IT 채널 및 에이전트형 AI의 주요 트렌드

인포매텍 디지털 » Recursos » IT 채널 및 에이전트형 AI의 주요 트렌드

이러한 맥락에서 그들은 사이버 복원력, 규모는 작지만 훨씬 더 전문화된 파트너 생태계, MSP 모델의 부상, 실제 환경에서의 에이전트형 AI, 클라우드 3.0, 그린옵스, 연합 데이터 거버넌스, AI 기반 플랫폼, 지능형 운영, 그리고 경쟁력과 주권의 직접적인 동력으로서의 기술에 대한 비전을 이야기합니다. 앞으로 다가올 것은 단순한 유행이 아니라 투자 수익률(ROI)과 복원력을 입증해야 할 시점입니다.

IT 채널의 새로운 시대: 재판매에서 관리형 사이버 복원력까지

IT 채널은 사이버 복원력을 핵심 가치 제안으로 삼아 빠르게 변화하고 있습니다. 주요 데이터 보호 및 사이버 보안 제공업체의 채널 관리자들이 지적하듯이, 고객과의 대화는 기존의 "보안 및 백업"을 넘어 예방, 탐지, ID 관리, 오케스트레이션 백업, 그리고 포괄적인 복구에 대한 더욱 폭넓은 논의로 확장되었으며, 특히 하이브리드, 멀티클라우드 및 SaaS 환경에서 이러한 경향이 두드러집니다.

이러한 복잡성 때문에 단일 제조업체가 전체 범위를 단독으로 커버할 수 없으므로 , 더욱 협력적인 파트너 생태계가 성장하고 있습니다. 글로벌 시스템 통합업체(GSI), 부가가치 재판매업체(VAR), 특히 관리형 서비스 제공업체(MSP) 의 역할이 중요해지고 있으며, MSP는 사이버 복원력 분야의 성장을 이끄는 원동력이 되고 있습니다. 기업들은 더 이상 단순히 제품만을 찾는 것이 아니라, 자사의 보안 태세에 대한 지속적인 책임을 지는 파트너를 원합니다.

이와 동시에 제조업체들은 파트너십 선정에 있어 훨씬 더 신중해지고 있습니다 . 파트너 수는 줄어드는 반면, 서비스 성숙도, 완벽한 솔루션 설계 능력, 그리고 일관된 서비스 제공 능력을 입증할 수 있는 파트너와의 협력은 더욱 심화되고 있습니다. 상업 프로그램, 인센티브 및 리소스는 MSP 모델을 중심으로 재구성되어 , 하이브리드, 퍼블릭 클라우드 및 SaaS 환경에서 사이버 복원력을 서비스 형태로 제공하고 전문적인 지침을 제공하는 기업에 보상을 제공하고 있습니다.

이러한 변화는 단순한 재판매에만 머무르는 파트너들이 도태될 위험에 직면하게 된다는 것을 의미합니다. 가치는 지식, 통합, 그리고 지속적인 관리로 이동하고 있습니다. 사이버 복원력, 자동화, 그리고 서비스형 거버넌스를 수용하는 채널은 고객의 장기적인 기술 전략에서 핵심적인 요소가 될 것입니다.

에이전트형 AI: 챗봇에서 자율적으로 작동하는 시스템까지

인공지능 과의 관계가 근본적으로 바뀔 전망입니다 . 지금까지는 대화형 인터페이스가 표준이었습니다. 사용자가 요약, 텍스트 또는 이미지를 요청하면 시스템이 응답하는 방식이었죠. 하지만 앞으로는 이러한 모델이 에이전트형 인공지능으로 대체될 것입니다. 에이전트형 인공지능은 단순히 답변하는 것을 넘어, 애플리케이션, 데이터 및 기타 서비스와 상호 작용하며 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 됩니다.

