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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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Adobe는 수요일에 Photoshop, Adobe Express, Acrobat을 ChatGPT에 통합하여 사용자들이 챗봇 인터페이스를 벗어나지 않고도 대화형 명령어를 통해 무료로 이미지를 편집하고, 디자인을 생성하며, PDF를 수정할 수 있도록 했다.이번 통합은 매주 8억 명이 넘는 ChatGPT 사용자들에게 Adobe의 창작 도구에 대한 접근을 제공하지만, 데스크톱 버전에 비해 제한된 기능을 제공하며, 이는 챗봇을 제3자 디지털 서비스의 관문으로 전환하려는 OpenAI의 전략의 일환이다.이 파트너십은 5월에 네이티브 이미지 편집 기능을 출시한 Google의 Gemini AI에 맞서 두 회사를 위치시키는 동시에, Adobe에게는 ChatGPT의 방대한 사용자 기반에 대한 노출을 제공하고 회사가 “에이전틱 대화형 인터페이스”라고 부르는 것을 가능하게 한다.
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2025.12.11 등록
에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
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