2026년에도 기업 환경은 여전히 녹록지 않아 보이는데요. 경기 둔화와 고금리·고환율 기조, 그리고 지정학적 리스크 등이 경영 환경의 불확실성을 키울 것으로 예상됩니다. 이러한 상황에서 우리 기업들에게 가장 중요한 질문은 이 불확실성을 전제로, “무엇을 가장 우선할 것인가”가 아닐까 싶습니다.

특히 올해는 글로벌과 국내 시장 간의 온도 차가 눈에 띕니다. 골드만삭스(Goldman Sachs)는 2026년 글로벌 성장률을 2.8%로 전망하며 세계 경제가 비교적 ‘견조한(Sturdy)’ 성장 흐름을 이어갈 것으로 낙관했지만, 한국경제연구원(KERI)은 우리 경제 성장률을 1.7%로 예상하며 지속적인 저성장 국면을 경고했는데요. 결국 국내 기업들에게는 산업별 변화에 맞춘 전략 수정과 효율적인 예산 재배치가 중요한 숙제가 될 것으로 보입니다.

이번 베스픽에서는 IT 산업을 비롯해 제조, 금융, 보안, 유통, 공공 등 2026년 주요 산업 기상도를 살펴보겠습니다.

IT 산업은 올해도 AI라는 거대한 파도를 타고 성장을 이어갈 것으로 보입니다. 딜로이트(Deloitte)는 2026년을 두고 AI 중심 기업의 고성장이 기대되는 시점이며, AI와 자동화에 대한 투자가 전반적으로 확대될 것으로 전망했습니다. CEO들 역시 AI를 단순한 비용 요인이 아닌, 비용 절감과 성장 창출을 동시에 가능하게 하는 ‘전략적 기회로 인식’하고 있다는 분석입니다.

또한 딜로이트는 AI의 가능성과 현실 사이의 간극이 점차 좁혀질 것으로 내다봤는데요. 특히 AI 경쟁의 초점이 새로운 모델이나 기술 발표보다는 데이터 품질, 시스템 통합, 운영 체계와 같은 기본 요소의 성숙도로 옮겨가고 있다는 점을 강조했습니다. 한마디로, AI를 ‘만드는 단계’를 지나, 이를 현실적인 운영 환경에서 어떻게 활용할 것인가의 단계로 나아간 셈입니다.

국내 IT 산업 환경도 긴박하게 돌아가고 있습니다. ‘AI 기본법’ 시행과 더불어 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터 구축’ 등 정책적 인프라가 속속 갖춰지고 있는데요. AI를 활용할 기회는 넓어졌지만 동시에 개발 이후의 운영 관리와 책임에 대한 무게감도 커졌습니다. 그 결과, 2026년에는 ▲운영(AIOps) ▲데이터 관리 ▲보안 및 규제 대응과 같이 AI를 안정적으로 유지·통제하기 위한 비용 항목이 확대될 가능성이 높습니다.

2025년까지 AI가 생산성 향상과 자동화의 도구로 주목받았다면, 앞으로는 예측 기반 의사결정을 돕고 운영 효율화를 보조하는 영역으로 그 활용 범위가 확장될 가능성이 큰데요. 종합해 보면 이제 IT 산업에서의 경쟁력은 AI를 얼마나 빠르게 도입했는지가 아니라, 발생하는 리스크와 비용을 얼마나 정교하게 관리하며 실제 운영 체계에 녹여냈는가에 달려 있다고 볼 수 있겠습니다.

2026년 제조업은 본격적인 ‘조정과 재편’의 시기를 맞이할 것으로 보입니다. 고비용 환경과 글로벌 공급망의 불확실성이 공존하는 가운데, 기업들은 운영 효율을 극대화하며 내실을 다지는 전략적 체질 개선에 집중하고 있습니다.

세부 업종별로 들여다보면 기업들의 고민은 더욱 복잡합니다.

