다가오는 2026년 10가지 IT 트렌드
AI과 상생하고 보완하는 방향의 트렌드가 반갑다
작년에 작성했던 2025년 IT 트렌드 정리글을 쓰던 때가 엊그제 같은데, 벌써 2026년이다
2026년의 IT 트렌드를 들여다보면서 느낀 건,
AI가 본격적으로 상용화되면서 폭발적으로 활용범위가 넓어졌다는 것이다.
AI는 이제 실험적인 기술이 아니라, 기업의 전략과 우리의 일상 전반을 다시 설계하는 하나의 환경이 되었다.
규제는 더 복잡해지고, 기술은 더 교묘하고 똑똑해지며,
기업이 감당해야 할 책임과 위험도 점점 높아지고 있다.
그래서인지 AI를 통한 개인정보 유출 방어 및 보안에도
관심이 높아져 간다는 걸 대변하듯, 이번 트렌드에도 그러한 부분이 반영되어 있다 :)
보안기업이 투자를 잘 받지 못하는 이유가 보안이 잘되면 문제가 없기 때문에 폭발적인 성장을 확인할 수 없기 때문이라는 아티클을 본 적이 있다. 개인적으로 이러한 눈에 보이지 않는 안전이 더욱 잘 작동되는 사회가 만들어져야한다고 생각해와서 이번 트렌드를 정리하며 참 반가웠다.
가트너가 선정한 2026년의 트렌드를 한번 알아보자.
1. AI 네이티브 개발 플랫폼(AI-Native Development Platforms)
AI로 생성한 이미지 / ⓒ HarretJeong개발자가 아니어도 '만들 수 있는' 시대.
과거엔 소프트웨어 개발이 개발팀만의 몫이었다면, 이제는 혼자서 AI를 통해 기획·설계·구현을 함께 하며 개발자 수가 적어도 놀라운 속도로 시스템을 만들 수 있다.
AI 네이티브 개발 플랫폼의 핵심은 비전공자들의 “개발의 문턱을 낮춘다”는 점이다.
전문 지식 없이도 서비스를 만들 수 있는 시대가 오고 있는 것.
이미 기업들이 많은 시도를 하고 있는데, 최근 사내 해커톤에서도 전공, 비전공자 관계없이
사전 교육을 통해 AI로 2일 안에 프로토 타입을 구현하는 경험을 했었다.
바이브 코딩을 통해 “숙소 예약이 가능한 앱을 만들고 싶다” 라고 해보자.
구체적인 요구사항과 권한만 주면 AI는 화면을 설계하고 필요한 기능을 조합해 작동하는 앱 형태로 만들어준다. 이미 개발자들도 바이브 코딩을 통해 더욱 정교하고 높은 수준의 코드를 구현하고 있고,
일반인들도 간단한 프로토 타입을 구현할 수 있을 정도로 기능을 개발할 수 있게 되었다.
2. AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼
출처 : Playground기후 변화 예측, 신약 개발, 금융 리스크 분석처럼 막대한 계산이 필요한 영역은 기존 방식으로는 시간과 비용이 너무 많이 든다. AI 슈퍼컴퓨팅은 이 문제를 수많은 AI 전용 칩과 초고성능 컴퓨팅 기술을 조합해 기존보다 수십 배 빠르게 복잡한 문제를 해결한다.
예를 들어, 신약 후보 물질 분석에 몇 년 걸리던 과정이 며칠로 단축되거나,
태풍 진행 경로를 여러 시나리오로 계산해 더욱 정확한 예측이 가능해진다.
대규모 금융 시장의 변동성 분석을 실시간에 가깝게 처리해 인간의 판단을 돕는 수준을 넘어, 한계를 넓혀주는 도구가 될 수 있다.
3. 컨피덴셜 컴퓨팅
데이터를 열어보는 순간 위험이 생긴다. 개인정보, 의료 기록, 금융 정보처럼 민감한 데이터는 더욱 그렇다.
