IDC 2026 전망: AI 에이전트 시대에 기업이 준비해야 할 열 가지와 CIO 역할 변화

핵심 메시지

• IDC는 기업 AI가 시범 단계와 운영 단계를 지나 '실질적 성과를 위한 확장' 단계로 들어선다고 보고, 이를 에이전틱 미래로 규정했다.
• 지금까지는 사용자가 AI 서비스에, 서비스 기업이 모델 기업에, 모델 기업이 클라우드에, 클라우드가 반도체 기업에 돈을 내는 구조여서 결국 반도체 기업만 벌었지만 내년부터 판이 바뀐다는 전망이 제시됐다.
• IT 리더의 역할은 인재를 다시 설계하고, 생태계 차원의 회복 탄력성을 만들고, 기업이 원하는 가치를 정의·측정하는 '디지털 오케스트레이터'로 이동한다.
• 데이터를 경쟁사가 넘볼 수 없는 '해자'로 보는 인식이 확산되며, 산업 데이터와 독점 데이터를 통합하는 기업이 늘어날 것으로 전망됐다.
• AI의 성과는 기존 ROI 공식이 아니라 AI가 만든 사업 가치를 초기 투자비와 운영비의 합으로 나눈 뒤 성공 확률을 곱하는 별도 공식으로 측정해야 한다고 제안됐다.

쉽게 이해하기

소프트웨어정책연구소가 연 2026년 소프트웨어 산업전망 컨퍼런스에서 한국IDC 김경민 이사가 '에이전틱 미래'를 주제로 발표했다. 지난해 IDC의 전망이 AI를 축으로 사업이 크게 전환된다는 데 초점이 있었다면, 올해는 그 전환이 시범 단계를 넘어 실제 성과를 내기 위한 확장 국면으로 넘어간다는 것이 요지다. 발표자는 이제 기술이 사업의 조력자가 아니라 사업을 이끄는 자리로 옮겨 갔고, 따라서 AI 전략이 곧 사업 전략이 됐다고 말했다.

가장 눈에 띄는 대목은 돈의 흐름에 대한 설명이었다. 사용자가 AI 서비스에 만 원을 내면 그 서비스 기업은 모델 기업에 십만 원을, 모델 기업은 클라우드에 백만 원을, 클라우드는 반도체 기업에 천만 원을 내는 구조여서 결국 반도체 회사만 돈을 벌었다는 것이다. 발표자는 이 구조가 올해까지의 이야기이며, 앞으로는 기업이 비용 절감이나 생산성 향상에 그치지 않고 자사 제품과 서비스에 AI를 넣어 실제 매출을 만드는 시기로 넘어간다고 봤다. 실제로 IDC는 아시아·태평양 지역의 AI 투자 가운데 혁신에 쓰이는 비중이 20%에서 35%로 늘어날 것으로 전망했다.

역할론도 함께 제시됐다. IDC는 IT 책임자의 역할을 '디지털 오케스트레이터'로 정의하며 세 가지를 꼽았다. 첫째는 인재 설계다. 지난 2년간 대규모 감원이 있었지만 그것이 단순한 인력 감축이 아니라 조직의 재구조화였다는 점을 짚으며, IT가 직무 자체를 다시 설계하는 역할을 맡아야 한다고 했다. 둘째는 고객·협력사·공급자를 아우르는 회복 탄력성을 설계하는 일이고, 셋째는 기업이 원하는 가치를 정의하고 측정 가능하게 만드는 일이다. 발표자는 AI 예산 결정이 더 이상 IT 부서의 전유물이 아니며 경영진 전반이 함께 판단하는 사안이 됐다고도 지적했다.

가치 측정에 대해서는 별도의 공식이 제시됐다. 기존 ROI가 순수익을 투자 비용으로 나눈 값이라면, AI의 ROI는 AI가 만들어 낸 사업 가치를 초기 투자 비용과 관련 운영 비용의 합으로 나눈 뒤 성공 확률을 곱해 구한다는 것이다. 여기서 성공 확률을 0과 1 사이 값으로 본다는 점이 특징이다. 발표자는 말레이시아 에너지 기업이 디지털 트윈 플랫폼을 만들면서 효율성·도입률·협업 같은 항목을 미리 가치로 정의하고 지표화해 비용 절감과 매출 증가, 생산성 향상을 확인한 사례를 들며, 중요한 것은 숫자 자체가 아니라 그것이 기업이 의도해서 설계한 가치라는 점이라고 강조했다.

확장 단계의 과제로는 기술 부채와 복잡성이 지목됐다. IDC는 구현 복잡성과 흩어진 도구, 불안정한 수명 주기 탓에 2026년까지 아시아 지역 조직의 40%가 AI 목표 달성에 실패할 것으로 내다봤다. 대안으로는 여러 형태의 AI를 목적에 맞게 조합하는 복합 AI, 부서별로 따로 모델을 만드는 대신 중앙에서 모델과 데이터를 관리하는 공동 개발 플랫폼, 그리고 추론을 단말이나 엣지에서 처리하는 흐름이 함께 제시됐다. 발표는 고객과 공급망, 판매 채널을 아우르는 '집단적 회복 탄력성'을 갖춰야 한다는 당부로 마무리됐다.

주요 인사이트

• AI 도입의 성패를 묻는 질문이 '비용을 얼마나 줄였나'에서 '의도한 가치를 정의하고 측정했나'로 옮겨 가고 있다는 점이 이번 전망의 핵심 변화다.
• 성공 확률을 곱하는 AI 전용 ROI 공식은, 모든 AI 과제가 성공한다고 가정하고 예산을 세워 온 관행에 대한 교정 장치로 읽힌다.
• 데이터를 해자로 본다는 말은 곧 남들이 갖지 못한 산업·독점 데이터를 확보하지 못하면 같은 모델을 써도 차별화가 어렵다는 뜻이다.
• AI 도구 구매 결정권이 IT 부서를 넘어 경영진 전반으로 퍼졌다는 관찰은, 기술 검토와 사업 판단을 함께 설명할 수 있는 사람의 몸값이 오른다는 신호이기도 하다.
• 전통적 업무 흐름과 에이전트 기반 흐름을 비교하며 AI 오케스트레이터, 예외 관리자, 윤리·규정 책임자, 사람과 AI의 상호작용 설계자 같은 새 직무가 필요하다고 제시한 대목은 인력 재배치의 구체적 힌트를 준다.

자주 묻는 질문

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