2025년, AI는 화려한 수사를 뒤로하고 실용성의 시대로 진입합니다. '하나의 AI로 모든 것을 해결하는' 시대는 저물고, 산업별 맞춤형 솔루션이 새로운 표준이 될 전망입니다.
인공지능은 이제 화려한 수사의 시대를 뒤로하고 실용성의 시대로 들어서고 있습니다.
전 세계를 휩쓴 ChatGPT 열풍과 기업들의 탐색적 시도가 이어진 지난 2년을 지나, 2025년은 AI가 진정한 의미의 기업 가치를 창출하는 전환점이 될 것으로 보입니다. 특히 생성형 AI 기술은 이제 단순한 기술적 잠재력 입증을 넘어, 실제 비즈니스 현장의 구체적인 문제를 해결하는 도구로 진화하고 있습니다.
이번 글에서는 2025년 AI 시장의 주요 흐름들을 살펴보면서, 기업들이 어떤 전략적 선택을 해야 하는지, 또 이를 실행하기 위해 어떤 준비가 필요한지 구체적으로 들여다보겠습니다.
📖 목차
• 실용적 AI 에이전트의 확산
• RAG 기술 너머, GAR 시대의 도래
• 산업별 맞춤 특화 AI
• Too Much AI → Right-Sized AI
• 2025년 AI 시장의 승자는?
1. 실용적 AI 에이전트의 확산
가장 주목할 만한 변화는 자율형 AI 에이전트의 실용적 확산이죠.
글로벌 시장조사기관들은 2028년까지 기업 일상 업무의 15% 이상이 AI 에이전트에 의해 자율적으로 처리될 것으로 전망하고 있기도 합니다. 여기서 주목해야 할 점은 AI 에이전트의 핵심 가치가 더 이상 '대화 능력' 자체에 있지 않다는 것 입니다.
지난 2년간 기업들은 LLM 기반 챗봇을 도입하며 불안정한 생산성 향상이라는 한계에 직면했습니다. 그러나 2025년의 AI 에이전트는 특정 업무 영역에 대한 깊은 이해를 바탕으로 프로세스 전반을 최적화하는 수준으로 고도화될 것으로 예측됩니다.
특히 RPA와의 결합은 기업 환경에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다. 단순한 기술의 통합을 넘어 레거시 시스템까지 아우르는 지능형 업무 플랫폼으로의 발전이 2025년에는 가시화될 것 입니다.
하지만 모든 혁신에는 도전 과제가 따르기 마련입니다. 자율형 AI 에이전트가 해결해야 할 가장 시급한 문제이자 약점은 바로 '오류 가능성'입니다. 이러한 오류 가능성을 극복하기 위해 2025년에는 '자기 반성(Self-Reflecting)' 기능이 핵심 기술로 부상할 것으로 보이는데요.
따라서 당분간은 특정 업무에 특화된 실용적 AI 에이전트의 확산이 두드러질 전망이며, 이러한 흐름은 점차 AI가 단순한 피드백 기반 학습을 넘어 자신의 수행 과정과 결과를 스스로 검증하고 개선하는 고도화된 자율성을 갖추는 방향으로 향상할 것으로 예측됩니다.
2. RAG 기술 너머, '생성 증강 검색, GAR' 시대의 도래
정보 검색과 활용의 패러다임이 또 한 번 진화하고 있습니다.
2023년부터 주목받아온 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 이제는 GAR(Generation-Augmented Retrieval)이라는 새로운 차원으로 도약하는 양상이죠.
지난 2년간 RAG는 검색과 생성을 결합한 혁신적인 정보 활용 모델로서 기업들의 이목을 집중시켰습니다. AI가 방대한 문서를 검색하고 이를 토대로 새로운 콘텐츠를 생성하는 이 기술은 'Modular RAG', 'Agentic RAG', 'Graph RAG' 등으로 진화하며 정보 처리의 새로운 지평을 열었죠.
2025년, 이 기술은 한 단계 더 도약합니다.
'검색증강생성(RAG)'에서 '생성증강검색(GAR)'으로의 전환. RAG가 "검색한 정보를 바탕으로 새로운 답변을 만들어내는" 데 주력했다면, GAR은 한 걸음 더 나아가 "AI가 검색 과정 자체를 지능적으로 수행하며 사용자의 의도에 최적화된 정보를 찾아내는" 접근을 시도하고 있죠. 단순한 기술의 고도화를 넘어, 검색의 질적 혁신을 의미할 수 있습니다.
3. 산업별 맞춤형 AI 솔루션
산업별 특화 솔루션의 부상도 주목할 만 합니다.
범용 AI의 한계를 실감한 기업들은 이제 각 산업의 고유한 특성과 요구사항을 정교하게 반영한 맞춤형 솔루션을 찾고 있습니다. 의료 분야의 99.9% 정확도 요구나 금융권의 밀리세컨드 단위 실시간 처리 필요성, 제조업의 복잡한 센서 데이터 분석 등 산업별로 차별화된 요구사항을 충족시키기 위해서 입니다.
