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CIO라면 누구나 인정하듯, 기술 변화 속도는 수년째 가속화되고 있다. 그 결과, 신기술과 혁신 기술이 빠르게 시장에 쏟아지고 있으며 기존 기술도 끊임없이 진화하고 있다. AI와 로보틱스는 이미 주류 기술로 자리잡고 있고, 양자컴퓨팅도 상용화를 눈앞에 두고 있어 기술 발전에 대한 기대감이 커지는 건 당연하다.

하지만 많은 기술이 아직 기대만큼의 성과를 내지 못하고 있다고 지적도 적지 않다. 이는 흔히 있는 현상으로, 어떤 기술이 실제 능력보다 과도한 기대를 받을 때 발생한다. 가트너의 하이프 사이클에서는 이를 ‘부푼 기대의 정점’라고 부르며, 곧이어 ‘환멸의 골짜기’에 빠진다.

법률회사 폴리 호그(Foley Hoag)의 CIO인 캐런 캠벨은 “혁신 기술은 모두 잠재력을 가지고 있으며, 이런 잠재력을 둘러싸고 초기 기대감이 형성된다”라며, “기술이 성숙 과정을 거치고 초기 적용 사례가 등장하며, 기술적 개발과 시행착오, ROI 측정, 더 넓은 채택과 비즈니스 통합으로 이어진다”라고 개인적인 관점을 설명했다.

CIO는 이 모든 흐름의 최전선에 있다. 신기술의 열풍에 휘말리거나, 기대가 현실을 앞질렀을 때 이를 관리해야 하는 위치다. 캠벨은 “기술의 실제 역량과 그에 따르는 여러 변수 간의 균형을 현실적으로 인식하는 것이 중요하다”고 조언했다.

기술에 대한 과도한 기대는 여러 요인에서 비롯된다. 실제 역량이 사용자의 요구를 따라가지 못할 때도 과대평가가 발생하고, 제대로 성능을 발휘하려면 시간과 비용, 노력이 너무 많이 들어야 하는 경우도 있다. IT 책임자들에게 현재 어떤 기술이 과대평가되고 있다고 생각하는지를 물었다.

1. 생성형 AI

생성형 AI는 또다시 과대평가된 기술로 지목됐다. 벌써 3년 연속 목록에 이름을 올렸다. 대부분 CIO는 생성형 AI에 대한 기대가 실제 기술이 수행할 수 있는 수준을 크게 초과하고 있다고 입을 모았다.

캠벨은 법률 분야에서 생성형 AI를 활용하는 데 따른 어려움을 예로 들며, “변호사를 광범위하게 대체할 것이라는 주장은 현 시점에서 기술적 역량을 감안할 때 과장됐다”고 평가했다.

캠벨은 “생성형 AI는 법률회사 운영과 법률 서비스 보조 측면에서 상당한 잠재 가치를 지닌다”라며, “생산성 향상, 운영 프로세스 및 법률 업무 절차 개선, 고객 성과 및 경험 향상, 새로운 수익 모델 창출, 자동화를 통한 비용 절감 가능성 등 다양한 기회가 존재한다”라고 설명했다. 하지만 “법률 업무에 적용되는 현재의 생성형 AI 기술은 여전히 몇 가지 도전에 직면해 있다. 출력 결과의 정확성과, 이를 전문가가 검토하고 보완하는 데 드는 시간 문제는 여전히 해결되지 않았다”라고 지적했다.

IDC에 따르면, 생성형 AI 프로젝트의 약 90%가 실제 운영 단계에 도달하지 못하고 있는 상황이다. 이런 현실 속에서 CIO는 실험보다 실용적 솔루션에 중점을 두는 방향으로 전략을 재조정하고 있다. 하지만 여전히 성공 측정 지표가 부족하고, 기술이 현재 수행할 수 있는 일의 한계가 기대감을 깨뜨리고 있다.

2. 에이전틱 AI

에이전틱 AI 또한 과대평가됐다는 지적이 이어진다. 이 기술이 목록에 포함된 이유는 생성형 AI와 마찬가지로 현실과 기술 수준 사이의 간극이 크기 때문이다.

디지털 서비스 기업 웨스트 먼로(West Monroe)에서 하이테크 및 소프트웨어 부문을 총괄하는 다발 무기마네는 “에이전틱 AI는 분명히 변혁적인 기술이지만, 사람들이 생각하는 것보다 구현까지 시간이 훨씬 오래 걸릴 것”이라며, “에이전트가 다른 에이전트와 함께 협력하는 미래는 생각보다 훨씬 먼 이야기”라고 지적했다. 이어 “IT 업체와 소프트웨어 업체는 이 분야에서 많은 혁신을 시도하겠지만, 인간 개입 없이 에이전트 간 협력이 이뤄지는 세상은 아직 멀다”라고 분석했다.

