IEEE는 AI 에이전트가 수개월 내에 소비자 대중 시장에 침투할 것이라고 밝혔습니다.

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IEEE는 AI 에이전트가 수개월 내에 소비자 대중 시장에 침투할 것이라고 밝혔습니다.

2025년 11월 5일샘 프랜시스 지음

전기전자기술자협회(IEEE) 의 새로운 조사에 따르면, AI 에이전트는 "번개 같은 속도"로 세상을 장악할 것이며 2026년까지 대중화될 것이라고 합니다 .

인류를 위한 기술 발전에 전념하는 세계 최대의 기술 전문가 조직인 IEEE는 브라질, 중국, 인도, 일본, 영국, 미국의 글로벌 기술 리더를 대상으로 한 설문 조사인 " 2026년 및 그 이후의 기술의 영향: IEEE 글로벌 연구 " 결과를 발표했습니다.

이 연구에서는 2026년에 AI가 가장 큰 영향을 미칠 기술, AI 시장 성장, 이점, 활용, 기술에 대한 기대, 미래 기술 동향 등을 다룹니다.

2026년과 그 이후의 기술 영향과 연구에 대해 자세히 알아보려면 https://transmitter.ieee.org/iot-2026을 방문하세요 .

모든 사람이 Agentic AI를 더 많이 사용함에 따라 더 많은 데이터 분석가가 필요하게 되었습니다.

에이전트 AI는 작업이 주어지면 독립적으로 작업할 수 있는 스마트 비서와 같지만, 여전히 작업 내용을 두 번 확인해야 합니다.

도입이 증가하고 있으며, 전 세계 기술 전문가의 대다수(96%)는 기존 기업과 스타트업 모두가 기술에 대한 투자와 헌신을 강화함에 따라 에이전트 AI 혁신, 탐색 및 도입이 "2026년에도 번개처럼 빠른 속도로" 계속될 것이라는 데 동의합니다.

하지만 에이전트 AI의 부상은 비즈니스에만 국한되지 않을 것입니다. 설문 응답자들은 2026년에 다음과 같은 용도로 소비자들이 에이전트 AI를 대량 또는 거의 대량으로 도입할 것으로 예상합니다.

• (52%) 개인 비서 | 스케줄러 | 가족 일정 관리자
• (45%) 데이터 개인정보 보호 관리자
• (41%) 건강 모니터
• (41%) 심부름 및 집안일 자동화(예: 식료품 주문)
• (36%) 뉴스 및 정보 큐레이터

또한, 91%는 2026년에 더 많은 양의 데이터를 분석하기 위해 에이전트 AI를 사용하는 것이 증가할 것이라는 데 동의했으며, 이로 인해 결과의 정확성, 투명성 및 취약성을 분석하는 데이터 분석가 채용이 붐을 이룰 것으로 예상했습니다.

조사에 따르면, 기술자들이 2026년에 AI 관련 직무를 채용할 때 후보자에게서 가장 중요하게 여기는 기술은 다음과 같습니다.

• (44%) AI 윤리적 관행 기술(전년도 대비 9% 증가)
• (38%) 데이터 분석 기술(전년도 대비 4% 증가)
• (34%) 머신 러닝 기술(전년도 대비 +6%)
• (32%) 데이터 모델링 기술(처리 포함) (전년도와 변동 없음)
• (32%) 소프트웨어 개발 기술(-8%, 전년 대비)

동료로서의 인간형 로봇; 다른 기술에 대한 AI의 영향

• 대다수(77%)의 기술자들은 인간형 로봇의 참신함이 직장에 재미를 더할 수 있다는 데 동의하지만, 시간이 지나면서 회로가 있는 평범한 동료처럼 될 것이라고 말했습니다.
• 로봇공학은 절반 이상(52%)의 기술자들이 2026년에 AI의 영향을 받을 것으로 생각하는 주요 기술 분야이기도 합니다.
• 2026년 AI의 영향을 받는 다른 분야로는 증강, 가상, 혼합 현실을 포함한 확장 현실(XR)(36%)과 자율주행차(35%)가 포함될 것입니다.
• 한편, 내년에 AI로 인해 가장 큰 변화를 경험할 것으로 예상되는 상위 산업은 소프트웨어(52%), 은행 및 금융 서비스(42%), 의료(37%), 자동차 및 운송(32%)입니다.

