기업의 에이전틱 AI 지출은 급증하지만 명확성은 뒤처짐

EY의 최신 미국 AI 파ルス 설문 조사에 따르면 기업 예산은 산업 전반에 걸쳐 에이전틱 AI 프로젝트에 쏟아지고 있지만, 대부분의 의사 결정자들은 자신이 무엇을 구매하는지 아직 잘 모르고 있습니다.

이 용어는 여기저기서 난무하며, 생성형 AI와 관련이 있어 보이는 것에는 무엇이든 붙여지고, 임원들은 이러한 시스템이 실제로 무엇을 하는지 제대로 이해하지 못한 채 수백만 달러를 승인하고 있습니다. 이는 자금과 역량 사이의 괴리를 만들고 있으며, 그 크기는 작지 않습니다.

설문에 응답한 senior leaders 중 5명 중 1명은 이미 자사 기업에 1,000만 달러 이상을 AI에 투자했으며, 거의 3분의 1은 내년에도 동일한 계획을 세우고 있습니다.

EY의 글로벌 AI 리더인 단 디아시오는 놀라지 않은 듯했습니다. “에이전틱 AI는 시장 내 많은 이들이 이익을 취하려는 열망을 불러일으키는 buzz를 가지고 있습니다.”라고 단은 말했습니다. “우리는 생성형 AI와 관련된 모든 것이 ‘에이전틱 AI’로 재브랜드되는 놀라운 현상을 목격했습니다.”

문제는 무엇일까요? 기업들이 에이전틱이라고 부르는 것의 대부분은 여전히 어시스턴트처럼 작동합니다. 무언가를 입력하면 무언가를 출력합니다. 다음 단계를 추천하거나 일부 관리 작업을 자동화할 수는 있지만, 독립적으로 작업을 수행하지는 않습니다. 단은 진정한 에이전트는 작업 수행이 필요할 때를 알고, 맥락을 이해하며, 지시 없이 모든 단계를 처리한다고 말했습니다.

리더들은 더 많이 지출하지만, 덜 채택함

지출 급증에도 불구하고 도입은 더디게 진행되고 있습니다. 설문 조사에 응답한 리더 중 14%만이 자사 기업이 에이전틱 AI를 완전히 도입했다고 밝혔습니다. 나머지 모두는 파일럿 단계의 정체 상태에 빠져 있습니다. 단은 이 격차가 기업들이 요구 사항에 준비되지 않았기 때문이라고 말했습니다.

“이것은 이러한 시스템을 안내할 조직적이고 고품질의 지식을 보유하는 것과 현재 상태와 미래 상태 사이의 막대한 변화를 기업이 어떻게 탐색할지에 대한 명확한 이해를 포함합니다.” 번역: 기반이 없으면 도입도 없습니다.

이전 AI 도구로부터의 수익에도 불구하고, 대부분의 기업은 앞으로 나아가기를 주저합니다. 단은 기술적 약점과 변화에 대한 저항의 혼합이 진행 속도를 늦추고 있다고 말했습니다. “이러한 조합은 불확실성의 분위기를 조성하지만, 조직을 위한 명확한 로드맵을 제공합니다.”라고 그는 말했습니다. 그 로드맵은? 먼저 내부의 혼란을 정리하십시오. 그렇지 않으면 그저 어디로도 가지 않는 더 비싼 파일럿 프로젝트에 불과합니다.

Searce의 부국장인 딥앙카르 마투르는 전체적인 도입의 개념이 이제 거의 무의미하다고 말했습니다. “항상 움직이는 표적을 맞추려는 것과 같습니다.”라고 딥앙카르는 말했습니다.

에이전틱 AI가 진화하는 방식에는 단일한 출시 시점이 없습니다. 대신 지속적인 업그레이드가 중요합니다. 자동화해야 할 사항을 식별하고, 가장 중요한 사항을 결정하고, 사용 가능한 최상의 도구를 사용하며, 즉시 다시 개선하십시오. “이 개선 사이클은 임시 프로젝트가 아닙니다. 그것은 ‘항상 켜져 있는’ 운영상의 필수 사항입니다.”라고 그는 말했습니다.

임원들은 역할을 정의하고, 시스템을 보호하며, 팀의 잠재력을 해방시킴

단은 두려움과 혼란을 피하는 방법은 AI와 인간의 혼합을 진정한 파트너십으로 대하는 것이라고 말했습니다. 누가 무엇을 하는지 명확히 하십시오. “이것은 AI가 처리할 작업과 인간이 수행할 역할을 outlining하는 전략을 수립하는 것을 의미합니다.”라고 그는 말했습니다. 이는 불확실성을 제거하고 직원들이 도구와 대립하지 않고 함께 작업할 수 있는 공간을 제공합니다.

하지만 이는 AI가 처리할 데이터가 있을 때만 가능합니다. “일들은 노하우와 경험을 통해 수행되며, 이는 직원들의 머릿속에만 존재할 수 있는 정보입니다.”라고 단은 말했습니다. 이러한 지식은 데이터베이스에 저장되지 않습니다. 포착되어 구조화된 자료로 전환되어야 합니다. 에이전틱 시스템은 스마트한 결정을 내리기 위해 이러한 자료가 필요합니다. 입력이 없으면 출력도 없습니다.

그리고 사이버 보안 문제가 있습니다. 댄은 프로덕션 환경에 에이전트가 많을수록 취약점도 증가한다고 말했습니다. “많은 에이전트에서 사이버 영향과 관련된 뉴스가 점점 더 나오고 있습니다.”라고 그는 말했습니다. 이는 기업들이 첫날부터 AI 중심의 사이버 계획을 수립해야 함을 의미합니다. 데이터 사용, 프라이버시, 윤리, 그리고 인간이 개입해야 하는 시점에 대한 규칙을 설정해야 합니다. “거버넌스 질문들을 선제적으로 해결함으로써 리더들은 신뢰할 수 있고 투명한 시스템을 구축할 수 있습니다.”라고 그는 덧붙였습니다.

딥앙카르는 또한 팀들이 AI 도구에 직접 접근할 수 있도록 해야 한다고 주장했습니다. 그는 유용한 무언가를 만들기 위해 엔지니어가 될 필요가 더 이상 없다고 말했습니다. “AI 구현의 장벽이 크게 낮아졌습니다.”라고 그는 말했습니다. 하지만 스티어링 위원회나 중앙 집중식 AI 이사회에 의존하는 것은 진행 속도를 늦출 뿐입니다. “진정한 진전은 리더들이 이러한 광범위한 채택을 적극적으로 옹호하고 가능하게 할 때 이루어집니다.”

그는 가장 선진적인 기업들이 내부 AI 우수 센터(Center of Excellence)를 설립하고 있다고 말했습니다. 이들은 거대한 부서가 아니라, 다양한 비즈니스 유닛에 임베드되어 교육을 제공하고 자체 에이전트 워크플로우를 구축하도록 돕는tight한 전문가 팀입니다. “가장 성공한 기업들은 ‘AI 블랙벨트’ 전문가들로 구성된 소규모 엘리트 팀을 구축하고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.