이와 같은 전망은 무기마네만의 의견이 아니다. 가트너는 2025년 6월 보고서에서 “에이전틱 AI 프로젝트 중 40% 이상이 2027년까지 취소될 것”이라고 전망했다. 그 이유로는 “비용 증가, 불분명한 비즈니스 가치, 부족한 리스크 통제”를 들었다.

가트너 수석 애널리스트 아누슈리 베르마는 자사 전망에 관한 보도자료를 통해 “현재 대부분의 에이전틱 AI 프로젝트는 초기 단계의 실험이나 개념 검증 수준에 불과하며, 과도한 기대 속에 잘못된 방식으로 적용되고 있다”라고 지적했다. 베르마는 “이런 기대감 때문에 기업이 대규모 에이전틱 AI 도입에 필요한 실제 비용과 복잡성을 간과할 수 있으며, 프로젝트를 프로덕션 단계로 전환하지 못하게 만든다”라고 경고했다. 또 “과대광고에서 벗어나 전략적으로 어디에 어떻게 적용할지를 신중하게 판단해야 한다”라고 조언했다.

가트너는 또 “많은 솔루션 업체가 ‘에이전트 워싱’을 하고 있다”며, AI 어시스턴트, RPA, 챗봇 같은 기존 제품을 에이전틱 AI로 재포장하고 있을 뿐, 실제로는 실질적 기능이 없는 경우가 많다고 지적했다. 가트너는 에이전틱 AI 솔루션 업체 수천 곳 중 실제로 의미 있는 기술을 보유한 업체는 약 130개에 불과하다고 추정했다.

기준이 되는 ‘AI 에이전트’의 정의조차 명확하지 않은 것도 혼란을 부추긴다. 기업 CIO는 AI 에이전트와 에이전틱 AI의 차이점, 그리고 어떤 비즈니스 프로세스가 에이전틱 AI 적용에 적합한지를 구별할 수 있어야만 초기 기대치를 현실화할 수 있다.

3. 디지털 직원

 ‘디지털 직원’도 과대평가됐다는 지적을 받았다. 리서치 및 컨설팅 회사 에베레스트 그룹(Everest Group)의 파트너 유갈 조시는 디지털 직원이라는 개념 자체가 과장됐다고 분석했다.

조시는 “우리는 단순한 에이전트를 LLM 기반 챗봇이나 워크플로우 에이전트로 포장해 ‘디지털 직원’이라는 이름을 붙이는 무리수를 두고 있다”고 지적하며, “이 개념은 분명 혁신적이지만, 진정한 디지털 직원에 이르기까지는 갈 길이 멀다”라고 덧붙였다.

범용 에이전트 역시 마찬가지인데, 조시는 “이들은 다양한 업무를 자율적으로 처리할 수 있을 것으로 기대되지만, 현재는 특정 작업에 특화된 에이전트만 존재한다. 업계도 이제는 범용보다는 작업 특화형으로 방향을 전환하고 있는 것으로 보인다”라고 말했다. 또 “미래의 범용 에이전트는 개별적인 존재가 아니라 다수의 기능을 조율하는 오케스트레이터 역할에 가까울 것”이라고 덧붙였다.

마이크로소프트는 최근 AI 에이전트를 디지털 직원으로 활용하면 기업의 조직도가 완전히 바뀌고, 인간과 AI가 함께 일하는 팀을 관리하는 ‘에이전트 상사’라는 새로운 역할이 생길 것이라고 전망했다. 하지만 이런 미래는 생각보다 훨씬 더 요원할지도 모른다.

4. AIOps와 가시성 플랫폼

올해 처음으로 목록에 오른 AI 기술은 AIOps와 가시성(Observability) 플랫폼이다. AIOps는 AI가 IT 운영 인프라의 문제를 감지하고, 사건에 지능적으로 대응해 문제를 완화하는 기술이다.

조시는 “AIOps와 가시성이 결합해 더 나은 데이터 연결성과 인사이트를 바탕으로 자율적으로 운영을 해결해줄 것이라는 기대는 실현되지 않았다. 이들 도구가 생성하는 과도한 노이즈와 관련 없는 원격 측정 데이터가 큰 장애물이 됐다”라고 지적했다.

