지난 2년간 AI는 다방면으로 큰 도약을 일구어냈습니다.
이제 AI는 질문에 똑똑하게 답하는 수준을 넘어 자율적으로 행동하는 에이전틱 AI를 비롯해 크게 향상된 지능과 추론 및 연산 능력, 강화된 투명성을 자랑합니다. 동시에 AI 비용이 하락하고 접근성이 높아지면서, 2025년은 여러 산업에서 본격적으로 AI를 도입하기 시작한 해라고 할 수 있겠습니다.
그렇다면 2025년이 3개월밖에 남지 않은 지금 바라본 2026년의 AI 전망은 어떤 모습일까요?
최근 세계 1위의 컨설팅 기업 딜로이트(Deloitte)가 발빠르게 2026년 AI 전망을 내놨습니다. 딜로이트는 현재 AI 트렌드에서 혁신을 이끌고 있는 가장 영향력 있는 AI 3가지를 꼽고, 각각의 2026년 전망을 제시했는데요. 오늘은 딜로이트의 예측을 바탕으로 팀스파르타가 2026년에 눈여겨 보아야 할 AI 흐름을 짚어드립니다.
에이전틱 AI, 업무 현장에 본격 투입된다
에이전틱 AI(Agentic AI)는 인간이나 다른 에이전트와 협업할 수 있는 자율적 지능 시스템입니다. 시켜야만 움직이는 반응형 AI 도구가 아니라, 스스로 변화하는 환경에 적응하고 복잡한 결정을 내립니다. 목표만 있으면 상황을 보며 알아서 단계와 순서를 조정하죠. 말하자면 스스로 길을 찾아 다음 할 일을 정하고 알아서 처리하는 비서와 같습니다.
현재까지 에이전틱 AI는 아직 시범 단계였습니다. 딜로이트에 따르면 에이전틱 AI를 전면적으로 활용하는 기업은 매우 소수였고, 중간 이상의 활용 수준을 보이는 기업도 주로 기술 중심의 대규모 조직이었는데요.
딜로이트는 2026년의 에이전틱 AI는 다를 것이라 전망합니다.
1️⃣ 일상화되는 에이전틱 AI
에이전틱 AI는 시범 단계를 넘어 산업 전반으로 확산됩니다. 자본과 인재를 갖춘 대규모 조직에서 특히 빠른 도입을 보일 것이고, 패키지형 에이전트 솔루션이 많아지면서 기술 산업뿐 아니라 다양한 업종에서 에이전틱 AI를 본격 투입하는 양상이 나타나리라는 전망입니다.
2️⃣ 에이전틱 AI 맞춤 거버넌스 강화
2026년은 에이전틱 AI가 확산되면서, 행동까지 수행하는 자율적인 AI 에이전트가 엉뚱한 결정을 내려 법을 위반한다든지 하는 리스크를 관리하는 문제가 우선적인 관리 대상이 됩니다. 권한 최소화, 민감 데이터 차단, 로그/감사 기록 등 규칙과 안전망을 구축하는 거버넌스가 강화되리라는 예측입니다.
3️⃣ 에이전틱 AI 관련 교육 적극 투자
에이전틱 AI를 본격 도입하는 조직이 많아지면서 AI 에이전트를 훈련, 모니터링, 업데이트하고 성능을 측정·개선하는 새로운 역할이 중요해집니다. 딜로이트는 이를 ‘에이전트 운영(Agent Ops)’이라 부르는데요. 조직에서는 직원들이 에이전틱 AI와 협업하고 이를 관리하는 능력을 갖출 수 있도록 업스킬링/리스킬링 등 교육·훈련 프로그램에 적극 투자하리라는 전망입니다.
피지컬 AI, 점진적으로 인간과 한 팀 된다
피지컬 AI(Physical AI)란, 쉽게 말해 AI가 자체적인 결정을 내려 우리 눈에 보이는 물리적인 장치를 통해 행동하는 것을 말합니다. 예를 들면 물류 창고 로봇, 로봇 청소기, 자율주행 카트, 스마트 의료기기 등이 있는데요.