실제로 이는 사용자들이 더 이상 추천을 요청하는 대신 업무를 위임하기 시작한다는 것을 의미합니다 . 챗봇에게 여행 추천을 요청하는 대신, 적절한 권한을 가진 상담원 에게 주문을 내리게 되고 , 상담원은 지속적인 관리 없이도 달력을 확인하고, 항공편을 비교하고, 예약하고, 결제하고, 예약 확인을 보내게 됩니다. 이러한 변화는 생산성을 향상시키지만, 오류 발생 가능성을 줄이고 보안 및 책임에 대한 인식을 높일 것입니다.

시장은 이미 크게 두 가지 범주로 나뉘고 있습니다. 하나는 맞춤형 에이전트를 생성하기 위한 플랫폼 및 프레임워크 이고, 다른 하나는 벤더에서 제공하는 패키지 솔루션입니다. OpenAI, Google, Microsoft, Oracle, Amazon, Nvidia, Salesforce, Cisco, SAP와 같은 기업들은 에이전트 구축 아키텍처부터 영업, 지원, 프로세스 자동화, 관찰 가능성 또는 위험 관리에 특화된 에이전트에 이르기까지 모든 것을 제공합니다.

또한, 에이전트 생태계는 A2A(에이전트 간 통신)와 같은 프로토콜을 사용하여 서로 통신하기 시작할 것이며 , 이를 통해 여러 에이전트가 공유 데이터 및 엔터프라이즈 API를 기반으로 협업하는 분산 워크플로우가 가능해질 것입니다. 이러한 자율성은 처음에는 절대적이지 않을 것입니다. 중요한 프로세스는 규정 및 감사 준수를 위해 강력한 인적 감독 메커니즘과 명확하게 정의된 책임 체계를 갖추게 될 것입니다.

AI의 진실이 드러나는 한 해: 시범 운영부터 기업 수익에 미치는 영향까지

수년간의 시범 프로젝트와 개념 증명 테스트를 거친 후, 인공지능(AI)은 이제 진정한 시험대에 올랐습니다 . 최고정보책임자(CIO)와 최고경영자(CEO)들은 AI에 투자되는 모든 자금이 매출 증대, 비용 절감, 위험 완화 또는 새로운 비즈니스 모델 구축에 구체적인 영향을 미쳐야 한다는 압박을 가하고 있습니다. 미래지향적인 비전은 이제 현실적인 질문들로 대체되고 있습니다. AI는 얼마나 비용이 드는가, 무엇을 제공하는가, 그리고 실패했을 때 누가 책임을 져야 하는가?

주요 컨설팅 회사와 분석가들은 이제 개별적인 실험에서 기업 규모의 구현으로 초점이 옮겨가고 있다는 데 동의합니다 . 핵심은 더 이상 "화려한 사용 사례"를 내세우는 것이 아니라, 연합 데이터 패브릭, 강력한 통합, 관찰 가능성, 보안, 그리고 신뢰와 지속 가능한 도입을 촉진하는 진정한 인간-AI ​​"시너지"를 갖춘 데이터 기반 디지털 비즈니스 스택을 구축하는 것입니다.

이러한 추세를 뒷받침하는 수치들이 나타나고 있습니다. 점점 더 많은 조직들이 이미 AI 기반 애플리케이션을 운영 환경에 도입하여 운영 효율성을 크게 향상시키고 제품 출시 기간을 단축하고 있습니다. 하지만 분명한 한계점도 드러나고 있습니다. FOMO(놓치는 것에 대한 두려움) 현상으로 인해 많은 프로젝트가 탄탄한 사업 타당성 검토 없이 시작되었으며, 2026년은 어떤 프로젝트가 살아남고 어떤 프로젝트가 투자 수익률(ROI) 부족으로 포기될지를 결정하는 해가 될 것입니다.

