기업의 AI 투자는 급증하고 있지만, 신혼 기간은 공식적으로 끝났다. 가트너는 2026년을 조직이 AI 프로젝트를 전략적 비즈니스 목표에 맞추는 '변곡점 해'로 선언했다. 이는 기업 용어로 '돈을 보여주든가, 아니면 플러그를 뽑겠다'는 뜻이다. ROI 증명 압박이 커지면서 경영진은 에이전틱 AI로 눈을 돌리고 있으며, 주주들이 요구하는 측정 가능한 재무 성과를 제공해주길 기대하고 있다.

AI 에이전트에게 가장 좋은 기회는 기술 기능 자체에 있다. McKinsey에 따르면 IT 인프라 비용은 2030년까지 2~3배로 증가할 것으로 예상되지만, 예산은 동결된 상태다. 지난 18개월 동안 기술 팀(엔지니어, 개발자, 아키텍트 등 디지털 조명을 켜두는 실무자)은 분명히 에이전트를 업무에 투입했다. 에이전트의 궁극적인 약속은 단순히 작업을 자동화하는 것이 아니라 전체 워크플로를 관리하여 인간과 에이전트가 협력하는 방식으로 비즈니스 목표를 추구하는 것이다. 그러나 자동화된 의사 결정의 위험을 고려할 때, 팀은 에이전트가 안전하고 신뢰할 수 있으며 보안이 유지된다는 확신 없이 열쇠를 넘겨줄 수 없다.

기술 전문가들 사이에서 우리의 연구에 따르면, 팀은 상당한 양의 AI, 데이터 및 클라우드 작업에서 에이전틱 AI를 사용하는 데 매우 자신감을 가지고 있다. 에이전트 준비도가 떨어지는 곳은 주로 이러한 시스템에 제공되는 비즈니스 컨텍스트가 부족하기 때문이다. 작업이 복잡할수록 에이전트는 더 많은 추론 능력과 비즈니스 컨텍스트가 필요하다. 이러한 컨텍스트 생성 기능은 특히 기업 데이터가 지저분하고 다루기 어려울 때 초기 개발 단계에 있다. 인간의 감독이 여전히 성공의 핵심 요소로 남아 있는 것으로 드러났다.

기술 팀이 이러한 변혁에 중추적이라는 점을 인식하여, 우리가 인터뷰한 전문가들은 경험이 깊어지고 비즈니스 환경이 성숙해짐에 따라 에이전트에 대한 신뢰도가 가속화될 것으로 예상한다. "에이전트를 팀이 이미 사용하는 동일한 운영 경계, ID 시스템 및 거버넌스 모델 내에서 작동하도록 설계하면, 조직이 이미 신뢰하는 시스템처럼 행동하기 시작합니다"라고 Microsoft Azure Platform의 부사장 겸 최고 제품 책임자인 Jeremy Winter는 말한다.

이 보고서는 300명의 글로벌 기술 전문가를 대상으로 한 설문 조사를 기반으로, 응답자들이 에이전트가 자신을 대신해 행동하는 것에 대한 신뢰도를 기준으로 AI, 데이터 및 클라우드 워크플로 전반의 101개 작업을 순위화했다. 또한 기술 팀이 에이전틱 AI의 기회와 과제, 그리고 그것이 자신의 경력을 향상시킬 잠재력을 어떻게 보는지 살펴본다. 측정 가능한 작업에 대한 신뢰도는 급증하고 있으며, 복잡한 판단 영역에서도 성장하고 있다. 기술 전문가들은 압도적으로 에이전트가 일상 업무(프로세스 간소화, 성능 개선, 반복 작업 감소 등)에 도움이 된다고 믿는다. 보고서 및 상용구 코드 생성에 대한 신뢰도가 가장 높으며, 다단계 워크플로 및 고급 추론에서 분명한 기회가 있다.

데이터 워크플로는 획기적인 영역이다. 기술 팀은 구조가 결정을 위한 신뢰할 수 있는 기반을 제공하는 영역(데이터 품질 모니터링, 시각화 이상 감지, 실시간 데이터 스트림 모니터링, 데이터 프로파일링 등)에서 에이전트를 가장 신뢰한다. 이는 데이터에 가장 가까운 도메인 전문가가 컨텍스트를 제공하여 에이전트가 행동하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있는 곳이다.

인간을 루프에 유지하는 것의 중요성과 시스템 사고가 경력을 어떻게 발전시키는지 강조하는 Amanda Silver(Microsoft 365 Core 및 Work IQ 부사장)의 Microsoft Cloud 블로그를 읽어보라. 또한 데이터 워크플로를 에이전트의 획기적인 사용 사례로 더 깊이 파고들려면 Fabric 블로그에서 Kim Manis(Microsoft Fabric 제품 부사장)의 이야기를 들어보라.

이 콘텐츠는 MIT Technology Review의 맞춤 콘텐츠 부서인 Insights에서 제작했다. MIT Technology Review의 편집진이 작성한 것이 아니다. 인간 작가, 편집자, 분석가 및 일러스트레이터가 연구, 디자인 및 작성했다. 여기에는 설문 조사 작성 및 데이터 수집이 포함된다.