐야 한다는 이유에서다. 따라서 AWS, MS, 구글 클라우드 모두 자사 AI 모델을 내세우되, 지금과 같은 자사 클라우드 기반 플랫폼 전략 역시 꾸준히 강화해 나갈 것으로 예상된다. 생성형 AI 애플리케이션의 민첩한 개발·운용을 위한 클라우드 네이티브 전환도 더욱 증가될 것으로 점쳐지고 있다. 특히 AI와 클라우드 네이티브 구현의 열쇠로 꼽히는 서비스형 플랫폼(PaaS) 시장이 우리나라 시장에서도 본격 개화될 것으로 예상되고 있다.
정보보안] 생성형 AI 보안, 제로 트러스트, 망분리 완화 등 ‘대격변’ 눈앞
2025년에는 생성형 AI의 산업 내 활용이 본격화될 전망이다. 많은 기업들이 업무 효율성 향상을 위해 생성형 AI 서비스를 도입할 것으로 예상된다. 하지만 보안 전문가들은 사용자 부주의로 인한 내부 기밀 정보 및 개인 정보 유출 위험성이 높아질 수 있다고 지적한다. 초기에는 챗GPT 등의 서비스에 회사 기밀을 입력하는 등의 보안 문제가 지적됐지만, 이제는 소형대규모언어모델(sLLM)을 타깃으로 한 해킹 위협의 등장이 우려되고 있다. sLLM 기반의 AI 서비스는 기업 외부가 아닌 내부에 전용으로 구축되므로 민감정보 유출에는 비교적 안전할 수 있다. 하지만 외부 협력자의 접근 가능성이 여전히 존재하고, 부서 간 차단돼야 할 정보가 공유되는 등의 문제가 발생할 수 있어 각별한 주의가 필요하다. 따라서 기업에서는 생성형 AI를 도입하면서 반드시 보안성 검토를 진행하고, 적절한 생성형 AI 보안 솔루션의 도입을 고려하는 등 사고 방지에 힘써야 한다. 생성형 AI 기반의 혁신은 새로운 차원의 편의를 제공할 것으로 기대되지만, 반대로 악용 역시 불 보듯 뻔하다는 점을 잊어서는 안 된다. 사이버 보안 전문가들은 생성형 AI의 보안 취약성뿐만 아니라, 생성형 AI를 악용한 사이버 위협의 확대도 경고하고 있다. 이미 다크웹에서는 사기(FraudGPT), 악성코드 생성(WormGPT) 등에 특화된 생성형 AI 모델이 거래되고 있으며 앞으로 더욱 다양한 신규 악성 모델들이 등장할 것으로 예상된다. 우선 중요도가 높은 기밀(C) 등급 시스템에는 기존의 물리적 망분리를 포함하는 강력한 보안 체계가 유지 및 강화될 것으로 보인다. 보다 변화가 클 것으로 예상되는 쪽은 민감(S) 및 공개(O) 등급이다. 민감 이하 등급에는 강화된 인증 정책과 마이크로 세그멘테이션(Micro Segmentation), 소프트웨어 정의 경계(Software-Defined Perimeter) 등을 강조하는 ‘제로 트러스트 보안 체계’를 비롯해, 소프트웨어 기술 기반의 RBI나 VDI와 같은 논리적 망분리가 가능한 신기술들이 적극적으로 적용될 것으로 예상된다. 이와 함께 국정원은 1월부터 암호모듈검증제도(KCMVP) 개정도 시행한다. 국가·공공기관에서 사용하는 암호모듈에 시드(SEED) 등 국내 개발 암호뿐만 아니라 국제표준암호(AES)까지 허용하기로 한 것이 골자다(컴퓨터월드, 2025. 1. 22). |