더 나아가, EMEA 지역의 CEO들은 새로운 AI 프로젝트 승인 전에 실질적인 가치 입증을 요구하고 있습니다 . 우선순위는 단순히 개인 생산성 향상에서 비즈니스 모델 혁신, 프로세스 재구축, 그리고 조직 회복력 강화로 옮겨가고 있습니다. AI는 창의성, 새로운 서비스, 그리고 새로운 관리 방식을 가져올 것으로 예상되지만, 동시에 직장 내 마찰을 야기하고 특정 직무에서 더 많은 구조조정과 해고를 초래할 가능성도 있습니다.

AI 에이전트는 이러한 도약에 핵심적인 역할을 할 것입니다 . 상당수의 대기업들이 정책 시행 자동화, 위반 감소, 규정 준수 유지를 위해 자사의 관찰 및 보안 플랫폼에 에이전트를 통합할 것으로 예상됩니다. 만약 AI가 이 과정에서 측정 가능한 성과를 보여주지 못한다면, 많은 조직들이 투자를 늦추고 명확한 이점을 제공하는 다른 사업에 집중할 것입니다.

인공지능이 소프트웨어, 클라우드 및 운영 방식을 어떻게 재편하고 있는가

인공지능(AI)은 비즈니스 애플리케이션에 영향을 미칠 뿐만 아니라 소프트웨어 개발 자체를 혁신하고 있습니다 . 코드를 직접 작성하는 전통적인 프로그래밍 방식은 개발자가 의도를 표현하면 AI가 구성 요소를 생성하고 유지 관리하는 모델로 대체되고 있습니다. 이는 개발 주기를 단축하고 품질을 향상시키며, 인간 개발팀이 아키텍처 설계, 보안, 거버넌스 및 에이전트 조정에 집중할 수 있도록 해줍니다.

이러한 "소프트웨어 재구축"은 취약점, 광범위한 오류 및 SaaS 제공업체에 대한 과도한 의존을 방지하기 위해 새로운 거버넌스 프레임워크, 인적 감독 및 품질 관리를 요구합니다 . 동시에, 이는 더욱 적응력 있고 자율적인 시스템을 구축하고, 벤더 종속성을 줄이며, 개방적이고 구성 가능한 플랫폼에서 맞춤형 제품을 개발할 수 있는 길을 열어줍니다.

이와 동시에 클라우드는 하이브리드, 멀티클라우드, 프라이빗, 그리고 자체 클라우드 아키텍처가 표준으로 자리 잡는 3.0 시대로 진입하고 있습니다 . 대규모 AI는 기존의 퍼블릭 클라우드에만 의존할 수 없으며, 분산 아키텍처, 초저지연, 그리고 데이터 센터와 연동되는 엣지 컴퓨팅을 요구합니다. 대규모 혼란과 지정학적 긴장은 기업들을 멀티클라우드, 자체 클라우드, 그리고 벤더 다변화 전략으로 이끌고 있습니다.

기업 시스템 또한 단순한 기록 저장소에서 능동적이고 지능적인 운영 엔진 으로 진화하고 있습니다 . 핵심 프로세스(재무, 공급망, 인사, 고객 서비스)에 내장된 AI 에이전트 덕분에 기업은 개별적인 자동화에서 벗어나 지속적인 모니터링, 예외 해결, 데이터 기반의 적응형 개선을 통해 전체 가치 사슬을 통합적으로 관리할 수 있게 되었습니다.

이 모든 것은 분명한 추세의 일부입니다. 기술은 더 이상 독립적인 구성 요소들의 집합체가 아니라 통합된 "엔터프라이즈 운영 체제 "가 되었습니다. 경쟁 우위는 더 많은 프로젝트를 보유하는 데서 오는 것이 아니라, AI, 자동화, API, 클라우드 컴퓨팅, 보안, 관찰 가능성 및 데이터가 비즈니스 지표에 맞춰 관리되고 정렬된 하나의 일관된 전체로 함께 작동하도록 보장하는 데서 올 것입니다.

