2026년 AI와 UX에 대한 18가지 예측

• 올해는 생성형 AI의 참신함 단계가 끝나고 더 이상 관망이 불가능해지는 해. 개인·기업·직업 모두가 의도적으로 적응하거나 도태를 선택해야 하는 전환점
• AI 경쟁의 중심이 자율 에이전트·위임형 UI·생성형 인터페이스로 이동하며, 소프트웨어는 클릭을 기다리는 도구가 아니라 함께 행동하는 시스템으로 변화
• 멀티모달 세계 모델과 물리적 AI 확산으로 정적 UI·단일 목적 도구는 구식이 되고, UX·신뢰·감사 인터페이스 설계가 핵심 비즈니스 해자로 부상
• 컴퓨트 제약이 상시 조건이 되면서 추론 기근과 유료·무료 계층이 고착화되고, 제품·워크플로우 설계가 비용·쿼터·속도 제한을 전제로 재편
• 인간의 가치는 산출물 제작에서 벗어나 목표 정의, 판단, 검증, 책임으로 이동하며, 이 전환을 이해하고 준비한 사람에게 2026년은 위기가 아니라 가장 흥미로운 해가 될 것

예측 1: 끊임없는 변화의 가속화

• 변화는 더 이상 일정한 속도가 아니라 가속 상태
• 한 CIO는 Deloitte에게 “새로운 기술을 연구하는 데 걸리는 시간이 그 기술의 관련성 윈도우를 초과한다”고 이야기 함
• METR의 자료 기준 자율 수행 가능한 작업 시간 지평 확대
  • 2019년(GPT-2): AI가 인간 3초 작업 규모 처리
  • 2025년 초: 인간 1.5시간 작업 규모 처리
  • 2025년 말(Claude Opus 4.5): 인간 전문가 약 5시간 작업 규모 자율 수행
• 두 배 성장 주기가 7개월에서 4개월로 더 빨라짐
• 2026년 말 기준 인간의 39시간 규모 작업까지 자율 수행을 할 가능성이 있음
  • 회의 등 비작업 시간을 포함하면 1주 근무에 가까운 규모
• 2027년 말 기준 인간의 두 달 규모 작업을 약 1시간에 처리하는 수준에 도달할 수 있을 것
  • 컴퓨트 비용 약 $100 수준이라는 가정 포함
• 2030년 말(초지능 예상 시점) 기준 인간 약 100년 규모 작업을 하루 안에 처리하는 수준이 될 것
  • 개인이 100년을 한 프로젝트에 쓰는 일은 없지만, 팀 단위로는 100 인년 규모 수행이 가능
  • 100 인년 규모의 예: ‘중간 예산’ Bollywood 영화 촬영·편집을 들며, 현재 예산 ₹75 crore = ~$9M USD임
  • ‘고예산’ Hollywood 영화(현재 제작비 $200M)는 2032년쯤에는 하루·$200 수준으로도 가능할 수 있음
• 인포그래픽 제작을 예로 들어 보면, Nano Banana Pro가 기사 기반 인포그래픽을 1분 내 처리함
  • 5분 동안 16개 변형 생성했는데, 그중 절반은 오류가 커서 게시하기 어려움
  • 최종적으로 2개 선택, 총 비용 $0.48이 발생
  • 선택·비교 과정을 제외한다면 더 낮은 비용으로도 가능
• 인간 1주 작업의 예: “할인(discount) 사용성 테스트”의 경우, 2026년 말까지는 AI가 사용성 문제를 행동 관찰로 잘 찾아내지는 못할 수 있음
  • 대신 사용자 테스트 절차 전반을 수행할 가능성은 있음
  • 또, 다른 1주 작업 예시로 변호사의 복잡한 비즈니스 계약서 작성이나 ‘Silver Age’ 슈퍼히어로 코믹(보통 10페이지) 수준의 짧은 코믹 제작 정도 수준
• 현재도 Nano Banana Pro로 14페이지 코믹 제작이 가능하지만 여러 단계에서 사람 개입이 많이 들어가는 상태임
  • “작업 시간(task duration)” 은 AI가 완전히 자율로 끝까지 수행하는 작업 크기
  • 10페이지 코믹의 완전 자율 제작은 연말까지 가능할 수 있지만, 지금은 아님

예측 2: AGI는 2026년에 도래하지 않음

• 2026년에 범용 인공지능(AGI) 이 등장할 것으로 보지는 않음
• AGI의 정의에 대한 합의는 없으며, 느슨한 정의를 쓰면 이미 도달했다고 볼 여지도 있음
  • 실제로 AI는 이미 고전적인 튜링 테스트(모방 게임)는 통과한 상태
• 보다 엄밀한 정의로는 Müller와 Bostrom이 2014년에 제시한 기준이 널리 인용됨
  • “보조 없이 작동하는 기계가 평균적인 인간 노동자보다 모든 특정 작업을 더 잘, 더 저렴하게 수행할 때 AGI에 도달한 것으로 본다”
• 나는 이 정의보다 François Chollet가 2019년에 제시한 정의를 더 중요하게 봄
  • “AGI란 훈련 데이터에 없는 새롭고 개방형 문제를 매우 적은 사전 경험만으로 효율적으로 학습하고 해결할 수 있는 시스템”
• 이 정의는 기존 작업을 수행할 수 있느냐보다, 새로운 문제를 학습하는 능력에 초점을 둠
  • 생물학적 지능이 강력한 이유도 환경 변화에 대한 높은 적응력에 있음
• Chollet의 정의를 기준으로 보면 AGI는 2035년 이후에나 가능할 수 있음
• 반면 초지능(ASI) 은 더 이른 시점인 2030년 전후에 도달할 가능성이 큼
  • 모든 기존 작업에서 모든 살아 있는 인간보다 뛰어난 수행 능력을 갖추는 상태를 의미
• 역설적으로 ASI가 AGI보다 먼저 도달할 가능성이 있음
  • 기존 작업 중 하나는 “더 나은 AI를 설계하고 구현하는 것”이기 때문
• 이 단계에 도달하면 재귀적 자기 개선이 시작되며, 완전한 특이점 수준은 아니더라도 변화 속도는 급격히 빨라질 것
• 현재 약 4개월 단위인 AI 작업 지평의 두 배 성장 주기는
  • ASI 이후에는 월 단위로 줄어들 가능성이 있음
  • 이 경우 연간 기준으로 약 4,000배 수준의 성능 개선도 이론적으로 가능

