2025년 주목할 10대 신기술 – Forrester 리포트

인공지능(AI) 분야가 근본적인 패러다임 전환기를 맞이하고 있습니다. Forrester가 2025년 5월 발표한 심층 리서치에 따르면, 전 세계 기업들은 이제 단순한 AI 실험 단계를 넘어 전략적 도입과 경쟁 필수 요소로 빠르게 이동하고 있습니다.

Forrester의 최신 AI 뉴스에 따르면 2025년 말이면 더 이상 기업들이 AI 기술의 가능성을 ‘시험’하는 단계에 머물지 않습니다. 대신, 가속화되는 변화의 속도를 따라잡지 못하면 시장에서 도태될 위험에 직면하게 될 것입니다.

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전략적 필수 과제

Forrester 신기술 포트폴리오 담당 부사장 브라이언 홉킨스(Brian Hopkins)는 다음과 같이 강조합니다. “기술 리더들은 올바른 활용 사례를 식별하고, 그 잠재적 이익·비용·위험을 다양한 관점에서 정량화할 수 있어야 한다.”

이는 조직이 기술을 받아들이는 방식이 단순한 개념 검증(PoC)을 넘어 전략적 실행 단계로 성숙해지고 있음을 의미합니다.

Forrester의 연구는 신기술을 세 가지 가치 실현 시계열(horizon)로 분류하며, 기업 리더들이 투자 우선순위를 정하는 데 도움이 되는 프레임워크를 제공합니다. 이 접근법은 비즈니스 활용 AI가 즉각적 주목을 요하는 동시에, 지속 가능한 경쟁 우위를 확보하려면 단기 성과와 장기적 기술 기반에 대한 균형 잡힌 투자가 필수적임을 보여줍니다.

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단기적으로 주목할 기술들

IoT 보안

Statista에 따르면 2030년까지 전 세계 IoT 기기 수는 290억 대를 넘어설 것으로 전망됩니다. 그만큼 연결된 인프라 보안은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.Forrester는 특히 기술 통합도가 높은 기업들에게 IoT 보안을 최우선 과제로 꼽습니다. IBM의 X-Force Threat Intelligence Index에 따르면 2023년 IoT 인프라를 겨냥한 사이버 공격은 무려 280% 급증했습니다.

핵심 대응 영역은 다음과 같습니다:

• 예측형 위협 차단: 보안 사고 발생 전에 이를 예측하고 차단하는 고급 분석 프레임워크
• 디바이스 생애주기 관리: 도입부터 폐기까지 아우르는 전방위 보안 프로토콜
• 네트워크 분리(segmentation): 감염된 기기를 지능적으로 격려해 확산 차단

합성 데이터 (Synthetic Data)

2025년 Forrester 리스트에 새롭게 포함된 합성 데이터는 이미 기업의 42%가 활용 중인 차세대 프라이버시 보호 기술입니다. 그러나 그 전략적 가치는 단순히 규제 준수(compliance)를 넘어, AI 성능 최적화로까지 확장됩니다.

주요 활용 사례는 다음과 같습니다:

• 모델 학습 고도화: 실제 데이터가 부족하거나 존재하지 않을 때 고품질 데이터셋 생성
• 편향 완화: 대규모 공정성 확보를 위한 통제된 데이터 생성
• AI 스트레스 테스트: 극단적 상황과 변칙적 케이스를 시뮬레이션하여 모델 안정성 강화
• 규제 준수: 데이터 최소화 요건을 충족하면서도 모델 성능 유지

특히 금융, 보험, 헬스케어, 공공 분야처럼 규제가 까다로운 산업에서 큰 파급 효과가 기대됩니다.

언어 생성형 AI (Generative AI for Language)

언어 기반 생성형 AI는 이제 실험적 기술이 아니라 운영 필수 요소로 자리 잡았습니다. 언어 모델과 다른 AI 기술의 상호작용 효과는 기술 생태계 전반의 가속화를 이끌고 있습니다.

