2025년을 지배한 주요 AI 트렌드: 한 해를 돌아보며

2025년, 세상은 마침내 ChatGPT를 AI의 동의어로 사용하는 관행을 벗어났습니다.

AI 작가 와 이미지 생성기부터 금융 사기 탐지, 자동차 AI 애플리케이션에 이르기까지 다양한 AI 도구를 실험하면서, 인공 지능은 서서히 우리 (일) 생활의 주류가 되었습니다.

업무에 AI를 도입한 기업들은 일상 작업에서 더 빠른 결과물과 향상된 품질을 포함한 실질적인 성과를 거두었습니다. 더 스마트해진 도구 덕분에 많은 기업이 매일 최소 40~60분의 시간을 절약했다고 보고합니다.

물론 모든 AI가 동일하게 구축되는 것은 아니며, 단순한 도입만으로는 이러한 결과를 보장할 수 없습니다. 그래서 본 글은 2025년을 지배한 주요 AI 트렌드를 분석합니다—사용자를 대신해 행동하는 시스템부터 팀이 흩어진 지식을 검색 가능한 통찰력으로 전환하는 방법까지.

또한 이러한 변화들을 지금 당장 여러분 팀의 일에 적용하는 방법도 공유하겠습니다.

가장 크고 영향력 있는 변화부터 살펴보겠습니다.

1. 에이전트형 AI와 생성형 AI

2025년, AI 변화의 속도는 더 이상 수동적인 조력자에 머물지 않게 했습니다. AI는 능동적인 협력자로 거듭났습니다. 이는 단순히 명령어에 반응하는 AI에서 목표를 적극적으로 달성하는 AI로의 근본적인 전환을 의미합니다.

생성형 AI

생성형 AI는 독창적인 콘텐츠를 생성하는 인공 지능의 한 유형입니다. 여기에는 방대한 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 한 텍스트, 이미지, 코드, 요약 등이 포함됩니다. 올해 대규모 언어 모델(LLM) (ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 생성형 AI 도구 및 챗봇을 구동하는)은 문맥 이해 능력, 더 정확한 콘텐츠 생성 능력, 여러 데이터 유형을 동시에 처리하는 능력이 크게 향상되었습니다.

2025년을 지배한 생성형 AI 트렌드

올해 주요 생성형 AI 발전 사항은 다음과 같습니다:

🧠 재미있는 사실: 2025년 가장 큰 AI 성과는 AI를 부수적인 프로젝트로 취급하기보다 일상 워크플로우에 직접 통합한 팀들로부터 나왔습니다. ClickUp에 직접 내장된 세계 최고의 상황 인식 AI인 ClickUp Brain을 통해, 여러분의 작업 공간 안에서 바로 텍스트 및 다중 모드 출력 지원을 받으세요.

작업과 문서 맥락을 활용해 맞춤형 응답을 생성하고, 인간 편집자와 협업하며, 작업 공간 데이터에 기반한 답변으로 허위 정보를 최소화합니다. 그 결과 팀이 도구를 전환하거나 맥락을 반복할 필요 없이 다양한 형식과 워크플로우에서 작동하는 AI가 탄생했습니다.

작업 코멘트에 @brain을 멘션하면 동료에게 하듯 일 지원을 요청할 수 있습니다.

행동형 AI

자율적 AI(Agentic AI)는 지속적인 인간 프롬프트 없이도 목표 달성을 위해 독립적으로 플랜을 수립하고, 다단계 작업을 실행하며, 의사결정을 내릴 수 있는 AI 시스템을 의미합니다. 생성형 AI가 요청 시 콘텐츠를 생성하는 반면, 자율적 AI는 주도적으로 행동합니다. 목표를 작은 단계로 분해하고 전체 워크플로우를 스스로 완료합니다.

행위적 AI의 특징은 다음과 같습니다:

2025년을 지배한 능동형 AI 트렌드

2025년, 초기 단계 스타트업과 대형 기술 기업 모두 행위자형 AI를 실용화하기 위해 노력했습니다:

슈퍼 에이전트는 단순 자동화를 넘어 이해하고, 기억하며, 맥락을 고려해 행동합니다.

생성형 AI vs. 에이전트형 AI 한눈에 보기

2. 로봇공학, 의료, 스마트 차량 분야의 AI

올해 AI는 소프트웨어를 넘어 물리적 세계로 확장되며 구체화되었습니다. 로봇은 음성 명령을 수행하기 시작했고, 웨어러블 기기는 실시간 데이터를 의료 결정에 활용했으며, 자동차는 더 많은 자율적 결정을 내렸습니다.