예측 3: 새로운 AI 스케일링 법칙 — 불확실

• 2026년에 기존의 사전 학습, 강화 학습, 추론 시간 컴퓨트에 더해지는 새로운 스케일링 패러다임이 등장할지는 불확실
• 실리콘밸리에서는 Google DeepMind가 연속 학습(continuous learning) 관련 접근을 준비 중이라는 소문이 돌고 있음
• OpenAI 역시 단순한 컴퓨트 확장이 아닌, 구조적으로 큰 변화를 수반하는 연구를 진행 중이라는 관측
• 중국의 연구소들, xAI, Meta, Anthropic 또한 각기 다른 방향의 새로운 스케일링 접근을 시도하고 있을 가능성이 있음
• 다만 연구 돌파구가 없어도 AI의 전반적인 발전 속도는 유지됨
  • 이른바 “쓴 교훈(The Bitter Lesson)” 이 보여주듯, 알고리즘적 아이디어보다 더 많은 컴퓨트와 더 큰 규모가 꾸준히 성능을 끌어올려 왔기 때문
• 연구 성과는 개별적으로는 예측하기 어렵고, 특정 해에 돌파구가 나올지는 우연에 가까움
  • 대신 장기적으로 보면, 연구 인력이 늘어날수록 돌파구가 나올 확률은 높아짐
• AI 분야에 대한 투자가 계속 증가하면서, 더 많은 고지능 인력이 AI 연구에 유입되고 있음
  • 그 결과 새로운 스케일링 법칙이 언제인지는 몰라도, 언젠가는 등장할 가능성이 높아지는 흐름
• 내 결론은 단순함
  • 2026년에 새로운 스케일링 법칙이 나올 수도 있고, 아닐 수도 있음
  • 그러나 장기적으로 보면 연구 인력의 증가 자체가 또 하나의 스케일링 법칙처럼 작동하고 있음

예측 4: AI 연구소에는 해자(moat)가 없음

• 2025년을 거치며 어떤 AI 연구소의 기술적 우위도 지속되지 않는다는 점이 분명해짐
• 한 연구소가 특정 능력을 먼저 입증하면, 다른 연구소들이 빠른 추격(fast follower) 으로 곧바로 유사한 수준에 도달하는 패턴이 반복됨
• 2026년 초 기준으로 보면 분야별 선두는 다음과 같음
  • 일반 지능: Gemini 3 Pro
  • 이미지 생성: Nano Banana Pro
  • 비디오 생성: Veo 3.1
• 다만 GPT 5.2 Pro, Seedream 4.5, Seedance 1.5 Pro 등도 성능 격차가 크지 않은 상태
• 음악, 음성, 아바타 분야에서는 각각 Suno, ElevenLabs, HeyGen이 선두를 유지 중
• 2026년 12월 시점에 1위를 차지하는 모델이라 하더라도, 2위와의 격차는 몇 개월 수준에 그칠 가능성이 큼
  • 이러한 리드는 2027년 1분기를 넘기지 못하고 사라질 가능성도 높음
• 이 상황이 만들어내는 상반된 실용적 결론이 존재함
  • 항상 최고 성능이 중요하다면, 몇 개월 단위로 AI 제공업체를 바꿀 준비가 필요
    • 연간 구독이나 장기 락인은 오히려 리스크가 됨
  • 약간의 성능 차이는 감수할 수 있다면, 연간 구독 할인이나 묶음 요금으로 비용 효율을 챙기는 전략이 합리적
  • 특정 도메인에 특화된 수직 AI 제공업체라면, 기본 모델을 쉽게 교체하거나
    • 여러 모델을 혼합해 사용하는 구조를 전제로 아키텍처를 설계하는 것이 중요
  • 이미지나 비디오 생성이 주 관심사라면
    • Freepik, Higgsfield, Krea 같은 모델 어그리게이터 서비스를 활용하는 것이 효율적
    • 최신 모델이 본 서비스에 공개된 직후 빠르게 포함되는 경우가 많음

예측 5: AI 모델 차별화 요소로서의 UX

• 주요 파운데이션 모델들이 원시 추론 능력 측면에서 모델 수렴 단계에 도달
• 평균적인 기업 직원이나 일반 소비자 기준으로 보면, 주요 AI 벤더 간 출력 품질 차이는 체감하기 어려운 수준
• 과거에는 1년 이상 유지되던 기술적 우위가 이제는 몇 주 만에 사라지는 상황
• 그 결과 사용자 경험(UX) 이 모델 지능을 대신해 지속 가능한 핵심 차별화 요소로 부상
• 2024년의 경쟁 구도가 “누가 가장 똑똑한 모델을 가졌는가”였다면
• 2026년의 경쟁 구도는 “누가 가장 잘 설계된 워크플로우를 제공하는가”로 이동
• 프롬프트를 던지고 답을 받는 ‘일반 챗봇’ 중심 시대는 종료
• 2026년의 승자는 범용 모델을 기반으로,
  • 법률, 의료, 코드 리팩터링 등 특정 도메인에 깊게 맞춘 워크플로우를 제공하는 수직 AI 플랫폼
• 과거에는 경멸적으로 쓰이던 “AI 래퍼”라는 표현이
  • 원시 모델이 해결하지 못하는 ‘라스트 마일’ 사용성 문제를 해결할 경우
  • 가장 강력하고 방어 가능한 비즈니스 모델을 의미하게 됨
• 아이러니하게도 현재 주요 AI 연구소들의 공통 문제는 매우 나쁜 사용성
  • 소수의 디자이너나 연구자는 존재하지만
  • 사용자 연구와 UX 인사이트가 제품 전략을 주도하지 못하는 구조
• 기존 웹·모바일 시대를 이끌던 전통적 UX 담론의 상당수는
  • AI 시대 변화에 적응하지 못하고 후방 지향적 정통주의로 굳어짐
• 전 세계 약 200만 명의 UX 전문가 중
  • AI-UX의 방향성을 제대로 이해하고 있는 인력은 극히 일부
  • 저자의 추정으로는 약 99%가 여전히 과거 패러다임에 머무름
• 예외적으로 Luke Wroblewski처럼
  • 웹 시대의 경험을 바탕으로 AI-UX의 미래를 통찰하는 인물도 존재
• 하나의 AI 연구소가 UX 리더로 도약하는 데 필요한 조건은 의외로 단순
  • 100명 미만의 고재능 UX 전문가 팀이면 충분
  • 이 중 극소수만 ‘구루급’이면 되고, 나머지는 상위 몇 퍼센트 수준의 실무 역량이면 충분
• 실제로 미국과 중국만 놓고 봐도
  • 이러한 인력을 채용할 수 있는 풀은 충분히 존재
• 다만 이 예측이 어긋날 가능성도 존재
  • 특정 연구소가 경쟁사 대비 10%가 아니라 10배 더 나은 비선형적 돌파구를 달성할 경우
  • 다시 한 번 ‘지능 격차’가 벌어지고, 사용자는 열악한 UX를 감수하게 될 수도 있음

