2025년, 우리는 더 이상 “AI가 대세다”라는 말에 놀라지 않는 시대에 살고 있습니다.
이제 중요한 건, 어떤 기업이 어떻게 AI를 구현하며, 어디를 향해 나아가고 있는가입니다.
그리고 그 흐름의 중심에 선 대표적인 기업이 바로 Microsoft입니다.
이번 [2025 Microsoft Cloud&AI 부트캠프]는
AI가 바꿔나갈 산업의 미래, 변화하는 글로벌 트렌드, 그리고 기술이 만들어낼 새로운 기회를 깊이 있게 조망합니다.
데이터로 맛있는 요리를 하려면, 최신 요리법과 트렌드를 놓쳐선 안 되겠죠?
데이터스랩 역시 이 흐름을 놓칠 수 없었습니다.
그래서 부트캠프의 내용을 실무 관점에서 핵심만 쏙쏙 정리한 연재 시리즈를 시작합니다.
첫 편은 “글로벌 AI 트렌드와 기술 전망”.
AI 전략과 실제 비즈니스가 어떻게 연결되고 있는지 궁금하셨다면, 이 연재가 큰 도움이 될 것입니다.
📌
- 주제: Microsoft AI Horizons – 글로벌 AI 트렌드와 기술 전망
- 일시: 2025년 7월 23일 수요일 오전 10:00 ~ 10:45
- 장소: 온라인
- 발표자: Zia Mansoor ( 데이터 & AI CVP, Microsoft )
🔗해당 세션 다시보기 링크🔗: AZBC: Microsoft AI Horizons – 글로벌 AI 트렌드와 기술 전망
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🔗모든 세션 다시보기 링크🔗: Microsoft Cloud and AI Bootcamp
이제 AI는 중반전에 접어들었고, 기업들은 Frontier Firm이 되는 방향으로 발전하고 있습니다.
여기서 말하는 Frontier Firm이란 ❓
간단히 말해, AI를 모든 업무에 내재화한 조직을 의미합니다.
이에 중요한 것은,
AI를 통해 직원들의 경험을 풍부하게 하고, 고객과의 접점을 재창조하며,
비즈니스 프로세스를 혁신하고, 혁신의 속도를 끌어올릴 수 있는가 입니다.
AI 도입은 가속화되고 있으며, 현재의 키워드는 바로 Agents(에이전트)입니다.
- IDC: 2028년까지 13억 개 AI 에이전트 등장 예상
- Microsoft: 리더의 81%가 12~18개월 내 AI 에이전트 도입 예정
- Gartner: 2028년까지 90%의 개발자가 AI 코딩 에이전트 사용 예정
이처럼 AI 도입의 중심은 ‘에이전트’로 이동하고 있으며, 조직 구조와 업무 방식의 변화가 필연적으로 따라오고 있습니다.
🧠 AI Agent란?
AI 에이전트는 인간처럼 목표를 인식하고, 상황을 파악하며, 스스로 판단해 작업을 수행하는 인공지능 시스템입니다.
단순히 질문에 답하거나 명령을 수행하는 수준을 넘어, 연속된 작업을 스스로 계획하고 실행하며, 협업도 가능한 ‘능동적 도우미’입니다.
예를 들어, 고객 문의에 답변하고, 회의 일정을 조율하고, 보고서를 자동 생성하는 등의 역할을 수행할 수 있습니다.
📌 AI 에이전트가 실제로 어떤 식으로 업무에 스며들고, 단순 자동화를 넘어 어떻게 ‘생각하고 판단’하는 존재로 진화하는지 궁금하시다면?
☞ 3편 – “자동화 vs 인텔리전스: AI Agent는 어디에 위치하는가?”에서 더 깊이 있게 다루어집니다!
💡 최근 AI 분야에서는 추론 모델의 빠른 발전이 이뤄지고 있으며, 일부는 이를 Test time compute로 부르기도 하지만,
핵심은 이러한 모델들이 에이전트와 대화의 기반이 된다는 점입니다.
이러한 모델들은 연쇄적 사고(chain of thought reasoning)를 가능하게 하여, 더 높은 벤치마크와 지능 수준 향상을 이끌고 있다
💡 두번째로는 AI는 결국 데이터가 좋아야 좋은 성과를 낸다는 것입니다. 이는 예전부터 사실이었지만, 이제는 더욱 중요해졌습니다.
에이전트 시대에 있어 데이터 접근, 보안, 거버넌스는 핵심 요소입니다.
💡 또한, 멀티모달 및 멀티채널 상호작용이 부각되고 있습니다. 인간처럼 말하고 듣고 볼 수 있는 능력을 갖춘 AI가 발전하고 있어, 이로 인해 자연스러운 인간-기계 상호작용이 증가하고 있습니다.
