AI 에이전트 확산 속 ‘충돌 대응’은 뒷전 작성일 10-21 51 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">기업 임원 82% “AI 에이전트 관리 가능” <br>아웃시스템즈·KPMG, 임원 858명 조사</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5NtCrjUZec"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="199deca5e7562b4aa6a424214f41a74c418c4e5f521fd743cffe15c00d009b8d" data-idxno="241173" data-type="photo" dmcf-pid="1jFhmAu5MA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이미지 = 제미나이 생성" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/21/552777-a6ToU27/20261021152313680ewlv.png" data-org-width="960" dmcf-mid="ZezYSm9Unk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/21/552777-a6ToU27/20261021152313680ewlv.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이미지 = 제미나이 생성 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c58d77f43c2b0d71b1783d70dba72c5eea65a11613707bf7a3ac8df2c0d9129f" dmcf-pid="tA3lsc71Rj" dmcf-ptype="general">[시사저널e=송주영 기자] AI 에이전트가 기업 내에서 확산되는 가운데 에이전트간 또는 에이전트와 기존 시스템이 서로 충돌할 때 대응할 기업의 준비는 부족한 것으로 나타났다. 기업 임원 중 에이전트의 출동에 대한 대응이 충분하다고 답한 비율은 4명 중 1명에 그쳤다.</p> <p contents-hash="0bb880cb52bd59313cf492fe55fb3c9e6f49ff9bd849e8e3f73de26b9d5e97c9" dmcf-pid="Fc0SOkztiN" dmcf-ptype="general">AI 기반 개발 플랫폼 기업 아웃시스템즈는 21일 CIO다이브, KPMG와 함께 '비즈니스 성과 창출을 위한 에이전틱 시스템으로의 전환' 보고서를 공개했다. 이번 조사는 지난 6월 북미·유럽·아시아태평양(APAC) 기업 임원 858명을 대상으로 온라인 설문 형태로 진행됐다.</p> <p contents-hash="854c28b2f82d95b8c55b0fd83dfc063b500e6a3a0dcd130c7596a244d195296e" dmcf-pid="3kpvIEqFda" dmcf-ptype="general">보고서에 따르면 응답자의 82%는 AI 에이전트를 실제 운영 환경에 도입하는 과정에서 관리·통합·모니터링 역량을 유지할 수 있다고 답했다. 반면 AI 에이전트와 시스템, 자동화된 워크플로우 간 충돌을 해결할 준비가 충분하다고 답한 비율은 26%에 그쳤다.</p> <p contents-hash="877c1973163b367bed119ccaa4aab1ca93e4bf1239719dabc8b7fe074a814a80" dmcf-pid="0EUTCDB3ig" dmcf-ptype="general">에이전틱 AI는 AI가 스스로 계획을 세우고 여러 시스템을 오가며 업무를 처리한다. 자동화가 진행될수록 에이전트 여러 개가 동시에 같은 데이터나 업무 절차에 접근해 서로 다른 판단을 내려 작업에 혼란이 생길 수 있다.</p> <p contents-hash="8fd1a22a74972fb4ce101423fbab41bcfca18d1783eb184231f4db61ae33d11d" dmcf-pid="pDuyhwb0Ro" dmcf-ptype="general">설문조사 결과 응답자 71%는 향후 5년 안에 기업 애플리케이션이 여러 시스템과 팀, 업무 절차를 가로질러 일을 조율하거나 더 복잡한 다단계 업무를 맡게 될 것으로 내다봤다. 에이전트 수와 연결 범위가 늘어날수록 충돌 대응 문제도 커질 것이란 전망이다.</p> <p contents-hash="533e6ee759cfc5c161a8b83a59b94048ffb0957ea61cc8c7a7cbc8e1d4ae050e" dmcf-pid="Uw7WlrKpJL" dmcf-ptype="general">티아고 아제베도 아웃시스템즈 최고정보책임자(CIO)는 "기업 임원의 82%는 AI 에이전트를 관리할 역량을 갖추고 있다고 답했지만 에이전트 간 충돌을 해결할 수 있다고 응답한 비율은 26%에 불과했다. 