예측 6: Google AI가 정비에 나섬

• 2026년은 Google이 마침내 자사의 AI 제품과 모델 전반에 대해 정돈된 통합 UX 아키텍처를 구축하는 해가 될 지도
• 현재 Google의 AI 제품들은 여러 서비스와 진입점에 파편화된 상태로 흩어져 있음
• 동일한 AI 모델이
  • 서로 다른 위치에서
  • 기능이 조금씩 다른 형태로 제공되어
  • 사용자가 무엇이 정식 경로인지 파악하기 어려운 구조
• 일부 AI 기능은 사용을 위해 API 키 기반 별도 청구 설정을 요구
  • 이는 비개발자에게는 사실상 불가능한 수준이며, 기술자에게도 상당히 번거로운 절차
• 월간 사용량을 초과했을 때 즉시 추가 크레딧을 구매할 수 있는 일관된 경로가 없음
  • 대신 “오늘은 더 이상 Deep Think 사용 불가” 같은 제한 메시지를 받거나
  • 이미지 생성 품질이 갑자기 저해상도로 떨어지는 경험을 하게 됨
• 상식적인 AI 서비스라면
  • 구독에 포함된 크레딧을 소진했을 때
  • 즉시 추가 크레딧을 구매할 수 있는 선택지를 제시하는 것이 자연스러움
• 실제로 HeyGen은 약 200명 규모의 조직으로 이 문제를 해결하고 있음
  • 이 점에서 Google이 같은 문제를 해결하지 못하는 상황은 더욱 두드러짐
• 2025년 동안 Google은 기술적으로 매우 강력한 AI 모델들을 연이어 출시했으나
  • 사용성, 제품 간 아키텍처, 과금 및 청구 체계 등 모두가 혼란스러운 상태로 유지됨
• 다만 수많은 신규 AI 서비스 출시와 OpenAI, xAI, Anthropic, Meta 및 중국 AI 벤더들의 강한 경쟁 압력 속에서
  • 더 이상 이 혼란을 방치하기 어려운 한계점에 도달
• 그 결과 2026년은 Google이 기술 경쟁력을 UX·아키텍처·과금 체계까지 확장해,
  비로소 “사용 가능한 AI 플랫폼” 으로 정비하는 전환점이 될 가능성이 큼

예측 7: 컴퓨트 위기 지속

• 2026년에도 컴퓨트 위기는 일시적인 “GPU 부족” 이슈가 아니라, AI 산업 전반을 규정하는 상시적인 운영 조건으로 유지
• 이 제약은 AI 벤더가 무엇을 출시할 수 있는지, 어떻게 가격을 매길 수 있는지, 고객이 어느 규모까지 운영할 수 있는지를 직접적으로 좌우
• 주요 AI 기업들은 컴퓨트 확보를 위해 이미 인프라 전쟁에 돌입
  • OpenAI와 SoftBank는 “Stargate” 프로젝트를 통해 에너지·데이터센터 인프라에 직접 투자하며, 텍사스에 1.2GW 규모 시설 포함
  • xAI는 미시시피에 2GW 데이터센터를 건설 중이며 2026년 2월 가동 예상
  • Meta 역시 AI 데이터센터를 뒷받침하기 위한 원자력 관련 계약 확보
• 그럼에도 불구하고 이러한 확장은 수요 증가를 따라가기에는 턱없이 부족
• 2026년은 본격적인 “추론 기근(Inference Famine)” 상태로 접어드는 해
• 효율이 높아질수록 사용량이 폭증하는 Jevons 역설이 그대로 작동
  • AI가 더 똑똑해질수록 단순 텍스트 대신 자율 에이전트, 비디오 생성 등 훨씬 무거운 작업에 투입
• 결과적으로 컴퓨트 접근은 계층화됨
  • 프리미엄 컴퓨트: 가장 강력하고 컨텍스트가 긴 모델은 대기자 명단과 업무 시간대 요금 급등이 붙는 럭셔리 티어
  • 대중 시장: 고도로 양자화된 “에코 모델” 위주로 제공되는 저비용·저성능 AI
• OpenAI와 Google 모두 최상위 모델 공개보다 에코 모델 확산을 우선시하는 흐름
• 폭염 시 데이터센터 과열을 피하기 위해 전 세계적으로 모델 성능을 낮추는 AI 산업의 “브라운아웃” 현상도 이미 관측
• “모든 것에 AI”라는 비전은 현실의 단위 경제성 앞에서 제동이 걸림
  • 스마트 토스터나 사소한 IoT 기기는 클라우드 추론 비용을 감당할 수 없어 당분간 지능화되지 않음
• 2026년의 구체적 변화:
  • “컴퓨트 인식 제품 설계”가 필수가 됨
  • 계층화된 가격, 속도 제한, 큐잉, 배치 처리, 비피크 사용 인센티브가
  • 임시 대응이 아니라 영구적인 UX 패턴으로 정착

예측 8: AI 에이전트

• 2025년은 AI 에이전트의 해로 기대됐으나, 실제로는 이미지·비디오 생성의 해로 귀결
• 2026년은 AI가 본격적으로 에이전트 형태로 작동하기 시작하는 해가 될 가능성이 큼
• AI는 프롬프트를 기다리는 수동적 채팅 도구에서, 스스로 계획·실행·반복하는 능동적 에이전틱 시스템으로 이동
• UX 관점에서도 대화형에서 위임형으로의 전환 발생
  • 대화형 UI: AI에게 질문을 던지는 방식
  • 위임형 UI: AI에게 목표를 할당하고 결과를 관리하는 방식
• Meta는 선도 에이전트 업체 Manus를 25억 달러에 인수하며 이 흐름에 베팅
• 2026년 말에는 기업 AI 성과 지표가
  • “얼마나 많은 토큰을 생성했는가”에서
  • “얼마나 많은 작업을 자율적으로 완료했는가”로 이동
• 다중 에이전트 시스템(MAS) 이 확산
  • 특화된 에이전트들이 인간 개입 없이 협력해 공동 목표 달성
  • 단순 보조 도구가 아니라 디지털 직원에 가까운 역할 수행
• 이러한 에이전트들은 다른 에이전트와 협상하고, 운영 워크플로우를 관리하며, 공급망 재주문, 풀스택 코드 배포 같은 복잡한 시퀀스를 실행
• Microsoft를 비롯한 하이퍼스케일러들은 이를 추론 중심 AI에서 협업 중심 AI로의 전환으로 인식
  • 소수 인원 팀이 과거 수십 명이 필요했던 업무를 수행 가능
• 동시에 리뷰 역설이 본격화
  • AI가 만든 결과를 검증하는 일이 직접 만드는 것보다 인지적으로 더 어려운 상황이 빈번
  • 그럼에도 검증은 인간에게 남은 핵심 역할
• 2026년에는 리뷰 피로가 확산 될 것
  • 에이전트 로직을 감사하는 비용이 절약된 시간을 초과하면서 실질적 이해 없이 승인만 이루어지는 경우 증가
• 다음 핵심 UX 과제는
  • 프롬프트 인터페이스가 아니라 에이전트의 수십 단계 사고 과정에 대해
  • 인간 관리자가 한눈에 신뢰 여부를 판단할 수 있게 요약하는 감사 인터페이스 설계
• 주요 위험 요인
  • 에이전틱 그리드록: Salesforce, SAP 등 서로 다른 벤더의 에이전트들이 폐쇄적 생태계와 상충하는 거버넌스로 인해 상호작용 실패
  • 자율성의 취약성: 감독 없는 루프에서 오류가 누적되어 실제 운영 사고로 이어질 가능성