컨피덴셜 컴퓨팅은 데이터를 열지 않고도 계산할 수 있도록 하는 기술이다. 데이터를 보호한 채로 분석이 가능해진다.
병원 세 곳이 가진 환자 데이터를 누구도 직접 들여다보지 않고도 AI가 안전하게 합쳐 분석할 수 있다.
규제 산업이나 글로벌 협업에서 “보안 때문에 데이터 공유를 못 한다”는 문제를 해결하는 핵심 기술이다.
4. 멀티에이전트 시스템(MAS)
하나의 AI가 모든 일을 처리하던 시대는 끝나가고 있다. 각각의 역할을 가진 여러 AI가 서로의 결과물을 주고받으며 협력한다. 마치 회사의 팀처럼 AI가 역할을 나누고 프로젝트를 수행한다.
네 명이 한 회의실에서 대화를 주고받으며 하나의 전략 문서를 완성하는 것과 같다.
‘신제품 출시 전략’ 수립을 한다고 하면,
- 시장 조사 AI가 자료를 모은다.
- 요약 AI가 정리한다.
- 소비자 반응 예측 AI가 분석한다.
- 전략 제안 AI가 방향을 제시한다.
1명이서 4명이 일하는 것처럼 각각의 역할을 가진 AI를 활용하여 목적을 달성할 수 있게된다.
5. 도메인 특화 언어모델(DSLMs)
Chat GPT 와 같은 범용 AI는 폭넓은 지식을 갖지만 모든 분야를 깊이 다루긴 어렵다.
그래서 특정 산업·업무에 특화된 DSLM이 등장했다. 의료·금융·법무·규제처럼 전문성이 중요한 영역에서 더 정확하고 책임 있는 AI 판단을 가능하게 한다.
예 )
의료 DSLM: 희귀 질환 가능성을 정교하게 분석한다.
금융 DSLM: 복잡한 규정을 반영해 정밀한 리스크 평가를 수행한다.
법률 DSLM: 계약서에서 위험 조항을 정확히 찾아낸다.
도메인 특화 언어모델을 통해 ‘박학다식한 조수’를 넘어 '전문가 동료'를 얻을 수 있게 된다.
6. 피지컬 AI
날아오는 공을 자연스럽게 잡는 휴머노이드 로봇 | 출처 : 테슬라 옵티머스 X피지컬 AI는 디지털을 넘어 현실 공간에서 직접 판단하고 행동하는 AI를 말한다.
로봇, 드론, 자율주행 시스템 등이 이에 속한다. 명령 수행을 넘어 상황을 보고 스스로 결정하는 단계로 발전
하고 있다.
이미 아마존의 물류로봇, 배송로봇, 드론 등이 상용화되어있고, 한국도 서빙로봇이 보편화되고 있다.
또는 위험한 건설 현장에서 AI 로봇이 사람보다 먼저 현장을 점검하기도 한다.
기계가 도구를 넘어 ‘스스로 행동하는 존재’가 되고, 인간을 서포트하는 존재로써 더욱 발전하게 될 것이다
7. 선제적 사이버보안
과거 그리고 현재까지의 보안은 사고 이후 대응하는 방식이었다.
그러나 요즘 개인정보 유출을 위한 공격은 너무 빠르고 정교해 문제를 깨닫는 순간 이미 늦은 경우가 많다.
선제적 사이버보안은 AI로 이상 행동을 모니터링해 위협 발생 전에 먼저 차단한다.
스마트홈이 “문 밖에 수상한 움직임이 계속 있다”고 판단하면 스스로 문을 잠그고 경찰에 바로 연락할 수 있다. 기업 시스템도 이전의 개인정보, 기밀정보 탈취에 접근하는 방식을 학습하여, 외부로 유출되는 상황 및 위험을 미리 막아 선제적으로 대응할 수 있다.
특히 올해 들어, 국내 여러 기관들 통신사 민간 기업들까지 많은 정보 유출이 있었던터라,이러한 기술개발이 반갑게 느껴진다. 기술 발전을 넘어 보안 사고방식 자체가 바뀌는 전환점이 될 것으로 기대된다.
