IT 트렌드 2026

김지현 지음

크레타 2025년 10월 03일 출간 국내도서 : 2025년 10월 03일 출간

작품소개

책소개

기술의 시간은 인간의 시간보다 훨씬 빠르고 힘차게 달린다. 지난 1년이 과거의 10년을 무색하게 만들고, 지난 한 달의 변화가 작년 한 해를 압축할 정도다. 불과 1년 전만 해도 AI는 표준화와 상향 평준화 속에서 우리 삶 속에 스며들 것으로 전망했지만, 2025년이 되자 우리는 전혀 다른 현실을 마주했다. AI 원천 기술은 거대한 비약을 이루었고, 이를 토대로 한 AI 서비스와 제품은 쏟아져 나오고 있다. 이제 기술은 선택지가 아니다. 사회와 경제, 문화, 기업, 정치, 외교까지 압도하며, 비즈니스 모델은 이를 기반으로 매년 180도 변화한다.
2026년을 관통하는 IT 키워드는 간단히 두 가지로 압축할 수 있다. ‘AI 에이전트 시대의 개막’과 ‘메타버스의 부활’이다. AI는 이제 도구가 아니라, 인간을 대신해 움직이는 새로운 인터페이스의 개념이다. 기기와 소프트웨어, 앱과 서비스 전체에 탑재되어 우리의 손발이 된다. 또 메타버스는 긴 잠에서 깨어날 차례다. MR(혼합현실) 디바이스와 AI 에이전트가 결합하면서 다시 한번 거대한 날갯짓을 시작할 것이다.
우리는 AI 에이전트와 메타버스가 이끄는 세 번째 혁명의 문 앞에 서 있다. 그리고 2026년에는 이 변화를 선도하는 주역으로 대한민국이 그 선두에 서야 한다. 2026년 대한민국은 기술 경쟁과 AI 자강을 위한 노력, 산업 생태계 혁신을 향한 본격적인 가속화 전략에 나설 것이다. AI 투자 100조 원 시대를 맞아 전략적인 투자와 인재 양성과 더불어 소버린 AI(sovereign AI)를 향한 의지를 내비칠 것으로 전망한다. IT 기술의 흐름과 전략 그리고 대한민국의 미래를 담은 《IT 트렌드 2026》으로 다가올 2026년을 준비해 보자.

목차

프롤로그

PART 1. 2026 IT 키워드 10
인공지능으로 읽는 2026 키워드 10
1. ‘AI 에이전트’ 생각하는 AI와 행동하는 AI로의 도약
2. ‘혁신가 AI’ 인간도 못 풀던 문제를 해결한다
3. ‘응용 서비스의 진화’ AI 원천기술을 뛰어넘어 비즈니스의 기회로
4. ‘모방학습과 연합학습’ AI를 완성시킨다
5. ‘AI 최적화 전략’ 검색 엔진 최적화를 압도하는 새로운 전략
6. ‘AX 본격화’ 기업의 사업과 일하는 문화를 바꾼다
7. ‘AI 전용 디바이스’ PC와 스마트폰을 잇는다
8. ‘메타버스와 AI’ 지능형 공간으로 또 한 번 혁신
9. ‘휴먼 디지털 트윈’ 디지털 인간으로 진화한다
10. ‘AI 리서치 혁명’ 누구나 박사처럼 논문을 쓰는 시대가 온다

PART 2. AI 에이전트 시대의 개막
변곡점에 선 에이전트 이코노미
AI 에이전트, 완전체로 진화하다
AI 시대의 제3차 브라우저 전쟁
AI와 AI의 연합, 초지능 동맹의 탄생
AI에 손발을 달자, MCP와 A2A
플랫폼 왕좌를 위협하는 에이전트 이코노미
에이전트 이코노미가 설계하는 새로운 비즈니스 지도

에이전트 구축과 개발의 고려 사항
에이전트의 종류와 역할
에이전트 개발, 기술과 전략의 퍼즐 맞추기
기업이 에이전트를 선택하는 이유
에이전트 성능 최적화 방안
에이전트 도입의 함정과 유의점
에이전트 운영의 기술과 생태계의 조건