이러한 흐름 속에서 On-Premise나 Private Cloud 기반의 솔루션이 새롭게 주목받고 있죠. 클라우드 기반 AI 서비스보다 초기 투자와 운영이 복잡하지만, 일단 안정적으로 구축되면 타 기업이 쉽게 모방하기 어려운 핵심 경쟁력이 되기 때문이죠.
주목할 만한 것은 데이터 보안이나 규제로 인해 생성형 AI 도입을 꺼렸던 보수적 업종에서도 변화의 바람이 불고 있다는 점 입니다. 하이퍼클로바X, 코히어(Cohere), 클로드(Claude), 벨라(BELLA) 등 다양한 LLM을 상황에 맞게 선택하고 조합할 수 있는 유연한 솔루션들이 등장하면서, 이제는 단계적이고 안전한 도입이 가능해졌죠.
특히 금융권에서는 혁신금융서비스 제도를 활용해 보안이 중시되는 외부 LLM 도입을 시도하는 움직임이 포착되고 있어 더욱 주목할 만한 부분입니다.
이 과정에서 AI 솔루션 기업들의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다.
가령 스켈터랩스는 각 기업의 IT 인프라와 보안 정책, 그리고 실시간성·정확성·처리량 등 다양한 요구사항을 면밀히 분석합니다. 그리고 지속적인 이터레이션을 통해 최적의 솔루션을 찾아내죠. 고객사와 긴밀히 협력하며 On-Premise 구축이 필요한지, Private Cloud가 더 적합한지, 어떤 LLM 조합이 최선인지를 함께 고민합니다. 단순히 AI 모델을 도입하는 것을 넘어, 실제 업무 성과(KPI)를 끊임없이 개선하는 과정이기도 합니다: 2024년 생성형 AI 도입 성공 사례 보러가기
4. Too Much AI 현상 타개
2025년은 'Too Much AI' 현상이 지양되고 'Right-Sized AI'가 부상하는 해가 될 것입니다.
다시 말해, 모든 문제를 최신 거대 언어모델로 해결하려 했던 시도들은 자연스레 사그라들고, 대신 업무의 성격과 요구사항에 맞는 적정 규모의 솔루션을 선택하는 현명한 접근이 새로운 트렌드로 자리잡을 전망입니다.
특히 기업들은 '꼭 최신 거대 언어모델이어야 할까?'라는 질문을 던지기 시작했습니다. 예를 들어 단순한 문서 분류나 데이터 처리는 작고 가벼운 AI 모델로도 충분히 해결할 수 있기 때문입니다. 오히려 무거운 LLM을 쓰는 것이 비용과 시간 낭비가 될 수 있겠죠. 마치 집 근처 장을 보러 갈 때 굳이 스포츠카를 몰 필요가 없는 것처럼요.
이러한 인식 변화에 따라 새로운 흐름이 등장하고 있습니다. 경량화된 전용 모델을 쓰거나, 특정 업무에 특화된 솔루션을 도입하거나, 때로는 기존의 단순한 알고리즘과 AI를 적절히 섞어 쓰는 식입니다. 즉, "가장 최신의 AI"가 아니라 "우리 상황에 가장 알맞은 도구"를 찾아 쓰는 현명한 선택이 2025년의 트렌드가 될 것입니다.
2025년 AI 트렌드
2025년 AI 시장은 '맞춤형 특화 AI'라는 새로운 과제에 직면할 전망입니다.
'하나의 AI로 모든 것을 해결하려는' 기존의 시도들이 한계에 부딪히면서, 각 산업과 기업의 고유한 특성에 맞는 솔루션을 찾는 여정이 본격화될 것으로 시작되는 것이죠.
현재 산업별 AI 도입 과정에서는 예상을 뛰어넘는 다양한 도전 과제들이 수면 위로 떠오르고 있는데요. 특히 보안과 규제 준수, 비용 효율성, 실제 사용자들의 니즈 반영 등 해결해야 할 숙제들이 산적해 있는 상황입니다.
이러한 상황에서 AI는 더 이상 획일적인 범용 도구로 접근할 수 없으며, 각 산업의 고유한 도전 과제들을 어떻게 해결할 것인지가 관건이 될 것입니다.
결국 2025년 AI 시장의 핵심 경쟁력은 '가장 앞선 기술'이 아닌 '가장 현명한 접근'에서 나올 것으로 시장은 예측합니다.
그리고 이는 곧 전문 AI 솔루션 제공 업체들이 각 산업의 unmet needs를 얼마나 정확히 파악하고 실질적인 해법을 제시할 수 있느냐에 달려 있습니다.
references
서종훈 CTO, 변규홍 NLP 팀 리더