• 반도체: 메모리 슈퍼사이클과 HBM 전환 가속화, AI 추론 확산에 따른 NAND 수요 급증으로 사상 최대 수출 기록을 경신할 전망입니다. 다만 비(非) 메모리 분야의 정체와 메모리 편중 심화는 여전히 해결해야 할 과제입니다.
• 자동차: SDV, 자율주행 레벨 4, AI 기술 경쟁이 최고조에 달하고 있습니다. 글로벌 수요 둔화와 중국 OEM의 약진, 친환경차 성장 정체에 따른 내연기관차 공급 부족 등 복합적 시장 변화와 관세 리스크 등에 대한 전략적 대응이 필수적입니다.
• 조선: 노후 선박 교체 사이클이 본격화되면서 고부가·고난도 선종 수주가 집중되고 있습니다. 환경 규제 강화와 연료 전환 가속화에 대비해야 하며, 만성적인 인력 수급 제약을 해결하기 위한 생산 공정 자동화가 시급한 시점입니다.
• 에너지: 2050 탄소중립 로드맵에 따라 태양광 중심 구조 전환과 해상풍력 산업화가 궤도에 올랐습니다. 신재생 설비 용량 확대와 더불어 계통 및 입지 중심의 보급 전략이 중요해졌으며, 순배출제로(Net-Zero) 대응 시장의 성장이 가시화되고 있습니다.
• 방산: 무기 체계 현대화 수요가 폭증하며 유럽과 중동에 수출 기회가 확대되고 있습니다. 현지화 및 조달 체계 내재화를 통한 공급망 안정성 확보와 생애 주기 기반의 장기 매출 구조를 구축하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

2026년 제조업의 성패는 얼마나 큰 생산 능력을 갖췄느냐가 아니라, 예측 불가능한 환경에서도 공정의 모든 요소를 얼마나 정교하게 통제하고 효율화할 수 있는 가에 달려 있습니다. 대규모 CAPEX 투자나 전사적인 자동화 전략을 추진하기보다, 비용 구조 개선에 즉각 기여하는 영역부터 선별적으로 투자하는 흐름이 뚜렷해질 전망입니다.

불량률을 낮추는 비전 AI 기반 품질 검사, 다운타임을 최소화하는 예측 유지 보수, 그리고 에너지 및 물류 최적화 솔루션 등 실제 손익에 직결되는 기술이 2026년 제조 현장의 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 2026년 제조 기업의 투자 우선순위는 이제 막연한 확장이 아니라, ‘가시적인 성과(ROI)’를 향해 빠르게 이동하고 있습니다.

올해 글로벌 금융 시장은 디지털 자산과 AI를 둘러싼 구조적 변화가 본격화되는 시기가 될 것으로 보입니다. 가장 눈에 띄는 변화는 ‘디지털 자산의 제도권 편입’입니다. 미국은 스테이블코인의 법적 기반인 ‘지니어스 법(GENIUS Act)’이 본격 시행됨에 따라 전통적인 예금 흐름과 결제망에 큰 변화를 예고하고 있습니다.

국내 역시 카카오페이의 슈퍼 월렛 공개와 BC카드의 스테이블코인 실증 사업 등 금융과 디지털 자산의 경계가 허물어지는 사례가 잇따르고 있습니다. 이러한 변화 속에 업권별 생존 전략도 뚜렷해지고 있습니다.

• 은행: 기업 여신 중심의 성장을 꾀하고 있으나, NIM(순 이자 마진) 하락 압력이 심화되면서 수익성 방어가 과제로 떠올랐습니다. 주주 환원 확대 요구와 함께 ‘생산적 금융’으로의 자금 흐름 유도가 본격화될 전망입니다.
• 생명보험: 고령화와 저출산이라는 구조적 한계 속에서 보장성 보험 중심의 체질 개선이 고착화되고 있습니다. 장기 금리 하락에 따른 자본 여력 축소에 대응해 헬스케어와 요양 등 서비스 영역으로의 확장이 가속화될 것으로 보입니다.
• 손해보험: 자동차 및 장기 보장성 보험의 효율적 운영으로 비교적 안정적인 흐름이 예상됩니다. 다만 위험 자산 확대의 한계가 있는 만큼, AI를 활용한 손해율 관리와 신규 담보 발굴이 수익성의 관건이 될 것입니다.