예측 9: 생성형 UI(GenUI)와 일회용 인터페이스

• 모든 사용자가 동일한 메뉴·버튼·레이아웃을 보는 정적 인터페이스는 빠르게 구식이 되고 있음
• 2026년은 생성형 UI(GenUI) 로의 전환이 본격적으로 시작되는 시점
• 인터페이스는 더 이상 하드코딩되지 않고, 사용자의 의도·맥락·이력에 따라 실시간으로 생성
• 예를 들어 뱅킹 앱에서 특정 거래에 이의를 제기하려 할 때
  • 메뉴 > 지원 > 클레임 > 이력 같은 복잡한 탐색 없이
  • AI가 의도를 예측해 해당 거래 정보와 “이의 제기” 버튼만 있는 맞춤형 마이크로 인터페이스를 즉시 생성
  • 작업이 끝나면 그 인터페이스는 곧바로 사라짐
• GenUI 환경에서 UX 디자이너의 역할은 정적 화면을 그리는 일이 아니라
  • AI가 인터페이스를 조립할 때 사용하는 제약 조건과 디자인 토큰 체계를 설계하는 쪽으로 이동
• 그 결과, 초보자에게는 버튼 하나만 보이는 극도로 단순한 화면을 주고
  • 파워 유저에게는 높은 정보 밀도의 인터페이스를 추가 프론트엔드 코드 없이 동시에 제공 가능
• 이 유동성의 대가로 근육 기억의 상실이 발생함
  • 과거에는 공간적 일관성을 외워 숙련도를 쌓았지만
  • 인터페이스가 상황마다 바뀌면 암기 기반 숙달은 불가능
• 즉, 학습 가능성(learnability)을 즉시성(immediacy)과 맞바꾸는 구조
• GenUI는 사용자와 AI 사이에 높은 신뢰를 전제로 함
  • 사용자는 AI가 항상 “지금 필요한 도구”를 올바르게 띄워줄 것이라 믿어야 함
• 2026년 안에 모든 소프트웨어가 GenUI로 전환되지는 않음: 레거시 UI의 관성과 비용 구조가 여전히 큼
• 그럼에도 정적 UI를 유지하는 시스템에서도 UX 작업의 중심은 화면 설계에서 시스템 행동 정의로 이동
• 정책, 프롬프트, 가드레일, 평가 기준이 더 이상 부수물이 아니라 일급 디자인 산출물이 됨
• 결과물은 전통적인 “플로우”가 아니라
  • 무엇을 허용하고,
  • 무엇을 금지하며,
  • 실패 시 어떻게 복구하는지를 담은
  • 행동 계약(behavioral contract) 에 가까워짐

예측 10: 다크 패턴이 모델 레이어로 이동

• 2026년에 가장 위험한 다크 패턴은 기만적인 버튼이나 UI 트릭이 아니라, 사용자를 설득하는 시스템 자체
• 기존 다크 패턴 논의는 체크박스, 기본 토글, 복잡한 해지 흐름 같은 인터페이스 수준에 머물러 있음
• 다음 단계의 다크 프론티어는 AI를 활용한 조작
• 일부 기업은 AI 개인화로 구동되는 ‘행동적 다크 플로우’ 를 시도할 가능성이 있음
• 모든 사용자에게 동일한 넛지를 적용하는 대신
  • 특정 개인에게 어떤 표현, 프레이밍, 타이밍이 전환율을 높이는지를 학습
• 겉보기에는 도움이 되는 개인화처럼 보이지만, 실제로는 개인 맞춤형 압박으로 작동
• 예시로 AI가 음성 분석을 통해 스트레스를 감지한 뒤

  “지금 많이 버거워 보이네요, Dave. 부담을 더하고 싶지 않아요.
  취소 대신 한 달 청구를 일시 중지할게요. 우리 관계를 소중히 여기니까요.”
  같은 방식으로 해지를 지연시킬 수 있음

• 이는 시뮬레이션된 감정, 한숨, 의도적 지연을 활용해 사회적 의무감을 유도하는 알고리듬적 가스라이팅
• 인간은 인간처럼 들리는 존재에게 예의 바르게 반응하도록 진화했기 때문에
  • 이 공감 함정은 이탈하려던 고객을 붙잡는 데 매우 효과적
• 그 결과 ‘유사 사회적 가격 책정’ 시대로 이동 가능
  • AI가 인지된 친밀감이나 우정을 활용해 더 높은 갱신율을 끌어내는 구조
• 2026년은 두 힘의 경쟁 구도로 전개
  • 조작의 정교함
  • 탐지의 정교함
• 소비자 측에서는 이를 상쇄하기 위해 방어적 에이전트를 배치
• 통화를 걸러주고, 받은 편지함을 정리하며, 고객센터 봇과 대신 협상하는 첫 번째 주류 ‘게이트키퍼 에이전트’ 가 등장
• 이 해의 핵심 UX 전장은 인간 대 컴퓨터가 아니라
  • 당신의 AI가 나의 AI 스팸 필터를 우회하려는 싸움

