2027년 채용 75% AI 역량 평가...가트너, 2026 데이터분석 전망 공개 :

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헝그리앱 등록일(수정) : 2026-03-16 09:49:09
[기타] “2027년 채용 75% AI 역량 평가”...가트너, 2026 데이터·분석 전망 공개

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비즈니스, 기술 인사이트를 제공하는 가트너(Gartner)가 데이터 및 분석(D&A) 분야의 2026년 주요 전망을 발표했다.

가트너는 AI가 리더십, 데이터 거버넌스, 인재 전략, 시장 경쟁 구도 등 데이터 및 분석 전반에 걸쳐 광범위한 변화를 가져올 것으로 전망했다.

리타 살람(Rita Sallam) 가트너 수석 VP 애널리스트는 “데이터와 인공지능의 변화 속도는 매우 빠르기 때문에 매년 새로운 공상과학 소설의 장을 여는 것과 같다. 2026년에는 인간, 기계, 조직의 지능 간 경계가 더욱 모호해질 것이며, 기업들은 전례 없이 데이터에 의존하게 될 것”이라며 “AI 시스템은 단순히 인간을 지원하는 수준을 넘어 협력 파트너로 자리잡게 될 것이며, 이번 전망은 기업 리더들이 앞으로 다가올 기회와 도전에 대비할 수 있도록 돕는 로드맵을 제시한다”고 설명했다.

1. 2027년까지 채용 프로세스의 75%, AI 활용 역량 평가 포함
AI 혁신이 빠르게 진행되면서 조직은 AI 기반 업무 환경에 맞춘 인재 전략을 구축해야 한다. 가트너는 2027년까지 전체 채용 프로세스의 75%가 채용 과정에서 직장 내 AI 활용 능력을 검증하는 인증 또는 테스트를 포함하게 될 것으로 전망했다.

살람 수석 VP 애널리스트는 “데이터 및 분석 리더는 조직의 AI 도입 목표와 IT 인력의 준비 수준 사이에 존재하는 역량 격차를 파악하기 위해 보다 엄격하고 데이터 기반의 역량 측정을 도입해야 한다”고 말했다.

2. 2027년까지 생성형 AI·AI 에이전트 확산, 생산성 도구 시장 재편
2027년까지 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 지난 30년간 큰 변화가 없던 생산성 소프트웨어 시장에 약 580억 달러(약 86조 원) 규모의 구조적 변화가 나타날 것으로 예상된다.

콘텐츠 제작은 빈 문서에서 시작하기보다 생성형 AI가 방대한 콘텐츠를 분석하고 재구성하는 방식으로 점점 변화하고 있다. 편집 또한 작성자가 직접 수정하기보단 AI가 반복적으로 콘텐츠를 재가공하는 방식이 늘어나고 있다.

AI는 에이전트 기반 경험을 중심으로 생산성 도구 시장에 새로운 경쟁을 촉발할 것으로 예상된다. 이에 따라 데이터 및 분석 리더는 새로운 사용자 인터페이스, 플러그인, 문서 유형 및 포맷 등 AI 환경에 최적화된 도구 도입을 요구해야 한다.

3. 2029년, 물리 환경에서 생성되는 AI 데이터가 디지털 AI 데이터의 10배
2029년까지 AI 에이전트가 물리적 환경에서 생성하는 데이터가 모든 디지털 AI 애플리케이션이 생성하는 데이터의 10배에 달할 것으로 전망했다.

물리 세계에서 작동하는 AI 에이전트 애플리케이션은 환경과 상호작용하며 논리적·공간적·다중 에이전트 시나리오에서 방대한 이동 및 경로 데이터를 생성한다. 이러한 데이터는 ‘월드 모델(world model)’이 패턴을 학습하고 보다 정확한 예측과 시뮬레이션을 수행하는 데 중요한 기회를 제공한다.

