2020년부터 2025년까지, 기술은 어떻게 변화해왔을까?

2020년 이후 기술은 단순히 빠르게 발전한 것이 아니라, 사회·산업 전반을 다시 설계한 시기였습니다.
팬데믹은 디지털 전환을 강제했고, 클라우드·원격 협업·데이터 기반 업무 방식이 빠르게 자리 잡았습니다.

2023년 이후 생성형 AI의 대중화는 기술의 중심축 자체를 변화시켰습니다.
AI는 ‘특정 업무 자동화 도구’를 넘어, 이제는 기업 운영을 결정하고 생산성을 좌우하는 기반 기술이 되었습니다.

McKinsey는 2025년 보고서에서 AI를 “기업 전략의 핵심 인프라”로 규정했으며, OECD는 디지털 기술이 사회 시스템 전반의 근간으로 자리 잡고 있다고 평가했습니다.

즉, 2020~2025년은 기술이 일상·산업·공공영역을 가리지 않고 빠르게 재편된 1차 변곡점으로 볼 수 있습니다.

참고 출처

• McKinsey – The State of AI 2025
  https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

• OECD – The Adoption of Artificial Intelligence in Firms
  https://www.oecd.org/en/publications/the-adoption-of-artificial-intelligence-in-firms_f9ef33c3-en.html

• OECD – Governing with Artificial Intelligence
  https://www.oecd.org/en/publications/2025/06/governing-with-artificial-intelligence_398fa287/full-report.html

부정적 측면, 우리가 해결해야 할 문제들

기술이 급속도로 성장하면서 긍정적 변화와 함께 해결해야 할 문제도 동시에 증가했습니다.

1. 일자리 변화와 불평등 위험
AI 자동화는 일부 직무를 빠르게 변화시키고 있습니다.
중간 기술 직군의 역할 축소, 소득 격차 확대, 기술·데이터·자본의 집중 같은 구조적 문제도 따라옵니다.

2. 프라이버시 침해와 감시 우려
얼굴 인식, 사용자 행동 분석 등 자동화된 판단 시스템이 일상에 자연스럽게 녹아들면서, 개인의 정보가 과도하게 수집되거나 오용될 위험이 커졌습니다. 이는 AI 윤리·거버넌스의 필요성을 더욱 강화시키는 요인입니다.

3. 디지털 피로감과 정보 과잉
끊임없는 알림, 정보 홍수, 과도한 디지털 노출은 집중력 저하, 스트레스 증가, 일·휴식 경계 붕괴 등 새로운 문제를 만들고 있습니다.

긍정적 측면, 기술이 열어준 새로운 가능성

1. 생산성 향상과 업무 효율 증대
반복·정형 업무는 AI 자동화로 빠르게 처리되며, 기업들은 생산성 향상과 비용 절감 효과를 체감하고 있습니다.

2. 의료·공공·연구 분야의 혁신
AI 분석 능력은 정확한 의료 진단, 기후 예측, 재난 대응, 공공 시스템 개선 등 사회 문제 해결에 활용되기 시작했습니다.

3. 산업 전반에서 확산되는 실질적 변화
기술은 산업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 성장 엔진이 되고 있습니다.

• 제조업: 공정 자동화·불량률 감소

• 금융: 이상 거래 탐지·위험 분석

• 유통: 개인화 추천·고객 경험 개선

• IT·공학: 개발·설계 자동화

• 모빌리티: 자율주행 기반 안전성 개선

참고 출처

• UNESCO — Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence
  https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455

• OECD — The Impact of Digital Technologies on Well-being
  https://www.oecd.org/en/publications/2024/11/the-impact-of-digital-technologies-on-well-being_848e9736.html

• McKinsey — Technology Trends Outlook 2025
  https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-top-trends-in-tech-2025

• OECD — The Adoption of Artificial Intelligence in Firms
  https://www.oecd.org/en/publications/the-adoption-of-artificial-intelligence-in-firms_f9ef33c3-en.html

2026년, 다가오는 기술 전망

2026년은 AI 기술이 더욱 정교하고 현실적인 형태로 산업 곳곳에 깊숙이 결합되는 시기로 전망됩니다.

예상되는 주요 변화는 다음과 같습니다.

• 더 강력한 계산 능력을 갖춘 AI 슈퍼컴퓨팅 시대

• 여러 AI가 협력하는 멀티 에이전트 시스템

• 가짜 콘텐츠·딥페이크를 식별하는 디지털 진위 기술

• 개인정보를 보호하는 보안 중심 컴퓨팅 구조

2026년은 지금보다 훨씬 더 고도화된 AI 활용 시대의 본격적인 시작점이 될 가능성이 높습니다.