거버넌스, 규제 및 기술 주권: 인공지능에 대한 심층 분석

규제 환경이 점점 더 엄격해지고 있으며 그 중요성이 부각되고 있습니다 . 유럽 인공지능법(AI Act), NIS2, DORA, CRA, CSRD 및 기타 부문별 규정들은 거버넌스, 위험 관리, 보안을 단순한 "모범 사례"에서 운영 필수 요건으로 전환시킬 것입니다. 기업들은 사용하는 데이터, 배포하는 모델, 자동화된 의사 결정의 논리를 철저하게 문서화해야 합니다.

AI 거버넌스는 AI TRiSM(신뢰, 위험 및 보안 관리) 기반의 적응형 모델 로 진화하고 있으며 , 이는 정책, 통제, 프로세스 및 도구를 결합하여 편향, 오용, 데이터 유출, 오용 및 성능 편차를 실시간으로 모니터링합니다. 유럽에서는 혁신과 규제 준수 사이의 긴장이 고조될 것으로 예상됩니다. 지나친 경직성은 규제가 덜한 지역에 비해 경쟁력을 저해할 수 있습니다.

이러한 시나리오에서 "탄력적인 상호의존성"으로 이해되는 기술 주권이 중요성을 갖게 됩니다 . 초연결 사회에서 비현실적인 절대적 자율성을 추구하는 대신, 정부와 기업은 반도체, 데이터, AI 모델, 주권 클라우드 인프라, 그리고 원활한 공급업체 전환을 가능하게 하는 개방형 표준과 같은 디지털 가치 사슬의 핵심 요소들을 통제하는 데 집중합니다.

연합형 데이터 거버넌스는 데이터 주권을 포기하거나 물리적으로 저장소를 중앙 집중화하지 않고도 조직 간 정보 공유를 위한 모델로 자리 잡고 있습니다 . 이러한 접근 방식은 구성 가능한 아키텍처 및 잘 정의된 API와 결합되어 안전하고 감사 가능한 분산 데이터에서 협업하는 에이전트 생태계를 위한 필수적인 기술적 기반이 됩니다.

그 결과, 많은 경우 기술 도입 속도가 느려지겠지만 , 그 대신 법적 확실성, 추적 가능성 및 신뢰도가 높아질 것입니다. 시장은 엄격한 규제 심사를 견딜 수 없는 "겉치레" 솔루션과 진지하고 감사 가능하며 규정을 준수하는 소프트웨어를 더욱 명확하게 구분하기 시작할 것입니다.

보안, 신원 확인, 그리고 비밀번호와의 조용한 작별

사이버 보안 또한 심오한 변화의 시기에 접어들고 있습니다 . 공격의 규모, 속도, 그리고 정교함이 증가함에 따라 수동 분석에 기반한 순전히 사후 대응적인 모델은 더 이상 유지될 수 없습니다. 이제 방어는 인공지능(AI)을 활용하여 이상 징후를 탐지하고, 사건들을 연관시키며, 자동화된 대응을 조율하는 방식으로 "기계 속도"로 움직이기 시작했으며, 인간 팀은 전략 수립, 거버넌스, 그리고 복잡한 사건 관리에 집중하고 있습니다.

접근 계층에서 ID는 새로운 보안 경계로 자리 잡고 있습니다 . SaaS 애플리케이션의 확산, 분산 근무, 그리고 보편적인 연결성은 경계 네트워크가 아닌 사용자, 장치 및 서비스를 중심으로 한 중앙 집중식 보호를 요구합니다. 제로 트러스트는 행동, 위치, 위험 및 리소스 민감도를 기반으로 각 접근을 지속적으로 검증하는 상황 기반 및 사전 예방적 모델로 진화하고 있습니다.

사용자 수준에서 가장 눈에 띄는 변화 중 하나는 기존 비밀번호의 점진적인 소멸 입니다 . 공개키 암호화 기반의 패스키가 주요 인증 방식으로 자리 잡을 것입니다. 개인 키는 사용자의 기기에 저장되고 생체 인식(지문, 얼굴 인식)을 통해 잠금 해제되며, 서버는 신원 확인을 위한 수학적 증명만 수신하게 되어 자격 증명 도용을 이용한 대부분의 피싱 공격이 무력화됩니다.