PART 3. AI 디바이스와 메타버스 플랫폼의 진화
AI에 의한, AI를 위한, AI의 디바이스
AI 디바이스가 바꾸는 내 손 안의 세상
1세대 AI 디바이스의 화려한 실패
차세대 AI 디바이스의 가능성

일상에서 만나는 메타버스와 AI
메타의 오리온, 메타버스의 구원투수가 될까?
생성형 AI가 만드는 메타버스 콘텐츠
메타버스 생태계, 이제는 사용자 중심이다
AI 에이전트가 주도하는 메타버스 이코노미
미래 경제의 주인공, 지갑을 지닌 AI 에이전트

PART 4. AI 주권과 혁신, 2026년을 향한 국가과 기업의 도전
AGI 시대의 문턱에서, AI에 가속도가 붙다
AI가 코드를 짜는 시대, 개발자 없이 개발한다
AI와 일하는 세상, 인간의 새로운 역할을 묻다
현실로 침투하는 피지컬 AI, 현실적 통제가 필요하다 AI는 도구인가, 권력인가

국가 경쟁력을 위한 정부의 AI 정책 ‘소버린 AI’
AI 시대, 한국이 다시 앞서기 위해
중국의 수직계열화 국가 전략, AI 굴기를 과시하다
왜 중국 자본은 한국 플랫폼을 노리는가?
HBM만으로는 부족하다, 한국 AI 투자 지형
AI 주권 전쟁, 2026년 골든타임을 잡아라
AI 경쟁력의 숨은 변수, 세계 에너지 전쟁
한국형 AI 바우처, 국민을 위한 디지털 복지
AI 시대의 플랫폼, 투자 없이는 불가능하다?

AI 혁신을 위한 기업의 자세와 전략
기업의 생존 전략, AX가 답이다
AI 동료가 만드는 조직의 미래
AI를 움직이는 힘, 고성능 메모리의 진화
반도체 산업의 제2 부흥을 이끌 자율주행차와 로봇

AI 대변혁 시대, 개인과 조직의 대응 전략
AI를 내 편으로 만드는 3가지 원칙
AI와 함께 자라는 아이들을 위한 새로운 기준
AI 시대의 리더의 역할과 AX 전략

부록. AI 트렌드 2026, 묻고 답하다
① 복잡한 AI 기술과 용어, 어떻게 이해해야 할까?
② AI는 인간의 전뇌를 대체할 수 있을까?
③ 인터넷 검색의 미래, AI가 장악하게 될까?
④ 구글 글래스부터 애플 비전 프로까지, 메타버스 대중화의 길이 열릴까?
⑤ 제조 AX 시대, AI가 공장 혁신을 이끄는 비결은 무엇일까?
⑥ 암호화폐는 기존 금융과 결합된 스테이블 코인과 디파이로 부활할까?
⑦ AI 에이전트 도입, 사람은 어떤 일을 하게 될까?
⑧ AGI 시대, 인류는 통제할 수 있을까?
⑨ AI 에이전트 이코노미, 새로운 부의 중심이 될 수 있을까?
⑩ 양자컴퓨터, AI와 블록체인의 적일까, 동반자일까?

2026 AI 인사이트 찾아보기

책 속으로

결국 LLM은 언어, RLM은 추론, LAM은 실행, 에이전트는 행동을 기반으로 실행되며, 이 기술을 바탕으로 에이전틱 AI는 자율성을, 피지컬 AI는 존재와 관계를 실현한다. AGI는 이러한 모든 단계를 거쳐야만 비로소 인간과 같이 ‘살아 있는 AI’로 완성될 수 있다. AGI의 새로운 여정의 마지막 퍼즐, 그것이 바로 피지컬 AI다. /24쪽