더 나아가 “기업은 비즈니스 대응보다는 문제 분류와 분석에 대부분의 시간을 허비하고 있으며, AI 에이전트가 폭증하면서 이들 플랫폼에 대한 가시성까지 관리하려면 상황은 더 복잡해질 수 있다”라고 덧붙였다.

5. AI 전반

생성형 AI와 마찬가지로, AI 기술 전반도 과대평가됐다는 의견이 나온다. 많은 전문가가 현재 시점에서 기대 수준이 기술의 실제 능력을 크게 앞서고 있다는 점에서 AI 기술이 과대평가됐다고 본다.

버추얼 헬스케어 기업 조고 헬스(JOGO Health)의 CTO이자 IT 운영 책임자인 드루 디나르도는 “AI는 분명히 혁신적인 기술이지만, 사람들은 마치 모든 문제를 마법처럼 해결해줄 것으로 생각한다”라며, “AI만 도입하면 회사의 모든 문제가 해결될 것이라는 잘못된 인식이 퍼져 있다”라며, 이런 오해와 잘못된 정보가 AI를 과대평가된 기술 목록에 올린 이유라고 설명했다.

디나르도는 “실제는 완전히 다르다. AI를 팀을 보완하고 강화하는 도구로 신중하고 전략적으로 활용하는 기업이 성공하고 있다”라며, “인력을 줄이기 위해 AI를 도입한 기업은 대부분 처참하게 실패했다”라고 지적했다. 그럼에도 불구하고, 기업 이사회는 점점 더 CEO에게 인력 감축과 AI 도입을 요구하고 있으며, AI가 고용 지형을 바꾸기 시작한 것은 분명하다.

6. 양자컴퓨팅

양자역학 원리를 바탕으로 연산을 수행해 현재의 컴퓨터보다 훨씬 빠르고 강력하다는 점에서, 기술 리더는 양자컴퓨팅의 가능성을 분명히 인정한다. 하지만 이들은 양자컴퓨팅이 상용화되는 시점은 아직도 한참 멀었다고 평가한다. 이 때문에 올해도 과대평가된 기술 목록에 다시 이름을 올렸다.

잭슨 연구소(The Jackson Laboratories)의 娇色导航브렌든 아버클은 “우리는 몇 가지 큰 도약을 이루긴 했지만, 양자컴퓨팅이 단기간 내 실질적인 영향을 미치지는 않을 것”이라고 평가했다.

그럼에도 아버클은 다른 기술 리더들과 마찬가지로 양자 기술의 돌파구가 곧 열릴 것이라고 전망했다. 특히 암호화 분야에서는 포스트 퀀텀(Post-quantum) 시대를 대비할 필요하다고 강조했다. 하지만 기업의 워크플로우에 양자컴퓨팅을 도입하기 위한 구체적인 실행 계획은 향후 몇 년 안에 필요하지 않을 것이라고 덧붙였다.

7. 메타버스, AR/VR/XR, 공간 컴퓨팅

이 범주 역시 매년 반복해서 과대평가 목록에 오르는 기술이다. 애널리스트와 IT 책임자는 공간 컴퓨팅 기술(증강현실, 가상현실, 확장현실, 메타버스 등)이 지난 몇 년간 발전했음에도 불구하고, 여전히 기대 수준이 실제 가치보다 높다고 평가했다.

웨스트 먼로의 무기마네는 “메타버스, 공간 기술, AR/VR 등은 어느 것 하나 본격적으로 확산된 것이 없다”고 지적했다. 이 기술의 가치를 전면 부정하는 것은 아니지만, 그 성과를 얻기까지는 많은 시간과 투자가 필요하다는 것. 무기마네는 “일의 방식이 바뀌고, 상호작용 방식이나 워크플로우 자체가 달라져야 하는 기술 변화는 사람들이 적응하는 데 시간이 오래 걸릴 수밖에 없다”라며 “기술에 대한 기대 자체는 옳지만, 기대한 시점보다 훨씬 더 시간이 걸릴 것”이라고 전망했다.

에베레스트 그룹의 조시 역시 비슷한 견해를 나타냈다. 그는 특히 산업용 메타버스가 과대평가됐다고 지적했다. 조시는 “실제 구현된 사례보다 약속된 가능성이 훨씬 컸다”라고 평가했다. 다만 고급 장비의 디지털 트윈, 생산 현장 설계 및 유지보수, 교육 등 일부 사용례는 확실히 존재한다고 인정했다. 조시는 인프라 비용, 인력 교육, 시스템 간 호환성, 낮은 사용자 경험 등의 문제가 도입을 가로막고 있다고 덧붙였다.

