에이전틱 AI의 느린 발전, AI 버블 붕괴, 기업 차원의 GenAI 활용 필요성, AI 관리 조직 구조 논쟁, AI 팩토리를 통한 가치 창출 가속화 등 MIT의 톰 데이븐포트와 랜디 빈이 제시하는 2026년 5대 AI 트렌드를 지금 바로 확인하세요.
발표자: 톰 데이븐포트(Tom Davenport), 랜디 빈(Randy Bean), 번역: 클로드(Claude)
2026년 AI 트렌드 핵심 메시지:
- 에이전틱 AI의 한계 – 실수, 환각, 보안 취약성으로 인해 광범위한 채택까지 5년 소요 예상
- AI 버블 붕괴 예고 – 과대평가된 AI 스타트업 가치가 현실화되고, 측정 가능한 가치 부족으로 경제 조정 불가피
- 개인→기업 차원 전환 필요 – 개인 생산성 도구가 아닌 전사적 워크플로우에 GenAI를 통합해야 실질적 가치 창출
- 데이터/AI 리더십 제도화 – 최고 데이터 책임자(CDO) 임명률 90%, 성공률 70%로 상승하며 C-레벨로 격상
- AI 팩토리의 부상 – 도구, 데이터, 프로세스를 통합한 AI 개발 역량 구축으로 배포 시간 단축 및 가치 가속화
- 아마라의 법칙 – 기술은 단기적으로 과대평가되지만 장기적 변혁 영향은 과소평가됨
서론: 2026년 AI 예측
레슬리 브로코(Leslie Brokaw): 올해가 AI 스타트업들의 하늘 높은 줄 모르는 기업 가치가 현실로 돌아오는 해가 될까요? 톰 데이븐포트와 랜디 빈은 그렇게 생각하고 있으며, 그들은 이전에도 이러한 예측에서 정확했습니다.
이 데이터 전문가들은 2025년 에이전틱 AI를 둘러싼 과열된 과대광고에 대해 옳았고, 이번 영상에서 그들은 MIT Sloan Management Review에 게재한 새로운 기사를 바탕으로 2026년에 대한 다섯 가지 예측을 가지고 돌아왔습니다.
그들은 왜 대부분의 생성형 AI(GenAI) 프로젝트가 가치를 제공하지 못하는지, AI 팩토리는 무엇인지, 그리고 가장 똑똑한 기업들이 앞서 나가기 위해 무엇을 하고 있는지 알려드릴 것입니다. 지금 시작하겠습니다.
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트렌드 1: 에이전틱 AI 가치는 여전히 달성하기 어려워
톰 데이븐포트(Tom Davenport): 작년에 우리의 가장 두드러진 예측은 에이전틱 AI에 관한 것이었습니다. 우리만 그런 것은 아니었습니다. 우리는 그것이 과대광고되었고 더욱 과대광고될 것이라고 말했는데, 적어도 그 점에 관해서는 우리가 정말 옳았습니다.
에이전틱 AI가 우리가 예상했던 것보다는 조금 더 느리게 성장할 것이라고 말하는 것이 아마 공정할 것 같습니다. 그래서 우리의 첫 번째 예측은 그것이 여전히 우리와 함께 있으며, 올해는 작년만큼 과대광고되지 않을 것이고, 정말로 효과적이 되기까지는 시간이 걸릴 것이라는 것입니다.
지난 한 해 동안 에이전틱 AI에 대한 여러 실험을 통해 우리가 알아낸 것은 그것이 상당한 양의 실수를 한다는 것입니다. 매장을 운영하게 했는데 잘 하지 못했고, 일반적인 비즈니스 거래를 수행하게 했는데 많은 실수를 범했습니다. 이것은 좀 문제입니다.
둘째, 생성형 AI를 사용하기 때문에 환각 현상이 발생합니다. 이것이 실수의 한 가지 원인입니다.
셋째, 해커들이 에이전틱 AI 시스템에 침투하는 것이 비교적 쉬운 것으로 보이며, 일반적으로 프롬프트 인젝션이라고 불리는 것을 사용하지만 다른 접근 방식도 있습니다.
