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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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MIT 연구진은 대규모 언어 모델의 신뢰성을 훼손할 수 있는 취약점을 발견했으며, GPT-4 및 Llama와 같은 고급 AI 시스템조차도 때때로 진정한 이해보다는 문법적 지름길을 기반으로 질문에 답한다는 사실을 밝혔습니다.신경 정보 처리 시스템 학회(Conference on Neural Information Processing Systems)에서 발표될 예정인 이 연구는 LLM이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연관시킨 다음, 실제 질문을 이해하는 대신 이러한 학습된 패턴에 의존할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 결함은 정확한 응답이 중요한 의료, 금융 및 고객 서비스 분야에 배포된 AI 시스템에 위험을 초래합니다.의미보다 문법MIT 부교수 Marzyeh Ghassemi가 이끄는 연구팀은 Northeastern University와 Meta의 연구원들과 함께, 모델이 훈련 중에 “구문 템플릿”—품사의 패턴—을 특정 도메인과 연결하는 방법을 학습하는 과정을 입증했다.MIT News 기사에 따르면, LLM은 “파리는 어디에 위치해 있나요?“가 지리 질문과 관련된 특정 문법 구조를 따른다는 것을 학습할 수 있다. 문법적으로는 유사하지만 “빠르게 앉다 파리 흐림?“과 같이 말이 되지 않는 질문이 제시될 때, 모델은 질문이 무의미함에도 불구하고 여전히 “프랑스”라고 답할 수 있다.Northeastern University 대학원생이자 MIT 방문 학생인 Chantal Shaib는 “이것은 모델이 질문에 올바르게 답하기 위해 학습하는 간과된 유형의 연관성입니다”라고 말했다. 연구원들은 구문을 동일하게 유지하면서 단어를 동의어, 반의어 또는 무작위 단어로 대체했을 때, LLM이 질문이 완전히 말도 안 되는 경우에도 종종 올바른 답변을 생성한다는 것을 발견했다.보안 및 테스트 시사점이 취약점은 심각한 보안상의 영향을 미칩니다. arXiv에 게시된 연구에 따르면, 공격자들은 모델이 무해한 콘텐츠와 연관시키는 구문 패턴을 사용하여 유해한 요청을 표현함으로써 안전 가드레일을 우회하기 위해 이 현상을 악용할 수 있습니다.연구에 참여한 MIT 대학원생 Vinith Suriyakumar는 “이 연구를 통해 LLM의 보안 취약점을 해결하기 위해 더욱 강력한 방어 체계가 필요하다는 것이 분명해졌습니다”라고 말했습니다. 연구진은 GPT-4와 Llama를 포함한 사전 훈련된 모델에서 이를 테스트했으며, 학습된 행동이 성능을 크게 저하시킨다는 것을 발견했습니다.문제를 해결하기 위해 연구팀은 개발자들이 자신의 모델이 이러한 잘못된 구문-도메인 상관관계에 의존하는지 평가할 수 있는 자동 벤치마킹 절차를 개발했습니다. 연구진은 더 다양한 구문 템플릿을 포함한 증강된 훈련 데이터를 활용한 완화 전략을 탐구할 계획이며, 복잡한 다단계 작업을 위해 설계된 추론 모델에서 이 현상을 연구할 예정입니다.
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2025.11.26 등록
메타 플랫폼스가 구글의 AI 칩 텐서처리장치(TPU)를 2027년부터 데이터센터에 도입하는 방안을 논의 중인 것으로 25일 알려지면서, 엔비디아가 장악해온 AI 반도체 시장에 균열이 생길 조짐을 보이고 있다. 이날 뉴욕증시에서 엔비디아 주가는 2.59% 하락한 177.82달러에 마감한 반면, 알파벳 주가는 1.62% 상승하며 시가총액 4조 달러를 눈앞에 두게 됐다.IT 전문매체 디 인포메이션은 24일 메타가 수십억 달러 규모로 구글의 TPU를 도입하는 방안을 검토 중이라고 보도했다. 메타는 2027년부터 자사 데이터센터에 TPU를 직접 설치하고, 내년에는 구글 클라우드를 통해 TPU를 임대하는 방안도 협의하고 있는 것으로 전해졌다. 현재 메타는 AI 학습과 서비스 운영에 엔비디아 GPU를 대규모로 사용하고 있어, 이 계약이 성사되면 엔비디아의 주요 고객사에 대한 영향력이 축소될 수 있다는 우려가 나온다.