AI가 물리적 형태를 띠게 되면서 가장 어려운 문제는 "모델이 이 작업을 수행할 수 있는가?"에서 "팀이 그 주변의 모든 것을 관리할 수 있는가?"로 전환되었습니다. 그 결과 의료, 기술, 자동차 분야의 팀을 위한 AI 기반 프로젝트 관리 도구가 점점 더 많이 등장했습니다.

🤖 로봇공학과 자동화

인간형 로봇과 협동 로봇(코봇)이 인간 팀과 함께 일하며 올해 공장 현장과 창고는 훨씬 더 스마트해졌습니다:

생성형 AI와 로봇공학의 융합 덕분에 이제 간단한 자연어 명령어로 복잡한 기계를 제어할 수 있습니다.

2025년 로봇공학 연구의 핵심적 돌파구는 헬릭스 ( Hel ix)와 제미니 로보틱스(Gemini Robotics)와 같은 비전-언어-행동(VLA) 모델의 부상이었다. 이 모델들은 시각적 인식과 언어 이해를 결합하여 로봇이 자연어 지시를 해석하고 조화된 동작으로 실행할 수 있게 한다.

💡 전문가 팁: 이러한 하드웨어 및 소프트웨어 이니셔티브를 관리하는 운영 및 제품 팀에게 엔지니어링, 제조, 물류 부서 간 조정은 악몽과 같습니다. 마감일 미준수와 의사소통 오류는 막대한 비용이 드는 지연으로 이어집니다.

ClickUp으로 복잡한 프로젝트를 시작부터 완료까지 관리하세요. 하드웨어 사양 추적, 단계별 승인 관리, 비기술적 이해관계자를 위한 복잡한 기술 문서 요약까지 ClickUp 제품 Teams 에디션으로 해결하세요!

⌚️ 헬스케어와 웨어러블

의료 분야에서는 AI가 신약 개발부터 맞춤형 치료 계획까지 모든 것을 가속화했습니다. 웨어러블 기기와 모니터링 장치가 환자의 데이터를 지속적으로 생성하기 시작했고, AI 모델은 위험 신호 감지, 치료법 제안, 연구 워크플로우 가속화에 기여했습니다. 목표는 의료진을 대체하는 것이 아니라 더 나은 결정을 더 빠르게 내리는 데 있었습니다.

자율주행차

자율주행 및 반자율주행 차량은 2025년에도 계속 발전했으며, 특히 고속도로나 도시 시범 구역 같은 통제된 환경에서 두드러진 진전을 보였다.

이 시스템들은 배후에서 여러 AI 계층이 협력하여 작동합니다. 이들은 실시간으로 세상을 인지하고, 행동을 예측하며, 행동을 계획하고, 결정을 실행합니다.

3. 비정형 데이터 스택의 부상

2025년 대부분의 기업들은 데이터 부족을 겪지 않았다고 해도 과언이 아닙니다. 오히려 데이터에 파묻혀 있었습니다. 문제는 그 데이터가 어디에 존재했는가였습니다. 기업 정보의 압도적 다수는 문서, 이메일, 채팅 스레드, 회의 노트, 녹음 파일 등에 흩어져 있었습니다. 정돈된 행과 열로 정리되어 있지 않았고, 한곳에 집중되어 있지도 않았습니다.

팀들이 일에서 AI를 활용하려 할 때 이는 실질적인 문제로 대두되었습니다. AI 도구는 신속하게 답변을 생성할 수 있지만, 이처럼 복잡하고 구조화되지 않은 정보에 접근하지 못하면 그 답변들은 종종 맥락이나 정확성을 결여합니다. 답변은 받을 수 있지만, 올바른 답변은 아닐 수 있습니다.

동시에 팀들은 이러한 데이터를 활용 가능하게 만드는 기술에 투자하기 시작했습니다. 의미 기반 검색 및 의미 기반 검색을 가능하게 하는 tools가 AI 인프라 기술 중 가장 빠르게 성장했습니다. 목표는 정보를 저장하는 것에서 필요할 때 실제로 찾고 사용하는 것으로 전환되었습니다. 2025년, AI는 마침내 이 모든 정보를 대규모로 검색 가능하고 실행 가능하게 만들었습니다.

