오늘은 베인앤컴퍼니(Bain & Company)의 ‘Technology Report 2025’를 분석해보면서, 다가오는 AI 시대에 우리 기업과 개인들이 어떻게 ‘엣지’를 확보하고 승리할 수 있을지 그 필승 전략을 파헤쳐보겠습니다! 2025년, 기술의 미래는 단순히 예측하는 것을 넘어 ‘준비하고 행동하는 자’의 것이 될 겁니다. 지금부터, 저스틴과 함께 미래 기술의 핵심을 꿰뚫어 볼 준비 되셨죠?

AI, 이제 ‘파일럿’은 위험한 시대!

“AI는 우리 시대의 결정적인 파괴자입니다.” 보고서가 이렇게 강력하게 시작합니다, 여러분! AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어, 비즈니스 전략, 정치, 무역, 국방, 심지어 사회 정의까지 모든 영역을 재편하고 있습니다. 2년 전, 베인앤컴퍼니는 “관망하기엔 이미 너무 늦었다”고 경고했죠? 그때 AI 리더들은 이미 EBITDA를 10~25% 개선하고 있었고, 뒤처진 기업들은 더 멀리 떨어져 나갔습니다.

자, 여기 별표 세 개 치세요! ✨✨✨ “만약 당신이 아직 AI를 ‘파일럿 단계’에 머물러 있다면, 당신은 위험할 정도로 뒤처져 있는 겁니다.” 이 말은 무엇을 의미할까요? 이제 AI는 ‘해보는’ 단계를 넘어 ‘핵심 역량’으로 자리 잡았다는 겁니다. AI 에이전트는 완전한 프로세스와 워크플로우를 스스로 실행할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 여러분, 이건 단순히 ‘자동화’를 넘어선 ‘지능형 비서’의 등장을 예고하는 겁니다.

테크 거인의 아성, AI가 흔들 수 있을까?

클라우드 시대에는 아마존, 마이크로소프트, 알파벳, 메타, 엔비디아 같은 기존 거인들이 뛰어난 적응력과 ‘자기 파괴적 혁신’으로 계속 선두를 지켰습니다. 하지만 AI 시대는 다릅니다. AI는 인프라, 모델, 애플리케이션, 기기, 검색, 브라우저 등 더 많은 경쟁 계층을 만들어내고 있습니다.

기존 강자들은 AI에 막대한 투자를 쏟아붓고 있지만, 빠르게 움직이는 새로운 도전자들(OpenAI, Anthropic, Mistral 등)이 엄청난 자금과 주목을 받으며 기존 거인들에게 정면으로 도전하고 있습니다. 특히 AI는 기존의 ‘애플리케이션 계층’을 넘어 ‘인프라’와 ‘모델’ 계층에서도 치열한 경쟁을 유발하고 있습니다. 이건 마치 땅따먹기 게임에서 땅만 넓히는 게 아니라, 땅 밑의 자원과 땅 위의 건물까지 한꺼번에 다 경쟁하는 것과 같죠! 이해되시죠?

기술 주권 시대: 파편화된 세계와 ‘방벽 쌓기’

글로벌 기술 공급망이 파편화되고 있다는 사실, 이건 모두가 알고 계실 겁니다. 특히 반도체와 AI 하드웨어 분야에서 미·중 관계 같은 지정학적 긴장이 심화되면서, 각국 정부는 ‘기술 주권(Sovereign AI)’ 확보에 사활을 걸고 있습니다.

이거 시험에 나와요! 📝 ‘기술 주권’이란 무엇일까요? 국내 또는 문화적으로 적합한 데이터로 AI 시스템을 훈련하고, 자국이 통제하는 데이터 센터에서 호스팅하며, 국내에서 개발된 오픈소스 기반 모델을 사용하는 것을 의미합니다. 이건 단순한 ‘사이버 보안’을 넘어 ‘국가 안보’, ‘경제력’과 직결되는 전략적 이점이 된 겁니다.

