'The IQ Era(지능의 시대)'를 주제로 막을 올린 MWC(Mobile World Congress) 2026은 AI 기술이 이제 산업 전반의 핵심 인프라로 완전히 뿌리내렸음을 증명하는 자리였습니다. 이번 행사에서는 AI 인프라, AI 에이전트, AI 거버넌스 등 기술적 근간을 이루는 전략들이 화두로 떠올랐으며, AI가 네트워크와 디바이스, 서비스 운영 전반을 관통하는 필수 불가결한 기술임을 다시 한번 확인시켜 주었습니다.

특히 주목할 점은 생성형 AI의 다음 단계로 논의되었던 '에이전틱 AI(Agentic AI)'가 구체적인 실체로 등장했다는 것입니다. 2025년 하반기부터 업계는 AI가 스스로 판단하고 과업을 완수하는 방향으로 진화할 것이라 예측해 왔습니다. MWC 2026에서는 이러한 흐름이 실제 서비스 사례로 가시화되었습니다. 이제 AI는 '정보 생성 도구'가 아닌, 비즈니스 현장에서 업무를 직접 처리하는 '실행 주체'로 확장되고 있습니다. 이에 따라 기업의 관심 역시 AI 전환(AI Transformation, AX)을 통해 실질적인 성과를 창출하는 방향으로 빠르게 이동하고 있습니다.

하지만 기업이 AI를 실제 운영 환경에 성공적으로 이식하기 위해서는 모델이나 애플리케이션만으로는 한계가 있습니다. AI가 안정적으로 구동될 수 있는 탄탄한 인프라와 이를 책임감 있게 관리할 수 있는 거버넌스 체계가 반드시 뒷받침되어야 합니다. 이번 글에서는 MWC 2026에서 나타난 주요 동향을 바탕으로, 성공적인 AX를 위해 반드시 점검해야 할 3가지 핵심 요소를 알아보겠습니다.

1. AI 인프라: AI 시대 기업 경쟁력의 기반

MWC 2026에서는 AI 기술 경쟁의 초점이 AI를 실제로 구현하고 실행하는 '인프라 경쟁'으로 옮겨가고 있음을 확인할 수 있었습니다. AI 서비스가 산업 전반으로 확산됨에 따라, 이를 안정적으로 뒷받침할 네트워크와 컴퓨팅 환경의 중요성이 그 어느 때보다 강조되고 있습니다.

특히 글로벌 통신 장비 기업들은 AI가 네트워크 운영 전반에 직접 녹아든 ‘AI 네이티브 네트워크(AI Native Network)’를 핵심 방향으로 제시했습니다. 에릭슨(Ericsson)과 노키아(Nokia) 등 주요 기업들은 AI 기반의 네트워크 자동화 기술과 AI-RAN(무선 접속망) 전략을 선보이며, AI가 실시간으로 트래픽을 분석하고 성능을 최적화하는 차세대 통신 인프라의 청사진을 그렸습니다.¹⁾ 이는 AI가 부가 서비스 기술에 그치지 않고, 네트워크 운영의 근간을 바꾸는 핵심 요소로 완전히 자리 잡았음을 보여줍니다.

AI 컴퓨팅 인프라 또한 중요한 화두였습니다. 엔비디아(NVIDIA)는 AI 데이터센터와 네트워크 인프라를 결합한 컴퓨팅 플랫폼을 강조하며, 대규모 모델 학습과 서비스 운영을 동시에 지원할 수 있는 최적의 구조를 제시했습니다. 이는 AI 서비스의 대중화에 따라 방대한 데이터 처리와 연산을 지원하는 인프라의 가치가 더욱 커지고 있음을 방증합니다.

연결성 측면에서도 큰 변화가 감지되었습니다. 스타링크(Starlink)와 같은 저궤도 위성 통신 기술은 지상망과 위성을 결합한 새로운 연결 환경을 통해 글로벌 인프라의 확장 가능성을 입증했습니다. 이러한 기술은 AI 서비스가 장소의 제약 없이 더욱 다양한 환경에서 활용될 수 있도록 돕는 든든한 기반이 될 전망입니다.

