2026년 데이터 및 AI 리더를 위한 최상위 전략적 우선순위

2026년은 엔터프라이즈 AI 도입에 있어 중추적인 한 해가 될 전망입니다.

열기는 여전히 뜨겁습니다. MIT Technology Review 인사이트의 최신 “Building a high-performance data and AI organization” 보고서에 따르면 조직의 65%가 이미 GenAI를 배포했습니다. 이제 조직들은 AI의 힘을 활용하여 비즈니스에 가시적인 성과를 제공하는 데 크게 집중하고 있습니다.

다양한 산업의 고객 및 비즈니스 리더들과 이야기를 나눠보면, 고품질 AI 에이전트와 애플리케이션을 구동할 수 있는 통합되고 관리되는 데이터 자산을 구축하는 것이 여전히 최우선 과제임을 알 수 있습니다. 그리고 기업이 고유한 환경 내에서 추론할 수 있는 이러한 특화된 에이전트 및 앱의 사용을 확장하고자 함에 따라 맞춤형 평가가 매우 중요해지고 있습니다.

그렇다면 다음은 무엇일까요? 2026년 데이터 및 AI 분야를 주도할 것으로 예측되는 트렌드를 소개합니다. 

모델 선택은 타협할 수 없는 필수 사항입니다. 

최첨단 LLM 간의 주도권 경쟁은 기업에 호재가 되었습니다.

AI 연구소들은 기반 모델을 더욱 강력하게 만들기 위해 계속해서 서로 경쟁하고 있으며, 기업들은 최신 최고의 기술을 놓칠까 봐 두려워 하나의 공급업체에 전념하기를 원하지 않습니다. 대신 기업들은 특정 작업에 대한 성능과 비용에 따라 LLM을 선택할 수 있기를 원합니다.

“혁신이 이처럼 유동적일 때 IT 유연성과 기본 모델 간에 전환할 수 있는 능력은 주요 경쟁 우위가 됩니다. “개방형 기술은 기업이 끊임없이 AI 기반 타격이 일어나는 새로운 시대에서 성공하는 데 필요한 제어력을 제공합니다.” - 다엘 윌리엄슨, Field CTO

통합 AI 거버넌스는 엔터프라이즈 AI 에이전트에 매우 중요합니다. 

한때 접근 제어로만 여겨졌던 거버넌스는 에이전트형 AI 시스템에서 중요한 계층입니다.

이제 거버넌스는 시맨틱과 리니지를 포괄하며 AI 워크로드, 대시보드 등으로 확장됩니다. 본질적으로 거버넌스는 조직이 AI 에이전트를 제어하는 방식입니다. AI 에이전트를 올바른 데이터로 안내하고 시스템이 부적절하게 작동하지 않도록 제어하는 컨텍스트 레이어 역할을 합니다.

“성공적인 AI 전략은 세 가지 질문에 답해야 합니다. 비즈니스에서 사용된 데이터를 식별할 수 있는가? 어떤 LLM이 호출되는지 알고 있나요? 그리고 에이전트 AI 체인 전체에 걸쳐 무슨 일이 일어났는지 설명할 수 있을까요? 강력하고 통일된 거버넌스는 이러한 각 과제를 해결하는 핵심입니다.”  - 로빈 수타라, 필드 CDO 

AI 개발은 모든 데이터가 있는 곳으로 통합됩니다

많은 조직에서 AI 개발은 종종 수십 개의 다양한 도구와 도메인에 걸쳐 분산되어 있습니다. 이는 전반적인 성능에 영향을 미치고 가치 실현을 늦추며, 조직이 AI 워크로드를 추적하고 거버넌스를 관리하는 것을 더 어렵게 만듭니다.

대신, 기업이 개방적이고 상호 운용 가능한 형식으로 모든 데이터를 연결하는 AI 에이전트와 애플리케이션을 구축하면 운영상의 복잡성을 상당 부분 제거할 뿐만 아니라 AI 도입 속도를 가속화할 수 있습니다. 정형과 비정형을 아우르는 통합된 멀티모달 데이터는 성공의 핵심입니다. 그리고 통합 거버넌스 및 엔드투엔드 리니지와 같은 핵심 요구사항이 기반에 내장되어 있어 기업은 조직 전체로 액세스 권한을 더욱 자신 있게 확장할 수 있습니다.

“가장 우수하고 적응력이 뛰어난 기업은 빠르게 변화하는 글로벌 마켓플레이스에서 데이터를 지침으로 삼고 있습니다. “AI 아키텍처를 단순화하고 핵심적인 멀티모달 비즈니스 데이터가 이미 있는 곳에 새로운 에이전트와 애플리케이션을 구축하면 더 많은 사용자가 이 중요하고 비즈니스에 필수적인 인텔리전스에 더 빠르게 접근할 수 있습니다.” - Dael Williamson

인간의 전문성과 결합된 'boring AI'에 집중 

일부에서는 초지능 AI를 향한 탐구를 계속하겠지만, 기업들은 가장 반복적이고 일상적인 업무에 AI를 적용하는 데 집중할 것입니다. 또한 수십 년간의 산업 경험을 최대한 활용하기 위해 도메인 전문가에게 고도로 전문화된 AI 에이전트를 제공하는 데 더욱 힘쓸 것입니다. 궁극적으로 AI의 힘은 사람들의 혁신 잠재력을 끌어내는 데 있습니다.

“AI 배포에는 사람을 우선하는 접근 방식이 핵심입니다. 조직은 숙련된 직원과 신입 직원 모두에게 고부가가치 작업에 집중할 수 있는 전문 도구를 제공하여 조직의 지식을 극대화할 수 있습니다.” - Robin Sutara

리더들이 어떻게 자신감을 갖고 AI 이니셔티브를 가속화하는지에 대한 더 많은 인사이트를 얻으려면 새로운 MIT Technology Review 보고서 Building a High-Performance Data and AI Organization을 읽어보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)