중국은 2500억 달러 이상을 반도체 제조에 투자하며 자급자족을 향해 질주하고 있고, 유럽연합은 2000억 유로 규모의 ‘InvestAI’ 이니셔티브로 AI 기가팩토리를 건설하는 등 각국이 AI 주권 확보에 열을 올리고 있습니다. 하지만 보고서는 대부분의 국가에서 ‘완벽한 풀스택 독립’은 현실적으로 어렵다고 지적합니다. 결국, “실용주의가 순수주의를 압도한다”는 겁니다. 기업들은 불확실성이 높은 상황에서 유연성을 우선하고, 확신이 높은 분야에서는 과감하게 움직이는 ‘선택적 전략’이 필요합니다.

SaaS 시장의 대격변: 에이전트 AI가 판을 흔든다!

SaaS(Software as a Service)는 25년 전 클라우드로 소프트웨어를 옮겨 놓으며 혁명을 일으켰습니다. 그런데 이제 ‘에이전트 AI(Agentic AI)’라는 새로운 파동이 몰려오고 있습니다. 에이전트 AI는 추론하고, 결정하고, 행동할 수 있는 도구로, 이미 코드 작성, 고객 지원, 회계 업무, 광고 문구 작성 등 다양한 SaaS 워크플로우를 자동화하고 있습니다.

자, 여기 별표 세 개 더 치세요! ✨✨✨ 향후 3년 안에 규칙 기반의 모든 디지털 작업은 “인간 + 앱”에서 “AI 에이전트 + API”로 전환될 수 있습니다. 이건 마치 개인 비서가 여러분의 업무를 처음부터 끝까지 알아서 처리해주는 것과 같아요! SaaS 기업들은 AI가 어디서 시장을 확장하고, 어디서 기존 서비스를 대체할지 파악해야 합니다.

보고서는 AI가 SaaS에 미칠 영향을 5가지 시나리오로 제시하는데, 특히 중요한 4가지 전략적 시나리오를 보면,

AI가 SaaS를 강화하는 경우 (Core Strongholds): AI가 인간의 판단이 필요한 핵심 업무의 생산성을 높여줍니다. (예: 프로젝트 비용 회계)
지출이 압축되는 경우 (Open Doors): AI가 침투하기 쉬운, 외부 에이전트가 가치를 빼갈 수 있는 위험한 영역입니다. (예: 리스트 빌딩)
AI가 SaaS를 능가하는 경우 (Gold Mines): 기업이 독점적인 데이터와 규칙을 가지고 있어 AI가 완전 자동화를 이끌며 큰 성장을 가져다줄 수 있는 기회입니다. (예: AI 코드 에디터)
AI가 SaaS를 잠식하는 경우 (Battlegrounds): AI가 인간의 작업을 대체하기 매우 쉬운 영역으로, 기존 기업들이 AI로 선제적으로 전환하지 않으면 도전자들에게 밀릴 수 있습니다. (예: 고객 1차 지원, 송장 처리)

SaaS 기업들은 이제 ‘데이터를 소유하고, 표준을 주도하며, 로그인 횟수가 아닌 결과물에 따라 가격을 책정하는’ AI 우선(AI-first) 전략으로 전환해야 합니다.

AI의 ‘탐욕스러운 컴퓨팅’ 수요: 전력난의 그림자

AI의 컴퓨팅 수요 증가 속도는 무려 ‘무어의 법칙’보다 2배 이상 빠르다고 합니다! 지난 10년간 AI의 컴퓨팅 수요는 매년 4.5배씩 증가했습니다. 베인앤컴퍼니 분석에 따르면, 2030년까지 전 세계 총 컴퓨팅 요구량은 200기가와트(GW)에 이를 수 있고, 미국만 해도 100GW의 새로운 전력 수요가 발생할 수 있다고 합니다.

이해되시죠? AI는 엄청난 ‘에너지 대식가’입니다! 이 수요를 충족시키기 위해 2030년까지 매년 5000억 달러의 데이터 센터 건설 자본 투자가 필요하며, 이를 위해 연간 2조 달러의 새로운 수익이 창출되어야 한다고 합니다. 그런데 기존 IT 예산을 클라우드로 전환하고 AI를 통한 비용 절감분까지 모두 투자해도 여전히 8000억 달러가 부족할 것으로 예상됩니다.

기술 혁신, 알고리즘 개선, 그리고 무엇보다 안정적인 전력 공급이 이 ‘AI 컴퓨팅 수요’라는 거대한 난관을 헤쳐나갈 핵심 열쇠가 될 겁니다. 새로운 발전소 건설은 4년 이상 걸리는 복잡한 과정이니까요.