2026년은 AI가 인간의 조력자 위치에서 벗어나 진정한 ‘혁신가(innovator)’로 도약하는 원년이 될 것이다. 지금까지의 AI는 텍스트를 생성하거나 이미지를 만들어 내는 등 주어진 정보를 바탕으로 대답하고 실행하는 수준에 머물러 있었다. 하지만 이제는 인간조차 풀기 어려운 복잡한 문제를 AI가 스스로 정의하고 해결 방안을 도출하며, 나아가 새로운 지식을 창출하는 단계로 나아가고 있다. 이러한 도약은 단지 기술의 고도화를 넘어서서, 인간과 AI의 역할이 근본적으로 재구성되는 전환점을 뜻한다. /25~26쪽

앞으로 모방학습과 연합학습은 다양한 산업과 사회적 영역에서 더욱 광범위하게 적용될 것이다. 제조, 헬스케어, 금융뿐만 아니라 교육과 서비스 산업에서도 AI가 인간과 더 밀접히 협력하며 정교한 의사결정을 지원하고, 일상적인 업무를 자동화할 것이다. 이러한 학습 방식은 결국 인간의 삶의 질을 높이고, 한층 더 안전하며 효율적인 사회를 구축하는 데 크게 공헌할 것으로 기대된다. /42쪽

AI 디바이스가 기존의 PC, 스마트폰과 다른 점은 AI가 단지 탑재되는 기능이 아니라 ‘사용 목적 자체’라는 데 있다. 스마트폰이 전화기를 넘어 카메라, 지갑, 지도, 게임기, 결제 수단으로 확장되었듯이 AI 디바이스는 개인의 기억, 일정 관리, 업무 생산성, 콘텐츠 창작, 심지어 감정적 동반자 역할까지 포괄한다. 이처럼 AI 디바이스는 사용자 경험의 중심을 재정의하고 있다. /56쪽

AI의 진화는 정보를 요약하거나 자료를 정리하는 수준을 넘어섰다. 이제는 전문 지식을 생성하고 구조화하는 새로운 연구 모델의 등장으로 이어지고 있다. 2026년에는 AI가 논문을 요약하는 도구가 아니라, 지식을 직접 발굴하고 이론을 재구성하며 탐구 방법론까지 제안하는 ‘연구자’로 활동하는 전환점에 설 것이다. /66쪽

2007년 애플이 앱스토어를 출시하며 모바일 플랫폼 생태계를 본격적으로 개척한 것처럼, MCP와 A2A의 등장은 AI 에이전트 생태계의 폭발적 성장을 이끌 신호탄으로 평가된다. 특히 A2A는 에이전트 간에 효율적으로 상호작용하고 데이터를 교환하며 협업할 수 있도록 도와주는 것으로, 그 결과 에이전트는 다른 AI와 소통하며 다양한 작업을 더욱 완벽하게 수행할 수 있게 될 것이다. /77쪽

에이전트의 가장 중요한 부분은 무엇보다 명령을 이해하는 수준을 뛰어넘어 ‘목표를 이해’하며, 이를 ‘계획’하고, ‘실행’하는 능력이다. 이를 실현하기 위해 가장 먼저 필요한 기술 요소는 고성능 LLM과 이것을 기반으로 한 플래닝(planning) 알고리즘이다. 단순 응답형 LLM만으로는 실행할 수 없기에 복잡한 의도를 파악하고 이를 목적 지향적으로 구조화할 수 있는 추론(reasoning) 중심의 모델이 필요하다.
이러한 이유로 최근에는 리액트, ToT(tree of thought, 생각의 나무), CoT(chain-of-thought, 사고의 사슬)와 같은 프롬프트 기반 추론 프레임워크가 각광받고 있다. 에이전트는 단일 행동을 수행하는 데 그치지 않고 다단계 행동을 계획해야 한다. 따라서 LLM 위에 별도의 플래너(planner)를 얹는 설계가 필수다. /111~112쪽

에이전트는 더 이상 단일 모델의 성능으로 평가받는 시기를 벗어났다. 계획 수립, 도구 연동, 상태 기억, 보안 관 리, 데이터 통합 등 다양한 기술적 요소가 복합적으로 결합한 하나의 시스템으로 봐야 한다. 이러한 복잡성을 단순화하기 위해 에이전트 개발 프레임워크가 등장하고 있다. 하지만 본질적으로는 설계자의 기획 능력과 시스템 전반에 대한 이해도가 핵심이다. /121쪽