예측 11: 멀티모달 AI

• 2026년 말이 되면 “프론티어 모델”은 더 이상 텍스트에 몇 가지 기능을 덧붙인 형태가 아니라, 말하고·듣고·보고·상상하고·편집하는 단일 시스템을 의미
• 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 모든 모달리티가 동등한 일급 요소로 취급
• AI의 전형으로 여겨졌던 대형 언어 모델(LLM) 중심 시대는 종료
• 그 자리를 대형 세계 모델(LWM) 이 차지할 것
• 텍스트만 다루는 선도 AI는 과거의 DOS 명령줄처럼 구식으로 인식
• 이미 비디오와 오디오를 함께 생성하는 모델들이 등장함
  • Google Veo 3.1은 “비디오, 오디오를 만나다”를 전면에 내세움
  • OpenAI Sora 2는 대사와 음향 효과의 동기화를 강조
• 2026년의 핵심 변화는 “멀티모달”이 진짜로 통합된다는 점
  • 서로 다른 전문 모델을 순차적으로 호출하는 릴레이 방식이 아님
• 비디오 생성은 이미 시뮬레이션으로 가는 경로로 해석
  • OpenAI는 대규모 비디오 생성 모델을 “물리적 세계의 범용 시뮬레이터”로 봄
  • DeepMind는 Genie 3를 다양한 인터랙티브 환경을 생성하는 범용 세계 모델로 설명
• 2026년의 프론티어 모델은 기본적으로 옴니모달
  • 이미지나 오디오를 먼저 텍스트로 변환하지 않고, 원시 감각 데이터를 직접 처리
• 하나의 모델이,
  • 비디오 클립을 입력받아
  • 감정적 흐름에 맞는 음악을 작곡하고
  • 대사를 생성하며
  • 결과를 완전히 렌더링된 비디오 파일로 출력
  • 이 모든 과정을 단일 추론 패스에서 수행
• 이러한 모델들은 기초적인 직관적 물리 엔진, 즉 세계 모델을 갖추기 시작
• 2024년의 환각이 잦은 비디오 생성기와 달리 2026년 말 모델은 객체 영속성, 중력, 인과관계를 이해
• 예를 들어 유리가 떨어지는 장면을 요청하면 단순히 픽셀을 왜곡하는 것이 아니라
  표면 재질에 따라 충돌 시 유리가 깨져야 한다는 사실을 반영
• 이 수준의 신뢰성은 생성 비디오를 초현실적 예술 도구에서 산업적 청사진 도구로 끌어올림
  • 건축가나 엔지니어가 생성된 3D 구조에 “바람 압력 적용”을 요청해 스트레스 테스트를 수행 가능
• 실용적 결과로서 창작 행위 자체가 기본적으로 교차 모달이 됨
  • 더 이상 따로 쓰고, 스토리보드를 만들고, 녹음하고, 작곡하지 않음
  • 의도를 한 번 설명한 뒤, 모델이 장면의 지속적인 내부 표현을 유지한 채 음성과 화면 편집을 통해 결과를 조정

예측 12: 단일 모드 AI 제공업체의 멀티모달 AI 연구소 인수

• 풀스택 세계 모델과 범용 언어 모델과의 통합 없이
  • 단일 모달리티만을 위한 고품질 AI 모델을 독립적으로 구축할 수 있는 시기는 이미 지남
• GPT Image 1·1.5, Nano Banana Pro, Seedance 4.5 같은 이미지 모델은
  • 강력한 LLM의 지원과
  • 사용자가 무엇을 표현하려는지에 대한 이해를 바탕으로
  • 더 우수한 결과를 만들어냄
• 2024년까지는 이미지·비디오·음악 중 하나에 집중해
  • 특정 미디어에만 순수 최적화하는 전략이 가능했음
• 대형 AI 연구소들이 아직 본격적인 음악 모델을 내놓지는 않았지만 2026년에 등장할 가능성이 큼
• 현재 기준으로 AI로 가장 완성도 높은 노래를 만들 수 있는 곳은 Suno 지만, 이 지위가 2026년 말까지 유지될지는 불확실
• 비디오와 이미지는 2026년에 독립성을 가장 먼저 잃을 가능성이 높은 미디어 유형
• Flux, Ideogram, Leonardo, Midjourney, Reve 같은 단일 모드 모델들은
  • Google, Meta, OpenAI, xAI 같은 멀티모달 AI 연구소에 인수되거나
  • 경쟁에서 밀려 자연스럽게 소멸할 가능성이 있음
• Midjourney는 예외적인 위치를 차지함
  여전히 가장 독창적이고 강력한 스타일을 보유하고 있어, 인수자에게 제공할 가치가 크지만
  동시에 매우 독립적인 창업자들이 운영해 인수에 저항할 가능성도 존재
• Reve는 뛰어난 편집 도구를 강점으로 갖고 있어 이후 전개를 고려하면 인수 대상으로서 유리한 위치

예측 13: AI 생성 이미지 편집

• 2026년에는 이미지 생성 경험이 슬롯머신에서 디자인 소프트웨어에 가까운 감각으로 전환
• 핵심 변화는 미적 품질이 아니라 이미지가 핸들·레이어·제약 조건을 가진 편집 가능한 객체가 된다는 점
• 이미 초기 형태는 주류 워크플로우에 등장
  • Reve는 이미지를 편집 가능한 구성 요소의 계층적 트리로 분해
  • Alibaba Qwen-Image-Layered 모델은 이미지를 자동으로 편집 가능한 레이어로 분리
• 전통적 픽셀 편집 중심 도구의 역할은 빠르게 축소됨: “Photoshop 안녕”이라는 말이 과장이 아님
• 디자인 툴 역시 같은 방향으로 이동해서, Figma는 캔버스 내부에서 AI 기반 지우기·분리·확장 이미지 도구를 기본 기능으로 제공
• AI는 이미지 속 개체를 의미 단위의 엔티티로 이해
  • “소파에 앉은 고양이”에서 고양이와 소파를 구분
  • 고양이를 바닥으로 드래그하면, 소파 배경을 즉시 인페인팅하고 새 위치에 맞춰 고양이 조명과 그림자를 자동 조정
• 창작자는 시맨틱 슬라이더를 사용하여
  • 무드, 조명 강도, 피사체 나이 같은 추상적 속성을
  • 새 프롬프트로 다시 생성하지 않고 비파괴적으로 조정할 수 있음
• 2026년의 전환점은 “전체 이미지를 다시 생성하고 맞기를 기대하는 방식”에서 벗어나는 것
• 모델은 단순 픽셀이 아니라 구조화된 표현을 반환함
  • 세그멘테이션 마스크, 깊이 정보, 조명 힌트, 타이포그래피 레이어, 아이덴티티 잠금 등
• 그 결과 인터페이스는 전체 프레임이 아니라 개별 구성 요소를 직접 조작
  • 재킷을 클릭해 데님을 가죽으로 변경
  • 간판 텍스트를 픽셀이 아닌 텍스트로 수정
  • 램프를 몇 센티미터 옮기면 그림자가 일관되게 갱신
• 주요 상호작용은 직접 조작함. 언어 입력은 메뉴를 찾고 싶지 않을 때 쓰는 보조 수단
• 2026년 말에 살아남는 이미지 도구는 채팅 UI가 아니라
  • 레이어·선택·제약·히스토리·변형 내보내기를 갖춘 “사용성 좋은 Photoshop” 에 가까운 형태
  • 단, 각 픽셀이 무엇을 위한 것인지 이해하는 AI 모델이 그 중심에 존재