이러한 발전은 훨씬 더 발전된 신원 및 접근 관리(IAM) 모델 과 소프트웨어 공급망 및 외부 공급업체와의 보안 강화로 보완됩니다. 제3자 감독, 지속적인 감사, 그리고 사이버 보안 보증이 포함된 계약은 외부 공격으로부터의 침해를 방지하는 데 매우 중요할 것입니다.

API 우선 아키텍처, 하이퍼오토메이션 및 "서비스형 소프트웨어"

통합은 전략적 핵심 과제로 떠오르고 있습니다 . 은행, 보험, 에너지, 소매, 의료, 공공 부문 등 다양한 분야에서 기술적 파편화와 고립된 레거시 시스템이 혁신의 가장 큰 장애물이라는 사실을 매일같이 깨닫고 있습니다. 이에 대한 대응책으로 기업들이 자사의 역량을 재사용 가능한 서비스로 제공할 수 있도록 하는 API 우선 아키텍처 와 통합 플랫폼이 널리 도입되고 있습니다.

이와 동시에, 하이퍼오토메이션은 인프라 확충 없이 효율성을 높이는 실용적인 방법으로 자리 잡고 있습니다 . AI, RPA, BPM, API, 분석 및 오케스트레이션을 결합함으로써, 조직들은 특정 프로세스만을 위한 개별 봇 구축에서 벗어나, 특히 수동 오류로 인한 비용이 큰 규제 산업 분야에서 엔드투엔드 워크플로우를 자동화하는 포괄적인 프로그램으로 나아가고 있습니다.

이러한 변화와 함께 "서비스형 소프트웨어(SaaS)"라고 부를 수 있는 새로운 소프트웨어 소비 모델이 등장하고 있습니다 . 기존의 라이선스별 또는 사용자별 요금제 SaaS 모델을 넘어, 처리된 문서 수, 확인된 거래 수, 완료된 작업 수, 또는 자동 해결된 지원 사례 수와 같이 성과 기반으로 요금이 부과되는 방식이 나타나고 있습니다. IT 채널 입장에서는 이러한 변화가 고객의 목표에 부합하는 측정 가능한 성과에 초점을 맞춘 비즈니스 기회를 창출해냅니다.

더 나아가, ERP 및 기타 핵심 시스템은 에이전트형 AI의 지원을 받는 "능동형" 버전 으로 진화하고 있습니다 . 회계, 송장 발행, 대조, 문서 관리와 같은 많은 백오피스 업무가 거의 완전히 자동화되어 직원들이 예외 관리 및 전략적 의사 결정에 집중할 수 있게 되었습니다. 이러한 기업들은 "인간이 없는 기업"이 아니라, 인간의 재능이 가장 큰 가치를 창출하는 곳에 집중된 조직입니다.

로우코드 및 노코드 플랫폼을 통한 개발의 민주화가 점차 확산되면서 , 비즈니스 부서들이 IT 거버넌스 하에 자체 애플리케이션과 워크플로우를 구축할 수 있게 되었습니다. 이는 내부 혁신을 가속화하지만, 통제 불가능한 "섀도우 IT"를 방지하기 위해 명확한 보안, 품질 및 규정 준수 프레임워크를 구축해야 합니다.

인프라, 에너지 및 그린옵스: AI의 물리적 한계

인공지능의 발전은 인프라를 한계까지 몰아붙이고 있습니다 . 대규모 모델 학습 및 배포에는 막대한 컴퓨팅 성능과 냉각 용량이 요구되며, 이는 이전에는 당연하게 여겨졌던 자원인 에너지의 중요성을 부각시키고 있습니다. 이제 기술 관련 논의는 "모델에 매개변수가 몇 개나 있는가"에서 "생산되는 가치 단위당 소비 전력이 몇 와트인가"로 전환되고 있습니다.