로보틱스, 자율주행, IoT 디지털 트윈 등을 AI와 결합해 카메라·센서로 상황을 감지하고, 소프트웨어가 이를 해석·결정한 뒤, 로봇팔·모터·신호기 같은 장치로 행동하는 것이죠. 이처럼 그때그때 상황을 읽고 스스로 판단해 가장 알맞는 행동을 고를 뿐 아니라, 사람과 대화 및 협업도 가능합니다.
피지컬 AI는 장치(하드웨어) 배치 및 유지 비용 문제, 안전·보안 조건 등의 장벽을 갖고 있습니다. 그러나 사람이 하기 어렵거나 위험한 작업을 효율적이고 안전하게, 그리고 정밀하게 해낸다는 것이 강점이죠. 딜로이트는 2026년 AI의 핵심 축 중 하나로 피지컬 AI를 꼽으면서 다음과 같은 전망을 내놓았습니다.
1️⃣ 잘 맞는 산업부터 점진적 도입
피지컬 AI와 잘 맞는 업종들이 있습니다. 제조, 물류, 농업, 헬스케어 등 현장 작업이 많은 곳들이죠. 일이 반복적이고 측정 가능하며, 업무 환경이 구조화되어 있기 때문입니다. 이 경우 새로운 기술 도입 시 그 효과를 측정하는 것 또한 용이합니다. 따라서 피지컬 AI는 이러한 산업을 중심으로 점진적으로 도입되기 시작할 전망입니다.
반면, 디지털 의존도가 높거나 대면 서비스 또는 창의적인 업무 중심의 산업은 피지컬 AI에 보다 신중한 태도를 계속 취할 것으로 보입니다.
2️⃣ 안전·보안 문제 대두
피지컬 AI는 사람, 설비, 사물이 있는 공간에서 실제로 움직이는 기술이기 때문에 한 번의 오류로 사람을 다치게 하거나 자산에 피해를 발생시킬 수 있습니다. 그래서 2026년 AI의 중요 축으로 꼽히는 피지컬 AI에 있어서는 안전 문제가 크게 대두되죠. 피지컬 AI의 사고는 기업의 법적 책임, 평판 하락으로도 이어져 막대한 비용 손실을 일으키는 리스크도 있습니다.
따라서 딜로이트는 피지컬 AI에 대하여 비상 정지 버튼, 충돌 센서와 같은 물리적인 안전 장치뿐 아니라 사람, 자산, 데이터 관련 위험을 줄이기 위한 조치가 중요해질 것이라 전망합니다. 이를 위해 기업들은 피지컬 AI 도입에 앞서 장비, 절차, 보안·데이터, 교육·문화를 철저히 정비할 것이라는 것이죠.
3️⃣ 인간과 한 팀으로 협업
2026년에는 직원과 피지컬 AI 에이전트가 한 팀처럼 매끄럽게 협업하게 됩니다. 피지컬 AI가 위험한 작업이나 반복 업무를 행하면 사람은 이를 조율하거나 판단, 개선하는 식입니다.
기업에서는 이를 가속하기 위해 기업들은 직관적인 인터페이스, 리스킬 등 재교육, 현장 변화 관리에 투자하는 모습을 보일 전망입니다.
소버린 AI, 나라·지역별 AI 허브 형성한다
전 세계적으로 데이터 프라이버시 규제가 강화되면서 대두되고 있는 소버린 AI(Sovereign AI)도 2026년 AI의 핵심 트렌드로 꼽혔습니다.
소버린 AI란 데이터, 모델, 컴퓨팅 등이 한 국가·지역 등 정해진 경계 내에 머무르도록 지원합니다. 개인정보나 기업 기밀 등이 밖으로 새나가지 않도록 해킹과 유출을 막고, 동시에 법과 각종 규정을 준수할 수 있도록 돕는 것이죠.
소버린 AI는 보안과 규제가 중요한 금융, 헬스케어, 통신, 공공 부문에서 핵심적인 역할을 해냅니다. 즉 기업이나 기관이 AI를 쓰긴 쓰되, 다루는 데이터나 모델이 경계 안에 머무르도록 설계할 때 소버린 AI가 필요한 것이죠.