이를 가능케 하는 기술은 다음과 같습니다:

업무 확산 문제

이 트렌드는 더 큰 문제인 '업무 분산( Work Sprawl)'을 드러냈습니다. 지식이 너무 많은 연결되지 않은 tools에 흩어져 있어 사람과 AI 모두 전체 그림을 파악하기 어려웠습니다.

그래서 많은 팀이 ClickUp과 같은 통합형 AI 기반 업무 플랫폼으로 전환하기 시작했습니다. 여기서는 작업, 문서, 채팅, 파일이 한곳에 모여 통합 검색이 가능합니다. 정보가 연결되면 AI는 더 유용해지고 답변은 더 신뢰할 수 있으며, 팀은 검색에 쓰는 시간을 줄이고 실제 일에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

💡 전문가 팁: ClickUp의 AI Enterprise 검색으로 어디서든 모든 것을 찾을 수 있습니다. ClickUp 문서, 댓글, 작업, 채팅을 포함한 모든 ClickUp 콘텐츠를 통합 검색하고, Figma나 GitHub 같은 연결된 앱의 결과까지 가져올 수 있습니다.

4. 합성 데이터

합성 데이터는 실제 민감하거나 개인 정보를 포함하지 않으면서도 실제 데이터의 패턴을 모방하도록 인위적으로 생성된 정보입니다. 실제 데이터가 부족하거나 GDPR과 같은 프라이버시 보호 규제로 보호되는 상황에서 AI 모델을 훈련시키는 강력한 해결책입니다.

5. AI 하드웨어 및 인프라

2025년의 놀라운 AI 발전은 하드웨어 혁명이 주도했습니다.

클라우드 제공자들도 큰 역할을 했습니다.

이러한 발전들은 더 크고 빠른 AI 모델을 더 저렴하고 실용적으로 만들었으며, 자율 시스템부터 일상적인 기업 분석에 이르기까지 모든 것을 구동하는 원동력이 되었습니다.

6. AI 거버넌스, 윤리 및 규제

AI가 더욱 강력해지면서 AI 거버넌스와 규제 필요성이 시급해졌습니다. 올해는 EU AI 법안( 2025년 2월부터 시행 조항 적용 )과 미국 내 신생 규정 등 주요 프레임워크가 시행되었으며, 모두 AI가 책임감 있게 개발 및 배포되도록 보장하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

AI 거버넌스의 주요 영역은 다음과 같습니다:

AI를 도입하는 팀에게 이 새로운 환경은 상당한 도전 과제를 안겨줍니다. 점점 강화되는 규정 준수 요구사항과 불분명한 책임 소재에 직면하게 됩니다. AI가 실수를 저질렀을 때 책임은 누구에게 있을까요? 감사관에게 AI의 의사 결정 과정을 어떻게 문서화해야 할까요?

7. AI와 사이버 보안

사이버 보안 분야에서 2025년 AI는 양날의 검으로 입증되었습니다. 한편으로는 위협 탐지 속도 향상과 자동화된 인시던트 대응을 통해 방어 체계를 강화했습니다. 반면 공격자들에게는 피해를 확대할 새로운 수단을 제공하기도 했습니다.

물론 기업들도 대응했습니다. 2025년 업계 연구에 따르면, 68%의 기업이 자동화된 피싱 탐지 및 대응 시스템과 같은 AI 기반 보호 기술에 투자해 이러한 위협에 맞섰습니다.

💡 전문가 팁: ClickUp으로 보안 운영 팀의 경쟁력을 강화하세요. ClickUp 자동화 기능을 활용해 위협이 감지되면 즉시 대응 플레이북을 트리거하고, 단일 플랫폼에서 전체 인시던트 대응 워크플로우를 관리하세요. ClickUp 대시보드와 ClickUp Brain으로 주요 위협 메트릭을 실시간 추적하고, 분석가가 신속하게 인시던트 보고서와 위협 인텔리전스 피드를 요약할 수 있도록 지원하세요.

워크플로우에서 AI 트렌드를 활용하는 방법

대부분의 팀은 AI의 중요성을 인지하고 있습니다. 더 어려운 점은 시간과 비용을 낭비하지 않으면서 업무에 AI를 통합하는 방법을 아는 것입니다. 플랜 없이 AI를 도입하면 혼란, 도구 과부하, 실망스러운 결과로 이어지기 쉽습니다.

성공적인 AI 전환의 핵심은 소규모로 시작해 추진력을 쌓는 것입니다. 무리한 시도를 하기보다 즉각적인 가치를 제공하는 고효율·저위험 활용 사례에 집중하세요. 일을 더 적고 상호 연결된 플랫폼으로 통합해 AI가 진정으로 유용해지도록 필요한 맥락을 제공하십시오.