인간형 로봇: ‘시연’을 넘어 ‘현장 배치’로!

바이럴 영상과 수십억 달러의 기업 가치로 주목받는 인간형 로봇(Humanoid Robots)! 하지만 아직은 ‘시범 단계’이며 인간의 감독에 크게 의존하고 있습니다. 그러나 이족보행, 정교한 움직임, 첨단 센싱 및 비전, AI 기반 추론 능력을 갖춘 이 로봇들은 2024년에만 25억 달러의 벤처 투자를 유치했습니다.

자, 여기 별표 세 개! ✨✨✨ 인간형 로봇의 핵심 역량은 ‘지능’과 ‘인식’이 인간 수준에 근접하고 있다는 점입니다. 하지만 ‘핸들링(움직임의 정교함)’과 ‘배터리 수명’은 여전히 넘어야 할 산입니다. 현재 인간형 로봇은 2시간 정도만 작동할 수 있는데, 8시간 풀타임 근무를 위해서는 10년 이상이 더 필요할 수 있다고 합니다.

단기적으로는 ‘반구조화된 환경’인 공장, 창고, 운송 분야 등에서 토트 피킹, 팔레타이징 같은 작업에 먼저 배치될 것으로 예상됩니다. 5년 내에는 호텔 객실 청소, 병원 물품 운반 같은 ‘반구조화된 서비스 환경’으로 확장될 수 있고요. 궁극적으로 10년 내에는 노인 돌봄, 경량 건설, 원격지 자재 처리 등 ‘개방되고 복잡한 실제 환경’으로 진출할 것으로 전망됩니다. 기술적인 준비 외에도 ‘규제, 안전, 직원의 수용, 그리고 대중의 신뢰’가 인간형 로봇의 상용화를 결정할 중요한 요인입니다.

양자 컴퓨팅: 이론에서 ‘필연’으로!

양자 컴퓨팅(Quantum Computing)은 지난 2년간 이론적인 단계를 넘어 실제 적용에 한 걸음 더 다가섰습니다. 충실도, 오류 수정, 큐비트 확장 등의 발전은 ‘언제’의 문제일 뿐, ‘가능할지’의 문제가 아님을 보여줍니다. 최대 2500억 달러의 시장 가치를 창출할 잠재력을 가지고 있죠.

이해되시죠? 양자 컴퓨팅은 고전 컴퓨팅을 ‘대체’하는 것이 아니라, ‘보완’하는 역할을 할 겁니다! 특정 문제를 해결하는 데 특화된 솔루션의 일부가 될 것입니다.

그런데 여기서 가장 시급한 문제는 바로 ‘사이버 보안’입니다. 양자 컴퓨팅은 현재의 암호화를 무력화할 잠재력을 가지고 있습니다. “지금 확보하고 나중에 해독하자(harvest now, decrypt later)”라는 악의적인 전략에 대비하기 위해 ‘포스트 양자 암호화(PQC)’ 배포가 시급합니다. 베인앤컴퍼니 조사에 따르면 IT 보안 전문가의 73%가 5년 내에 양자 컴퓨팅이 심각한 보안 위험이 될 것이라고 예상하지만, 단 9%만이 대응 로드맵을 가지고 있다고 합니다. 여러분, 이거 시험에 나와요! 📝

양자 컴퓨팅은 10~15년 후에야 생성형 AI 훈련 및 추론 워크로드를 대체할 만큼 안정화될 것으로 예상되지만, 양자 컴퓨팅이 먼저 영향을 미칠 산업에서는 지금부터 인재 확보와 기술 준비에 투자해야 합니다.

에이전트 AI 전환: ‘파일럿’에서 ‘수익’으로!

AI 리더들은 이미 ‘파일럿 단계’를 넘어 ‘수익 창출’ 단계로 진입하여 10~25%의 EBITDA 개선을 달성했습니다. 하지만 대다수 기업은 여전히 실험 단계에 머물러 있어 미미한 생산성 향상에 만족하고 있습니다.