8. 멀티클라우드

많은 CIO가 멀티클라우드를 도입하고 있지만, 조시에 따르면 이 전략이 약속한 혜택을 모두 누리는 경우는 드물다. 조시는 “멀티클라우드에서 업체 종속 문제를 해결하기 위해 상호운용 가능한 워크로드를 통합하려는 목표는 제대로 작동하지 않았다”라고 평가하며, “대부분 기업은 멀티클라우드 환경에 있긴 하지만, 주요 클라우드 서비스 업체는 거의 바꾸지 않으며, 서로 다른 플랫폼 간 워크로드를 연동하는 경우도 많지 않다”라고 설명했다.

이제는 CIO가 전략적으로 멀티클라우드를 설계하고 있다. 이전처럼 우연히 멀티클라우드를 도입하지는 않게 된 것이다. 하지만 상호운용성과 복잡성 문제는 여전히 도입 효과를 저해하는 요인으로 작용하고 있다.

9. 전기차(EV)

전기차는 일반적으로 CIO가 직접 관여하는 기술은 아니지만, 일부 CIO는 이 기술도 과대평가됐다고 보고 있다. IT 회사인 웰로컬라이즈(Welocalize)의 娇色导航크리스 그레비스 테슬라를 처음 세차장에 가져갔을 때 중립 기어로 전환하는 방법을 찾느라 애먹었던 경험을 언급하며, “전기차는 일상적인 운전 방식조차 다시 배워야 한다”고 말했다.

그레비스는 “30년 동안 자동차를 운전하다가, 이제는 아이패드 같은 기기를 운전하게 된 느낌이다. IT 전문가인데도 모든 기능을 하나하나 다 찾아봐야 한다”라며 “사용자 인터페이스가 홍보하는 것만큼 직관적이지 않다”고 지적했다. 결국 그는 설명서를 읽어야만 기능을 이해할 수 있었다고 말했다.

이후 그레비스는 테슬라를 ‘자동차’라기보다는 ‘운송용 가전제품’처럼 생각하게 됐으며, 기존 내연기관차에서 전기차로 전환하는 데 필요한 변화 관리에 이 인식 전환이 도움이 됐다고 설명했다. 그레비스는 “디지털 환경에 익숙한 세대라면 이 변화가 더 쉬울 수도 있다”라고 말하면서도, 자신에게는 상당한 충격이었다고 밝혔다. 또 “훨씬 쉬울 줄 알았는데 전혀 그렇지 않았다”고 털어놨다.

이 경험은 또한 새로운 기술이 기존 업무 방식에 끼치는 영향을 실감하게 해주었으며, 기술 변화에 적응해야 하는 직원들의 심정을 체험하는 계기가 됐다고 말했다.

10. 친환경 에너지

생명과학 기업 압제나(Abzena)의 娇色导航데이비드 윌리엄슨은 한 걸음 더 나아가, 친환경 에너지 자체를 과대평가된 기술로 분류했다. 윌리엄슨이 친환경 에너지를 반대하는 것은 아니다. 실제로 테슬라 차량을 보유하고 있으며, 자택에는 태양광 발전 시스템도 설치해 사용 중이다.

하지만 그런 개인적인 경험이 오히려 친환경 에너지가 만능 해결책이 아니라는 점을 알게 해줬다고 설명했다. 우선, 그레비스처럼 전기차의 운전 방식에는 학습 곡선을 경험했다. 윌리엄슨은 “가장 불만스러운 점은 사용자 인터페이스가 자꾸 바뀐다는 것이다”라며 “자동차 기능을 제대로 이해하려고 정말 많은 영상을 봤다”고 말했다. 또한 덥거나 추운 날씨는 배터리 성능을 저하시켜, 표시된 주행 가능 거리와 실제 주행 거리가 달라지는 문제도 경험했다고 밝혔다.

태양광 패널 역시 비슷한 경험을 안겨줬다. 윌리엄슨은 “기대와 현실은 확연히 달랐다. 패널에 먼지가 쌓이면 효율이 떨어지기 때문에 반드시 청소를 해줘야 하며, 여름과 겨울의 발전량 차이도 크다”라고 설명했다. 추가적인 비용도 문제였다. 윌리엄슨은 “전력망 연결을 위해 돈을 내야 했고, 지금도 전력 배송 요금이 부과된다”라고 밝혔다.

윌리엄슨은 이런 경험을 통해 “기술이 개인에게 미치는 영향을 우리는 종종 과소평가한다”라며, “이런 기술에는 예상치 못한 문제들이 많지만, 잘 거론되지 않는다”라고 지적했다.
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