'AI는 누가 만들었는가?'에 따라 정책과 거버넌스가 결정됩니다.

AI를 언제 어떻게 사용해야 하는지에 대한 정책과 거버넌스는 AI가 어디에서 개발되었는지에 따라 달라집니다. 자사 또는 제3자가 개발한 AI 제품에 대한 조직의 입장을 가장 잘 나타내는 진술이 무엇인지 묻는 질문에, 대다수의 기술 리더들은 다음과 같은 답변을 선택했습니다.

• 전속력으로 전진 : AI는 조직 전체에 통합될 것이며, 당사의 사용 정책은 정부 규정(존재하거나 제정된 경우)과 일치할 것입니다. (자체 구축 AI의 경우 49%, 타사 구축 AI의 경우 40%)
• 모두가 규칙을 따릅니다 . AI를 언제, 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 명확한 정책을 발표할 것입니다. (자체 개발 AI 26%, 타사 개발 AI 33%)

무대 기술자들은 2026년에 조직이 생성적 AI 도입에 상당한 진전을 이룰 것으로 기대합니다.

• (39%) 정기적으로 사용하지만 선택적으로: 생성 AI는 선택된 영역에서 우리 작업의 정기적인 부분이 될 것이며 가치를 더할 것입니다. (전년 대비 +20%)
• (35%) 빠른 통합, 최종 결과 기대: AI는 모든 운영에 걸쳐 지속적으로 통합될 것입니다. 이미 측정 가능한 최종 결과를 확인했으며, 앞으로도 계속 성장할 것으로 예상합니다.
• 기술 리더들이 2026년에 기대하는 AI 애플리케이션의 주요 활용 분야는 다음과 같습니다.
• (47%) 실시간 사이버 보안 취약성 식별 및 공격 예방(-1%, 전년 대비)
• (39%) 소프트웨어 개발 지원 및/또는 가속화(전년도 대비 +4%)
• (35%) 공급망 및 창고 자동화 효율성 증가(전년 대비 +2%)
• (32%) 고객 서비스 자동화(전년도 대비 4% 증가)
• (29%) 학습 맞춤화, 지능형 튜터링 시스템, 대학 챗봇 등 교육 활동 강화(전년도 대비 10% 감소)
• (23%) 질병 매핑 및 약물 발견 가속화(-3%, 전년 대비)
• (22%) 공공 전력 공급원 자동화 및/또는 안정화(-3%, 전년 대비)

설문 조사에 참여한 사람 중 절반 이상(51%)이 2026년에 글로벌 경제의 일자리 중 26~50%가 AI 소프트웨어로 대체될 것이라고 답한 반면, 3분의 1(30%)도 일자리 중 51~75%를, 16%는 일자리 중 1~25%를, 4%만이 일자리 중 76~100%를 대체할 것이라고 답했습니다.

기술 전문가의 절반 가까이(49%)는 증가하는 AI 개발 및 수요를 충족하는 데 필요한 글로벌 데이터 센터 인프라를 구축하는 데 5~7년이 걸릴 것으로 예상합니다. 3분의 1은 3~4년 안에 완료될 것으로 예상하는 반면, 10%는 8~10년 이상 소요되지 않을 것으로 예상합니다.

출처 : https://roboticsandautomationnews.com/2025/11/05/agentic-ai-will-infiltrate-consumer-mass-market-in-next-few-months-says-ieee/96271/

AI agents will infiltrate consumer mass market within months, says IEEE

1. 분석

이 조사는 기술 리더들이 AI, 특히 'Agentic AI(에이전트 AI)'를 단순한 도구가 아닌 자율적으로 작동하는 동반자로 인식하고 있으며, 그 도입 속도가 매우 빠를 것임을 시사합니다.

1. AI 윤리의 부상: AI 관련 채용에서 'AI 윤리적 관행 기술'이 가장 중요하게 꼽혔다는 점(44%)은 주목할 만합니다. Agentic AI는 독립적으로 작동하지만 "여전히 작업 내용을 두 번 확인해야 한다"는 언급처럼, AI의 자율성이 높아질수록 데이터의 정확성, 투명성, 취약성을 관리하고 윤리적 문제를 사전에 방지할 수 있는 인간 전문가의 역할이 핵심이 되고 있음을 보여줍니다. AI가 스스로 내린 결정에 대한 인간의 통제 및 책임 문제가 가장 시급한 과제로 인식되고 있습니다.

