기업 86%, AI 에이전트 도입 완료했으나 신뢰도는 34% 그쳐
- •기업의 86%가 AI 에이전트 도입 초기 단계를 넘어섰으나, 실제 성능에 대한 신뢰도는 34%에 머물렀다.
- •포레스터(Forrester)에 따르면 준비되지 않은 기업은 운영 혼란으로 인해 평균 210만 달러의 비용 손실과 재작업 비용을 치르고 있다.
- •iPaaS와 API 관리 체계를 우선적으로 통합한 기업은 생산성과 혁신 성과를 보고할 가능성이 훨씬 높게 나타났다.
포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)이 부미(Boomi)의 의뢰로 진행한 조사에 따르면, 기업의 86%가 AI 에이전트 도입에서 시험 운영 단계를 넘어섰음에도 불구하고 의사결정권자의 34%만이 에이전트의 수행 능력을 신뢰한다고 답했다. 이번 설문에는 북미, 유럽, 아시아 태평양 지역의 IT 및 기술 임원 409명이 참여했다. 이른바 '에이전트 혼란(agentic chaos)' 상태에 빠진 조직은 규정 준수 문제, 운영 중단, 고객 이탈 및 재작업 등으로 인해 평균 210만 달러의 추가 비용을 부담하고 있다. 반면, '에이전트 제어(agentic control)' 체계를 갖춘 조직은 55%가 에이전트의 결정을 신뢰하고 있으며, 이는 혼란 상태 기업의 22%와 대조적인 수치이다.
이번 연구는 성공적인 기업과 그렇지 못한 기업을 가르는 핵심 요소로 통합 역량을 꼽았다. 제어 체계를 갖춘 기업은 잘 관리된 API를 활용할 확률이 3배 더 높았다. 통합 플랫폼인 iPaaS 사용률 역시 선도 기업이 46%로, 혼란을 겪는 조직의 25%보다 월등히 높았다. 또한, 제어 역량을 확보한 기업의 86%는 iPaaS와 API 관리 능력을 운영 준비 상태의 핵심 요소로 평가했다. 모델 개선에만 집중하는 일반 조직과 달리, 선도 기업의 47%는 기존 도구, API, 애플리케이션과의 통합 강화에 우선순위를 두고 있다.
운영상의 단절은 여전히 큰 걸림돌이다. 일부 기업은 엔터프라이즈 시스템과 연결되지 않은 채 최대 200개의 분절된 에이전트를 운영하고 있다. 반면 체계적인 제어력을 갖춘 리더 기업들은 46%가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 중앙 집중식 거버넌스를 구축해, 에이전트가 시스템에 안전하게 연결되도록 관리한다. 혼란 상태의 기업은 이 비중이 32%에 그쳤다. 또한 리더 기업의 48%는 AI 팀과 통합 팀을 단일 운영 모델로 결합했다. 이러한 투자는 성과로 이어져, 제어 체계를 갖춘 조직의 59%가 생산성 향상을, 51%가 혁신 증가를, 46%가 재사용 가능한 비즈니스 역량 확보를, 45%가 반복 업무 자동화 성공을 보고했다.