메타버스와 AI 에이전트의 결합이 중요한 이유는 경험의 ‘전환’을 선사하기 때문이다. 사용자는 더 이상 “내가 무엇을 해야 하지?”를 고민하지 않아도 된다. 필요한 것을 말하면 AI가 알아듣고 알아서 수행하기 때문이다.
즉 메타버스 안에서의 모든 행동이 명령형이 아니라 ‘대화형’으로 전환된다. 메타버스는 기술적으로 더 정교해지는 개념보다는 사용자가 더 편하고 자연스럽게 원하는 결과를 얻는 방향으로 발전할 것이다. 이러한 자연스러움은 기존 메타버스의 가장 큰 약점이었던 ‘복잡한 인터페이스’와 ‘진입 장벽’을 허무는 결정적인 요소로 작용한다. /165쪽

생성형 AI와 결합된 메타버스는 무대와 관객의 경계가 사라진다. 사용자는 배우이자 연출자, 소비자이자 창작자로서 자신의 공간을 구성하고 AI의 도움을 받아 콘텐츠를 스스로 생산할 수 있게 된다. 이처럼 메타버스가 단순히 ‘있는 것을 이용하는 공간’에서 ‘무엇이든 만들 수 있는 공간’으로 바뀌는 것이 생성형 AI가 메타버스에 가져다주는 가장 큰 가치다. /173쪽

이재명 정부는 취임 이후 5년간 총 100조 원 규모의 AI 산업 투자계획을 발표했다. 이 중 50조 원은 정부 재정으로 직접 집행하고, 나머지 50조 원은 민간 기업의 투자를 유도하는 방식이다. 주요 투자 분야로는 AI 데이터센터 확충, 국산 LLM 개발, AI 인재 양성, 그리고 전 국민 대상 AI 바우처 지급 등이 포함된다.
특히 바우처 사업은 AI 서비스의 대중화를 위한 핵심 정책이다. 국민 누구나 일정 금액의 AI 서비스 사용료를 정부로부터 지원받아 챗봇, 번역기, 추천 시스템, 학습 도우미 같은 AI 기능을 월간 구독 형태로 일상에서 체험하고 활용하도록 설계되었다. 이는 AI의 혜택을 특정 기업이나 계층에만 국한하지 않고, 모든 국민이 동등하게 ‘디지털 역량’을 갖추는 기회를 제공한다는 점에서 매우 상징적인 조치로 평가받는다. /204~205쪽

지금은 AI 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 주권을 갖춘 국가로 도약할 수 있느냐의 갈림길에 서 있다. 메모리 반도체와 인프라 공급에 머무르는 산업 구조로는 AI 생태계의 주도권을 쥘 수 없다. 우리가 스스로 만든 AI 모델, 우리가 설계한 AI 칩, 우리가 운영하는 데이터와 플랫폼을 통해 글로벌 질서 속에서 독자적 경쟁력을 갖춰야 한다. 그것이 바로 ‘소버린 AI’다. /218쪽

한국은 재생에너지 비율이 10%도 되지 않는다. 이 상태로는 AI 기술이나 서비스가 아무리 우수해도 탄소 중립과 같은 글로벌 친환경 기준에 부합하지 못하고, 그 결과 수출 장벽에 부딪힐 수 있다. 또한 AI 산업의 지속적인 발전을 위해서는 에너지 전략의 재정비가 시급하다. 에너지 자립도 제고와 친환경 전력공급 확대는 선택이 아니라 필수다. /223쪽