예측 14: 이중 계층 AI 세계

• 노동력 전반에 걸쳐 교육이 아니라 구독 티어로 정의되는 명확한 인지 계층 시스템이 형성
• “AI의 민주화” 담론과 달리 현실은 구독 격차의 확대
• 고추론·대용량 컨텍스트를 제공하는 프리미엄 AI 모델(~$200/월) 을 사용하는 전문가 집단과 무료 또는 구형 모델에 의존하는 대중 사이의 간극이 빠르게 벌어짐
• 프리미엄 계층은 AI를 심층 워크플로우, 전략적 예측, 복잡한 코딩, 미묘한 협상 시뮬레이션에 통합하며, 프론티어 AI의 현재와 다음 단계를 이해함
• 무료 티어 사용자는 더 작고 덜 신뢰할 수 있는 모델에 묶여 잦은 환각과 제한으로 인해 진지한 작업을 수행하지 못함
• 2026년의 결과는 명확함
  • 소수의 AI 파워 유저 집단은 비용을 감당하거나 경비 처리로 긴 컨텍스트, 멀티모달 추론, 에이전트 위임, 반복적 창작 편집, 대규모 실험 이 가능한 실제 워크플로우를 학습
  • 훨씬 큰 무료 티어 집단은 “가끔 거부하고, 가끔 타임아웃 되는 챗봇”이라는 인식에 머묾
• 이로 인해 무료 사용자들은 “AI는 과대평가된 유행”“실제 일에는 쓸모없음”
  이라는 결론에 도달하고, 현대 경제에 필수적인 AI 리터러시 형성에 실패
• 두 집단 모두 “AI를 사용한다”고 말하지만 실제로는 완전히 다른 도구와 경험을 의미
• 현재 사용 분포는 AI 사용자의 약 90% 가 무료 티어이고, 프리미엄 티어는 약 10%
• 프리미엄 사용자는 AI를 최적화해 활용하며
  • 많은 AI 서비스가 100%를 초과하는 매출 유지율을 기록
  • 이는 상위 티어 업그레이드와 추가 크레딧 구매로 1년 후 매출이 초기 코호트 매출을 웃도는 구조
• 2026년에는
  • 고급 AI 워크플로우를 이해하지 못하는 것이
  • 과거의 “Excel을 다룰 줄 모름” 에 해당하는 결격 요건이 될 가능성이 있음

예측 15: 궁극적 니치 타겟팅 — 한 사용자, 바로 지금

• 2026년에는 “타겟 오디언스”라는 개념 자체가 구식이 됨
• 타겟팅의 실질적 단위가 집단이나 세그먼트가 아니라 개인, 그 순간, 현재 맥락으로 축소
• AI는 이를 대규모로 실행하는 기계 역할을 수행
• 변화의 핵심은 추천 고도화가 아니라 콘텐츠, 제안, 창작 자산이 각 개인에게 맞게 즉석에서 조립된다는 점
• 플랫폼이 의도를 수확하는 방식은 이미 변화 중
  • Meta는 AI 어시스턴트와의 대화를 광고와 추천 개인화에 활용하겠다고 명확히 밝힘
    완전한 옵트아웃은 불가하며, AI 채팅은 좋아요·클릭보다 훨씬 고신호 입력
  • Meta GEM(생성형 광고 추천 모델)은 광고 성과와 ROI를 높이기 위해 설계됨
    2026년 말까지 브랜드가 제품 이미지와 예산만 제공하면 광고 생성과 타겟팅을 AI가 전담하는 구조를 목표로 함
• 이 흐름에서 광고 대행사의 전통적 역할은 급격히 약화
• Google 역시 같은 방향: Google Ads에 이미지 자산 생성을 위한 생성형 AI 도구를 기본 통합
• 무제한 변형 생성이 가능해지면서 병목은 제작이 아니라 피드백 루프
  모든 노출에서 학습하며 창작 요소를 실시간으로 조정
• 마케팅 업계에서는 이미 이를 동적 창작 최적화로 정의하고 있음
• 2026년 전환점: “창작”과 “타겟팅”이 별개 단계가 아닌 단일 최적화 레이어로 붕괴
• 브랜드는 더 이상 하나의 캠페인을 대중에게 보내지 않음
  • 대신 시각 규칙, 허용 주장, 가격 하한, 재고, 톤 같은 제약 조건 세트만 제공
  • AI가 각 사용자 세션마다 이미지, 카피, 제안, 랜딩 페이지를 고유한 조합으로 구성
• 이 변화는 광고에서 가장 먼저 나타나지만 다른 콘텐츠 영역도 빠르게 뒤따름
• 이커머스나 뉴스 사이트 방문 시 콘텐츠가 DB에서 추천되는 것이 아니라
  그 순간의 개인 심리 상태와 맥락에 맞춰 생성 또는 재작성
  • AI가 사용자를 “서두르는 거래 모드”로 감지하면
    • 설명을 불릿 포인트로 압축하고, 불필요한 요소를 제거하고 “지금 구매” 버튼 강조
  • “탐색·발견 모드”로 감지하면 제품 주변에 서사적 맥락과 이야기 추가
• 사용자가 보는 것은 일반 대중을 위한 콘텐츠가 아니라
  어제 무엇을 샀고 지금 무엇에 관심이 있을 가능성이 높은
  바로 지금의 당신을 위한 화면
• 웹은 더 이상 정적 매체가 아니라 즉각적인 의도를 반영하는 거울로 변함

예측 16: 물리적 AI — 두뇌가 몸을 얻음

• 수년간 AI는 화면 속에 머물렀지만, 2026년은 물리적 세계로 본격 침투하는 전환점
• 가장 눈에 띄는 변화는 자율주행차의 실질적 돌파
  고기술 지역의 파일럿 존을 넘어 여러 도시로 확장되며, 무인 택시와 셔틀이 일상적 풍경이 될 가능성
• Zoox와 Waymo는 운영 확대를 준비 중이며 중국계 참여자들도 NATO 외부 시장을 중심으로 가세
• 2026년 말에는 특정 도시의 도로에서 자율주행 차량이 다수를 차지할 수 있음
  몇 년 전 전동 킥보드가 갑자기 도시를 채운 변화처럼
• 샌프란시스코에서는 이미 신호등 앞에 여러 대의 Waymo 차량이 줄 서 있는 장면이 흔함
• 자동차와 함께 AI 구동 로봇도 공장과 파일럿 환경을 넘어 점점 더 일상적인 공간으로 이동
• 로봇 확산이 빠를 분야
  • 소매·환대: 매장 내 로봇 어시스턴트, 자동화 바리스타
  • 의료: 노인 케어 로봇, 의료 물품 배송 드론
  • 창고·물류: 이미 진행 중인 로봇 운영의 대규모 확대
• 가정용 로봇은 아직 시간이 더 필요하지만 무거운 냄비를 들기 힘들어지기 전에는 충분히 현실화될 가능성이 있음
• 중국에서 공개된 실험적 소방 드론 사례
  • 소방차나 사다리로 접근하기 어려운 위험 지역에 비행
  • 열원 매핑, 구조 위험 분석, 고립된 인원 위치 파악 수행
  • 일부는 고층 화재나 원격 산림 화재 현장에 직접 소화제 분사
• 이런 시스템은 다수의 인간 소방관 생명을 구할 잠재력이 있음
• Xpeng은 2026년 후반 휴머노이드 로봇의 대량 생산을 계획중
  초기에는 산업용·제한된 작업부터 시작하며, 2027년 이후 적용 범위 확대 예상

