2025년 대만에서 AI를 이야기할 때 초점은 더 이상 ‘AI가 콘텐츠를 만들 수 있느냐’에 머물지 않는다. 핵심은 AI가 기업의 데이터, 도구, 권한, 승인 절차, 운영 시스템과 얼마나 잘 연결되느냐다. 대만 IT 전문 매체 iThome의 2025년 CIO 조사에 따르면, 대만 기업의 AI 투자는 전년 대비 39% 증가했고 평균 투자액은 819만 대만달러에서 1,140만 대만달러로 늘었다. 같은 조사에서는 에이전트형 AI, RAG, AIOps, AI 증강 소프트웨어 엔지니어링의 도입 증가가 눈에 띄는 흐름으로 언급됐다.^[1]

먼저 짚을 점: 공식 인기 순위는 아니다

현재 공개 자료만 놓고 보면 ‘대만 마케터가 가장 많이 연구하는 AI 주제’ 또는 ‘대만 엔지니어 대상 AI 연구 주제 공식 랭킹’은 확인되지 않는다. 따라서 아래 9가지는 엄격한 순위라기보다, 대만 CIO 조사, 서비스업의 생성형 AI 도입 자료, CIO Taiwan과 IDC의 ICT 전망, INSIDE의 AI Agent 백서, 대만 정보산업 관련 전망을 교차해 뽑은 실무형 우선순위에 가깝다.^{[1][2][4][6][11]}

판단 기준은 단순하다. 대만 현지의 번체 중국어 기업 트렌드 자료에서 반복적으로 등장하는가, 개념 설명을 넘어 실제 도입 단계로 이동하고 있는가, 마케팅·제품·엔지니어링·IT 운영에 동시에 영향을 주는가다.

한눈에 보는 9가지 AI 우선 주제

우선 독자	주제	왜 봐야 하나	처음 던질 질문
마케팅	생성형 AI 콘텐츠 워크플로	대만 서비스업 기업의 16%가 이미 운영 환경에서 생성형 AI를 도입했다.[2]	카피, 고객 응대, 소셜 콘텐츠, EDM, 지식 정리 중 무엇을 표준화할 수 있나?
마케팅	AI Agent 기반 마케팅 자동화	INSIDE는 기업이 더 이상 AI와 ‘대화’하는 데 만족하지 않고, AI가 ‘일하기’를 요구한다고 봤다.[6]	어떤 업무를 데이터 읽기, 계획, 생성, 실행, 보고로 쪼갤 수 있나?
마케팅	멀티모달 콘텐츠·소재 운영	CIO Taiwan이 인용한 IDC 전망에 따르면 기업은 이미지, 영상, 텍스트를 함께 처리하는 모델을 선호하게 된다.[4]	텍스트·이미지·영상 소재를 하나의 기획·검수 흐름으로 묶을 수 있나?
마케팅	ROI, 예산, 환각 거버넌스	INSIDE 백서는 기업이 70.9%의 ‘예산 안개’와 AI 환각에 대한 신뢰 위기를 마주한다고 언급했다.[6]	속도, 품질, 비용, 브랜드 리스크를 어떻게 수치화할 것인가?
엔지니어링	AI Agent·에이전트형 시스템 설계	iThome은 에이전트형 AI 도입 기업이 전년보다 2할 늘었다고 밝혔다.[1]	도구 호출, 권한, 상태 관리, 관측성, 사람의 개입 지점을 어떻게 설계할 것인가?
엔지니어링	RAG·검색 증강 생성	iThome은 RAG를 생성형 AI 관련 도입 증가가 뚜렷한 신흥 기술로 꼽았다.[1]	모델 답변을 검색 가능한 자료와 연결하고 근거를 추적하려면 무엇이 필요한가?
엔지니어링	AI 증강 소프트웨어 엔지니어링	iThome은 개발 보조, 디버깅, 테스트를 포함한 AI 증강 소프트웨어 엔지니어링을 주요 성장 주제로 언급했다.[1]	AI를 개발, 디버깅, 테스트, 문서화, 코드 리뷰에 어떻게 넣을 것인가?
엔지니어링	AIOps·AI 기반 IT 운영	iThome은 더 많은 대만 기업이 AI로 IT 운영을 최적화하는 AIOps 도입을 검토한다고 전했다.[1]	AI가 장애 요약, 이상 탐지, 알림 분류, 원인 분석을 도울 수 있나?
엔지니어링	SLM·소형 언어 모델과 다중 모델 배치	CIO Taiwan이 인용한 IDC 전망은 기업이 상황에 맞춰 SLM을 쓰고, 다중 모델 활용이 일반화될 것이라고 봤다.[4]	어떤 작업은 대형 모델이 필요하고, 어떤 작업은 소형 모델이나 모델 라우팅으로 충분한가?

