Gartner ‘2025 Hype Cycle for Artificial Intelligence’
1. 전체 개요
- Gartner의 AI 하이프 사이클은 인공지능 기술의 성숙도, 채택율, 비즈니스 영향력을 시각적으로 보여주는 주요 지표입니다.
- 최신 사이클은 생성형 AI뿐 아니라 “AI-ready data(준비된 데이터)”와 “AI agents(에이전트)”에 주목하고 있습니다.
2. 핵심 테마 
• AI-Ready Data, AI Agents – 기대 절정기
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AI-Ready Data: AI 활용을 전제로 한 고품질 데이터 환경 구축 흐름이 급부상 중입니다.
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AI Agents: 복잡한 스스로 판단·행동하는 AI 시스템들이 주목받으며 ‘기대 절정(Peak of Inflated Expectations)’ 단계에 올랐습니다.
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주의 포인트
에이전트 기반 AI는 보안, 거버넌스, 오차 영향 면에서 리스크가 증가하므로, 신뢰 및 통제 메커니즘이 중요해지고 있습니다.
• AI-Native 소프트웨어 엔지니어링
- AI-native SE: AI 기반 도구를 활용한 코드 작성·테스트·배포의 자동화/반자동화가 등장하며 초점을 모으고 있습니다 .
- 장기적으로 AI는 소프트웨어 개발의 중심이 될 것으로 기대되지만, 바이어스·환각(hallucination) 문제로 맹신은 금물입니다.
• Quantum AI – 장기적 발전 가능성
- 양자 AI(Quantum AI)는 현재 비즈니스 영향은 낮지만, 양자 기술이 성숙되면 신소재, 신약, 금융 최적화 등 산업 전반에 경쟁 우위를 제공할 것으로 Gartner는 전망합니다 .
- 각국 정부와 기업이 양자 AI 연구에 투자를 확대하는 흐름입니다 .
요약 테이블
| 주요 기술 | 위치 | 특징 및 유의점 |
|---|---|---|
| AI-ready Data | 기대 절정기 | 데이터 품질 중요성 급부상 |
| AI Agents | 기대 절정기 | 보안·통제 리스크 고려 필수 |
| AI-native SW개발 | 초기 진입 | 자동화 확대, 오류·바이어스 주의 |
| Quantum AI | 혁신 촉발기 | 장기 효과 기대, 연구 투자 증가 |
전략적 시사점
- AI 도입 → 데이터 전략과 통제 시스템 구축이 선행되어야 성공적입니다.
- AI 개발 자동화 기술이 커져가며, 인력 관리 방법도 변화해야 합니다.
- 양자 AI는 당장은 먼 미래지만, 미리 감지하고 준비할 수 있다면 선제적 기회를 잡을 수 있습니다.
[출처] https://www.gartner.com/en/articles/hype-cycle-for-artificial-intelligence