자, 여기 별표 세 개! ✨✨✨ 에이전트 AI는 ‘작업 자동화’를 넘어 ‘전체 워크플로우를 재설계’하는 수준으로 진화하고 있습니다. 이는 마치 단순한 계산기를 쓰는 것에서 ‘알아서 판단하고 일 처리하는 유능한 팀장’을 두는 것과 같습니다. 이 단계에서는 데이터 사일로, 비공식적인 맥락, 지적 재산권, 개인 정보 보호, 보안 같은 복잡한 문제들을 해결해야 합니다.

성공적인 AI 전환을 위해서는 다음 5가지 핵심 사항에 집중해야 합니다.

야심 찬 목표 설정: 탑다운 방식으로 목표를 세우고, 부분적인 시도가 아닌 전사적 목표로 삼아야 합니다.
프로세스 및 워크플로우 재설계: 데이터 정리와 함께 전체 프로세스를 다시 설계하는 것이 중요합니다.
데이터 및 애플리케이션 환경 정리: 필요한 만큼만 데이터를 선별하고 정리해야 합니다.
역량 구축: 외부 솔루션을 기다리지 않고 각 워크플로우에 맞는 역량을 자체적으로 구축하거나 파트너십을 맺어야 합니다.
아키텍처의 유연한 시각: 장기적인 비전을 유지하되, 특정 도메인에 맞는 유연한 솔루션으로 AI 발전 속도에 보조를 맞춰야 합니다.

영업의 새로운 개척지: AI를 통한 생산성 혁명

여러분, 영업팀은 AI 도입과 활용에서 다른 부서들보다 뒤처져 있습니다. 영업사원들은 고객에게 ‘실제 판매’하는 데 겨우 25%의 시간만을 쓴다고 합니다. 나머지 시간은 서류 작업, 회의, 관리 업무 등에 소모되죠.

이해되시죠? AI는 이 ‘낭비되는 시간’을 절반으로 줄여주고, 영업사원들이 고객과 더 많은 시간을 보내게 함으로써 ‘승률’을 30% 이상 향상시킬 수 있습니다!

하지만 대부분의 회사는 AI를 대규모로 구현하는 방법을 아직 찾지 못했습니다. 이는 영업 업무가 수십 가지 작업으로 파편화되어 있고, 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있으며, 무엇보다 ‘기존의 비효율적인 프로세스를 자동화’하는 데 그치기 때문입니다.

진정한 변화를 위해서는 ‘프로세스를 재구상’하고, ‘데이터를 정리’하며, ‘C-레벨의 강력한 후원’을 확보해야 합니다. AI는 리드 생성, 고객 이해, 솔루션 제안, 계약 체결, 사후 지원 등 영업 라이프사이클 전반에 걸쳐 25가지 이상의 활용 사례를 제공하며 영업의 새로운 지평을 열 것입니다.

소프트웨어 개발: ‘코드 생성’을 넘어 ‘전체 라이프사이클’로!

생성형 AI는 소프트웨어 개발 분야에서 높은 기대를 모았지만, 초기에는 그 효과가 미미했습니다. 많은 기업이 ‘코드 생성’에만 집중했기 때문입니다. 하지만 코드 작성 및 테스트는 전체 개발 시간의 25~35%에 불과합니다.

자, 여기 별표 세 개! ✨✨✨ 진정한 가치 창출은 생성형 AI를 ‘소프트웨어 개발 라이프사이클 전체’에 적용할 때 가능합니다. 요구사항 정의, 기획 및 설계, 테스트, 배포, 유지보수 등 모든 단계에서 AI의 도움을 받아야 합니다. 넷플릭스처럼 테스트 및 품질 검사를 개발 초기 단계로 옮기는 ‘시프팅 레프트(shifting left)’ 접근 방식을 통해 병목 현상을 제거해야 합니다.

이제 생성형 AI는 ‘인간 조종사와 함께하는 똑똑한 보조’ 역할을 넘어, ‘데빈(Devin)’과 같은 자율 에이전트의 시대로 진입하고 있습니다. 개발자의 역할은 이러한 에이전트를 안내하는 ‘의도 엔지니어(intent engineers)’ 또는 ‘AI 오케스트레이터(AI orchestrators)’로 변화할 것입니다.

성공적인 확장을 위해서는 ‘AI 기반의 비전’을 설정하고, AI로 절약된 시간을 ‘새로운 기능 개발’이나 ‘혁신 가속화’ 등 고부가가치 작업에 재투자해야 합니다. 또한, ‘경영진의 명확한 방향 제시’, ‘변화 관리’, ‘기술 격차 해소’, ‘ROI 추적’ 그리고 ‘프로세스 및 툴링 현대화’가 필수적입니다.

