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MIT Tech Review • 23일 전

에이전틱 AI, 파일럿에서 기업 전반 확산으로

IMP
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핵심 요약

포춘 500대 기업의 약 80%가 에이전틱 AI를 도입했지만 여전히 분산된 파일럿 단계에 머물러 있다는 내용의 NiCE 후원 웨비나 요약입니다. NiCE의 Arun Chandra COO는 확장을 위해서는 비즈니스 전략과 명확히 연결하고, 기존 워크플로에 AI를 얹는 대신 워크플로 자체를 재설계하며, AI 에이전트에 데이터·지식·컨텍스트 접근권과 백엔드 연동을 제공해야 한다고 강조합니다. 또한 거버넌스와 보안, 변화 관리가 중요해지며 AI 에이전트를 인간 직원과 같은 기준으로 관리하는 인간+AI 혼합 인력 모델을 제안합니다.

번역된 본문

후원 제공: NiCE와 함께 제작되었습니다.

에이전틱 AI(agentic AI)가 실험 단계에서 기업 배포 단계로 넘어가면서 당면 과제는 에이전트들이 서로 어떻게 협업하고, 필요한 시스템과 데이터에 어떻게 연결되며, 비즈니스를 움직이는 워크플로 전반에서 어떻게 안전하게 작동하는가 하는 점이다. 에이전틱 AI는 이미 포춘 500대 기업의 약 80%가 도입했지만, 의미 있는 규모로 확장하는 진행 상황은 고르지 않으며, 많은 조직이 여전히 분리된 파일럿 단계를 벗어나지 못하고 있다.

(웨비나 보기)

NiCE의 최고운영책임자(COO) 아룬 찬드라(Arun Chandra)에게 첫 번째 단계는 실험 자체를 위한 실험을 넘어서는 것이다. "모두가 이 기술로 무엇을 할 수 있을지 알아내려 하고 있다"고 그는 말한다. 하지만 확장에는 비즈니스 전략과의 더 명확한 연결이 필요하다. 조직은 매출 증대인지, 비용 절감인지, 아니면 다른 전략적·재무적 목표를 추구하는지를 정의해야 한다. 그다음에는 기존 프로세스에 AI를 덧입히는 대신, 에이전트가 작동하게 될 워크플로를 재설계해야 한다. "가장 하지 말아야 할 일은 낡았거나 비효율적인 워크플로에 AI를 적용하는 것"이라고 찬드라는 말한다.

이러한 전환에는 조직이 에이전틱 AI를 하나의 유기적인 시스템으로 다루는 것이 필요하다. 에이전트가 행동을 취해야 한다면, 효과적인 의사결정에 필요한 데이터·지식·컨텍스트에 대한 접근권과 백엔드 시스템과의 연결이 있어야 한다. 파편화된 정보는 이러한 역량을 훼손할 수 있다. "이 AI 에이전트들의 효과성은 순전히 그들이 흡수하고 활용할 수 있는 컨텍스트, 지식, 데이터의 함수"라고 찬드라는 말한다.

조직 측면의 시사점도 마찬가지로 중요하다. 각 팀이 서로 연결되지 않은 분리된 시스템을 구축하면 에이전트 확산이 새로운 형태의 파편화를 낳을 수 있다. 또한 에이전트가 더 중요한 업무를 맡게 될수록 거버넌스, 프라이버시, 보안, 변화 관리가 더욱 중요해진다. 찬드라는 AI 에이전트가 궁극적으로 인간 근로자와 동일한 기준으로 평가받아야 하며, 조직은 인력을 인간과 AI 에이전트의 결합으로 바라봐야 한다고 주장한다.

앞으로 이렇게 연결된 접근 방식은 에이전트가 능동적으로(proactively) 작업하고, 심지어 다른 에이전트와 소통하며 고객의 요구를 해결하게 만들 수 있다. 파일럿에서 규모 확장으로 전환하는 조직에게 우선순위는 '바다를 전부 끓이는(모든 걸 한꺼번에 해결하려는)' 것이 아니라, 고가치 사용 사례, 워크플로, 인력 변화, 측정 가능한 성과를 중심으로 연결된 전략을 세우는 것이라고 찬드라는 말한다.

이 웨비나는 NiCE와 파트너십으로 제작되었습니다. 이 콘텐츠는 MIT Technology Review의 편집국이 아닌 자체 제작 콘텐츠 부서인 Insights가 제작했습니다. 인간이 조사하고 집필했으며, 사용된 AI 도구는 인간의 감독 아래 제작 과정에 한정되었습니다.

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Sponsored In partnership with NiCE As agentic AI moves from experimentation toward enterprise deployment, the challenge is figuring out how agents can work together, connect to the systems and data they need, and operate safely across the workflows that run a business. Although agentic AI has been adopted by some 80% of Fortune 500 companies, progress toward meaningful scale remains uneven, with many organizations still working through isolated pilots. WATCH THE WEBCAST For Arun Chandra, chief operating officer at NiCE, the first step is moving beyond experimentation for its own sake. “Everybody's trying to figure out what can we do with this technology?” he says. But scaling requires a clearer connection to business strategy: Organizations need to define whether they are trying to increase revenue, reduce costs, or pursue another strategic or financial objective. From there, they need to rethink the workflows where agents will operate instead of just layering AI onto existing processes. “The last thing you want to do is to apply AI on an outdated or an inefficient workflow,” Chandra says. That shift requires organizations to treat agentic AI as a cohesive system. Agents need access to the data, knowledge, and context required to make effective decisions, as well as connections to back-end systems if they are expected to take action. Fragmented information can undermine those capabilities: “The efficacy of these AI agents is purely a function of the context, the knowledge, and the data they can ingest and use,” Chandra says. The organizational implications are equally noteworthy. Scaling agents can create a new form of fragmentation if teams build isolated systems that don’t connect with one another, while governance, privacy, security, and change management become more important as agents take on more consequential work. Chandra argues that AI agents should ultimately be held to the same standards as human workers, with organizations thinking of their workforce as a combination of humans and AI agents. Looking ahead, that connected approach could enable agents to work proactively and even communicate with other agents to resolve customer needs. For organizations making the transition from pilots to scale, the priority is not to “boil the ocean,” Chandra says, but to instead build a connected strategy around high-value use cases, workflows, workforce changes, and measurable outcomes. This webcast is produced in partnership with NiCE. This content was produced by Insights, MIT Technology Review’s custom content arm, not its editorial staff. It was researched and written by humans, with any AI tools that may have been used limited to production processes under human oversight. Keep Reading Most Popular A fundamental flaw leaves LLMs strikingly vulnerable to attack It makes it easy to trick them into doing things they shouldn’t, such as telling you how to sabotage an aircraft’s navigation system. By Will Douglas Heaven archive page Anthropic found a hidden space where Claude puzzles over concepts A new technique has let the company probe deeper than ever into the weird workings of an LLM. By Will Douglas Heaven archive page Sperm donors need limits, says a European fertility group Some donor-conceived people are finding hundreds of siblings. An international cap on donations could help prevent that. By Jessica Hamzelou archive page AI is more likely than humans to form biases when hiring AI doesn’t just learn stereotypes from its training. It can cook up new ones, too. By Michelle Kim archive page Stay connected Illustration by Rose Wong Get the latest updates from MIT Technology Review Discover special offers, top stories, upcoming events, and more. Enter your email Privacy Policy Thank you for submitting your email! Explore more newsletters It looks like something went wrong. We’re having trouble saving your preferences. Try refreshing this page and updating them one more time. If you continue to get this message, reach out to us at customer-service@technologyreview.com with a list of newsletters you’d like to receive.