IT, AI 및 앱 개발 트렌드 2026

AI는 혁신을 촉진하고 있습니다. 혁신으로 비즈니스가 할 수 있는 일뿐만 아니라 사람들이 기대하는 것까지 바뀌고 있습니다.

모든 신규 애플리케이션의 약 40%에 AI 기능이 이미 포함되어 있고 프로젝트 요청이 매년 증가하고 있습니다. 누구나 더 스마트한 도구와 더 빠른 답변, 더 나은 경험을 원하고, IT가 이 모든 것을 실현할 것으로 기대됩니다.

하지만 기대치는 매우 높은 반면, 많은 팀이 레거시 시스템, 사일로화된 데이터, 한정된 리소스에 얽매여 있습니다. 이로 인해 IT 팀은 프로젝트 마감일 3개 중 1개 정도를 놓칩니다. IT 부서의 부담이 가중되는 것만이 아닙니다. 비즈니스 전반의 생산성이 한계점에 가까워지고 있습니다.

• 사무실 근로자의 하루 업무 시간 중 41%가 낮은 가치 업무로 인해 사라집니다.
• 고객 서비스 에이전트의 가동 시간 중 39%만 실제로 고객을 지원하는 데 사용합니다.
• 영업 담당자는 하루 업무 시간 중 30%만 판매에 전념할 수 있습니다.

이러한 상황을 뒤집기 위해 IT 리더는 AI 도입을 더욱 강력하게 추진해 직원들이 소모적인 디지털 업무에서 벗어나도록 하고 있습니다.

핵심: AI 구현에 관한 메시지는 분명합니다. 조직이 아직 명확한 엔드투엔드 AI 전략을 갖추지 못한 경우, 더 이상 지체할 시간이 없습니다. 경쟁사는 이미 움직이고 있고 격차는 빠르게 벌어질 것입니다.

AI 에이전트는 이론에서 실제 운영 단계로 넘어갔습니다. 이미 서비스 및 마케팅에서 재무 및 HR에 이르기까지 비즈니스의 모든 영역에서 워크플로를 자동화하고, 인사이트를 도출하며, 실시간 고객 상호 작용을 강화하고 있습니다. 개발자는 다음과 같이 큰 기대를 보이고 있습니다.

• 83%는 에이전트가 비즈니스 및 IT 운영의 중심을 차지할 것이라고 믿습니다.
• 85%는 디지털 혁신의 열쇠라고 답했습니다.
• 81%는 에이전트가 곧 기존 도구만큼이나 앱 개발에 필수 요소로 자리 잡을 것이라고 답했습니다.
• 78%는 에이전트를 도입하지 않는 기업이 급속히 경쟁력을 잃을 것이라고 경고합니다.

리더들도 긍정적인 입장을 보입니다. IT 리더의 82%는 현재 에이전트를 사용 중이거나, 2년 이내에 사용할 계획이라고 답했습니다. 그러나 여전히 절반도 채 되지 않는 개발자만이 AI 에이전트의 작동 방식에 관한 지식을 충분히 갖추고 있다고 자신합니다. 이것은 어떤 의미가 있을까요? AI 에이전트는 선택이 아닌 필수가 되고 있지만 성공 여부는 적절한 기반에 달려 있습니다.

1. 부서별 준비 정도 평가하기: 이미 정제된 데이터 파이프라인과 명확한 문제점을 가진 부서부터 시작하면 준비가 부족한 팀에 과도한 부담을 주지 않으면서도 성과를 빠르게 낼 수 있습니다.
2. 구축 담당 인력에 투자하기: 개발자의 역량을 강화하고 적절한 도구를 지원하면 ‘파일럿 프로젝트’를 운영 단계의 솔루션으로 전환할 수 있습니다.

핵심: AI 에이전트를 비즈니스 필수 과제로 다루되, 영향력이 가장 크고 직원들이 가장 잘 준비된 곳에 배포하세요.

누구나 AI가 데이터가 뒷받침하는 만큼 발전할 수 있다는 점을 알고 있습니다. 하지만 IT 리더의 53%만이 조직의 데이터 정확성을 전적으로 신뢰한다고 답했습니다. 파편화된 시스템, 취약한 거버넌스, 통합 문제 로 인해 가장 발전된 팀도 업무 속도가 느려지고 있습니다.

게다가 면밀하게 살펴봐야 할 것은 데이터뿐만이 아닙니다. 대부분 엔터프라이즈 인프라는 AI 워크로드용으로 설계되지 않았고, 개발 팀의 68%는 AI 에이전트를 대규모로 구축하고 배포할 리소스가 부족하다고 답했습니다. 조직은 최신 아키텍처에서 사용자 친화적 배포 플랫폼에 이르기까지, 기술 스택이 AI 시스템을 지원하는 방식을 재고해야 한다는 점을 인식하고 있습니다.

AI로 고객의 신뢰를 확보할 수 있습니다. 팀이 새로운 솔루션을 구축할 때는 보안과 개인정보 보호를 마지막 단계에서 단순히 덧붙여서는 안 됩니다. 이러한 이유로 IT 팀의 85%는 DevSecOps를 도입하여 개발의 모든 단계에 신뢰를 내재화하고 있습니다.