이 모든 문제들을 고려할 때, 많은 조직들이 에이전틱 AI를 실제로 채택하는 데 있어 보수적이었습니다. 이러한 보수주의는 내년에도 계속될 것으로 생각합니다.
기업들은 계속해서 확인을 위해 루프 안에 인간을 배치할 것이며, 인간을 루프에서 제거하는 것이 에이전틱 AI의 큰 잠재적 생산성 이점 중 하나였기 때문에, 이것 역시 채택을 늦추었다고 생각합니다.
하지만 실제로 에이전틱 AI가 이러한 모든 문제들을 10년 정도 동안은 정말로 해결하지 못할 것이라는 예측도 있었습니다.
우리는 그 정도로 부정적이지는 않습니다. 5년 내에 꽤 광범위한 채택이 이루어질 것으로 예측합니다. 우리는 내년에는 에이전틱 AI에 대해 이야기하면서 4년 정도 후에 올 것이라고 말하지 않을 것을 약속합니다.
트렌드 2: AI 버블이 수축될 전망
랜디 빈(Randy Bean): 우리의 두 번째 트렌드는 AI 버블이 수축되고 경제가 타격을 받을 것이라는 것입니다. 이것을 좀 더 자세히 분석해 보겠습니다.
저는 경제학자도 아니고 펀드 매니저도 아니지만, 명확한 한 가지는 부풀려진 기대가 있고 우리는 그 기대들이 수정될 것으로 예상할 수 있다는 것입니다.
톰과 제가 가진 관점 중 하나는 우리가 이전에 이것을 경험했다는 것입니다. 우리는 인터넷의 부상과 그 후 인터넷 버블의 붕괴를 경험했습니다.
그리고 이 모든 것에서 이해하는 것이 중요한 한 가지는 포천 1000대 기업 중 90%가 레거시 기업이라는 것입니다. 그들은 ‘빨리 움직이고 무언가를 깨뜨리는’ 무리와 경쟁할 필요가 없습니다. 그들은 AI 주도형이나 AI로 시작된 기업들과 경쟁할 필요가 없습니다. 그들은 다른 90%와 경쟁하기만 하면 됩니다.
따라서 그들은 더 느린 속도로 새로운 기술을 변혁하고 채택하는 경향이 있습니다.
불과 5년 전, 팬데믹 동안, 미국 최대 보험회사의 최고 디지털 책임자가 저에게 이렇게 말했습니다. “있잖아요, 랜디, 우리는 지난 6개월 동안 이전 20년 동안 했던 것보다 더 많은 디지털 전환 전략을 실행했습니다.” 그리고 그것은 그들이 고객들과 상호작용해야 했지만 대면으로 할 수 없었던 팬데믹 기간 동안 생존해야 했기 때문입니다.
그래서 제가 조직들에게 권장하는 것은 장기적 관점을 취하고 향후 3년, 5년, 10년, 심지어 향후 25년 동안 조직에 어떤 영향이 있을지 생각하는 것입니다. 무엇을 달성하려고 하십니까? 그것을 달성하기 위해 AI를 어떻게 활용할 수 있습니까?
그리고 전반적으로, 우리의 관점이자 아마라의 법칙으로 알려진 것은, 기술은 단기적으로 과대평가되는 경우가 많지만, 그들의 변혁적 영향은 장기적으로 매우 과소평가된다는 것입니다.
톰: 그럼 어떻게 생각하세요, 랜디? AI 채택을 가속화하기 위해 또 다른 팬데믹이 필요하다고 생각하세요?
랜디: 예상치 못한 다양한 종류의 사건들이 발생할 수 있습니다. 헤밍웨이는 “그것은 점진적으로 일어났다가 갑자기 일어났다”는 말을 했는데, 역사상 변혁적 사건들이 종종 그렇게 일어났습니다.
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트렌드 3: GenAI가 기업 자원으로 자리매김
톰: 우리가 이 버블이 다소 수축될 가능성이 있다고 생각하는 이유 중 하나는 조직들이 이러한 벤더들의 가치 평가를 정당화할 만큼 AI로부터 실제로 많은 측정 가능한 가치를 얻지 못했기 때문입니다. 그리고 그렇지 못한 주요 이유 중 하나는 대부분의 조직들이 특히 생성형 AI에 대해 개인 수준의 접근 방식을 취했기 때문이라고 생각합니다.