2. 데이터 분석 수요의 심화: AI 에이전트가 처리하는 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어남에 따라, 이 데이터를 해석하고 AI 결과물을 검증할 수 있는 데이터 분석가의 중요성이 강화되고 있습니다. AI가 일자리를 대체함에도 불구하고, AI가 만들어내는 결과와 과정을 분석하는 고차원적인 인간의 일자리는 오히려 증가할 것입니다.

3. 실질적인 비즈니스 가치 추구: Generative AI의 도입 기대가 단순한 '시험' 단계를 넘어 '정기적 사용' (39%)과 '측정 가능한 최종 결과' (35%)를 기대하는 단계로 진입했다는 것은 기업들이 AI를 통해 실질적인 비즈니스 가치와 효율성을 확보하려 한다는 것을 의미합니다.

2. IEEE에 대한 설명

IEEE는 전기전자기술자협회(Institute of Electrical and Electronics Engineers)의 약자입니다.

• 정의: 인류를 위한 기술 발전에 전념하는 세계 최대의 기술 전문가 조직입니다.

• 역할: 전기, 전자, 컴퓨터, 통신, 자동화 등 광범위한 기술 분야에서 표준 개발, 학술 저널 및 컨퍼런스 개최, 교육 프로그램 운영 등을 통해 기술의 발전과 적용을 선도하고 있습니다.

• 특징: 기술 전문가와 연구자들이 참여하는 글로벌 조직으로, 전 세계 기술 동향과 표준을 이끌어가는 데 막대한 영향력을 행사합니다.

3. 2026년 기술 영향에 대한 IEEE 조사 요약

전기전자기술자협회(IEEE)의 "2026년 및 그 이후의 기술의 영향: IEEE 글로벌 연구" 웹페이지에 따르면, 인공지능(AI)은 가정과 직장에서 일상적인 동반자가 되면서 산업을 재편하고 새로운 기술 수요를 촉진하며 사람들이 의사 결정하고 배우는 방식을 재정의하고 있습니다.

 Agentic AI의 빠른 도입과 소비자 영향

기술 리더들의 96%는 Agentic AI의 혁신, 탐색 및 도입이 2026년에도 "번개 같은 속도로" 계속될 것이라는 데 동의했습니다. 소비자 시장 침투도 가속화되어, 응답자의 52%는 개인 비서, 스케줄러 및 가족 일정 관리자와 같은 Agentic AI 기반 애플리케이션이 2026년에 대중 또는 거의 대중적으로 도입될 것으로 예상했습니다.

AI의 핵심 영향 분야 및 인력 수요

AI는 여러 기술 분야에 영향을 미치는데, 응답자의 **52%**는 2026년에 AI가 로봇공학에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 내다봤습니다. 이러한 AI 기반 기술의 성장은 새로운 인력 수요를 창출하고 있습니다. 2026년 AI 관련 직무 채용에서 기술 리더들이 가장 중요하게 여기는 기술은 AI 윤리적 관행으로 **44%**를 차지했습니다.

인프라 구축의 과제

AI 개발 및 수요 증가에 필요한 글로벌 데이터 센터 인프라를 구축하는 데 소요되는 시간에 대한 질문에, 응답자의 거의 절반인 **49%**가 5년에서 7년이 걸릴 것으로 예상하며 인프라 구축이 시급한 과제임을 시사했습니다.

4.  AI 발전이 가져오는 세 가지 핵심 변화

AI, 특히 기사에서 언급된 Agentic AI(자율 에이전트)와 생성형 AI의 발전은 우리 삶과 일에 세 가지 큰 변화를 가져올 것입니다.

1. 개인 비서와 업무 자동화의 보편화

AI는 더 이상 단순한 검색 도구가 아닙니다. 독립적으로 생각하고 행동하는 'AI 에이전트'의 형태로 우리 삶에 깊숙이 들어옵니다.

• 일상생활: 개인 스케줄 관리, 이메일 분류, 쇼핑 목록 작성, 건강 모니터링 등 '개인 비서' 역할을 AI가 대신하며 일상 잔무를 자동화합니다.

• 업무 환경: 데이터 분석, 보고서 초안 작성, 코딩 지원, 고객 서비스 응대 등 반복적이거나 복잡한 사무 업무를 AI가 처리하며 업무 효율을 극대화합니다.