핵심: 미래 지향적인 조직은 심층적인 통합, 지속적인 데이터 정제, 지속적인 품질 관리라는 기본 사항을 먼저 마련하고 있습니다. 이러한 기반 없이는 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 없습니다.

AI로 개발자의 일상적인 업무가 변화되고 있습니다. 실제로 개발자의 약 3분의 1은 이미 코드 생성에 AI를 사용하고 있으며 AI 도입도 빠르게 확대되고 있습니다.

로우코드 및 노코드 도구가 견인력을 얻으면서 개발자는 모든 기능을 핸드 코딩하는 대신 AI 지원 빌드를 점점 더 검토하고, 조율하며, 보호하는 데 집중하고 있습니다.

이러한 발전에는 기술적인 요소뿐만 아니라 전략적인 새로운 기술이 필요합니다. 개발자는 AI 행동을 이해하고, 위험을 평가하며, 출력이 비즈니스 목표에 부합하는지 확인해야 합니다. 세 가지 큰 변화가 전환을 주도하고 있습니다.

1. 신규 채용 및 교육의 우선순위: AI 거버넌스, 윤리, 위험 분야의 직무가 늘어나고 있고 AI 리터러시가 이제 모든 기술자가 갖춰야 할 필수 역량으로 자리 잡았습니다.
2. 재정의된 개발자 워크플로: 개발자는 로우코드 플랫폼과 AI 생성 코드를 활용해 모든 코드 라인을 직접 작성하지 않고, 모델 관리, 품질 보장, 비즈니스 목표에 부합하는 출력 조정에 더 집중할 수 있습니다.
3. 책임감 있는 AI 구현을 위한 필수 과제: 속도만으로는 충분하지 않습니다. 조직은 적합한 인력, 프로세스, 가드레일을 활용하여 안전하고 윤리적으로 AI를 구축해야 합니다.

핵심: AI 에이전트는 선택이 아닌 필수가 되고 있으며, 약속을 실천으로 전환하려면 체계적인 도입, 지속적인 기술 향상, 책임감 있는 AI를 핵심 인프라로 여기는 문화가 필요합니다.

우리는 이러한 통계를 자세히 분석해 여기에 담긴 의미를 읽었습니다. IT 팀의 전망이 어느 때보다 밝아졌고, 가시성이 높아짐에 따라 프로젝트 요청이 끝없이 이어지고 압박은 증가하고 있습니다. Certinia 글로벌 비즈니스 운영 부문 부사장 Richard Hall 과의 채팅에서 IT 팀이 현재 직면하고 있는 과제를 짚어보면서 AI 여정을 진행하는 팀에게 도움이 되는 Hall의 핵심 원칙을 자세히 살펴보았습니다.

Hall은 무엇이든 구축하기 전에 명확한 방향성을 정하고, AI가 특정 문제를 실제로 해결할 수 있는 솔루션인지 평가해야 한다고 강조합니다. 우선순위가 정해지면 AI 이니셔티브를 위한 견고한 기반을 반드시 만들어야 합니다. 비효율적인 프로세스와 저품질 데이터에 AI를 덧붙이는 것만으로는 충분하지 않습니다. 대신 기업은 프로세스를 개선하고 데이터 품질을 높일 수 있습니다.

AI를 모든 영역에 한꺼번에 적용하고 싶어질 수 있지만, 우선순위를 정하고 기대치 수준을 설정하면 IT 팀이 워크로드를 관리하면서 지속 가능한 업무 방식을 유지할 수 있습니다. 처음에는 ‘소규모로 시작하여 반복하는 것’이 한꺼번에 배포하는 것보다 좋으며, 이러한 방식을 권장합니다. 이를 통해 조직은 테스트하고, 학습하며, 진행하면서 발전할 기회를 얻을 수 있습니다. 또한 규모를 확장하고 더 복잡한 AI 이니셔티브를 수행함에 따라 추진력을 얻고 전문성을 쌓을 수 있습니다.

Hall은 전체 인터뷰에서 보고서를 통해 얻은 시사점과 개발자가 바이브 코딩을 어떻게 받아들이고 있는지, AI 앱 및 에이전트에 대한 신뢰를 어떻게 유지하는지 등을 자세히 설명합니다. 전체 내용은 Salesforce PlatformLinkedIn 페이지 의 녹화 영상에서 확인해 보세요.

진정한 경쟁 우위는 무엇일까요? 진정한 경쟁 우위는 인간과 AI 에이전트가 함께 협력하여 각각의 강점을 최대한 발휘할 수 있는 시스템을 설계하는 방식에 있습니다. 새로운 IT 현황 보고서에서 분명히 확인할 수 있는 점은, AI는 단순히 기술 스택의 또 다른 항목이 아니라는 점입니다. AI는 IT 팀이 운영하고, 협업하며, 리드하는 방식을 재설계하고 있습니다.

성공은 이제 민첩하고, 데이터에 기반하며, 인간-AI 파트너십을 위해 특별히 구축된 새로운 유형의 IT 전략에 달려 있습니다. AI로 인해 비즈니스 환경이 바뀌고 있습니다. 지금 바로 보고서를 다운로드하여 IT 리더가 어떻게 앞으로의 변화를 만들어 가고 있는지 살펴보세요.