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조직들이 에이전트형 AI 시스템 도입을 서두르다

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 17:21
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


조직들이 계획을 세우고 독립적으로 행동할 수 있는 자율 AI 시스템을 빠르게 도입하고 있으며, 이번 달 발표된 여러 산업 보고서에 따르면 상당한 거버넌스 격차에도 불구하고 현재 거의 3분의 2가 이 기술을 실험하고 있다.

11월 17일에 발표된 Info-Tech Research Group의 AI Trends 2026 보고서는 현재 58%의 조직이 전사적으로 AI를 도입하고 있으며, 이는 2025년의 26%에서 증가한 수치라고 밝혔다. 700명 이상의 글로벌 IT 리더를 대상으로 한 설문조사를 기반으로 한 이 연구는 64%의 조직이 분석 및 자동화를 위해 에이전틱 AI를 실험하고 있다는 것을 발견했다. 11월 4일에 발표된 McKinsey의 State of AI 2025 보고서도 유사한 결과를 보고했으며, 62%의 조직이 최소한 AI 에이전트를 실험하고 있고 23%는 최소 하나의 에이전틱 시스템을 확장하고 있다.​

11월 17일에 발표되고 116개국의 2,102명의 임원을 대상으로 조사한 MIT Sloan Management Review와 Boston Consulting Group의 별도 연구에서는 35%의 기업이 에이전틱 AI 사용을 시작했고 44%가 곧 배포할 계획이라는 것을 발견했다. 이 보고서는 에이전틱 AI를 "스스로 계획하고, 행동하며, 학습할 수 있는" "새로운 부류의 시스템"으로 설명하며, "다단계 프로세스를 실행하고 진행하면서 적응할 수 있는 자율적인 팀원"처럼 기능한다고 밝혔다.​


거버넌스가 빠른 도입 속도를 따라가지 못함

가속화된 도입에도 불구하고 거버넌스 프레임워크는 여전히 미흡한 상태입니다. Info-Tech의 보고서에 따르면 AI 거버넌스 프레임워크를 완전히 구현한 조직은 19%에 불과하며, AI 위험 성숙도를 정기적으로 측정하는 조직은 4개 중 1개 미만입니다. 연구 결과는 Info-Tech이 "도입과 감독 사이의 격차 확대"라고 표현한 현상을 보여줍니다.​

Info-Tech 보고서의 수석 저자인 Bill Wong은 "AI는 대부분의 조직이 감독 체계를 적응시킬 수 있는 속도보다 빠르게 발전하고 있지만, 리더들은 이제 가치와 위험이 분리될 수 없다는 것을 인식하고 있습니다"라고 말했습니다. 조직의 거의 3분의 2(63%)가 AI 거버넌스, 데이터 리터러시, 리더십 정렬에서 기술 격차를 보고하고 있으며, 공식적인 교육 프로그램을 갖춘 조직은 28%에 불과합니다.​

MIT/BCG 연구에 따르면 경영진의 76%가 이제 에이전틱 AI를 도구보다는 동료로 보고 있지만, 선도 조직 중 58%만이 거버넌스 구조의 변화를 예상하고 있습니다. 보고서는 "에이전틱 AI 시스템은 도구(소유 가능하고 예측 가능한)와 사람(자율적이며 감독이 필요한) 사이 어딘가에 위치하기 때문에, 거버넌스는 적응적이어야 합니다"라고 밝히고 있습니다.​


도전 과제에도 불구하고 투자 가속화

설문조사에 참여한 IT 리더의 거의 절반(47%)이 2026년에 AI 관련 예산을 20% 이상 증액할 계획이며, 주요 투자 분야로는 거버넌스 자동화, AI 위험 도구 및 인재 개발이 포함됩니다. Info-Tech의 설문조사 데이터에 따르면 68%의 리더가 현재 AI 위험 거버넌스를 최우선 운영 과제로 식별하고 있으며, 이는 2025년의 39%에서 증가한 수치입니다.​

Amazon, Microsoft, Google, IBM, Salesforce를 포함한 주요 기술 기업들이 최근 몇 달 동안 엔터프라이즈 에이전틱 AI 플랫폼을 발표했습니다. Amazon Web Services는 9월에 조직이 대규모로 AI 에이전트를 배포할 수 있도록 돕기 위해 Bedrock AgentCore를 출시했으며, Microsoft는 10월에 자율 Copilot 에이전트를 발표했고, AWS Professional Services는 11월 16일에 특화된 AI 에이전트를 공개했습니다.