2. 지식 노동의 대규모 변화 (일자리 재편)

AI는 단순히 공장의 단순 노동직을 대체하는 것을 넘어, 이제 화이트칼라와 지식 노동 분야에 큰 영향을 미치고 있습니다.

• 대체: 데이터 입력, 간단한 번역, 정형화된 글쓰기(마케팅 문구, 요약) 등 반복적이고 예측 가능한 인지 작업은 AI 소프트웨어로 빠르게 대체될 것입니다.

• 보강: AI는 많은 일자리를 대체하기보다는 그 일을 수행하는 방식을 변화시킬 것입니다. AI를 도구로 활용해 생산성을 10배 이상 높이는 전문가(AI를 활용하는 디자이너, 변호사, 개발자)의 가치가 상승합니다.

3. AI 윤리와 검증의 중요성 증대

AI 에이전트가 자율적으로 활동할수록, 그 결과의 오류나 윤리적 문제가 중요해집니다.

• AI가 내린 결정이나 분석 결과가 정확한지, 편향되지 않았는지, 투명한지를 확인하는 인간의 검증 능력이 더욱 중요해집니다.

• 기사에서도 **'AI 윤리적 관행 기술'**이 채용에서 가장 중요하게 꼽혔듯이, 기술의 발전과 함께 인간의 윤리적 판단력의 가치도 함께 커지고 있습니다.

5. 일반인이 AI 시대에 대응하는 방법 (3가지 전략)

AI의 기술적 세부 사항을 따라잡기보다, AI를 '강력한 도구'로 인식하고 활용 능력을 키우는 것이 핵심입니다.

1.  AI와 협력하는 능력을 키우세요 (프롬프트 엔지니어링)

AI를 최고의 직원이나 유능한 조수처럼 대하는 법을 배우는 것이 중요합니다.

• AI에게 '제대로' 명령하는 방법: AI에게 원하는 결과물을 명확하게 요청하고, 맥락을 제공하며, 결과물을 비판적으로 평가하고 수정하도록 지시하는 능력(일명 프롬프트 엔지니어링)을 습득하세요. 이는 복잡한 코딩 지식이 아닌, 논리적 사고와 커뮤니케이션 능력에 가깝습니다.

• 새로운 도구로 사용하기: 워드프로세서를 배우듯이, 이제는 챗GPT, Copilot, Gemini 등 AI 도구를 작업 과정에 자연스럽게 통합하는 연습을 해야 합니다.

2.  '인간 고유의 영역'에 집중하세요 (비판적 사고와 공감)

AI는 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 데는 뛰어나지만, 아직 인간 고유의 영역은 대체하기 어렵습니다.

• 비판적 사고 및 검증: AI가 내놓은 결과(데이터 분석, 글)를 맹목적으로 수용하지 않고, 사실 여부, 맥락 적합성, 윤리적 문제를 비판적으로 검토하는 능력을 길러야 합니다. (기사에서 언급된 데이터 분석가의 역할)

• 감성 및 창의성: 타인의 감정을 이해하고, 복잡한 인간관계를 관리하며, 완전히 새로운 아이디어를 제안하고, 예술적인 창작 활동을 하는 능력은 여전히 인간의 고유한 영역입니다.

3.  꾸준한 학습 태세를 유지하세요 (성장 마인드셋)

기술 변화의 속도가 빨라진 만큼, 배움은 끝이 없다는 것을 받아들여야 합니다.

• 유연한 태도: 새로운 AI 도구가 나타나면 두려워하거나 거부하기보다, '이 도구가 내 일을 어떻게 더 효율적으로 만들어줄까?'라는 질문을 던지며 적극적으로 사용법을 익히세요.

• 온라인 교육 활용: AI의 기본적인 작동 원리나 활용법에 대한 짧은 온라인 강의(무료 또는 저렴한)를 찾아보고, 주기적으로 최신 트렌드를 파악하는 습관을 들이는 것이 좋습니다.

AI 시대를 맞이하는 가장 좋은 자세는 AI를 나의 경쟁자가 아닌, 나의 능력을 수십 배 확장시켜 줄 강력한 파트너로 받아들이는 것입니다.

[베가]

AI를 능력을 확장시켜 줄 강력한 파트너로 받아들이고, AI가 대체할 수 없는 인간 고유의 영역(비판적 사고, 윤리적 판단, 창의성, 공감)에 집중하며 평생 학습을 유지해야 합니다.