한국 AI 경쟁력의 핵심은 글로벌 무대에서도 통용될 수준의 AI를 만드는 것이다. 이는 LLM으로만 해결될 문제가 아 다. AI를 활용할 영역과 인프라, 데이터 처리, 애플리케이션 등의 다양한 기술 분야에 대한 종합적인 지원이 필요하다. 또한 데이터센터에 대한 투자 확대와 규제 완화가 필수적이며, 공공 부문을 시작으로 국내 기업이 적극 사용할 수 있는 정책과 수요 활성화에 대한 통합적인 지원도 수반되어야 한다. /238쪽

메모리 반도체는 시스템 반도체 성능을 극대화하는 핵심 요소가 되고 있다. 앞으로도 AI, 엣지 컴퓨팅, 자율주행, MR 등 다양한 산업에서 메모리 반도체의 역할이 더욱 확대될 것이며, 이에 따라 고성능·저전력 기술 혁신이 지속적으로 요구될 것이다. /255~256쪽

지금 내가 AI를 제대로 이해하지 못하고 있거나, 알면서도 AI의 가능성을 제대로 활용하지 못하고 무용 단계에 머물고 있지는 않은지 되돌아봐야 한다. AI 서비스 사용을 시도하고 구성원에게 독려하며, 이를 조직 전반에 확대 적용하고, 나아가 독자적인 AI 솔루션까지 개발하는 단계로 나아갈 수 있도록 리더 스스로 점검하고 노력해야 한다. AI 전략을 성공적으로 이끄는 리더는 끊임없이 자신의 현재 위치를 자문하고 다음 단계를 준비하는 사람이다. /287쪽

AI 검색 시대는 대신 찾아주고 정리해서 실제 사용자가 필요한 작업을 자동으로 수행까지 해주는 더 나은 서비스 경험을 중심으로 새로운 경쟁의 장을 열고 있다. 그 과정에서 사용자의 편의는 높아지고 기존의 플랫폼 강자는 위협받으면서 새로운 경쟁 구도가 펼쳐질 것이다. /298쪽

출판사 서평

인간의 AI 페르소나,
AI 에이전트 세상이 펼쳐진다

AI 에이전트가 여는 새로운 플랫폼 시대와
대한민국의 소버린 AI 전략

2026년의 IT 산업은 ‘일하는 AI’가 우리 삶에서 현실이 될 것이다. 대답하고 글을 생성하던 AI는 이제 목표를 이해하고 계획을 세운 뒤, 시스템과 데이터를 연결해 스스로 일을 끝내는 디지털 대리인으로 거듭났다. 지난 3년간 LLM에서 RLM, LAM으로 이어지는 거대한 진화는 ‘AI 에이전트’라는 형태, 즉 인간과 나란히 일하는 파트너로 AX(AI 트랜스포메이션)를 이끌고 있다. 《IT 트렌드 2026》에서는 이 변화의 물결 한가운데에서 어떤 기술을 자동화하고, 개인과 기업은 어떠한 역량을 쌓아야 하는지 명확히 하고자 한다.
동시에 미국과 중국의 AI 패권 경쟁 속에서 대한민국은 어떻게 AI 전략을 취해야 할지도 제시한다. 미국과 중국은 SOTA 모델과 데이터센터 등 대규모, 대형화 전략을 취하고 있다. 이에 세계 각국은 자국의 데이터와 인프라를 향상하기 위해 ‘소버린 AI’를 향한 의지를 강조하고 있다. 한국 역시 반도체와 네트워크라는 강점을 기반으로 AI 데이터센터, 국산 LLM, 산업별 에이전트 서비스 생태계를 동시에 키워야 하는 시점을 맞이했다. 이에 기업 또한 국가의 정책에 발맞춰 AX 전략을 키우고, 동시에 AI 윤리와 안정성, 데이터 주권 문제에 대한 책임의식도 가져야 한다. 《IT 트렌드 2026》은 이처럼 기술, 산업, 국가 전략을 동시에 관통하며 2026년을 준비하는 기업의 리더와 실무자에게 꼭 필요한 전략서가 될 것이다. 생각하는 AI와 행동하는 AI가 만나 혁신가 AI가 활동하는 2026년, 이 책을 통해 실행할 수 있는 통찰을 얻길 바란다.