금융 업계의 AI 활용 역시 변곡점을 맞았는데요. 특히 거버넌스, ROI, 데이터 품질을 전제로 한 ‘전사적 확산’이 성과를 좌우하는 국면에 접어들고 있습니다. 고도화된 금융 범죄 대응을 위한 기술 투자가 확대되는 가운데, 신뢰와 안정성을 유지하면서 AI를 어떻게 운영 체계 안에 통합할 것인가가 핵심 경쟁 요소로 작용할 것입니다.

2026년 사이버 보안은 기업의 재무적 손실과 브랜드 신뢰를 보호하는 경영 리스크 관리의 최우선 순위로 자리 잡았습니다. 국내 시장도 빠르게 성장하고 있는데요. 보안뉴스와 시큐리티월드가 실시한 ‘2024~2026 보안시장 조사’에 따르면, 2026년 국내 사이버 보안 시장 규모는 약 4조 원을 돌파할 전망입니다. 정부의 정보 보호 대책과 기업의 적극적인 투자 확대가 맞물리며 보안 산업은 질적 성장기에 진입했다고 볼 수 있겠죠.

그렇다면 2026년 사이버 보안 업계가 주목해야 할 트렌드는 무엇이 있을까요? IBM은 2026년 사이버 보안의 핵심 화두로 ‘자율 AI(Autonomous AI)’의 통합을 꼽았습니다. 이제는 AI의 행동을 기계적인 속도로 모니터링하고 제어할 수 있는 통합 거버넌스가 필수입니다. 개발 단계부터 보안을 내재화(Security-by-Design)하지 않으면, AI 에이전트가 통제 범위를 벗어나 기업 전체의 취약점이 될 수 있기 때문입니다.

섀도우 AI로 인한 보안 사고도 2026년 주목해야 할 문제입니다. 관리되지 않은 단 하나의 AI 모델이 기업의 민감한 IP를 유출하는 통로가 될 수 있기 때문이죠. 또한 딥페이크나 생체 음성 위조 등 기존 보안 체계를 무력화하는 공격이 급증하면서, 신원 정보 관리는 단순한 접근 제어를 넘어 네트워크나 클라우드 보안과 동등한 수준의 전략적 우선순위가 되었습니다.

이제 보안 사고는 단순한 IT 장애가 아니라 기업 가치 훼손으로 직결됩니다. 올해 기업들은 파편화된 솔루션 도입보다는 통합 보안 아키텍처를 구축하고, AI 모델의 안전성을 검증하는 ‘AI 거버넌스 보안’ 체계를 확립하는 데 예산을 우선 배정할 것으로 보입니다. 모델 검증부터 컴플라이언스 체계까지 아우르는 ‘AI 보안’ 영역이 새로운 성장 축이 됨에 따라, 통합 보안 아키텍처를 제공할 수 있는 전문 사업자들과의 협업이 그 어느 때보다 중요해진 해라고 볼 수 있겠습니다.

소비 심리 위축과 고물가, 시장 경쟁 심화, 가계 부채 부담 등의 다양한 요소가 겹치면서 올해 소매 유통 시장 성장률은 0.6%라는 최근 5년 내 가장 낮은 수준에 머물 것으로 전망됩니다. 전통적인 오프라인 유통 채널인 대형마트(-0.9%)와 슈퍼마켓(-0.9%)이 역성장의 늪에 빠진 반면, 온라인 쇼핑은 3.2% 성장하며 고군분투할 것으로 보이는데요.