참고 출처

• McKinsey — Top Trends in Tech 2025
  https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/the-top-trends-in-tech-2025

급변하는 기술 속에서 살아남기 위한 7가지 과제

1. 기술 이해력을 기본 역량으로 만들기
AI·데이터 기술의 기본 개념을 이해하는 능력은 이제 모든 직무의 공통 기반 역량이 되었습니다.
‘기술을 사용할 줄 아는 능력’과 ‘작동 원리를 이해하는 능력’ 사이의 차이는 앞으로 더욱 큰 경쟁력 차이를 만들게 됩니다.

2. 인간 고유의 사고·창의·판단 능력을 강화하기
AI는 정답을 만들어내는 데 강하지만, 문제 정의, 맥락 판단, 창의적 결합처럼 사람만 할 수 있는 사고 구조는 더욱 중요해지고 있습니다.

3. 디지털 웰빙 관리하기
지속적인 기술 사용은 정보 스트레스와 정신적 피로를 유발할 수 있습니다. 기술을 건강하게 사용하기 위한 개인적·조직적 전략이 필수입니다.

4. 조직의 AI 전략을 파일럿에서 가치 창출로 전환하기
많은 기업이 아직 파일럿 수준에 머물러 있으며, AI가 실제 비즈니스 가치로 전환되기 위해선 업무 구조 재설계, 데이터 기반 구축, 전사적 목표 설정이 필요합니다.

5. 책임 있는 AI 사용을 위한 윤리·리스크 관리 체계 구축하기 (확장 버전)
AI 시대에는 “기술을 어떻게 쓰는가”가 “무엇을 만드는가”보다 더 중요한 문제가 됩니다. 따라서 다음 기준이 필수적입니다.
UNESCO는 이러한 기준을 글로벌 AI 윤리의 최소 요건으로 제시합니다.

✔️ 데이터 투명성: 어떤 데이터를 왜 수집하는지 명확히 공개
✔️ 편향 점검: 특정 집단에 불리한 판단을 하지 않도록 정기 점검
✔️ 책임 소재 명확화: AI 결과에 대한 책임 주체 정의
✔️ 설명 가능성 확보: AI 판단 과정이 이해 가능해야 함
✔️ 보안 강화: 데이터·모델이 악용되지 않도록 지속 보호

6. 직무 변화에 대비한 재교육과 전환 프로그램 마련하기
기술 도입 속도는 직무 구조보다 빠르게 바뀌고 있습니다. 이를 따라가기 위해서는 개인과 조직 모두 지속적인 재교육과 전환 지원이 필수입니다.

7. 평생 학습 기반의 ‘배우는 조직·배우는 개인’ 되기
기술 변화는 멈추지 않습니다.
결국 살아남는 개인·조직은 “배우는 속도”가 “기술 변화 속도”를 따라가는 곳입니다.

참고 출처

• World Economic Forum — AI Literacy & Future Skills
  https://www.weforum.org/stories/2025/07/ai-literacy-and-strategic-transformation

• UNESCO — Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence
  https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455

• McKinsey — The State of AI
  https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

• OECD — Digital Technologies and the Future of Skills
  https://www.oecd.org

2026년, 변화의 두번째 변곡점

2020~2025년은 기술이 삶과 산업의 구조를 다시 짜는 시기였고, 2026년은 그 변화가 본격적으로 고도화되는 두 번째 변곡점이 될 것입니다.
이 변화 속에서 중요한 것은 기술을 두려워하는 것이 아니라, 기술을 이해하고 선택하며 책임 있게 활용할 수 있는 힘을 갖추는 것입니다.

이러한 변화의 흐름에서 조직이 공통적으로 마주하는 문제는 크게 세 가지입니다.

1. 일의 방식이 IT 중심으로 빠르게 바뀌고 있다는 점
2. 조직 내 정보 흐름·협업 구조가 점점 더 복잡해지고 있다는 점
3. AI 기반 업무 자동화를 적용하려면 기반 데이터와 업무 체계가 단단해야 한다는 점

플로우는 바로 이 세 가지 문제를 해결하는 데 실질적인 가치를 제공합니다.

• 프로젝트와 업무 히스토리를 자동으로 정돈해 조직의 정보 흐름을 투명하게 만들고,

• 팀 간 협업 구조를 표준화하여 누구나 같은 화면 위에서 일의 우선순위를 확인할 수 있게 돕고,

• AI·자동화 기능과 결합할 수 있도록 업무 데이터 구조를 체계적으로 쌓아주는 역할을 합니다.

  
  

기술 변화가 더욱 고도화될수록, 조직의 정보가 흐르는 방식과 협업 방식 자체가 경쟁력이 되는 시대가 되고 있습니다.
플로우는 이러한 변화의 중심에서 조직이 안정적으로 적응하고 성장할 수 있도록 현실적이고 실질적인 도움을 제공하는 ‘업무 기반 인프라’가 되어줄 것입니다.

Writer & Editor 이나영 / Graphic 이나영, 김유리

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