2026년 IT 트렌드 10대 키워드
AI 기술, 단순한 유행이 아님을 증명하다

어제의 발걸음이
10년을 뛰어넘는 혁신이 되는 시대

기술이 시간을 압도하는 AI 기술,
이제는 우리가 준비할 때

V ‘AI 에이전트’ 생각하는 AI와 행동하는 AI로의 도약
2026년은 AI가 인간의 동료로서 첫발을 내딛는 해가 될 것이다. 전 세계를 놀라게 했던 LLM과 LMM 기술에 이어 RLM은 AI가 인간 세계에서 고차원적인 활동을 할 수 있음을 증명했다. 이제는 AI 도구를 잇고, 협업할 수 있는 프로토콜인 앤트로픽의 MCP와 구글의 A2A 덕분에 ‘생성하는 AI’에서 ‘행동하는 AI’로 진화할 것이다.

V ‘혁신가 AI’ 인간도 못 풀던 문제를 해결한다
행동하는 AI는 인간이 풀기 어려웠던 복잡한 문제를 해결하거나 새로운 지식을 창출하는 단계로 도약할 것이다. 현재의 AI는 ‘대리인’ 수준이지만, 에이전틱 AI 시대가 오면 대리인에서 ‘혁신가’로 발돋움할 것이다. 이에 인간은 책임과 통제 메커니즘을 갖춰 AI 동료를 맞이해야 한다.

V ‘응용 서비스의 진화’ AI 원천기술을 뛰어넘어 비즈니스의 기회로
2010년도에 본격적으로 스마트폰이 도입된 이후 우리가 현재 사용하는 카카오톡, 쿠팡, 배달의민족 등의 앱이 자리 잡는 데는 수년의 시간이 걸렸다. 변화는 이렇듯 물리적인 시간이 소요된다. AI 산업에서도 챗GPT 이후의 달리 서비스, 마이크로소프트에 탑재된 코파일럿, 구글의 워크스페이스 등 AI 도구가 자리 잡기까지 약 3년이 흘렀다. 2026년을 기점으로 AI 서비스가 본격화되면 다양한 AI 응용 서비스가 쏟아져 나와 인간 중심의 플랫폼이 완성될 것이다.

V ‘모방학습과 연합학습’ AI를 완성시킨다
AI가 인간의 행동을 관찰하고 이를 그대로 따라 하면서 배우는 ‘모방학습’과 분산된 여러 장치가 각각 보유한 데이터를 직접 공유하지 않고도 협력하여 학습하는 ‘연합학습’은 AI를 완성에 가까운 상태로 만들 것이다. 제조 산업, 헬스케어, 금융, 자율주행차, 교육, 서비스 산업에서 인간의 정교한 의사결정을 지원하고, 일상적이며 반복적인 업무를 자동화해 안전하고 효율적인 사회를 구축하는 데 공헌할 것으로 전망한다.

V ‘AI 최적화 전략’ 검색 엔진 최적화를 압도하는 새로운 전략
SEO(search engine optimization, 검색 엔진 최적화)는 20년 넘게 홈페이지 마케팅의 중요한 전략으로 자리매김해 왔다. 하지만 챗GPT 세상에서는 AI에 더 많이 읽히고 더 자주 인용되는 콘텐츠가 제대로 된 마케팅 성과로 자리 잡을 것이다. 기존의 SEO에서 AIO(AI optimization, AI 최적화)로의 전환은 사고방식의 새로운 분기점이 될 것이다.

V ‘AX 본격화’ 기업의 사업과 일하는 문화를 바꾼다
2026년은 AI가 실질적인 ‘조직의 구성원’으로 작동하는 해가 될 것이다. 기존의 CX(고객 경험), EX(직원 경험)뿐 아니라, AX(AI 트랜스포메이션)를 필수로 도입해야 한다. AI 에이전트가 조직 내에서 원활하게 작동하기 위한 인프라, 시스템 접근 권한 등 새로운 조직 설계가 필요하다. 기업은 ‘AI와 함께 일하는 조직을 어떻게 설계하느냐’를 중점으로 일하는 방식과 문화를 재구성해야 한다.

