엔터프라이즈는 각 프로젝트를 특정 비즈니스 결과에 연결하고 처음부터 거버넌스를 구축함으로써 AI를 파일럿에서 프로덕션으로 이동합니다. Databricks의 2026 AI 에이전트 상태 연구에 따르면 관리되는 조직은 12배 더 많은 AI 프로젝트를 프로덕션에 투입합니다.

데이터 민주화는 비즈니스 사용자에게 데이터에 대한 직접적이고 관리되는 액세스를 제공하여 기술 팀을 기다리지 않고 답변을 얻을 수 있도록 한다는 것을 의미합니다. 엔터프라이즈는 Databricks Genie와 같은 대화형 분석을 통해 이를 달성합니다. 이 분석은 사용자가 기존 액세스 권한을 존중하면서 자연어 데이터에 대해 질문할 수 있도록 해줍니다. 엔터프라이즈 기업은 Genie를 사용하여 기술 병목 현상을 줄이고 대시보드에서 AI 에이전트로 분석을 이동합니다.

모델과 에이전트는 사용하는 데이터만큼만 정확하고시의적절하며, 신뢰할 수 있을 수 있기 때문에 AI는 강력한 데이터 기반을 필요로 합니다. 기업은 IT 지출의 상당 부분을 Databricks 플랫폼의 데이터 기반으로 전환하고 있습니다. 그 결과, 네트워크 전반의 실시간 데이터를보다 효과적으로 사용될 수 있습니다.

엔터프라이즈는 사람과 AI의 상호 보완적인 장점을 중심으로 팀을 구성하고 직원과 파트너를 지속적으로 교육함으로써 AI를 확장합니다. Syngenta는 사람과 AI가 각각 가장 잘하는 것을 중심으로 팀을 구축합니다. Techcombank는 사내에서 AI 의사 결정을 유지하고 팀과 파트너를 지속적으로 교육합니다. Databricks 플랫폼의 리드 매칭 엔진은 전환율을 3배 높였습니다.