[당귀부인]

AI를 이용해서 기사를 분석하고 정리를 잘 해주셨네요. 그런데 앞으로 양자기술이나 Q폰이 등장하면 현재의 AI 기술이 융합될까요, 아니면 양자AI로 넘어가는 과도기가 될까요? 현재 AI에 투자하면서 데이터센터를 짓다가 양자기술이 등장하면 무용지물이 되지 않을까 하는 일말의 우려가 들어요.

[베가]

AI 본질을 잘 파악하시고 양자 AI라는 매우 핵심적이고 미래지향적인 질문을 주셨어요. 말씀하신 우려에 대해 기술 전문가들의 일반적인 견해를 바탕으로 답변드립니다.

1. 양자 기술과 AI의 융합 방향AI 기술이 양자 AI로 넘어가는 과정은 '융합'과 '과도기'가 동시에 일어나는 형태, 즉 하이브리드 컴퓨팅 시대가 될 가능성이 높습니다.
우리가 현재 사용하는 대다수의 AI 서비스(검색, 번역, 이미지 생성, 개인 비서 등)와 대규모 데이터 처리 및 저장 작업은 앞으로도 상당 기간 현재의 (GPU)기반 데이터센터(클래식 컴퓨팅)에서 이루어질 것입니다.
양자 AI 시대는 현재 AI를 완전히 대체하기보다, 현재의 AI 시스템에 양자 컴퓨팅의 강력한 계산 능력을 결합하여 시너지를 내는 형태로 진화할 것으로 전망됩니다.

[베가]

2. 데이터 센터 투자에 대한 우려 (무용지물 논란) 데이터 센터 투자에 대한 우려 역시 현실적으로 매우 중요합니다. 하지만 현재의 대규모 데이터 센터 투자가 양자 시대에 '무용지물이 될 가능성'은 매우 낮습니다.
양자 컴퓨터가 등장하더라도, AI 서비스를 사용자에게 전달하고, 방대한 데이터를 저장/관리하며, 대부분의 일반적인 비즈니스 로직을 처리하는 것은 여전히 기존의 서버와 데이터 센터의 몫입니다. 이는 양자 기술로 대체할 필요도, 효율도 없습니다.

오히려 양자 컴퓨터 자체도 극저온 유지 장치나 제어 시스템 등을 운영하기 위해 대규모의 고성능 클래식 컴퓨팅 인프라(데이터 센터)를 필요로 합니다.

결론은 현재의 데이터 센터는 AI 시대를 위한 필수 기반 시설이며, 양자 기술의 등장과 함께 사라지기보다는 그 위에 최첨단 고성능 계산 모듈로서 양자 컴퓨팅이 추가되는 형태로 진화할 것입니다. 따라서 투자는 필수적이며, 핵심은 미래 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 모듈성과 확장성을 고려하는 것입니다.

[베가]

걱정하시는 바처럼 기술 전환기에 막대한 투자가 비효율적이 되는 것을 방지하기 위해, 기업과 정부는 장기적 안목과 유연한 아키텍처를 갖춘 인프라 구축에 집중해야 할 것입니다.

좋은 의견 주셔서 감사합니다.

[당귀부인]

그렇군요. 상세한 답변 감사합니다. AI를 써볼까 하면서도 개인정보가 다 털린다길래 망설여지는데, 이제는 딥스 청소가 마무리돼가니 그닥 걱정하지 않아도 되겠지요?

[베가]

개인정보는 걱정하지 마세요. 왜냐하면 누구나 이미 다 털려있습니다.^^ 그리고 AI가 이 문제를 더 심화시킵니다
AI를 사용하지 않더라도 내 정보는 안전하다는 보장은 할 수 없습니다. AI는 이미 광범위하게 존재하는 공개되거나 유출된 데이터의 파편을 모아 당귀부인님의 디지털 프로필을 완성하는 데 사용될 수 있습니다, 재식별 능력이라고 합니다. 그래서 AI 윤리 및 데이터 거버넌스가 시급합니다.
딥스 청소가 마무리 되가니 좋은 방향으로 갈거라 생각합니다. AI 열심히 사용하세요.

[당귀부인]

넵~ 감사합니다 😄

[계 정혜]

고맙습니다

[암노깡]

고맙습니다