딜로이트는 국가 간 데이터 프라이버시 분쟁이 빈번해지고, 대형 사이버 공격의 리스크도 커지고 있으며, EU의 AI법이 제정되면서 2026년 AI 핵심 트렌드의 하나로 소버린 AI를 꼽았습니다.
1️⃣ AI 컴플라이언스 강화
딜로이트는 각국의 정부들이 데이터 프라이버시, 보안, AI 거버넌스와 관련한 규정을 앞으로 계속 도입할 것이라 예측합니다. 2026년에는 ‘우리 기업, AI 관련 규제를 잘 지키고 있다’는 것을 말뿐이 아닌 실제 문서나 로그로 증명해야 하는 환경이 조성된다는 것이죠.
EU의 AI법도 2026년 8월부터 전면 시행되는데요. 그에 따라 유럽에서 AI를 쓰는 기업들은 투명성, 문서화, 모니터링 등 정해진 요건을 갖추어야 합니다.
딜로이트는 2026년에는 AI로 인한 법적 리스크, 브랜드 신뢰도 하락을 피하기 위해 보다 많은 기업들이 내부 통제 및 준법 시스템(컴플라이언스)을 선제적으로 구축하리라고 예측합니다.
2️⃣ 소버린 AI 수요 증가
2026년에는 이러한 분위기에 따라 현지의 법·규제를 따르는 소버린 AI 솔루션을 찾는 기업들이 늘어납니다. 또한 데이터와 컴퓨팅을 지역화하기 위해 클라우드를 여러 곳에 나눠쓰는 멀티 클라우드, 현장 근처에서 데이터를 바로 처리하는 엣지 컴퓨팅을 전략으로 취하는 기업이 많아질 전망입니다.
3️⃣ 국가·지역 단위 AI 허브 구축
국가/지역 단위의 AI 규제가 강화되면서, 기업들이 현지 AI 생태계에 투자하게 됩니다. 그에 따라 현지 AI 인프라 구축 및 인재 양성으로 이어져, 각국의 해외 역량 의존도가 완화되죠. 이를 통해 국가/지역 단위로 자체 AI 인프라, 인재, 규제를 묶은 하나의 AI 허브가 형성됩니다.
AI 트렌드, 학습하는 조직은 뒤처지지 않습니다
2026년의 세 가지 AI 트렌드, 우리 조직도 뒤처지지 않으려면 어떻게 해야 할까요?
섣부르게 AI 도입부터 했다가는 한 팀만 써보고 끝나는 일회성 프로젝에 그칠 위험이 큽니다. 프로세스 재설계 없이 무작정 도입했다간 오히려 일이 더 늘어나 현장의 반발심만 키울 수 있고, 가드레일 부재 등으로 비용 문제나 규제 이슈가 터질 수도 있죠.
AI 도입에는 반드시 교육이 함께해야 합니다.
천편일률적이거나 이론에 그치는 AI 교육이 아니라, 우리 조직 니즈에 딱 맞는 현장형 교육이어야 합니다. 팀스파르타의 AI 기업교육은 고객사의 산업에 대한 깊은 이해를 바탕으로 직급·직무에 맞춘 커리큘럼을 설계해드립니다.
나아가 보다 일관된 고퀄리티 강의를 위해 4단계 검증을 통해 강사를 선발하고, 지속적으로 관리합니다. 스타 강사에 의존하지 않되 상위권의 능력 있는 강사풀을 유지하며 차별화된 AI 기업교육을 전달합니다.
현업에 바로 적용할 수 있는 실습 중심의 프로젝트 기반 학습(PBL), 모든 수강생이 프로젝트를 완성할 때까지 전담 마크하는 보조 강사(기술 튜터), HRD 담당자와 함께 AI 기업교육의 시작부터 끝까지 함께하는 팀스파르타 PM의 컨설팅으로 우리 기업의 AI 역량을 선두로 끌어올리세요.
교육이 뒷받침 되었을 때, 비로소 AI 도입을 통한 조직 혁신을 시작할 수 있습니다.
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