하드웨어 측면에서 NPU는 PC와 모바일 기기의 표준 사양으로 자리 잡고 있습니다 . "AI 지원" 컴퓨터는 더 이상 프리미엄 제품이 아니라 필수 요구 사항이 될 것입니다. 에이전트와 모델을 로컬에서 실행하면 지연 시간이 줄어들고 개인 정보 보호가 강화되며 클라우드 부하가 완화되기 때문입니다. 데스크톱이나 노트북 컴퓨터를 업그레이드할 때 AI 컴퓨팅 기능은 RAM이나 저장 장치만큼이나 중요한 고려 사항이 될 것입니다.

AI 데이터 센터용 고성능 DRAM 및 NAND 플래시 메모리 수요 증가로 공급망에 부담이 가중되고 부품 가격이 상승하고 있습니다 . 제조업체들은 소비자 기기보다 서버 생산 라인을 우선시하고 있어, 최종 사용자를 위한 고용량 메모리 시스템의 가격 상승이나 재고 부족으로 이어질 수 있습니다.

이러한 맥락에서 클라우드 및 인프라 관리에 대한 GreenOps 접근 방식이 주목받고 있습니다 . 단순히 재정적 비용을 최적화하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않으며, 탄소 발자국, 효율적인 자원 사용, ESG 목표 준수 또한 고려해야 합니다. 지속가능성은 CIO에게 중요한 KPI가 되고 있으며, 기술 리더는 소비되는 모든 킬로와트시(kWh)를 정당화하고 클라우드, 엣지, 온프레미스 간의 워크로드 균형을 맞춰야 합니다.

여기에 더해 실리콘 양극 배터리와 같은 에너지 저장 기술의 혁신 과 대량 소비를 위한 최초의 상용 고체 배터리 의 등장 도 주목할 만합니다. 이러한 배터리의 높은 에너지 밀도는 실제 사용 환경에서 이틀 동안 사용할 수 있는 모바일 기기, 더 가벼우면서도 주행 거리가 더 긴 전기 자동차를 가능하게 할 뿐만 아니라, 배터리 성능 저하를 최소화하면서 초고속 충전을 지원하여 주행 거리 불안감을 해소해 줄 것입니다.

고급 연결성: Wi-Fi 7 및 위성 직통 연결

네트워크 또한 이러한 새로운 디지털 서비스 계층을 지원하기 위해 질적인 도약을 이루고 있습니다 . Wi-Fi 7은 단순히 빠른 속도뿐만 아니라 멀티링크 작동(MLO)과 같은 아키텍처 혁신 덕분에 라우터, 스마트폰, 노트북의 주요 표준이 될 것입니다. MLO는 여러 대역을 동시에 사용할 수 있도록 하여 지연 시간을 줄이고 기기가 많은 가정 환경에서도 안정성을 향상시킵니다.

이러한 발전으로 1Gbps 광섬유 연결은 더 이상 기존 Wi-Fi 네트워크에 의해 속도 제한을 받지 않게 됩니다 . 8K 스트리밍, 혼합 현실, 클라우드 게임 및 몰입형 경험을 끊김 없이 즐길 수 있게 되어 네트워크가 "그냥 잘 작동한다"는 인식을 강화할 것입니다. 이는 점점 더 많은 중요 작업이 무선 연결에 의존하는 시대에 매우 중요합니다. 가정용 인터넷 연결의 진화에 대해 자세히 알아보려면 ADSL 및 광섬유에 대한 종합 가이드를 참조하는 것이 좋습니다.

이와 동시에 휴대전화가 저궤도 위성에 직접 연결할 수 있는 DTC( Direct-to-Cell) 서비스의 상용화가 시작되었습니다 . 초기에는 지상 통신망이 구축되지 않은 지역(산악 지역, 해양 지역, 외딴 농촌 지역)의 메시지 전송 및 긴급 통신에 중점을 두었으며, 이는 오늘날 우리가 알고 있는 "신호 없음" 구역의 종말을 알리는 신호탄이 되었습니다.