예측 17: 도제(Apprenticeship) 제도의 복귀

• 2025년을 기점으로 주니어 직무가 사라지기 시작, 특히 전통적 주니어 UX 직군에서 이 흐름 지속
• AI가 같은 일을 더 잘, 더 저렴하게 수행하는 상황에서 기존 주니어 역할의 설 자리가 줄어듦
• 2026년의 낙관적 시나리오는 주니어 직무의 소멸이 아니라 형태가 완전히 다른 주니어 직무의 등장
  • 이 새로운 주니어 역할은 범위가 더 좁고, 멘토십이 명확한 도제형 구조
• 비관적 시나리오는 겉보기에는 인상적이지만,
  판단 없이 AI 출력만 조합한 포트폴리오를 가진 잃어버린 주니어 세대의 등장
• 2026년 말까지 UX에 입문하는 경로는 시니어 UXer들의 과거 경로보다 훨씬 크게 달라질 가능성이 있음
• AI가 실행을 극도로 가속하면서 병목은 제작이 아니라 판단으로 이동
• 문제는 판단을 어떻게 배우느냐. 강의나 튜토리얼로는 불가능함
  유일한 방법은 우월한 판단을 반복적으로 행사하는 마스터 곁에서 시간을 보내는 것
• 그 결과 초급 UX 채용은 점점 더 도제 제도에 가까워질 가능성이 있음
• 기업은 범용 신입 제너럴리스트를 줄이고
  접근성, 콘텐츠, 디자인 시스템, 리서치 운영, 성장 같은 특정 도메인에 밀착된 훈련생을 선호
• 주니어에게 기대되는 것은 생산 작업에서 AI를 유창하게 다루는 능력: 출력량이 아니라 결정의 품질
• 이 과정에서 가장 큰 위험은 합성 사용자 유혹
  • “보험을 사려는 혼란스러운 노인 사용자인 척하라” 같은 요청으로 몇 초 만에 사용성 테스트를 돌리는 것이 가능
• 이런 방식은 명백한 버그를 찾는 데는 유용하지만 도제 교육에는 치명적
• 기계를 관찰해서는 인간 중심의 판단을 기를 수 없음
• 2026년 주니어 UXer들이 실제 사용자를 모집하는 번거로움을 피하기 위해 합성 데이터에 의존하면
  • “사람들이 실제로 어떻게 행동하는가”가 아니라
  • AI가 사람들이 그럴 것이라 추정하는 방식을 학습한 디자이너 세대가 형성
• 합성 사용자 테스트가 주된 학습 수단이 되려면 실제 사용성 데이터에 대한 AI 훈련이 크게 진전된, 최소 10년 이후의 이야기
• 이 낙관적 도제 비전이 좌절될 가능성은 기업과 주니어 양쪽의 단기주의
  • 기업이 즉시 전력감 시니어만 요구하고 주니어 훈련을 회피하면 중장기적으로 인재 고갈 초래
  • 반대로 주니어가 도제 직위를 과거 초급 직무와 동일한 급여로 기대하면 전향적인 기업에서도 제도가 성립하기 어려움
• 도제는 저임금 구조를 손실이 아니라 등록금보다 나은 학습 투자
  즉, 일정 기간의 교육 과정으로 인식해야 함

예측 18: 럭셔리로서의 인간 터치 — No

• 일부 인플루언서들은 수작업 콘텐츠가 궁극적 럭셔리가 되고
  인간이 그린 만화, 인간이 쓴 소설, 인간 배우가 출연한 영화에 소비자가 프리미엄을 지불할 것이라 예상
• 몇 가지 예외를 제외하면 이런 전개는 일어나지 않을 가능성이 큼
• 전환기에는 레거시 배우가 출연한 영화, 이미 알고 있는 인간 뮤지션의 음악에 대해 일시적으로 더 많은 비용을 지불할 수 있음
• 그러나 장기적으로 중요한 것은 콘텐츠의 품질이지, 제작 방식은 핵심 요인이 아님
• 오늘날에도 관객은 특수효과가 어떻게 만들어졌는지, 애니메이션이 손그림인지 컴퓨터 생성인지, 영화가 어디서 촬영됐는지 거의 신경 쓰지 않음
• 같은 맥락에서 2026년에는 정식 프로그래밍 기술 없이 자연어 프롬프트만으로 제작된 최초의 대히트 비디오 게임이 등장할 가능성도 있음
• 이로 인해 “게임 개발자”의 정의가 기술 아키텍트에서 로직의 디렉터로 이동
• 센티언트 메카닉스를 갖춘 AI 네이티브 게임의 등장 가능성도 있음
  • 적을 쏘는 대신, AI 구동 NPC를 자연스러운 음성 대화로 설득
  • NPC는 고유한 심리 프로필과 숨겨진 의도를 보유하며, 모든 상호작용을 기억
  • 플레이어의 설득 방식에 따라 동적으로 반응하고, 공략법을 따라 반복 클리어 하는게 불가능
• 이 흐름은 사회적 설득이 핵심 루프인 대화형 RPG라는 새로운 장르로 확장
• 디자이너의 역할도 변화되어, 복잡한 대화 트리 스크립트보다 캐릭터의 배경 서사와 내적 논리에 집중
• 게임플레이와 스토리텔링이 사용자를 끌어들이며
  그 콘텐츠가 육체로 만들어졌는지, 실리콘으로 만들어졌는지는 부차적
• 인간이 기계보다 우월할 가능성이 남아 있는 직업은 극히 제한적
  • 대표적으로 성매매 종사자와 초등 교육 교사
• 교사는 20년 후 지식 전달자 역할을 거의 수행하지 않게 될 가능성이 큼
  커리큘럼과 학습 속도는 학생 개인의 재능과 관심에 맞춰 AI가 훨씬 더 효과적으로 제공
• 그럼에도 초등 교육에서 인간이 필요한 이유는 아이들을 학습 궤도에 유지시키며, 성인 롤모델 역할을 수행하는 것
• 아이가 AI로부터 배울 수 있다고 해서 더 재미있는 게임이나 자극을 외면하지는 않음
• AI 교육은 현재 학교보다 더 몰입적일 수 있지만, 미래의 게임 역시 훨씬 더 매력적이 될 것
  • 그 결과 인간 교사는 여전히 필요
• 이러한 인간 성인의 역할 재정의는
  이미 Alpha School 같은 선진 독립 학교에서 진행 중임
  교육은 AI가 담당하고, 성인은 학생들의 코치로 기능

