한국 IDC, 디지털 및 AI 전환 부문 2025년 10대 전망 발표
한국IDC는 최근 ‘IDC 퓨처스케이프: 전 세계 디지털 비즈니스 및 AI 전환 2025년 전망 – 국내 시사점’ 보고서를 발간했다고 15일 밝혔다.
이 보고서는 국내 및 전 세계 디지털 비즈니스와 AI 혁신 시장의 10대 동향을 예측하고, 국내 IT 및 기술 구매자를 위한 시사점을 제공한다.
IDC는 AI를 비롯한 다양한 디지털 기술들이 초기 도입 시기를 지나 비즈니스 혁신에 직접적인 영향력을 행사하는 단계로 진입하고 있다고 평가하며, 본 리포트를 통해 조직이 디지털 기술 특히 AI 주도의 혁신을 가속화하고 전략적 방향성을 설정할 수 있도록 지원한다.
보고서에 따르면, AI는 단순히 유망 기술을 넘어 이제 기업의 디지털 전략의 핵심으로 자리잡은 것으로 나타났다. 생성형AI의 등장으로 AI의 역할이 확대되고 기업 경쟁 우위의 중요한 동력으로 부각됨에 따라, 많은 조직이 AI 투자를 전략적 비즈니스 목표와 일치시키는 것이 필수가 됐다.
IDC는 보고서에서 이러한 시장의 변화를 촉발하는 몇 가지 동인에 주목했다. 우선 기업들은 대외적으로 AI가 주도하는 비즈니스 모델을 구축하기 위해 AI를 통한 수익화를 달성해야 하며, 조직 내부적으로는 AI 기반 업무 환경 전환을 위한 미래의 업무 모델 구축의 필요성이 대두되고 있다. 또한, 변동성이 큰 글로벌 정책 환경에 맞춘 적절한 컴플라이언스 대응이 요구되고 있으며, 책임 있는 그리고 신뢰할 만한 인간 중심의 AI 기술 구현의 필요성이 그 어느때 보다 높아진 것으로 분석됐다.
한국IDC에서 전망한 10대 동향은 다음과 같다.
진화하는 CIO 디지털 역할: 디지털 전환이 비즈니스 전략의 핵심으로 자리 잡음에 따라, 2027년까지 IT 리더의 40%가 비즈니스 리더로 부상하며, 사람, 운영, 비즈니스 모델을 디지털 기술과 연계시킬 것이다.
디지털 지출에서 AI 비율: 향후 3년 동안 AI 지출은 국내 전체 디지털 기술 지출 성장률의 1.6배로 증가하며, 2027년 말까지 한국 시장에 1,400억 달러 이상의 경제 효과를 창출할 것이다.
기업의 디지털 ROI 평가 방식: 2026년까지 한국 내 조직의 35%가 디지털 기술 투자에 대한 ROI 측정에 능숙해지고, 주요 재무, 운영, 고객 및 생태계 지표를 평가하기 위해 통합된 데이터 기반 접근 방식을 채택할 것이다.
디지털 비즈니스 아키텍처 트렌드: 2026년까지 통합된 디지털 비즈니스 아키텍처를 갖춘 조직은 데이터로부터 생성되는 가치가 3배 증가하고, 성과 도출 시간을 20% 단축할 수 있을 것이다.
디지털 기술 격차 해소: 2027년까지 한국 내 조직의 60%가 디지털 기술 부족으로 프로젝트가 지연되고, 이로 인해 AI 기술 구현이 다음 해로 늦춰질 것이다.
DNB AI 제품에 대한 신뢰: 2026년까지 한국 내 70%에 달하는 AI 디지털 네이티브, 스타트업 및 스케일업 기업들이 IT 및 비즈니스 리더들이 제기한 신뢰 문제를 해결하기 위해 책임 있는 AI 정책을 시행할 것이다.
생성형AI 사용 사례 우선순위 설정: 2027년까지 비즈니스 경영진은 운영 효율성을 달성하고 새로운 매출 성장을 촉진하기 위해 생성형AI 이니셔티브에서 최소 80%의 성공률을 요구할 것이다.
고객과 함께 AI 공동 개발: 2028년까지 한국 내 20%의 기업은 기술 회사와 협력하여 AI 솔루션을 공동 개발하고, 공유 데이터를 활용하여 AI 개발을 가속화하고 추가적인 매출 창출 기회를 만들 것이다.
AI 전략 내 데이터 중심: 2025년까지 80%의 기업은 데이터를 제품으로 취급하지 못하고 모든 이해관계자를 위해 데이터의 가치를 극대화하기 위한 규칙을 마련하지 못하여, 이로 인해 AI 기반 비즈니스 모델 구현이 더욱 지연될 것이다.
생성형AI를 통한 프로세스 현대화: 2028년까지, 프로세스를 더 광범위한 비즈니스 기능과 연결하는 기반 위에 AI 플랫폼 전략을 수립한 기업의 75%가 투자에서 더 높은 가치를 실현할 것이다.
한국IDC에서 디지털 비즈니스 및 AI 혁신 리서치를 담당하는 김경민 이사는 “AI 전략을 기업의 전사 비즈니스 전략과 일치시키기 위해 기업들은 비즈니스 프로세스와 워크플로우를 현대화하고 AI 슈퍼 사용 사례를 식별하며, AI에 준비된 데이터 체계를 갖추고, 총체적인 거버넌스 구조를 구축해야 한다”며 “그 과정에서 인력 부족, AI윤리와 책임에 대한 우려, 변화에 대한 저항과 같은 도전 과제도 등장할 것”이라고 설명했다.
그는 “디지털 기술 공급자와 수요자를 포괄하는 생태계 내에서의 기술 격차 해소, 디지털 ROI 평가 방식 확보, 체계화된 변화 관리를 통해 그러한 도전 과제를 해소하고 기업들의 AI 주도 디지털 혁신 노력이 계속해서 확장될 수 있도록 해야할 것”이라고 밝혔다.
글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network