결국 이러한 흐름은 AI 경쟁력이 네트워크와 컴퓨팅을 아우르는 인프라 전반의 역량과 밀접하게 맞물려 있음을 시사합니다. 따라서 기업들이 AI를 실제 업무에 적용하는 과정에서 데이터 처리 환경과 인프라 자원의 유기적인 결합을 함께 고려해야 할 필요성이 제기됩니다. 이러한 관점에서 볼 때, 향후 기업의 AI 경쟁력은 AI 기술을 뒷받침하는 인프라의 체계적인 구축 및 운영 역량과도 긴밀히 연관될 것으로 보입니다.

2. 에이전틱 AI: AI가 실제 업무를 수행하는 방식의 변화

MWC 2026에서는 AI 기술이 기업의 실무 환경에 적용되는 방식에서도 뚜렷한 변화가 관찰되었습니다. 특히 AI가 단순히 정보를 생성하거나 분석하는 보조 도구에 그치지 않고, 업무 수행 과정에 직접 참여하는 '실행 주체'로 확장되고 있다는 점이 다양한 기술과 서비스 사례를 통해 입증되었습니다.

대표적인 사례로 세일즈포스(Salesforce)는 통신 산업에 특화된 AI 에이전트 플랫폼인 ‘에이전트포스(Agentforce)’를 공개했습니다. 이는 고객 상담부터 서비스 요청 처리, 영업 지원에 이르기까지 복잡한 업무를 AI 에이전트가 자동 수행하는 구조를 갖추고 있습니다. 이러한 접근은 AI가 정보 제공 차원을 넘어 실질적인 업무 흐름 속에서 특정 과업을 완수하는 역할로 진화하고 있음을 보여줍니다.

레노버(Lenovo) 역시 업무 환경에서 활용될 수 있는 ‘AI 워크메이트(AI Workmate)’를 선보였습니다.²⁾ 이 디바이스는 음성이나 동작과 같은 다양한 입력을 로컬 AI로 처리하며 문서 스캔 및 요약, 노트 정리, 프레젠테이션 자료 작성 등 업무 환경에서 다양한 형태로 활용될 수 있는 가능성을 보여주었습니다. 이러한 접근은 AI가 소프트웨어 기능을 넘어 업무 환경 속에서 항상 함께 작동하는 ‘AI 업무 지원 도구’로 발전할 수 있음을 시사하는 사례라고 볼 수 있습니다.

디바이스 수준에서의 변화도 눈에 띄었습니다. 퀄컴(Qualcomm)은 AI 기능을 칩셋 단계에서 구현하는 온디바이스(On-device) AI 기술을 강조하며, 네트워크 환경과 밀접하게 연계된 AI 서비스의 비전을 제시했습니다.³⁾ 이는 AI가 클라우드 중심의 서비스 구조에서 벗어나 다양한 디바이스 접점에서 활용될 수 있음을 의미하며, AI의 활용 방식이 한층 다변화될 수 있음을 보여주는 대목입니다.

동시에 글로벌 통신사와 기술 기업들은 네트워크 운영 관리 및 고객 지원 영역에 AI 에이전트를 도입한 자동화 모델을 대거 소개했습니다. 이러한 사례들은 AI가 분석 도구의 역할을 넘어 실제 서비스 운영 과정에 직접 참여하는 실행 주체로 발전하고 있는 흐름을 뒷받침합니다.

이러한 변화는 기업의 AI 활용 전략에도 새로운 과제를 제시합니다. AI 기술을 실무 환경에 안착시키기 위해서는 AI 에이전트를 기존 업무 프로세스에 어떻게 유기적으로 통합하고 운영할 것인가에 대한 전략적 고민이 수반될 필요가 있습니다. 앞으로 기업의 AI 활용 수준 역시 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI 에이전트를 실제 업무 환경에서 어떻게 활용하고 운영하느냐에 따라 달라질 가능성이 있습니다.