그들은 “자, 블로그 포스트에 이것을 사용해 보세요” 또는 “이것으로 이메일 속도를 높이세요”라고 말했습니다. 그리고 그들은 그 개인이나 전체 조직의 워크플로우와 프로세스에 대해 신중하게 생각하지 않았습니다.
결과적으로, 얻게 되는 이점의 종류는 여기서 1분 절약, 저기서 1분 절약이며, 집계하고 정량화 가능한 형태의 가치로 전환하기가 매우 어렵습니다.
반면에, 조직들이 생성형 AI 사용에 있어 더 기업 지향적이었다면 가치를 창출하는 데 더 성공적이었을 것이라고 생각합니다. 신제품 개발이나 고객 관계 등을 어떻게 수행하는지에 대해 작업하는 기업 차원의 것들은 수행하기가 훨씬 더 어렵고 일반적으로 더 오래 걸리고 비용도 더 많이 들지만, 일반적으로 측정 가능한 가치를 제공합니다.
여러 조직들이 있었는데, 존슨앤드존슨이 그 중 하나로 “우리는 900개의 다른 개별 사용 사례를 시도했습니다. 그것들로부터 많은 가치를 얻지 못했습니다. 대신 우리는 우리에게 훨씬 더 전략적이고 가치를 산출할 가능성이 훨씬 더 높은 약 9개의 기업 사용 사례를 수행하고 있습니다”라고 말했습니다. 따라서 내년에는 기업 지향적 접근 방식으로의 전환이 더 많이 나타날 것으로 생각합니다.
트렌드 4: 누가 AI를 관리할 것인가? 논쟁 계속
랜디: 우리 조사의 다음 트렌드는 데이터와 AI 관리가 제도화되고 있지만, 조직 구조 문제는 여전히 남아 있다는 것입니다. 이것을 조금 분석해서 먼저 제도적 측면에 대해 말씀드리겠습니다.
제가 수행해 온 일 중 하나는, 올해로 실제로 15년째가 되는데, 포천 1000대 기업의 데이터 분석 및 AI 리더들을 대상으로 한 임원 설문조사를 수행하는 것입니다. AI와 데이터 리더십 역할의 제도화와 관련하여 몇 가지 발견 사항을 공유하겠습니다.
2012년에 설문조사가 처음 수행되었을 때, 최고 데이터 책임자를 임명한 조직은 12%에 불과했습니다. 2017년이 되어서야 그 수치가 50%를 넘었고 올해는 90%였습니다.
따라서 분명히 그 역할은 잘 확립되어 있지만, 더 중요한 것은 2023년에만 해도 35%만이 그 역할이 자신의 조직 내에서 성공적이라고 생각했습니다. 그리고 올해 그 수치는 70%로 두 배가 되었습니다. 따라서 다시 한번, 이 데이터와 AI 리더십이 계속될 것이라는 확인입니다.
또한 93%의 조직들이 AI에 대한 초점이 조직 내 데이터에 대한 더 큰 우선순위 부여와 투자로 이어졌다고 말했습니다. 따라서 분명히 훌륭한 AI는 신뢰할 수 있는 데이터에 의존한다는 인식이 있습니다.
그리고 그것 외에도, 조직들은 데이터 및 AI 리더십 측면에서 혁신 역할로 이동하고 있습니다. 2020년에는 54%의 설문 참가자들만이 규제 및 준수 활동이 아닌 혁신 및 공격적 활동에 집중하고 있다고 말했습니다. 올해는 85%였습니다.
따라서 다시 한번, 데이터와 AI는 비즈니스를 혁신하고 변혁하는 데 사용되고 있습니다. 그리고 흥미롭게도 올해 38%의 조직들이 최고 데이터 책임자 역할에 더하여 이제 최고 AI 책임자를 임명했다고 말했습니다.