4. 2030년, 조직 절반이 AI 에이전트로 거버넌스 자동화
2030년까지 조직의 50%가 자율형 AI 에이전트를 활용해 거버넌스 정책과 기술 표준을 기계 검증이 가능한 데이터 계약 형태로 해석하고 준수 및 거버넌스 정책 집행을 자동화할 것으로 전망된다.

다만 같은 시기 AI 에이전트 배포 실패의 절반은 거버넌스 플랫폼의 실행 관리 부족과 시스템 간 상호운용성 문제 때문이 될 것으로 예상된다. 단기적으로는 거버넌스 없이 LLM을 활용한 의사결정이 기업의 재무적 또는 평판 손실을 초래할 가능성도 있다.

살람 수석 VP 애널리스트는 “데이터 및 분석 리더는 낮은 위험도의 데이터 파이프라인에서 데이터 거버넌스 에이전트를 실험적으로 도입해 협상 프로세스를 조율하고 자동화할 수 있다”며
“대규모 확장에 앞서 에이전트가 맥락과 프로토콜을 정확히 해석할 수 있는지 통제된 환경에서 검증해야 하고 분석 워크플로우에는 필수적인 평가 단계가 포함되도록 재설계할 필요가 있다”고 덧붙였다.

5. 2030년, 초고효율 AI 스타트업 ‘유니콘’ 등장
2030년까지 직원 1인당 연간 반복 매출(ARR) 200만 달러(약 30억 원) 수준의 효율성을 달성하는 새로운 유니콘 기업이 등장할 것으로 예상된다.

이러한 기업들은 투자 자본이 아닌 극단적인 자본 효율성을 기반으로 성장하며, 성과 중심의 가치 평가를 받게 될 것으로 예상된다.

AI 네이티브 스타트업은 특정 시장의 미충족 문제를 해결하는 독자적 AI 기술을 개발하고, 워크플로우에 AI를 내재화하며, 직관적인 사용자 경험을 제공함으로써 빠른 도입과 높은 사용 빈도, 측정 가능한 비즈니스 성과를 만들어내고 있다.

6. AI 시대, 인간 관계 역량이 경쟁력의 핵심
가트너는 2030년까지 AI 경쟁력 확보에 성공한 조직의 60%가 인간 관계 역량을 중시하는 경영진이 이끌게 될 것으로 내다봤다.

특히 조직 내 협업과 영향력을 바탕으로 리더십을 발휘하는 최고데이터책임자(CDAO)는 AI 활용 전략에서 인간 중심 리더십의 중요성이 커지면서 CEO 등 보다 영향력 있는 C-레벨 역할로 진출할 가능성이 높다.

7. 유니버설 시맨틱 레이어, 핵심 AI 인프라로 부상
2030년까지 유니버설 시맨틱 레이어(universal semantic layer)가 데이터 플랫폼 및 사이버보안과 함께 핵심 디지털 인프라로 간주될 것으로 전망된다.

유니버설 시맨틱 레이어 구축은 데이터 및 분석 리더에게 선택이 아닌 필수 과제가 되고 있다. 이는 AI 정확도를 높이고 비용을 관리하며 AI 기술 부채를 줄이고 다중 에이전트 시스템 간 정합성을 유지하는 데 핵심 역할을 한다.

8. 콘텐츠 리스크 관리 역할, AI 엔지니어링 조직으로 이동
2028년까지 콘텐츠 리스크 관리 역할의 절반이 법무 및 사이버보안 조직에서 AI 엔지니어링 조직으로 이동할 것으로 예상된다.

위험 관리 기능이 AI 엔지니어링, 데이터 사이언스, 소프트웨어 개발 프로세스에 통합되면서 AI 시스템이 생성하는 콘텐츠의 위험을 설계 단계에서 관리하는 방식으로 변화할 것으로 예상된다. 이는 윤리적·법적 기준을 준수하면서도 보다 빠른 혁신을 가능하게 한다.

유진호 기자 ([email protected])