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오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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저작권 소송에서 Meta를 고소한 작가들은 목요일 연방 판사에게 회사가 Llama AI 모델을 훈련시키기 위해 BitTorrent를 통해 불법 복제된 책을 다운로드하고 파일 공유를 통해 저작권이 있는 자료를 다른 사람들에게 적극적으로 재배포했다는 새로운 혐의로 소장을 수정해 줄 것을 요청했습니다.코미디언 Sarah Silverman과 작가 Richard Kadrey 및 Christopher Golden을 포함한 원고들은 Meta가 저작권이 있는 저작물을 어떻게 입수했는지에 대해 처음에는 “알 수 없었다”고 말했지만, 회사가 최근 증거 개시 과정에서 토렌트 활동에 대한 “결정적인 증거”를 제출했으며, 여기에는 Meta가 토렌트 사이트에서 그들의 저작물이 포함된 불법 복제 파일을 “시딩”했다는 증언이 포함되어 있습니다.새로운 주장은 Vince Chhabria 판사가 6월에 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 책을 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판결했지만 배포에 대한 문제는 여지를 남긴 이후, BitTorrent 시딩을 통한 Meta의 불법 복제 자료 재배포가 훈련을 넘어선 저작권 침해에 해당하는지 여부를 중심으로 합니다.
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2025.12.14 등록
전 OpenAI CTO Mira Murati가 설립한 Thinking Machines Lab은 12월 12일 Tinker AI 파인튜닝 서비스를 정식 출시하여 대기자 명단을 제거하고, 1조 파라미터 규모의 Kimi K2 Thinking 추론 모델과 Qwen3-VL 모델을 통한 비전 기능 지원을 추가했습니다.샌프란시스코 기반 스타트업은 6월에 Nvidia, AMD, ServiceNow를 포함한 투자자들로부터 100억 달러 기업가치로 20억 달러를 유치했으며, 11월에는 Meta에서 PyTorch 공동 창시자 Soumith Chintala를 영입했습니다.Tinker는 Low-Rank Adaptation을 사용하여 기존 컴퓨팅 리소스의 일부만으로 대규모 언어 모델을 파인튜닝하며, 현재 개발자 통합을 용이하게 하기 위해 OpenAI API 호환성을 제공하고 있습니다. 회사는 500억 달러 기업가치로 50억 달러의 신규 자금 조달을 모색하고 있는 것으로 알려졌습니다.
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2025.12.14 등록
Google과 MIT가 2025년 12월 9일 발표한 연구는 더 많은 AI 에이전트가 성능을 향상시킨다는 가정에 이의를 제기하며, OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude 모델을 사용한 180개의 실험에서 멀티 에이전트 시스템이 81% 향상부터 70% 감소까지 다양한 결과를 생성했음을 발견했습니다.이 연구는 45%의 정확도 임계값을 확인했습니다: 단일 에이전트가 이 수준에 도달하면, 더 많은 에이전트를 추가하는 것은 일반적으로 수익 체감 또는 부정적 결과를 초래하며, 독립적인 멀티 에이전트 시스템은 단일 에이전트보다 17.2배 빠르게 오류를 증폭시키고 단일 에이전트의 1,000 토큰당 67개 작업에 비해 21개 작업만 완료했습니다.병렬화 가능한 금융 분석 작업은 중앙 집중식 멀티 에이전트 조정으로 80.9% 개선을 보였으며, 순차적 Minecraft 계획 작업은 조정 오버헤드와 컨텍스트 단편화가 잠재적 이득을 초과하면서 39%에서 70%의 성능 저하를 겪었습니다.
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2025.12.14 등록
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