마케터: ‘생성기’보다 관리 가능한 흐름을 보라

1. 생성형 AI 콘텐츠 워크플로

마케터에게 생성형 AI는 여전히 가장 접근하기 쉬운 출발점이다. 다만 2025년의 연구 포인트는 단순한 프롬프트 작성법이 아니라, 반복 가능한 콘텐츠 운영 체계를 만드는 쪽으로 옮겨가고 있다. iThome의 서비스업 자료에 따르면 대만 서비스업은 생성형 AI를 적극적으로 받아들이는 산업 중 하나이며, 서비스업 기업의 16%가 이미 운영 환경에서 생성형 AI를 도입했다.^[2]

이는 카피, 고객센터 답변, 소셜 게시물, EDM, 제품 설명, 내부 지식 정리를 각각의 일회성 산출물이 아니라 승인·검수·기록이 가능한 워크플로로 설계해야 한다는 뜻이다. 빠른 초안 작성도 중요하지만, 기업 현장에서는 브랜드 톤, 사실 확인, 법무·고객 대응 기준까지 함께 관리될 때 AI가 실험 도구를 넘어 일상 업무 도구가 된다.

2. AI Agent 기반 마케팅 자동화

AI Agent는 마케팅, 제품, 엔지니어링이 함께 이해해야 할 공통 주제다. INSIDE의 2025년 백서는 기업이 더 이상 AI와 ‘채팅’하는 데 만족하지 않고 AI가 ‘일하기’를 요구한다고 설명한다. 또 AI Agent를 감지, 계획, 행동, 성찰 능력을 갖춘 ‘디지털 협업자’로 묘사한다.^[6]

마케팅 관점에서 다음 단계는 AI가 게시물 한 편을 쓰는 데서 끝나지 않는다. 데이터를 읽고, 캠페인 과제를 나누고, 콘텐츠를 만들고, 필요한 시스템을 호출하고, 결과를 보고하며, 중요한 지점에서는 사람이 승인하는 구조가 더 중요해진다. 기술적으로는 지식 그래프, RAG, API 조회 같은 도구를 결합해 AI Agent의 정보 접근과 처리 능력을 높일 수 있다.^[3]

3. 멀티모달 콘텐츠와 소재 운영

CIO Taiwan이 인용한 IDC 전망에 따르면, 2025년 기업용 GenAI에서 멀티모달은 중요한 흐름이 된다. 기업은 이미지, 영상, 텍스트 등 서로 다른 정보를 동시에 처리할 수 있는 모델을 선호하게 된다는 설명이다.^[4]

마케터에게 이는 콘텐츠 전략이 문장 생성에만 머물러서는 안 된다는 신호다. 제품 페이지, 광고 소재, 숏폼 영상 스크립트, 고객 응대 지식, 소셜 이미지까지 하나의 흐름에서 기획·제작·검수·재활용할 수 있어야 한다. 특히 소재가 많아질수록 ‘무엇을 만들 것인가’만큼 ‘무엇을 승인된 자산으로 볼 것인가’가 중요해진다.

4. ROI, 예산, 환각 거버넌스

AI 도입이 파일럿을 넘어 실제 운영으로 들어가면 성과 측정과 위험 관리가 핵심 이슈가 된다. INSIDE 백서는 기업이 70.9%의 ‘예산 안개’와 AI 환각에 대한 신뢰 위기를 동시에 마주한다고 언급했다.^[6]

따라서 마케터는 세 가지를 함께 봐야 한다. AI가 실제로 제작 시간을 줄였는가, 결과물이 브랜드와 사실 기준에 맞는가, 비용을 캠페인이나 업무 단위로 추적할 수 있는가다. 이 질문에 답하지 못하면 AI는 흥미로운 실험으로 남고, 답할 수 있으면 운영 시스템의 일부가 된다.