이러한 조직들의 많은 과제가 있는 곳은 이러한 역할들이 어디에 보고하는가입니다. 그것은 계속해서 여기저기 흩어져 있습니다. 올해 최고 데이터 책임자가 어디에 보고하는지에 관해서는 27%가 비즈니스 리더십에 보고한다고 말했고, 34%는 기술 리더십에 보고한다고 말했으며, 9%는 변혁 리더십에 보고한다고 말했습니다.
톰과 저는 최근에 비즈니스 리더십에 보고하는 통합된 최고 데이터 분석 및 AI 책임자를 임명함으로써 이 문제를 해결할 수 있을 것이라고 썼습니다.
몇몇 기업들이 이제 이 역할을 경영위원회 내에 배치했다는 것을 덧붙이고 싶습니다. JP모건에서는 최고 데이터 분석 및 AI 책임자가 해당 조직에서 제이미 다이먼에게 보고하는 14명으로 구성된 경영위원회의 일원입니다. 따라서 AI가 중요성을 얻으면서 C-레벨 역할로 승격되고 있습니다.
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트렌드 5: AI 팩토리가 가치를 가속화할 전망
톰: 우리가 보고 있고 2026년에 더욱 가속화될 것으로 생각하는 트렌드는 이러한 AI 팩토리의 생성입니다. 이것은 실제로 건물이 아니며, 일반적으로 단지 기술 플랫폼이 아니라, 조직이 편안하게 사용할 수 있는 도구 세트, 재사용될 수 있는 일부 데이터, 아마도 광범위하게 적용될 수 있는 조직에 맞춤화된 일부 언어 모델, 그리고 모든 필요한 윤리 및 거버넌스 문제와 함께 AI를 개발하기 위한 방법 및 프로세스 세트를 포함하는 역량입니다.
이것은 이전에 일부 대형 은행에서 수행되었습니다. 랜디가 JP모건 체이스를 언급했는데, 그들은 몇 년 전에 이것을 했고, 스페인 은행인 BBVA가 유럽에서 이 점에서 일찍 시작했지만, 이제 우리는 이 트렌드가 다른 종류의 산업으로 침투하는 것을 봅니다.
우리는 실제로 최근에 Sloan Management Review에서 AI 팩토리를 채택한 프록터앤드갬블(Procter & Gamble)에 관한 AI in Action 기사 중 하나를 작성했고, 그들은 사용 사례를 개발하고 배포에 투입하는 시간을 상당히 단축할 수 있습니다.
우리는 이전에 터보택스 때문에 세금 신고 시즌에 인튜잇(Intuit)에 관한 AI in Action 칼럼을 작성했고, 그들은 유사한 종류의 역량을 개발했지만, 그들은 이것을 GenOS, 즉 전체 조직이 사용할 생성형 AI 운영 시스템이라고 부르며 많은 사람들이 이것을 채택했습니다.
이것은 조직들이 AI와 관련하여 가졌던 문제 중 하나라고 생각합니다. 그들은 충분한 사용 사례를 프로덕션 배포에 투입하지 않았고, 그 경우 경제적 가치를 얻지 못합니다. AI 팩토리가 그 문제를 해결하는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다. AI 버블의 붕괴나 수축을 막을 만큼 빠르게 일어날지는 확실하지 않지만, 조직들이 이 인상적인 새로운 기술로 가치를 창출할 수 있다면 분명히 도움이 될 것입니다.
AI 팩토리 대 데이터 센터
랜디: 그리고 AI 팩토리는 AI 데이터 센터와는 매우 다른 것이죠, 톰?
톰: 네, 단지 큰 데이터 센터를 세우고 GPU 칩으로 가득 채우는 것이 아닙니다. 그것은 일반적으로 벤더로부터가 아니라 조직 내의 역량으로, AI를 성공적으로 구축하기 위한 방법, 도구, 프로세스 등을 포함합니다.
요약 및 결론
레슬리: 요약하자면, 에이전틱 AI는 아직 준비되지 않았습니다. AI 버블은 수축될 가능성이 있으며, GenAI를 단지 개인 생산성 도구가 아니라 기업 자원으로 취급하는 조직들이 실제로 수익을 보는 조직이 될 것입니다.
더 자세히 알고 싶으시면, “2026년 AI 및 데이터 과학의 5가지 트렌드“라는 전체 기사를 읽어보세요.