이미 기업들이 확인한 구체적 성과는 다음과 같습니다:

• 최신 AI 챗봇은 최대 70%의 고객 문의를 인간 개입 없이 처리
• 콘텐츠 제작 시간 91% 단축, 단 AI 도구와 인간 검증을 병행했을 때
• AI 기반 코드 생성으로 개발 오류 30% 감소, 코딩 속도 최대 40% 향상
• AI 개발 툴을 사용한 개발자의 70% 이상이 생산성 20% 이상 증가 체감

튜링봇(TuringBots)

튜링봇은 단순 코드 생성 수준을 넘어선 차세대 AI 소프트웨어 개발 도구입니다. 이 시스템은 개발 환경 전반을 이해하고, 다음과 같은 고도화 기능을 제공합니다:

• 문맥 기반 버그 식별: 잠재적 오류를 사전에 예측
• 최적화 제안: 코드 분석을 통한 성능 개선 추천
• 미래 수요 예측: 프로젝트 진행 방향에 맞춘 개발 요구 예측

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중기 기술(Mid-Term Technologies)

Agentic AI

Agentic AI는 AI 혁신(AI Innovation)에서 가장 중요한 진화를 의미합니다. 단순히 반응형 시스템에서 벗어나, 능동적이고 자율적으로 의사결정을 내리는 엔티티로 발전하고 있습니다. Forrester는 이를 기존 AI 에이전트와 구분하며 다음과 같은 강화된 역량을 제시합니다:

• 추론 모델: 복잡한 문제 해결을 위한 고급 논리 처리 능력
• LLM 자기평가 기능: 스스로 결과물을 검토하고 개선하는 자기 비판적 시스템
• 고급 검색·추론 방식: 정교한 정보 수집 및 통합 능력
• 새로운 모델 엔지니어링 기법: 전례 없는 자율성을 구현하는 혁신적 아키텍처

다만, 구현에는 여전히 큰 도전 과제가 존재합니다. 기업의 30%는 “예측 불가능한 결과”를 도입 장벽으로 꼽으며, 강력한 거버넌스 체계와 신뢰 메커니즘의 필요성을 강조하고 있습니다.

시각 생성형 AI (Generative AI for Visual Content)

시각 콘텐츠 생성 기술은 마케팅, 광고, 리테일, 이커머스 분야의 창작 워크플로우를 혁신하고 있습니다. 이 기술은 다음을 가능하게 합니다:

• 포토리얼리스틱 이미지 생성: 전통적 사진 촬영 비용 없이 고품질 시각 자산 확보
• 동적 비디오 제작: 자동화된 모션 그래픽 및 영상 콘텐츠 생산
• 개인화된 시각 경험: 사용자의 선호도에 맞춘 맞춤형 콘텐츠 제공
• 신속한 프로토타입 제작: 개념과 제품을 즉각적으로 시각화

시장에 미치는 파급 효과는 전통적 크리에이티브 에이전시 및 사진 산업의 중대한 변화를 촉발하는 동시에, 소규모 기업에게도 고품질 콘텐츠 제작을 민주화하는 방향으로 전개되고 있습니다.

엣지 인텔리전스 (Edge Intelligence)

엣지 인텔리전스는 데이터를 발생 원천에 가까운 곳에서 처리해 지연(latency)과 대역폭 한계를 극복하는 기술입니다. Forrester는 실시간 의사결정을 가능하게 하는 핵심 기술로서, 다음과 같은 적용 사례를 제시합니다:

• 자율주행 차량의 밀리초 단위 반응 속도 요구 충족
• 스마트 시티 인프라: 교통 흐름 및 에너지 소비 최적화
• 산업 IoT: 복잡한 제조 공정의 효율적 관리
• 농업 모니터링 시스템: 정밀 농업 기법 지원

양자 보안 (Quantum Security)

양자 보안 기술은 머지않아 등장할 양자컴퓨팅의 암호 위협에 대비하기 위한 핵심 솔루션입니다. Forrester는 양자 저항 암호화 기술을 양자컴퓨터가 본격적으로 암호학적 의미를 갖기 전에 반드시 개발해야 한다고 강조합니다.

주요 실행 과제는 다음과 같습니다:

• 사후(Post-Quantum) 암호화: 양자 공격에도 견디는 암호 기법 개발
• 양자 키 분배(QKD): 양자역학을 활용한 안전한 통신 프로토콜
• 하이브리드 보안 프레임워크: 기존 보안과 양자 보안을 연결하는 전환 아키텍처

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장기 기술(Long-Term Technology)

휴머노이드 로봇

휴머노이드 로봇은 올해 Forrester 톱10 리스트에 처음 등장했습니다. 이는 여러 기술적 발전이 융합되며 가능해졌습니다:

• 부품 비용 절감: 제조 비용이 매년 15~20% 감소
• 로봇 손재주 개선: 인간 수준에 근접한 정밀 조작 능력
• 언어 AI 통합: 자연스러운 인간-로봇 상호작용 지원

Forrester는 전 세계 휴머노이드 로봇 시장이 연평균 성장률(CAGR) 22.3%로 성장해 2030년에는 63억 달러 규모에 이를 것으로 전망합니다.