엔지니어: 모델 호출을 넘어 시스템을 설계하라

1. AI Agent·에이전트형 시스템 설계

엔지니어에게 AI Agent의 핵심은 한 번의 멋진 답변이 아니라, 시스템이 안정적으로 일을 끝낼 수 있느냐다. iThome은 에이전트형 AI 도입 기업이 전년보다 2할 늘었다고 전했고, INSIDE 역시 2025년을 기업이 AI에게 ‘채팅’이 아니라 ‘업무 수행’을 요구하는 전환점으로 봤다.^[1][6]

우선 연구할 주제는 도구 호출, API 연동, 작업 계획, 상태 저장, 오류 복구, 권한 통제, 관측성, 사람의 개입 지점이다. 이런 설계가 있어야 Agent가 데모용 챗봇에 그치지 않고 기업 프로세스 안에서 실행 가능한 시스템이 된다.

2. RAG·검색 증강 생성

RAG는 엔지니어가 계속 붙잡아야 할 기본 주제다. iThome은 RAG를 생성형 AI 관련 기술 중 도입 증가가 뚜렷한 신흥 기술로 꼽았다. 이는 기업이 AI를 도입할 때 모델 답변을 내부 자료와 어떻게 연결하고, 근거를 어떻게 추적할지에 지속적으로 관심을 둔다는 의미다.^[1]

연구할 문제는 많다. 어떤 자료를 색인할 것인가, 검색 결과를 어떻게 정렬할 것인가, 답변에 근거를 어떻게 붙일 것인가, 정확도를 어떻게 평가할 것인가, 오래되었거나 서로 충돌하는 지식을 어떻게 처리할 것인가. AI가 단순 대화창을 넘어 기업 지식의 관문이 되려면 RAG는 피하기 어려운 아키텍처 주제다.

3. AI 증강 소프트웨어 엔지니어링

iThome은 AI 증강 소프트웨어 엔지니어링을 도입 증가가 뚜렷한 주제 중 하나로 제시하며, 개발 보조부터 디버깅과 테스트까지를 적용 범위로 언급했다.^[1]

따라서 엔지니어가 볼 것은 코드 자동완성 도구만이 아니다. 테스트 케이스 생성, 오류 분석, 리팩터링 제안, 문서 업데이트, 코드 리뷰, 팀 내부 개발 지식의 축적까지 AI를 어디에 넣을 수 있는지가 더 중요하다. 생산성 향상은 개별 개발자의 속도만이 아니라 팀 전체의 품질 관리 방식과 연결된다.

4. AIOps·AI 기반 IT 운영

iThome은 생성형 AI 흐름의 영향으로 더 많은 대만 기업이 AIOps를 도입해 IT 운영을 최적화하려 한다고 설명했다.^[1]

AIOps의 가치는 단순히 알림을 자동화하는 데서 끝나지 않는다. 로그, 모니터링, 장애 기록, 운영 지식을 연결해 사건 요약, 이상 징후 판단, 가능한 원인 분석, 장애 대응 흐름을 빠르게 만드는 데 있다. 개발과 SRE 조직에는 AI가 개발 단계에서 운영 단계로 확장되는 중요한 접점이다.

5. SLM·소형 언어 모델과 다중 모델 배치

CIO Taiwan이 인용한 IDC 전망에 따르면 모든 기업이 대형 언어 모델만 필요로 하는 것은 아니다. 기업은 업무 환경에 따라 소형 언어 모델, 즉 SLM을 유연하게 활용하고, 다중 모델 적용은 AI 모델 발전의 일반적인 방식이 될 것으로 전망된다.^[4]

엔지니어가 봐야 할 것은 모델 성능 순위표만이 아니다. 어떤 작업은 대형 모델에 맡기고, 어떤 작업은 소형 모델로 충분하며, 언제 여러 모델을 라우팅해야 하는지, 비용과 품질을 어떻게 평가할지가 중요하다. 하드웨어, 단말, 인프라에 가까운 팀이라면 엣지 AI도 함께 봐야 한다. 대만 정보산업 관련 전망에서는 2025년 AI PC와 AI 스마트폰의 확산이 빨라지고, AI가 엣지로 이동하면서 AI 칩도 더 다양해질 것이라고 언급했다.^[11]

번체 중국어 자료를 찾을 때 유용한 키워드

대만 현지 자료를 우선 추적하려면 한국어 키워드만으로는 부족하다. 아래 표현은 대만 CIO 조사, ICT 전망, AI Agent 백서에서 반복적으로 등장하는 축과 맞닿아 있다.^[1][4][6]