이 격차를 줄이는 것이 핵심 과제"라며 "AI 에이전트 운영 중에 정해진 정책과 기준을 적용할 수 있다면 기업은 시스템의 신뢰성을 매번 확인하기 위해 업무를 중단할 필요 없이 더 빠르게 운영할 수 있다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="8c1342e9aa526667d3b2260d23ab4d404bfe14b0d7fc2123339e25b052f2041a" dmcf-pid="urzYSm9UJn" dmcf-ptype="general">관리 체계를 갖추고 있단 기업은 많았지만 대부분 사람에게 의지한 것으로 나타났다. 응답자 83%는 자율적으로 작업하는 AI 에이전트를 관리하기 위해 기존 IT·보안·컴플라이언스 절차나 별도 검토 과정, 중앙집중식 정책·모니터링 체계를 쓰고 있다고 답했다. 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 공식적인 인적 검토 절차를 모두 갖춘 기업도 5%에 그쳤다.</p> <p contents-hash="65fa1cd9d24bde7862ed5830ff64a001bafec34ff558d1ffc6fe4ee963cb29e6" dmcf-pid="7mqGvs2udi" dmcf-ptype="general">기업들이 꼽은 과제도 개별 에이전트 개발보다 여러 모델과 애플리케이션, 데이터, 외부 도구가 얽힌 환경을 관리하는 쪽으로 옮겨갔다.</p> <p contents-hash="98a3d2eeb59b1d88f0bfc760199bd981cf2a8e0762d023c42c33f3714c646dfe" dmcf-pid="zsBHTOV7MJ" dmcf-ptype="general">응답자의 74%는 기존 애플리케이션·시스템과의 통합을 주요 과제로 꼽았다. 시스템 전반에 걸친 에이전트 오케스트레이션(조율)은 63%, 필요할 때 AI 모델과 공급업체, 플랫폼을 바꿀 수 있는 유연성은 62%가 중요하다고 답했다.</p> <p contents-hash="7f624f4fafb8d3fd15c5143be8e9070774f8375d453b410b345023115cfc9185" dmcf-pid="q6CgJPTsLd" dmcf-ptype="general">에이전트 동작 검증에 대한 필요성을 지적하는 응답도 다수였다. 응답자 81%는 AI 플랫폼이나 도구를 고를 때 에이전트 동작에 대한 테스트·평가·검증을 매우 중요하게 본다고 답했다. 검증 범위도 개별 에이전트뿐 아니라 에이전트 간 상호작용, 예외 상황 처리, 작업 충돌과 복구까지 확대했다.</p> <p contents-hash="6d45e49094653f8cc759c34282bbbb627a16823f364964bccee90a578193d09e" dmcf-pid="BPhaiQyOie" dmcf-ptype="general">응답자 35%는 데이터 일관성 유지와 맥락 공유를 오케스트레이션의 주요 과제로 꼽았다. 에이전트가 범용 AI 모델의 학습 정보가 아니라 기업 내부 데이터와 업무 절차를 근거로 움직여야 한단 지적이다.</p> <p contents-hash="cbb099bf07e5887d0e7f71e9aa52cca97acfa5cac6b05dfb728bd9e2490be5d1" dmcf-pid="bQlNnxWIRR" dmcf-ptype="general">성과 측정은 업무 개선에 집중됐다. 기업들이 에이전틱 AI 성과 지표로 가장 많이 꼽은 항목은 오류 감소(64%)였고 규정 준수·위험 감소, 직원 생산성 향상, 비용 절감이 뒤를 이었다. 반면 에이전틱 AI 덕분에 신제품·서비스 출시나 새로운 고객 경험 제공이 빨라졌다고 답한 비율은 12%였다. 기존 업무를 줄이고 고치는 데는 쓰이고 있지만 새로운 사업을 만드는 단계까지는 가지 못했단 의미다.</p> <p contents-hash="72c13af0d9ba8b66d4302c244615c0f8826373598095f25929ccea7c5bca6416" dmcf-pid="KxSjLMYCnM" dmcf-ptype="general">지역별로는 APAC 응답자의 준비 수준이 상대적으로 높게 나왔다. APAC 응답자의 39%가 에이전트 간 충돌을 해결할 준비가 충분하다고 답해 유럽(29%), 북미(18%)를 앞섰다. 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 인적 검토 절차를 모두 갖췄다는 응답도 APAC이 14%로 유럽(3%), 북미(2%)보다 많았다. 직원 생산성을 성과 지표로 쓰는 비율 역시 APAC이 73%로 유럽(52%), 북미(45%)보다 높았다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 시사저널e 무단전재 및 재배포 금지</p> 관련자료 이전 중국 딥시크, 미국 압박에도 거뜬…화웨이와 협력으로 독자노선 성공할까 10-21 다음 TSMC 가오슝 공장 건설현장서 4명 사망…대만 전역 철골 작업 중단 10-21 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