V ‘AI 전용 디바이스’ PC와 스마트폰을 잇는다
AI 디바이스는 AI 탑재에만 목적을 두면 안 된다. 개인의 기억, 일정 관리, 업무 생산성, 콘텐츠 창작과 더불어 감정적 동반자 역할까지 포괄하는 개념이어야 한다. 이에 AI가 본격적으로 개개인 삶의 동반자가 되면 사람과 교감하는 첫 번째 창구가 될 가능성이 높다. AI 디바이스 기술은 곧 AGI로 가는 물리적인 첫 수단이 될 것이다.

V ‘메타버스와 AI’ 지능형 공간으로 또 한 번 혁신
메타버스는 VR 기기를 쓰는 가상 공간의 개념에서 지능형 혼합 세계로 진화하고 있다. AI가 실시간으로 사람과 교감하며, 서비스를 제공하는 것이다. 메타버스와 AI의 결합은 B2B 영역에서도 빠르게 확산하고 있는데, 디지털 트윈 시뮬레이션에 접목해 공정 최적화나 자율 공장 설계를 지원하고 있다. 이처럼 메타버스가 ‘장소’를 제공하고, AI가 활동에 ‘의미’를 부여하면서 AI 시대의 진정한 혼합 지능 공간으로 거듭나고 있다.

V ‘휴먼 디지털 트윈’ 디지털 인간으로 진화한다
물리적 사물이나 공간에 디지털 쌍둥이를 만들던 디지털 트윈 기술이 이제 인간의 행동과 심리, 경험, 심지어 감정까지 복제하며 디지털 자아로 발전하고 있다. 의료 산업에서는 환자의 재활 경로를 시뮬레이션하거나, 기업에서는 일하는 사람의 페르소나를 복제할 수도 있고, 고객센터 상담사를 생성할 수도 있다. 이처럼 AI 시대의 자아 확장을 통해 기술을 발전시키는 시대가 오고 있다.

V ‘AI 리서치 혁명’ 누구나 박사처럼 논문을 쓰는 시대가 온다
2026년은 지식 생산의 권력이 변화하는 해다. 여러 개의 AI 에이전트가 협력해 문제를 해결하는 ‘에이전트 스웜(agent swarm)’은 연구자 AI 탄생을 가능하게 한다. 이는 기존의 학문 구조와 리서치 생태계에도 중대한 변화를 몰고올 것이다. 수많은 비정형적 작업을 LLM, RAG로 구현하면 프롬프트 기반의 탐색적, 조합형 지적 활동으로 탈바꿈할 것이다.

인물정보

저자(글) 김지현

30년 차 IT 테크라이터로 65여 권의 저서를 집필하며 다양한 AI, DT 사업 경험과 직업을 가진 ICT 분야 전문가다. 1996년에 《컴퓨터 119》라는 첫 책을 쓰기 시작해, 2009년 《웹 트렌드 & 전략 리포트》, 2010년 《모바일 이노베이션》, 2013년 《포스트 스마트폰, 경계의 붕괴》, 2020년 《인공지능과 인간의 대화》, 2021년 《IT 사용설명서》, 2023년 《챗GPT 빅 웨이브》 등 신기술 트렌드 중심의 다양한 책을 출간했고, 2022년 《IT 트렌드 2023》을 시작으로 매년 ‘IT 트렌드’ 시리즈를 저술하며 활발하게 활동 중이다. 2000년대 중반부터는 다음커뮤니케이션에서 한메일 익스프레스, 모바일 사업 전략, 다음 TV, 사물인터넷 분야 등 신규 서비스를 기획하기도 했으며, 한때 카이스트 정보미디어 겸직교수를 맡아 강단에 섰다. 이후 SK경영경제연구소에서 최신 디지털 기술 트렌드를 연구하고 있다. SKT A. PMO로 AI 사업 전략과 mySUNI AI, DT컬리지에서 교육 기획을, SK플래닛에서 신규사업 전략을 담당하기도 했다.