8. 디지털 프로비넌스
출처 : AI Bong asmrAI가 만든 이미지·문서·음악·영상이 넘쳐나는 시대가 되었다.
유리로 만든 과일을 칼로 자르는 콘텐츠, 만화 속 인물이 실존인물이라면? 을 가정하고 만든 콘텐츠 등
정말 재미있고 창의적인 영상들이 많았다.
반면 집안에 도둑 또는 낯선 사람을 합성한 사진으로 가족들에게 보내 반응을 시험하는 콘텐츠들도 있었다. 재미를 위함이었겠지만 굉장히 위험하다라는 생각이 들었고, 특히 “이게 진짜인가?”를 판별하는 데 어려움을 주어 누군가를 속이고, 범죄에 이용하는 데 쓰일 수 있겠다는 생각이 들었다.
하지만 AI 생성 콘텐츠를 통한 악용을 방지할 수 있도록
디지털 프로비넌스는 콘텐츠 출처를 추적하고 생성 과정까지 증명할 수 있게 해준다.
디지털 세상의 신뢰·투명성·책임성을 지키는 기반 기술이다.
이미 갤럭시 AI나 GEMINI의 경우, 이미지 하단에 'AI로 생성한 콘텐츠' 라는 워터마크가 박혀져, 가짜 이미지가 문제를 일으키지 않도록 한다. 디지털 프로비넌스를 통해 향후에는 생성 기록을 확인해 진짜·가짜를 구분할 전망이다.
9. AI 보안 플랫폼
개인 뿐만 아니라 기업들도 이제 수십 개의 AI를 동시에 사용한다.
그러다보니 이 AI들이 어떤 데이터를 쓰고 어떤 위험을 만들 수 있는지를 한눈에 관리할 플랫폼이 필요해졌다. 그래서 한단계 더 높은 레벨에서 많은 AI를 관제할 수 있는 플랫폼이 도래할 것이다.
자율주행차 수백 대가 달려도 관제센터가 모두를 모니터링하듯,
AI 보안 플랫폼은 기업 내 모든 AI의 행동을 추적해 위험 상황에 즉시 대응한다.
10. GEOPATRIATION (지리적 이전)
AI로 생성한 이미지 / ⓒ HarretJeong
정치적 긴장과 데이터 규제가 강화되며 기업은 데이터를 아무 나라에나 맡길 수 없게 되었다.
그래서 글로벌 클라우드를 벗어나 지역 주권 기반 인프라로 데이터를 되돌리는 흐름이 나타나고 있다.
가트너는 유럽과 중동 지역 기업의 75%이상이 2030년까지 지오패트리션 전략을 확대할 것으로 전망했다. 지정학적 리스크를 줄이기 위함이다. 이미 중동·유럽 기업은 “지역 규칙에 맞는 인프라가 더 안전하다”고 판단해 자국 기반 인프라로 이전하기 시작했다. 데이터에도 국적이 중요해지는 시대다.
10가지 트렌드는 한 방향성을 바라보면,
기술은 더 똑똑해지고, 우리의 책임은 더 커진다는 걸 알 수 있다.
AI가 빠르고 강력하게 발전해도 그 기술을 ‘어떻게’ 사용하는지가 기업의 미래와 개인의 신뢰를 결정짓는다.그래서 2026년을 맞이하는 우리의 태도는 다음과 같아야 한다.
1. 안전하고 설명 가능한 시스템을 책임감 있게 설계해야 한다.
2. AI가 답을 주는 게 아니라 인간과 조화를 이루게 해야 한다.
3. 신뢰·투명성·윤리성이 앞으로의 경쟁력이다.
기술의 속도가 빠를수록 우리가 선택해야 할 길은 빠름보다 바름, 효율보다 신뢰일지도 모른다.
디지털 책임(Digital Accountability)의 시대로 들어서고 있는 만큼,
나의 2026년은 설계와 기획 시에도 위 3가지를 고민하며 더 나은 방향으로 우상향 할 수 있기를 기대한다.