3. AI 거버넌스: 기업 AI 활용의 신뢰 기반

MWC 2026에서는 AI 기술의 비약적인 발전과 더불어, 활용 과정에서의 책임성과 관리 체계에 대한 논의도 한층 심화되는 양상을 보였습니다. AI가 네트워크 운영, 서비스 제공, 기업의 핵심 업무 프로세스 등 실무 깊숙이 침투하기 시작하면서, AI의 의사결정에 대한 신뢰성과 투명성을 어떻게 확보할 것인지가 중요한 과제로 부상하고 있습니다.

이러한 흐름은 AI 경쟁의 초점이 단순한 기술 개발을 넘어, 활용 기준과 운영 체계를 포괄하는 ‘거버넌스’ 영역으로 확장되고 있음을 시사합니다. 실제로 글로벌 정책 환경에서도 이와 같은 변화가 뚜렷하게 나타나고 있습니다. 대표적으로 유럽연합(European Union, EU)은 「EU AI Act」를 통해 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류하고, 고위험 AI에 대해서는 엄격한 관리 기준과 책임 체계를 요구하는 방향을 제시하고 있습니다.

국내에서도 AI 활용을 위한 제도적 기반 마련이 한창입니다. 현재 논의 중인 'AI 기본법'은 산업 육성과 더불어 책임 있는 AI 활용을 위한 관리 체계 구축을 목표로 하고 있으며, 특히 사회적 영향력이 큰 '고영향 AI(High-Impact AI)' 영역에 대한 관리 기준을 마련하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 정책적 움직임은 AI 기술이 산업 전반으로 확산되는 과정에서 신뢰할 수 있는 활용 환경을 조성하려는 시도로 풀이됩니다.

기업 관점에서도 이러한 변화는 시사하는 바가 큽니다. AI 기술을 실제 업무 환경에 안정적으로 안착시키기 위해서는 모델의 성능뿐 아니라 데이터 관리, 운영 프로세스, 보안, 그리고 책임성 확보를 아우르는 통합적인 운영 체계가 반드시 고려되어야 합니다. 이는 AI 활용 범위가 넓어질수록 기술 그 자체 못지않게 '어떻게 관리하고 운영할 것인가'에 대한 전략적 중요성이 커질 수 있음을 보여줍니다. 이러한 점에서 AI 거버넌스는 규제 대응의 차원을 넘어, 기업의 안정적인 AI 운영과 신뢰 확보를 위한 핵심 운영 체계로 자리 잡을 것으로 보입니다.

MWC 2026은 AI 기술이 산업 전반의 인프라와 운영 구조를 근본적으로 변화시키고 있음을 확인시켜 준 이정표였습니다. AI 인프라(토대), 에이전틱 AI(실행), AI 거버넌스(신뢰)라는 3가지 축이 유기적으로 맞물리며 AI의 영향력은 이제 네트워크와 디바이스, 기업 업무 환경 전반으로 깊숙이 확대되고 있습니다.

이러한 흐름은 향후 AI 도입이 기술 적용의 차원을 넘어, '어떻게 실행하고 관리할 것인가'에 대한 고도의 전략적 관점이 수반되어야 함을 시사합니다. 실제 비즈니스 현장에 AI를 성공적으로 이식하기 위해서는 개별 모델의 도입뿐 아니라 인프라 구축, 업무 프로세스의 변화, 그리고 이를 뒷받침하는 운영 관리 체계를 통합적으로 고려하는 접근이 필요하기 때문입니다.

인프라, 에이전트, 거버넌스가 하나의 생태계로 긴밀히 연결될 때 비로소 AI가 실질적인 비즈니스 성과로 이어질 수 있습니다. 따라서 인프라, 에이전트, 거버넌스를 유기적으로 설계하고 통합해내는 것이 향후 기업 AX의 실질적인 경쟁력을 결정짓는 척도가 될 것입니다.