가트너 선정 2026년 10대 기술 트렌드
AI, 산업의 언어를 배우다
매년 가트너는 ‘Top Strategic Technology Trends’를 발표하며, 기술이 향하는 방향과 그 안에서 리더들이 어떤 조직을 만들어가야 하는지를 제시합니다.
2026년 트렌드의 중심에는 ‘지능형 오케스트레이션(Intelligent Orchestration)’과 ‘도메인 특화 혁신(Domain-specific Innovation)’이 있습니다.
AI가 단순히 보조하는 수준을 넘어, 이제는 산업의 사고방식과 운영 체계 속으로 깊숙이 들어가고 있다는 의미죠.
올해 주목할 키워드 중 특히 눈에 띄는 것은 “도메인 특화 언어모델(Domain-Specific Language Models, DSLM)” 입니다.
이는 단순한 AI 자동화의 다음 단계로, 산업별 ‘문맥’과 ‘전문 용어’, ‘의도’를 이해하는 AI를 뜻합니다.
의료, 금융, 법률, 제조 등 각 도메인의 언어를 배우며, 이제 AI는 ‘모든 걸 조금 아는’ 범용형이 아닌 ‘하나를 깊이 아는’ 전문가형으로 진화하고 있습니다.
AI가 산업을 이해한다는 것
범용 대형언어모델(LLM)은 방대한 언어를 학습해 인간의 지식을 모방하지만, 산업 현장에서 요구되는 세밀한 문맥 이해에는 한계가 있습니다. 예를 들어, 의료 AI가 환자 차트를 해석하고, 법률 AI가 계약서 조항의 의미를 이해하며, 제조 AI가 설계 규격의 미묘한 차이를 구분하는 일은 ‘언어 능력’을 넘어 ‘맥락 이해’가 필요합니다.
도메인 특화 LLM은 이런 한계를 뛰어넘습니다.
특정 산업의 데이터로 훈련된 AI는 더 정확하고, 더 빠르며, 더 ‘책임감 있는’ 의사결정을 내릴 수 있습니다.
가트너는 이를 “기업이 단순 자동화를 넘어, 산업의 로직 자체를 디지털화하는 전환점”이라 표현했습니다.
복잡한 규제 속, 새로운 기회
이 변화는 특히 규제(RegTech)와 컴플라이언스 영역에서 혁신적입니다.
도메인 특화 모델은 단순히 데이터를 처리하는 데 그치지 않고, ‘규제의 논리’를 이해하고 해석하는 AI로 발전할 수 있습니다. 결정의 근거가 추적 가능하고, 투명하게 설명될 수 있는 구조.
AI가 산업의 ‘언어’를 배우는 이유는 바로 그 신뢰의 기반을 세우기 위해서입니다.
‘Be Informed’와 같은 RegTech 기업들은 이미 이 흐름 위에서 복잡한 규제를 코드화하고,
AI가 스스로 판단과 검증을 수행할 수 있는 플랫폼을 구축하고 있습니다.
이는 인간 중심의 통제에서 AI 기반의 책임 있는 거버넌스 체계로 이동하는 과정이기도 합니다.
AI의 다음 단계는 책임(Responsibility)
2026년은 “AI의 실험 단계가 끝나고, 운영의 중심으로 이동하는 시기”입니다.
가트너는 올해의 기술 트렌드를 세 가지 큰 축으로 구분합니다.
The Architect: AI를 위한 안정적이고 안전한 기반을 구축하라.
The Synthesist: 지능형 시스템을 조율하고, 적응력을 확보하라.
The Sentinel: 신뢰, 평판, 규정을 보호하라.
AI 시대의 리더십은 이제 속도가 아니라 설명 가능성과 윤리성으로 평가됩니다.
혁신을 더 빠르게 하는 기업이 아니라, 혁신을 책임 있게 다루는 기업이 살아남을 것입니다.
결론 : 산업의 언어를 아는 AI가 이긴다
가트너의 메시지는 명확합니다.
AI의 성숙도는 기술이 아니라 거버넌스(Governance) 위에서 완성된다는 것.
산업의 규칙을 이해하고, 그 언어를 해석할 수 있는 AI가 결국 시장의 신뢰를 얻습니다.
앞으로의 시대는 ‘AI가 무엇을 할 수 있는가’보다,
‘AI가 얼마나 정확히 이해하고, 책임질 수 있는가’의 경쟁이 될 것입니다.
도메인 특화 언어모델의 부상은, 그 시대가 이미 시작되었음을 알리는 신호입니다.
가트너 선정 2026년 10대 기술 트렌드
AI 기반 초연결 사회에서 선도적인 기업들이 복잡성과 기회에 대응하고 있는 10가지 기술 트렌드는 다음과 같습니다.
1. AI 네이티브 개발 플랫폼 (AI-Native Development Platforms)
2. AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 (AI Supercomputing Platforms)
3. 기밀 컴퓨팅 (Confidential Computing)
4. 멀티에이전트 시스템 (Multiagent Systems, MAS)
5. 도메인 특화 언어모델 (Domain-Specific Language Models, DSLMs)
6. 물리적 AI (Physical AI)
7. 예측형 사이버보안 (Preemptive Cybersecurity)
8. 디지털 출처 보장 (Digital Provenance)
9. AI 보안 플랫폼 (AI Security Platforms)
10. 지오패트리에이션 (Geopatriation)