주요 활용 산업은 다음과 같습니다:

• 제조업: 정밀 조립 및 품질 관리
• 헬스케어: 노인 돌봄 및 환자 지원 서비스
• 호스피탈리티: 고객 서비스 및 시설 관리
• 보안: 순찰 및 모니터링
• 물류/창고: 재고 관리 및 물류 최적화

그러나 여전히 높은 R&D 비용, 복잡한 통합 요건, 일자리 대체에 대한 윤리적 논의라는 장벽이 남아 있습니다.

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시장 동향 및 투자 시사점

Forrester의 연구는 주요 시장 지표를 제시합니다:

• 도입률: 글로벌 기업의 45%가 2025년까지 최소 3가지 기술을 도입할 계획
• 보안 우려: 30%는 보안 위험을 주요 도입 장벽으로 인식
• 통합 어려움: 25%는 기존 레거시 시스템과의 호환성 문제를 겪음
• 투자 우선순위: 즉각적 ROI와 장기적 전략 포지셔닝 간 균형 모색

특히 주목할 점은, 기업들이 너무 빠른 도입에 몰두하다 보면 장기 경쟁력을 위협하는 ‘기술 부채(technical debt)’를 떠안을 수 있다는 것입니다. 따라서 전략적 리더들은 속도와 지속가능성 간의 균형을 반드시 고려해야 합니다.

산업별 적용 사례와 기회

금융 서비스

합성 데이터는 규제 준수를 충족하면서도 AI 모델 학습을 가능하게 하며, Agentic AI는 복잡한 금융 분석과 리스크 평가 프로세스를 자동화합니다. 또한 IoT 보안은 연결된 결제 시스템과 지점 운영을 보호합니다.

헬스케어

엣지 인텔리전스는 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있도록 하며, 합성 데이터는 의료 AI 연구에서의 개인정보 보호 제약을 해결합니다. 또한 휴머노이드 로봇은 노인 돌봄과 환자 지원 분야에서 유망한 적용 가능성을 보여줍니다.

 제조업

자율 이동 기술은 공급망 물류를 혁신하고, 휴머노이드 로봇은 생산의 유연성을 높입니다. IoT 보안은 연결된 제조 장비를 사이버 위협으로부터 보호합니다.

리테일 및 이커머스

시각 생성형 AI는 제품 이미지와 마케팅 자료를 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 또한 Agentic AI는 고객 경험을 개인화하고 재고 관리를 최적화합니다.

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기술 리더를 위한 전략적 권고안

Forrester 최고 리서치 책임자 샤린 리버(Sharyn Leaver)는 다음과 같은 중요한 조언을 남깁니다.

“AI 혁신(AI Innovation)을 전략적으로 활용하면서 동시에 리스크를 완화하는 기업들이야말로 성공적으로 성장하고 지속 가능한 성과를 거둘 수 있을 것입니다.”

투자 프레임워크

• 다각화된 포트폴리오 접근법: 단기 ROI 중심 기술과 장기 전략적 투자의 균형 확보
• 리스크 평가 프로토콜: 각 기술의 보안 영향 및 통합 복잡성을 면밀히 검토
• 거버넌스 체계 확립: 자율형 AI 시스템과 데이터 프라이버시를 관리할 수 있는 체계 구축
• 인재 육성: 신기술 도입을 뒷받침할 수 있는 인력 역량 개발에 투자

실행 우선순위 

• 기반 우선 접근: Agentic AI로 확장하기 전에 IoT 보안과 합성 데이터 역량을 먼저 확립
• 파일럿 프로그램 방식: 본격 도입 전, 통제된 환경에서 신기술을 시험 적용
• 크로스-펑셔널 협업: 기술 투자가 비즈니스 전략과 운영 요건에 부합하도록 조율
• 지속적 모니터링: 기술 성과와 비즈니스 임팩트를 평가할 수 있는 피드백 메커니즘 구축

경쟁 필수 과제

Forrester의 2025년 신기술 보고서는 명확히 말합니다. 비즈니스 활용 AI(AI in Business)는 이제 단순한 선택적 혁신이 아니라 경쟁에서 살아남기 위한 필수 요소입니다. 전략적 기술 도입을 지연하는 조직은 시장에서 무의미해질 위험에 직면하며, 거버넌스 체계 없이 무분별하게 도입하는 경우에는 운영 혼란에 빠질 수 있습니다.