지금 당장 실행 가능한 몇 가지 단계는 다음과 같습니다:

이 단계들은 팀이 불필요한 복잡성을 피하면서 AI에 대한 자신감을 키우는 데 도움이 됩니다.

2025년 AI 확산이 문제가 된 이유

AI 도입이 가속화되면서 많은 기업들은 깊이보다는 폭넓게 접근했습니다. 명확한 소유권이나 전략 없이 새로운 도구가 급속히 추가되었습니다. 그 결과 'AI 확산(Sprawl)' 현상이 발생했습니다: 서로 연결되지 않은 AI 도구, 모델, 플랫폼이 팀 전반에 걸쳐 점점 더 많이 축적된 것입니다.

처음에는 혁신적으로 느껴졌다. 시간이 지날수록 지치게 만들었다.

핵심 교훈은 분명했습니다: 더 많은 AI가 반드시 더 나은 일을 보장하지는 않는다는 점이었습니다.

AI 확산에서 AI 통합으로의 전환

이러한 경험은 팀들이 접근 방식을 재고하도록 만들었습니다. 더 많은 tools를 추가하는 대신, 많은 조직들은 이미 일이 이루어지는 플랫폼에 AI를 통합하기 시작했습니다. 상황 인식 AI가 북극성 같은 지침이 되었습니다.

이러한 변화는 통합형 AI 작업 공간으로의 전환을 의미했습니다: 작업, 문서, 대화, 데이터가 함께 존재하는 환경으로, AI가 상위 계층에 덧씌워지는 것이 아니라 일상 워크플로우에 직접 내장되는 방식입니다.

그리고 ClickUp은 바로 그 변화를 구현합니다.

AI를 독립형 애드온으로 제공하는 대신, 팀이 계획하고 협업하며 실행하는 작업 공간에 AI를 직접 내장합니다.

ClickUp을 통해 팀은 생성형 AI와 에이전트형 AI를 한 곳에서 모두 활용할 수 있습니다.

이 접근법은 개별 AI 도구를 따로 다루는 방식과 근본적으로 다릅니다. AI가 진정으로 유용해지기 위해 필요한 맥락을 제공하고, 팀이 관리해야 할 시스템을 줄여줍니다.

ClickUp을 통해 회의용 AI 노트테이커, 음성 명령어를 위한 ClickUp Talk to Text, Claude, Gemini, ChatGPT의 최신 모델을 포함한 다양한 대규모 언어 모델 접근 등 AI 기반 생산성 시스템을 한곳에서 완벽하게 활용하세요.

이것이 미래의 일에 주는 의미

일의 미래는 인간을 AI로 대체하는 것이 아닙니다. 인간의 역량을 강화하고 혁신을 가로막는 지루한 작업을 자동화하는 것입니다.

인간과 AI 에이전트가 완전한 맥락 속에서 협업하는 통합형 AI 작업 공간을 도입한 팀들은 여전히 서로 연결되지 않은 여러 도구를 동시에 다루는 팀들보다 훨씬 앞서 나갈 것입니다.

이것이 바로 팀들이 업무 확산, 맥락 확산, AI 확산을 극복하고 AI로부터 진정한 가치를 얻기 시작하는 방법입니다.

ClickUp을 무료로 체험해 보세요. 직접 경험해 보실 수 있습니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

생성형 AI는 요청 시 텍스트나 이미지 같은 새로운 콘텐츠를 생성하는 반면, 행위형 AI는 목표 달성을 위해 다단계 작업을 자율적으로 계획하고 실행할 수 있습니다.

프로젝트 관리자에게 가장 영향력 있는 트렌드는 다음과 같습니다: - 조정 작업 자동화를 위한 에이전트형 AI - 정보 신속 검색을 위한 비정형 데이터 검색 - 책임 있는 사용을 보장하는 AI 거버넌스 도구

먼저 ClickUp Brain처럼 매일 사용하는 도구에 이미 내장된 AI 기능을 활용해 보세요. 전문적인 독립형 AI 도구에 투자하기 전에 문서 요약 같은 작업에는 무료 또는 기본 제공 기능을 집중적으로 활용하세요.

앞으로 전망해 보면, 에이전트형 AI의 역량이 더욱 강화되고, AI 처리의 상당 부분이 클라우드 대신 에지 디바이스에서 이루어지며, 새로운 규제 프레임워크가 지속적으로 마련될 것으로 예상됩니다.