생성형 AI에서 에이전틱 AI로

기반부터 확장까지

AI가 빠르게 발전하는 가운데, 기업 리더들은 전략을 우선시할 때 발전을 이룰 수 있음을 증명하고 있습니다. 새로운 MIT 기술 Review 연구에 따르면, 대부분의 조직은 생성형 AI가 급부상하는 중에도 흔들림 없는 견고한 데이터 기반 을 구축했습니다. 다음 목표는 명확합니다. 바로 그 안정성을 규모로 확장하는 것입니다.

기업의 거의 3분의 2(65%) 가 이미 생성형 AI를 배포했으며, 비즈니스 전반에 걸쳐 이를 운영하려는 움직임이 커지고 있습니다. 성공 요인은 무엇일까요? 데이터, 거버넌스, AI 이니셔티브를 연계하는 팀은 더 빠르게 움직이며 측정 가능한 영향력을 달성하고 있습니다.

Bradesco의 최고 데이터 및 AI 책임자인 Rafael Cavalcanti는 다음과 같이 말했습니다.

“생성형 AI는 데이터와 AI 전략을 결합하는 조직이 데이터와 AI를 별도로 관리하는 조직보다 정교한 AI 접근 방식을 더 쉽게 배포할 수 있다는 점을 분명히 했습니다.”

다음 단계: 에이전틱 AI

생성형 AI가 창의성과 생산성의 문을 열었다면, 다음 도약은 자율적으로 추론하고, 결정하고, 행동할 수 있는 시스템인 에이전틱 AI입니다. 배포를 시작한 기업은 19%에 불과하지만 68%는 운영 효율성, 인사이트, 의사결정 가속화에 중점을 두고 2년 내에 투자할 계획입니다.

얼리 어답터는 작게 시작하지만 크게 생각합니다. 예를 들어 3M에서는 데이터 및 AI 리더들이 에이전틱 시스템을 사용하여 내부 효율성과 R&D 성과를 높이고 있습니다.

3M의 데이터 및 AI 부문 글로벌 부사장인 Nithin Ramachandran은 다음과 같이 설명합니다.

“R&D 프로세스를 개선하는 등 경쟁 우위를 제공하는 방식으로 [에이전틱 AI]를 사용하여 조직 전반의 효율성을 높일 것입니다.”

기업들이 신중하게 움직이는 이유는 주저해서가 아니라 거버넌스, 설명 가능성, 데이터 품질이 그 어느 때보다 중요해졌기 때문입니다. 에이전트 AI는 스택의 모든 레이어에 걸쳐 신뢰할 수 있고 맥락이 풍부한 데이터 와 명확한 책임 소재 의 가치를 증폭시킵니다.

리더들은 무엇을 다르게 하고 있는가

Fox, SAP, Workday, Reckitt, E.ON 등 산업을 불문하고 경영진은 책임감 있는 AI 확장을 위한 일관된 청사진을 공유합니다.

• 개방형 협업 플랫폼에서 데이터, 분석, AI를 통합 합니다.
• 거버넌스와 품질을 더욱 강화하세요. 절반 이상의 기업이 새로운 가치를 창출하기 위해 분석 현대화와 데이터 투명성을 우선시하고 있습니다.
• 자동화로 팀의 역량을 강화하세요. 67%가 데이터 리니지, 옵저버빌리티, 속도를 개선하기 위해 AI 기반 데이터 관리 도구를 사용하고 있습니다.

그 결과 세계 최대 기업 중 32% 는 이제 "데이터 고성과 기업"이며, 이는 규모와 영향력을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

리더십의 필수 과제

AI 시스템이 생성형에서 에이전틱으로 진화함에 따라 리더십의 초점은 실험에서 실행으로 옮겨가고 있습니다. 과제는 투자 여부가 아니라, 지속 가능한 우위를 위해 데이터, 거버넌스, AI를 함께 조율하는 방법입니다.

CIO, CTO, CDO의 과제는 명확합니다. 바로 기반을 바탕으로 구축하는 것입니다. 신뢰를 위한 거버넌스. 효과적인 것을 확장하세요. 차세대 AI 리더십은 누가 먼저 움직이느냐가 아니라 누가 가장 잘 확장하느냐에 따라 결정될 것이기 때문입니다.

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)