특히 영상, 오디오 능력이 강화되어, 인공지능이 다양한 방식으로 사용자와 상호작용하는 것이 가능해지고 있습니다.
동시에, AI 모델의 다양성도 커지고 있습니다. 이제는 “하나의 모델로 모든 걸 해결”하는 것이 아니라, “각 작업에 최적의 모델을 선택”하는 것이 핵심이 되고 있습니다.
💡 이제 ‘메모리’와 ‘권한(Entitlements)’이라는 새로운 영역에 대해 이야기해보겠습니다. AI가 데이터를 얼마나 잘 기억하고 접근을 얼마나 잘 제어하느냐는 점이 점점 중요해지고 있습니다. 사용자와 에이전트 각각이 어떤 데이터에 접근할 권한이 있는지 — 이 ‘권한’의 개념은 앞으로 핵심이 될 것입니다.
이러한 요소들이 지금의 에이전트 및 멀티에이전트 시스템을 가능하게 만드는 기반입니다.
불과 1년 전, 심지어 6개월 전까지만 해도 기업들은 AI의 ‘활용 사례’를 찾는 데 집중했습니다.
하지만 지금은 단순한 활용 사례를 넘어, 비즈니스 프로세스 자체를 재구성하는 방향으로 전환되고 있습니다.
조직 전반의 프로세스를 재설계할 때 진정한 가치가 창출되고, 이것이 바로 기업이 프런티어 기업으로 거듭나는 방법입니다.
Microsoft Fabric 이란❓
Fabric이란 데이터 엔지니어링, 데이터 팩토리, 데이터 과학, 데이터 웨어하우스, 운영 DB, Power BI, 실시간 분석까지
다양한 워크로드를 하나로 통합한 데이터 플랫폼입니다.
Fabric의 핵심 개념 중 하나인 OneLake는 간단히 말해 조직 데이터의 OneDrive라고 생각하시면 됩니다.
일종의 데이터 가상화 계층을 통해 데이터를 물리적으로 이동하지 않고도 연동하여 사용할 수 있습니다.
Azure AI Foundry 란❓
AI 애플리케이션과 에이전트를 빌드-배포-운영할 수 있게 해주는 AI 앱 서버입니다.
조직의 AI 공장같은 개념이며, GitHub, Copilot 등도 이 플랫폼에서 돌아갑니다.
이는 다양한 AI 모델 선택, 평가 도구 및 성능 모니터링, AI 보안 및 거버넌스 등을 지원합니다.
AI는 다음과 같은 에이전트 기반 업무 환경으로 변화하고 있습니다.
✨ Level 1: Human + Assistant
- 모든 직원이 AI 어시스턴트를 갖고 업무 효율화
✨ Level 2: Human-led Agents
- 사람이 지시하고 AI가 팀원처럼 특정 업무 수행
✨ Level 3: Human-led, Agent-operated
- AI가 전체 프로세스를 실행, 사람은 방향만 지시
레벨이 높아질수록 기업의 생산성과 ROI가 비약적으로 향상하며, 해당 레벨들은 공존할 수 있습니다.
이제는 모든 직원이 'Agent Boss'로 전환되어 AI 에이전트를 지휘하고 관리하는 역할을 수행할 것입니다.
AI 에이전트는 단순 도구가 아닌 협업 파트너입니다.
이제는 개별 AI 활용 사례를 넘어서 비즈니스 프로세스 전반을 재구성하는 것이 핵심입니다.
Microsoft는 Fabric, Azure AI Foundry, Copilot을 통해 이를 지원합니다.
- Copilot: 모든 워크플로우에 자연어 기반 자동화
- Azure AI Foundry: 다양한 AI 모델을 선택/평가/배포하는 플랫폼
- Microsoft Fabric: 데이터 통합 및 분석 인프라
우리는 지금 AI의 중반전에 있습니다. 앞으로의 몇 달은 여러분의 기업과 비즈니스에 있어 가장 획기적인 전환기가 될 것입니다.
결국, 아무리 뛰어난 AI도 좋은 데이터 없이는 아무것도 할 수 없습니다.
그래서 지금, 데이터의 가치를 알고 잘 다룰 줄 아는 우리가 더 중요한 시대가 왔습니다.
AI 혁신의 시작은 데이터!
그리고 그 중심엔 우리가 있습니다.
여러분의 데이터 여정, 우리 데이터스랩과 함께해요! 😊
다음 주제는 AI 혁신의 출발점 – 인텔리전트 시스템을 위한 데이터 준비 전략 입니다!
다음 글에서 뵙겠습니다!
감사합니다. 뿅 ㅇ_<☆
※ 본 글은 Microsoft Cloud & AI Bootcamp 세션을 기반으로 작성되었으며, 정리 과정에서 OpenAI ChatGPT를 활용하여 작성하였습니다.