Forbes는 올해 유통업계가 가장 주목해야 할 3가지 트렌드로 ▲에이전틱 AI ▲쇼퍼테인먼트(Shoppertainment) ▲소비자와의 신뢰를 꼽았습니다. 실제로 Capgemini의 조사에 따르면 과반이 넘는(53%) 소비자가 AI 추천을 기반으로 구매를 결정했고, 절반에 가까운(46%) 이들이 AI 도구로 제품을 주문할 의향이 있다고 답했는데요. 자동화 플랫폼 Klaviyo의 CEO Andrew Bialecki가 예측한 것처럼 2026년 말까지 대부분의 소매업체가 자율 에이전트를 도입하게 된다면, 기업은 이를 통해 더욱 정교한 수요 예측과 실시간 가격 최적화를 달성하며 수익 구조를 근본적으로 개선할 수 있게 됩니다.

하지만 고객을 묶어두는(Lock-in) 힘은 결국 ‘신뢰’에서 나옵니다. 저성장기일 수록, 소비자들은 자신의 취향을 정확히 이해하고 진정성 있게 소통하는 브랜드를 선택하기 때문입니다. 브랜드들이 크리에이터와 협력하여 즐거운 구매 경험을 제공하는 쇼퍼테인먼트에 공을 들이는 이유 역시, 고객과의 믿음이 전제되지 않은 성장은 지속되기 어렵다는 판단이 깔려 있습니다. 기술을 통한 ‘효율’을 추구하면서도, 그 지향점을 ‘고객의 신뢰’에 두는 기업만이 이 저성장의 터널을 무사히 통과하게 될 것으로 보입니다.

2026년 공공 산업은 역대 최대 규모인 728조 원의 대규모 국가 예산을 기반으로, 디지털 전환과 산업 육성을 동시에 추진하고 있습니다. 특히 AI와 클라우드 확산에 힘입어 올해 공공 ICT 장비 및 소프트웨어(SW) 시장 규모는 6조 원에 육박할 전망인데요. 상용 SW 구매 예산이 사상 처음으로 4,000억 원을 넘어서는 등 공공이 민간 SW 산업의 든든한 수요처이자 기술 검증의 장(Test-bed)이 되고 있다는 점이 고무적입니다.

올해 공공 부문의 가장 큰 화두는 단순히 시스템을 ‘디지털화’하는 수준을 넘어, 행정의 근본 체질을 바꾸는 ‘클라우드 네이티브(Cloud-Native) 전환’과 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’의 확립입니다. 기존 시스템을 클라우드로 옮기는 단계를 지나, 이제 MSA를 본격 도입하며 유연하고 기민한 정부를 구현하고 있습니다. 여기에 국가 차원의 AI 컴퓨팅 센터 구축이 속도를 내면서, 공공 데이터가 AI 학습의 핵심 자산으로 개방되어 민간의 AI 모델 고도화를 돕는 촉매제가 되고 있습니다.

공공 영역에서 쌓은 견고한 기술 레퍼런스는 국내 기술 기업들이 민간 시장으로 확산하고, 나아가 해외 공공 시장으로 진출하는 강력한 발판이 될 것입니다. 2026년 공공 산업은 정책 집행의 주체를 넘어, 국가 전반의 기술 경쟁력을 견인하고 민간 성장의 기회를 창출하는 전략적 파트너로서 그 존재감을 더욱 뚜렷이 할 것으로 보입니다.

2026년은 단순한 양적 성장보다, 리스크 관리와 혁신 역량이 경제 성과를 좌우하는 해가 될 가능성이 높습니다. 시장 흐름을 얼마나 정확히 읽고, 이를 현실적으로 판단하고, 예산 운용으로 연결하느냐에 따라 결과가 달라질 텐데요. 막연한 확장보다는 우리 기업의 체질을 바꾸는 정교한 우선순위 설정에 집중해 보시길 바랍니다.

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