Feb 3, 2026
2026년에 조직들은 AI(인공지능) 도입의 다음 단계가 단순히 2025년의 연장선이 아니라, 보다 구조화되고 책임성이 강화되며 확장 가능한 AI 운영으로 전환되는 변곡점이 될 수 있음을 인식하게 됩니다. AI는 실험적 워크플로와 제한적 배포 단계를 넘어 핵심 비즈니스 프로세스로 이동하고 있으며, 이는 새로운 책임을 수반합니다. 산업 전반에서, 특히 신뢰성·안전·품질이 중요한 분야에서는 다음 네 가지 주요 트렌드가 조직들이 다가오는 한 해를 헤쳐 나가는 방식을 정의할 것으로 전망됩니다.
빠르게 변화하는 AI 규제 환경
유럽에서는EU AI Act가 시행 단계로 접어들고 있습니다. 그러나 일부 고위험 시스템에 대해서는, 완전한 집행을 위해 조화 표준(harmonized standards), 적합성 평가 절차(conformity pathways), 기술 지침이 충분히 견고해야 합니다. 또한 Data Act, 개정된 Machinery Regulation 등 다른 유럽 규제들은 제품, 생산 도구, 연결된 시스템에 AI를 통합하는 데 필요한 구체적 의무를 추가하게 됩니다.
미국에서는 규제 활동이 주로 연방(central) 수준이 아니라 연방 기관별 지침을 통해 분산되는 경향을 보이고 있습니다. 2025년 12월, 연방 정부는 트럼프 대통령의 행정명령을 통해, 주(州)별 AI 규제의 충돌을 제한하고, 주정부가 AI 기업을 규제하는 것을 차단하며, 부담을 줄인 국가 단위 정책을 통해 미국의 AI 리더십을 강화하겠다는 의지를 나타냈습니다. 이로 인해 산업계가 대응해야 할 규제 환경은 더욱 역동적이고 복잡해지고 있습니다.
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도구와 기술을 통한 AI 확장
개별 파일럿 단계를 넘어, 엔터프라이즈 전체의 AI 거버넌스 체계로 전환하려면, 거버넌스도 기술의 발전 속도와 동일하게 현대화되어야 합니다. 이를 위해서는 위험 관리, 문서화, 모니터링, 컴플라이언스 증적(compliance evidence)을 지원하는 고급 도구가 필수적입니다. 또한 감사(audit), 모델 인벤토리, 확장 가능한 AI 배포를 지원하려면 자동화가 매우 중요합니다. 신뢰할 수 있는 AI는 인간의 감독만으로는 달성될 수 없다는 점이 점점 더 분명해지고 있습니다.
통제 가능한 자율적 AI
I2026년에는 자율형 AI가 효율성 향상을 이끌지만, 동시에 운영 리스크를 증가시킵니다. 이러한 시스템들은 의도된 범위를 벗어날 수 있으며, 여러 단계를 예측 불가능하게 연결하거나, 인간이 감지하기 전에 오류를 증폭시키거나, 서로 상호작용하면서 새로운 emergent behavior를 만들어낼 수 있습니다. 따라서 이러한 위험을 관리하는 것이 핵심적인 기업 역량이 되고 있습니다. 이를 위해 Model Context Protocol (MCP)이 기반 표준으로 자리잡고 있습니다.
책임 있는 AI 조달
현재 AI는 조직 내부 개발보다는 **외부 조달(procurement)**을 통해 조직 내로 유입되는 경우가 더 많습니다. 따라서 신뢰성, 안전성, 컴플라이언스는 시스템이 조직에 도입되기 전에 확보되어야 하며, 사후 보완 방식으로 접근해서는 안 됩니다. 또한 SI업체나 컨설턴트가 고객을 대신해 AI 솔루션을 개발하는 경우를 포함하여, 공급업체를 AI 위험 등급(AI risk rating)으로 평가해야 합니다.
EU AI Act에 따라 조직은 고위험 AI 시스템에 대해 전체 공급망 차원의 책임을 집니다. Nemko Digital의 AI Trust Mark와 같은 도구는 거버넌스, 안전성, 운영 표준 전반에서 신뢰성을 효율적으로 증명하는 수단을 제공합니다.
자세한 내용은 Nemko Digital의 New Year AI Trust Special 3장에서 확인할 수 있습니다.
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