에이전트 AI의 기반 구축: 기업 아키텍처의 대수술

에이전트 AI는 단순한 자동화를 넘어 ‘기업 기술의 구조적 변화’를 의미합니다. 이는 기업들이 수천 개의 AI 에이전트를 안전하고 효과적으로 배포하기 위해 시스템, 데이터, 거버넌스를 전면적으로 재고해야 함을 뜻합니다.

이해되시죠? 에이전트 AI는 기존 아키텍처를 ‘대체’하는 것이 아니라 ‘보완’하는 방식으로 접근해야 합니다! 복잡하고 예측 불가능한 여러 비즈니스 도메인과 시스템에 걸쳐 인간의 개입이 필요했던 문제들을 에이전트가 해결할 수 있도록 말이죠.

이를 위해 기업 IT 아키텍처는 다음을 고려해야 합니다.

핵심 플랫폼 현대화: 핵심 비즈니스 역량을 에이전트가 실시간으로 쉽게 찾고 사용할 수 있도록 API 기반으로 유연하게 전환해야 합니다.
에이전트 서비스 상호 운용성 보장: 서로 다른 에이전트와 시스템 간의 원활한 통신을 위한 표준(MCP 등)과 통합을 구축해야 합니다.
책임 분산: 중앙 플랫폼 팀이 에이전트 플랫폼을 통제하더라도, 에이전트의 조립, 훈련, 테스트, 배포, 모니터링 책임은 비즈니스 도메인에 분산해야 합니다.
데이터 접근 확장: 비정형 데이터(문서, 이메일, 음성 기록 등)에 대한 확장 가능한 접근 파이프라인을 구축하여 에이전트의 추론 능력을 강화해야 합니다.
거버넌스 및 통제 업데이트: 에이전트의 의사결정 권한이 커짐에 따라 실시간 설명 가능성, 행동 관찰 가능성, 적응형 보안 등 새로운 거버넌스 프레임워크가 필요합니다.
엔지니어링 패러다임 전환: 개발자들은 에이전트의 전체 라이프사이클을 관리하고, 더 고부가가치 작업에 집중할 수 있도록 역할이 변화해야 합니다.
에이전트 경험 및 접근 방식 재구상: 에이전트는 고객 및 직원과 상호작용하는 주요 인터페이스이자, 비즈니스 운영에 완전히 통합된 주체로 기능해야 합니다.

향후 3_{5년 동안 기술 지출의 5}10%가 에이전트 플랫폼, 통신 프로토콜, 실시간 데이터 접근 등 핵심 역량 구축에 투자될 것입니다. 장기적으로는 기술 지출의 절반까지 에이전트에 집중될 수 있지만, 효율성과 프로세스 개선으로 비용을 상쇄하고도 남을 것입니다.

오늘의 정리

오늘 베인앤컴퍼니의 ‘Technology Report 2025’를 통해 다가올 AI 시대의 주요 기술 트렌드를 분석해봤는데요, 핵심은 다음과 같습니다.

AI는 모든 것을 재편하는 메가 트렌드이며, 관망은 곧 낙오를 의미합니다.
기술 주권, 컴퓨팅 자원, 그리고 데이터는 AI 시대의 새로운 핵심 경쟁력입니다.
AI와 에이전트를 성공적으로 도입하려면 ‘기술’을 넘어 ‘프로세스, 데이터, 거버넌스, 인재’ 전반의 혁신이 필요합니다.

특히 보고서가 강조하듯이, “실험은 혁신을 측정 가능한 결과로 전환하는 잘 정의된 접근 방식이 뒷받침될 때만 효과를 발휘합니다.” AI는 보조 도구를 넘어 자율적인 에이전트로 진화하고 있으며, 이는 소프트웨어 개발 방식을 재정의하고 기업 간의 격차를 더욱 벌릴 것입니다.

여러분도 오늘 강의 내용을 바탕으로, 우리 회사와 나의 미래 전략을 다시 한번 점검하고 ‘결단력 있는 실행’을 통해 AI 시대의 리더가 되시길 추천드립니다!