새로운 모뎀은 기지국과 위성 간 자동 전환 기능을 통해 악조건에서도 최소한의 서비스 수준을 보장합니다. IT 업계는 이를 통해 물류, 에너지, 운송, 보안 등의 분야에서 원격 IoT 솔루션, 분산 모니터링, 중요 실시간 서비스 제공 등 다양한 기회를 창출할 수 있습니다 .

주요 ICT 기업의 참고 사례 및 포지셔닝

주요 ICT 기업들은 이러한 새로운 시나리오에 대비하기 위한 조치를 취하고 있습니다 . 타워 및 통신 네트워크 관리자와 같은 공유 인프라 운영업체들은 기상 현상 및 트래픽 급증에 대한 자산의 복원력을 향상시키기 위해 고급 자동화, 실시간 데이터 분석, 그리고 AI 제공업체와의 협력에 투자하고 있습니다.

통합 통신 사업자들은 네트워크 현대화, 기존 기술 단계적 폐지, 그리고 인공지능(AI)을 활용한 운영 자동화, 초개인화된 서비스 제공, 고객 경험 향상을 위한 다년간의 전략 계획을 시행하고 있습니다 . 이러한 노력의 목표는 운영 비용을 대폭 절감하고, 기업 간(B2B) 매출을 증대하며, 사이버 보안, 클라우드 컴퓨팅, 응용 AI 분야에서 선도적인 위치를 확보하는 것입니다.

대형 글로벌 컨설팅 회사들은 테크노비전(TechnoVision)과 같은 프레임워크를 제시하여 조직이 비즈니스 기준에 기반한 기술 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다 . 이들의 메시지는 분명합니다. 생성형 AI와 에이전트형 AI는 데이터 거버넌스, 기술 주권, 그리고 지능형 운영을 위한 프로세스 재설계에 특별히 주의를 기울여 탄력적인 아키텍처에 통합되어야 한다는 것입니다.

현대화, 상호운용성 및 하이퍼자동화를 전문으로 하는 다른 기업들은 핵심은 더 이상 단순히 도구를 추가하는 것이 아니라, 체계적인 방식으로 도구를 통합, 관리 및 확장하는 것이라고 주장합니다 . 엔터프라이즈 아키텍처, API, 관찰 가능성, FinOps 및 위험 관리는 더 이상 "기술적 세부 사항"이 아니라 AI 및 자동화가 끝없는 시범 프로그램에 갇히지 않도록 하는 필수 조건이 되었습니다.

지역 컨설팅 회사와 비즈니스 솔루션 제공업체들은 또한 착각을 줄이고, 업계 규정에 적응하며, 에너지 소비를 최적화할 수 있는 분야별 AI 모델의 통합을 강조합니다 . 자체 데이터와 특정 용어를 사용하여 정교해진 소규모 모델은 대규모 범용 모델과 공존하며 다양한 요구를 효율적으로 충족할 것입니다.

2026년은 IT 채널, AI, 그리고 비즈니스 간의 관계에 있어 중요한 전환점이 될 것입니다 . 인공지능은 기업 아키텍처의 핵심 기반으로 자리 잡고 있으며, 클라우드는 더욱 분산되고 자율적인 형태로 발전하고 있습니다. 보안은 ID 기반 및 사전 예방적 탐지 중심으로 변화하고 있으며, 아키텍처는 구성 가능하고 API 기반으로 진화하고 있습니다. 또한 에너지와 지속가능성은 설계 제약 조건으로 자리 잡고 있습니다. 성숙하고 관리형 서비스 중심의 IT 채널의 지원을 받아 이러한 모든 요소를 ​​단일 시스템으로 통합 관리할 수 있는 조직이 향후 10년간 경쟁 우위를 확보할 것입니다.