결론: 참신함 단계의 종료

• 18가지 예측이 가리키는 공통 결론은, 낙관도 비관도 아닌 2026년이 관망의 끝이라는 점
• AI를 안전한 거리에서 구경할 수 있는 흥미로운 현상으로 취급하던 시기는 끝났음
• 개인, 기업, 직업 전체가 의도적으로 적응하거나, 적응당하는 입장을 선택해야 하는 해가 될것임
• 자율 에이전트, 생성형 인터페이스, 멀티모달 세계 모델, 구독 격차를 잇는 공통된 불편한 진실은
  이전 기술 시대를 관리 가능하게 만들던 추상화가 해체되고 있다는 점
• 과거에는 화면을 설계하고, 카피를 쓰고, 기능을 만들고, 역할 단위로 채용했지만

• 2026년에는
  • 화면을 설계하는 일이, 화면을 생성하는 시스템의 제약 조건 설계로
  • 카피를 쓰는 일이, 카피를 형성하는 프롬프트 설계로
  • 기능을 구현하는 일이, 기능 대신 행동 명세 정의로
  • 실행 중심의 채용이, 실행이 아니라 판단 중심의 채용으로 이동함

• 전문 직업의 명사들이 동사가 되고, 동사들은 정책으로 굳어짐
• 이 변화가 혼란스러운 이유는 기여에 대한 새로운 이론을 요구하기 때문
• 오랫동안 지식 노동자의 정체성과 가치는 보고서, 디자인, 코드, 캠페인 같은 산출물에서 나왔음
• AI가 이런 산출물을 더 빠르고 종종 더 잘 만들어내는 상황에서 인간의 잔여 기여는 설명하기 어려워짐
• 이 예측들이 가리키는 해답은 인간의 가치가 상류로 이동한다는 점
  • 무엇을 만들어야 하는지 정의
  • 만들어진 결과가 신뢰 가능한지 검증
  • 시스템이 최적화해야 할 목표를 보유
• 이는 덜 가시적이고, 많은 사람에게 덜 만족스럽지만 현재 레버리지가 존재하는 지점임

• UX 전문가에게 이 메시지는 냉정하지만 절망적이지 않음
• 깔끔한 체크아웃 플로우를 설계하던 시대에 대한 향수를 버리지 못하면 생존이 어려움
• 새로운 UX 작업은
  • AI 행동을 형성
  • 에이전트의 결정을 감사
  • 완전히 이해할 수 없는 시스템에서 신뢰를 설계
  • 개인화 엔진에 의해 점점 더 정교하게 타겟팅되는 사용자를 대변
• 이는 픽셀 배치보다 훨씬 어려운 문제들이며 동시에 훨씬 더 중요한 문제임

• 2026년은 AI의 ‘파티 트릭’ 시대가 끝나고 통합의 시대로 진입하는 시점
• 지난 3년간의 초점은 프롬프트에 가장 똑똑하게 답하는 원시 지능 경쟁
• 모델 성능이 수렴하고 기술적 해자가 사라지면서 원시 IQ는 점점 상품화됨
• 2026년의 결정적 경쟁 우위는 사용자 경험(UX) 과 에이전시(Agency) 로 이동

• 이는 정적 소프트웨어의 종말을 의미함
• 대화형 UI(봇과 대화)에서 위임형 UI(디지털 노동력을 관리) 로 이동
• AI 에이전트가 우리를 대신해 협상하고, 생성형 UI가 즉석에서 인터페이스를 그리고, 물리적 AI가 거리를 이동
• 소프트웨어는 더 이상 클릭을 기다리지 않고 우리와 함께 행동함

• 그러나 도구에서 동료로의 전환은 새로운 현실을 동반함
• 민주화된 AI라는 낙관적 신화는 물리와 경제의 제약과 충돌
• AI가 경제의 구조적 요소로 스며들수록 이중 계층 세계가 형성
• 새로운 디지털 격차는 인터넷 접근 여부가 아니라 진정한 추론과 에이전시를 가능하게 하는 프리미엄 컴퓨트를 감당할 수 있는지 여부

• 유료 구독으로 프론티어 모델을 쓰는 사람들은 AI를 “이해”하고
• 무료 티어에 머무는 사람들은 AI를 “쓸모없는 챗봇”으로 인식함
• 이 계층 예측은 특히 중요함
  • 사회의 10%만이 AI의 실제 능력을 이해하고
  • 90%는 과대광고라고 믿는 사회는 비효율적일 뿐 아니라 불안정함
• 인지 격차는 경제 격차로, 경제 격차는 정치적 격차로 전이됨
• 2026년에 기업, 정부, 교육 기관이 이 격차를 줄이기 위해 행동하느냐가 한 세대의 사회적 구조를 결정

• 가장 역설적인 사실은 2026년이 진행 중일 때는 혁명처럼 느껴지지 않을 것이라는 점
• 인쇄기, 자동차, 인터넷 초기를 산 사람들 역시, 극적인 전과 후가 아니라 불편함, 혼란, 점진적 적응을 경험함
• 2026년도 마찬가지임
  • AI는 일부 워크플로우를 파괴하고, 일부는 개선하며
  • 예상 밖의 영역에서 실망을 주고, 다른 영역에서 놀라움을 제공
  • 기업은 통합에서 실수하고, 에이전트는 당혹스러운 방식으로 실패
  • 하이프 사이클은 계속 흔들림

• 그럼에도 불구하고 이는 혁명임
  • 훗날 역사가들은 2026년을 AI 시대의 인프라가 놓인 해로 기록할 가능성이 있음
• 그것은 데이터센터만이 아니라, 기술이 일상에 어떻게 스며드는지를 규정하는 습관, 기대, 제도적 배열의 형성
• 2026년에 내려지는 결정들
  • 주니어 훈련 방식
  • 접근 가능한 가격 책정
  • 신뢰를 위한 설계
  • 조작을 억제하는 방법
    이것들은 수십 년 동안 영향을 미치게 될 것
• 이 시점에서의 올바른 태도는, 패닉도 안주도 아닌 먼지가 가라앉은 뒤에도 중요한 기술, 관계, 정신적 모델을 구축하려는 지속적 집중
• 그 작업을 감당할 의지가 있는 사람에게, 2026년은 위협이 아니라 살아 있기 가장 흥미로운 해