• 생성형 AI: 生成式 AI, GenAI, AI 內容工作流
• AI Agent: AI Agent, 人工智慧代理人, 代理式 AI, Agentic AI
• RAG: RAG, 檢索增強生成, 企業知識庫問答
• AI 증강 소프트웨어 엔지니어링: AI 增強軟體工程, AI 輔助開發, AI 測試
• AIOps: AIOps, AI 維運, IT 維運自動化
• 멀티모달 AI: 多模態 AI, Multimodal, 文字圖片影音模型
• SLM·다중 모델: SLM, 小語言模型, 多模型應用, 模型部署選型
• 거버넌스: AI 治理, AI 幻覺, ROI, 預算控管

추천 학습 순서

마케터라면 먼저 생성형 AI 콘텐츠 흐름을 표준화하고, 다음으로 AI Agent가 업무와 도구를 어떻게 연결하는지 살펴보는 것이 좋다. 이후 멀티모달 소재 운영과 거버넌스를 같은 체계 안에 넣으면 된다. 이 순서는 서비스업의 생성형 AI 운영 도입, 기업의 멀티모달 관심, AI Agent가 대화에서 업무 수행으로 넘어가는 흐름과 맞닿아 있다.^[2][4][6]

엔지니어라면 RAG와 AI 보조 개발을 먼저 잡고, 이후 Agent 시스템 설계, AIOps, 다중 모델 배치로 확장하는 편이 자연스럽다. 이는 iThome이 도입 증가 주제로 꼽은 항목들과 IDC의 SLM·다중 모델 전망에 비교적 잘 들어맞는다.^[1][4]

제품 담당자나 AI 도입 책임자라면 ‘어떤 모델이 가장 강한가’보다 ‘어떤 업무 흐름을 측정 가능하게 바꿀 것인가’를 먼저 물어야 한다. 입력은 무엇인지, AI가 맡을 일은 무엇인지, 누가 검수하는지, 성공 지표는 무엇인지, 실패했을 때 어떻게 되돌릴지를 정해야 한다. INSIDE 백서가 언급한 예산 불확실성과 환각 신뢰 문제는 AI가 시연을 넘어 제품화될 때 반드시 풀어야 할 과제다.^[6]

자주 묻는 질문

대만에 마케터 대상 AI 공식 인기 순위가 있나?

이 글에서 참고한 공개 자료 기준으로는, 대만 마케터만을 대상으로 한 공식 AI 연구 주제 순위는 확인되지 않는다. 더 현실적인 방법은 기업 CIO 조사, 서비스업 도입 현황, ICT 전망, AI Agent 백서를 교차해 빈도가 높고 실제 도입 현장에 가까운 주제를 추리는 것이다.^[1][2][4][6]

왜 AI Agent, RAG, 멀티모달이 특히 중요한가?

AI Agent는 기업이 AI와 ‘대화’하는 단계에서 AI에게 ‘업무’를 맡기는 단계로 이동하는 흐름과 연결된다. RAG는 모델이 검색 가능한 자료와 기업 지식을 어떻게 활용할지의 문제이고, 멀티모달은 텍스트·이미지·영상이 하나의 AI 프로세스로 들어오는 흐름과 관련된다.^[1][4][6]

엔지니어가 프롬프트만 잘 알아도 충분한가?

충분하지 않다. 프롬프트는 여전히 중요하지만, 대만 기업 트렌드 자료에서 더 뚜렷하게 보이는 엔지니어링 주제는 RAG, AI 증강 소프트웨어 엔지니어링, AIOps, Agent 아키텍처, SLM·다중 모델 배치 전략이다.^[1][4]

결론

2025년 대만의 AI 연구와 도입 흐름은 ‘한 번 생성하기’에서 ‘업무 흐름에 연결하기’로 이동하고 있다. 마케터는 콘텐츠 워크플로, Agent 자동화, 멀티모달, 거버넌스를 봐야 한다. 엔지니어는 Agent, RAG, AI 보조 개발, AIOps, 모델 배치 전략을 봐야 한다. 이 조각들이 맞물릴 때 AI는 실험용 도구가 아니라 기업 운영에 들어가는 실질적 시스템이 된다.^[1][4][6]