구글 제미나이3.0 성공이 TPU 확산 계기구글이 자체 AI 칩에 자신감을 갖게 된 배경에는 최근 공개한 AI 모델 ‘제미나이 3.0 프로’의 성공이 있다. 제미나이 3.0 프로는 LM아레나 리더보드에서 1501점을 기록하며 처음으로 1500점을 돌파했고, ‘인류의 마지막 시험’에서 정답률 37.5%로 챗GPT의 26.5%를 크게 앞섰다. 이 모델은 엔비디아 GPU 없이 100% 자체 TPU 클러스터만으로 학습됐다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다.구글은 지난 10월 AI 챗봇 ‘클로드’를 운영하는 앤트로픽과 최대 100만 개의 TPU를 공급하는 수백억 달러 규모의 계약을 체결한 바 있다. 구글 클라우드 경영진은 TPU 도입 확대를 통해 엔비디아 연간 매출의 최대 10%를 확보할 수 있을 것으로 보고 있다고 디 인포메이션은 전했다.엔비디아 즉각 반박, 삼성전자는 수혜 전망엔비디아는 25일 소셜미디어 엑스(X)를 통해 “우리는 업계보다 한 세대 앞서 있으며, 모든 AI 모델을 구동하고 컴퓨팅이 이뤄지는 모든 곳에서 이를 수행하는 것은 우리 플랫폼뿐”이라고 강조했다. 엔비디아는 “TPU 같은 주문형반도체(ASIC)보다 뛰어난 성능과 다용성, 호환성을 제공한다”고 덧붙였다.구글도 성명에서 “맞춤형 TPU와 엔비디아 GPU 모두 수요가 늘어나고 있다”며 “우리는 수년간 그래왔던 대로 양쪽 모두를 지원할 것”이라고 밝혔다.증권가에서는 TPU 생태계 확장의 최대 수혜자로 삼성전자를 꼽고 있다. 김동원 KB증권 연구원은 “구글 TPU 설계와 생산을 담당하는 브로드컴의 경우 삼성전자가 메모리 공급 점유율 1위를 기록하고 있어 향후 구글 TPU 생태계 확장의 최대 수혜가 기대된다”고 분석했다. SK하이닉스도 구글 TPU에 HBM을 공급하고 있어 AI 생태계 다변화로 수혜를 볼 것으로 전망된다.
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2025.11.26 등록
제품 리더 Aakash G와 OpenAI의 Miqdad Jaffer는 모델 품질보다는 컨텍스트 엔지니어링—사용자 기록, 관련 문서, 시스템 제약 조건과 같은 올바른 정보를 AI 모델에 제공하는 관행—이 AI 기능이 훈련이 부족한 인턴처럼 실패하거나 성공하는지를 결정한다고 주장합니다.이 글은 Apollo의 이메일 작성기를 통해 이를 보여주는데, 엔지니어들이 대화 스레드, CRM 노트, 회사 톤, 관계 컨텍스트를 계층화한 후에야 일반적인 출력에서 출시 가능한 품질로 발전했습니다.전체 코드베이스를 인덱싱하고 벡터 데이터베이스를 통해 관련 코드를 검색하여 연간 10억 달러 이상의 수익을 달성한 AI 코딩 어시스턴트 Cursor는 컨텍스트 엔지니어링이 어떻게 경쟁 우위를 만들어내는지를 보여주는 사례로, Google이 이 기능을 내부에서 구축하는 대신 경쟁사인 Windsurf와 24억 달러의 라이선스 계약을 체결하게 만들었습니다.
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2025.11.26 등록
하버드 비즈니스 리뷰 분석에 따르면, AI 에이전트는 아직 소비자 대상 애플리케이션에 충분히 신뢰할 수 있는 수준이 아니며—보안 및 정확성에 대한 우려로 인해 소비자의 76%가 구매에 이를 사용하는 데에 소극적인 것으로 나타났습니다—하지만 구조화되고 반복적인 작업 및 인간의 감독이 한계를 보완할 수 있는 백엔드 엔터프라이즈 운영에서는 실질적인 가치를 제공하고 있습니다.주요 유럽 인터넷 제공업체와의 사례 연구에서는 현장 기술자를 지원하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 도입하여, 문제 해결 시간을 60% 단축시키고 연간 100만 유로 이상의 반복적인 비용 절감과 함께 고객 만족도를 크게 향상시켰다는 잠재력을 보여주었습니다.이러한 점진적 개선은 혁명적인 변화라기보다는 린 제조(Lean manufacturing) 방법론에 가깝고, 엔터프라이즈 적용에는 세밀한 프로세스 매핑, 광범위한 IT 시스템 통합, 그리고 실제 환경에서 프롬프트 기반 시스템이 일반적으로 70% 이상의 정확도를 넘지 못하게 하는 AI 환각(hallucination)에 대한 관용이 요구됩니다 .
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2025.11.26 등록
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