Forrester의 최신 AI 뉴스는 근본적인 현실을 강조합니다.

중요한 질문은 더 이상 “AI 기술(AI Tech)에 투자할 것인가?”가 아니라,
“어떻게 여러 시계열(horizon)에 걸쳐 전략적으로 투자하면서 동시에 리스크를 관리할 것인가?”입니다.

성공을 위해서는 IoT 보안과 합성 데이터 같은 즉각적 효과를 내는 기술에 투자하는 동시에, Agentic AI와 휴머노이드 로봇 같은 변혁적 기술을 대비하는 균형 잡힌 전략이 필요합니다.

생성형 AI가 실험적 도구를 넘어 비즈니스 핵심 인프라로 자리매김함에 따라, 기업 리더들은 혁신 가속화와 운영 안정성 사이에서 균형을 맞출 수 있는 정교한 기술 전략을 마련해야 합니다.이 균형을 성공적으로 달성하는 기업이야말로 다가올 10년간의 경쟁 우위를 정의하게 될 것입니다.

한국의 AI 혁신을 세계에 알리다: 이탈리아 SIGIR 2025에서 공개된 메이크봇의 HybridRAG 프레임워크. 여기서 더 읽어보세요!

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떠오르는 신기술을 실질적 비즈니스 성과로 전환하세요 – Makebot

Forrester의 2025 신기술 보고서는 명확한 메시지를 전합니다. “AI 실험 단계를 넘어서는 기업이 앞으로 10년의 경쟁력을 결정할 것이다.”

맥킨지(McKinsey) 역시 생성형 AI가 매년 최대 4.4조 달러 규모의 경제 가치를 창출할 수 있다고 추산하지만, 여전히 대부분의 기업은 구체적인 성과를 내는 데 어려움을 겪고 있습니다.

메이크봇(Makebot)은 단순한 기술 제공을 넘어, 기업의 비즈니스 전략과 목표에 최적화된 AI 실행 솔루션을 제공합니다.

메이크봇을 선택해야 하는 이유

• 산업 특화 LLM 에이전트
  
  • 금융, 헬스케어, 리테일, 공공기관 등 각 산업별 최적화된 Agent 제공
  • 강남세브란스, 서울대병원, 동국대병원 등 수백여 개 병원에서 채택된 헬스케어 에이전트를 비롯해 금융, 리테일, 공공기관 등 다양한 산업에 특화된 LLM 기반 Agent 제공
  • 챗봇을 넘어 CRM·상담센터·ERP 연동을 통한 엔드투엔드 자동화 실현
    
    
• 다양한 준비된 AI 솔루션
  
  • 봇그레이드(BotGrade): 기존 NLP 기반 챗봇을 LLM·생성형 AI 기반으로 업그레이드하거나 대체하는 차세대 챗봇 솔루션
  • LLM 기반 차세대 상담채팅 솔루션(MagicTalk): 실시간 상담원 보조 채팅 솔루션 및 답변 자동화
  • LLM 검색엔진(MagicSearch): 수천 개의 PDF문서를 학습하여 비정형 데이터까지 정밀하게 처리하는 초정밀 AI 검색 솔루션
  • LLM 기반 음성 콜센터 솔루션(MagicVoice): STT·TTS 통합으로 24/7 음성 상담 자동화
    
    
• 빠른 PoC와 실전 배포
  
  • 아이디어 → 실증 → 운영까지 빠르게 연결하여 AI 도입 속도 극대화
    
    
• 글로벌 기술력
  
  • 정보통신 AI 분야 세계 최고 학회 SIGIR 2025에서 발표한 메이크봇 HybridRAG는 기존 RAG 대비 정확도 26.6% 향상, 운영 비용 최대 90% 절감으로 세계 최고 수준 정확도 기록
  • 산업별 국내 대표 기업 및 공공기관에서 이미 검증
  • LLM·RAG 다수 특허, 정부 초거대 AI 사업 선정 등으로 글로벌 기술력 입증

생성형 AI는 단순한 도구가 아니라, 비즈니스 혁신을 이끄는 핵심 성장엔진 입니다. 지금이 바로, 메이크봇과 함께 AI를 전략적으로 통합하고 성과를 실현할 최적의 시점입니다

📩 문의: b2b@makebot.ai
🌐 자세히 보기: www.makebot.ai

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