기업들은 AI 에이전트 목표가 실제로 작동하지 않으며 신뢰 부족이 원인일 수 있다고 고백하고 있습니다.
- 비즈니스 위험, 투명성 및 규정 준수는 에이전트 AI 배포의 주요 장애물입니다.
- 조직의 거의 절반이 사일로에 AI 에이전트를 보유하고 있습니다.
- AI가 워크로드 변수에 적응하도록 허용하는 것이 핵심입니다.
4개 중 3개(73%) 조직은 민첩한 AI 도구 배포와 관련하여 야망과 현실 사이에 격차가 있음을 인정하며 이는 자신감이 부족하기 때문입니다.
이 메시지를 전달하기 위해 Camunda의 보고서에 따르면 AI 에이전트를 사용하는 조직의 71%에도 불구하고 작년에 사용 사례 중 11%만이 프로덕션에 적용되었습니다.
비즈니스 위험(84%), 투명성(80%), 규제/규정 준수 문제(66%)가 가장 큰 장애물이지만 기업은 계속 투자하여 ROI가 극도로 낮습니다.
에이전트 AI가 잠재력을 최대한 활용하지 못하고 있습니다.
5명 중 4명은 AI 에이전트를 챗봇이나 보조자로만 사용했으며, 거의 절반(48%)은 에이전트 시스템이 전체 맥락 없이 사일로에서 작동한다고 인정했습니다.
많은 AI 에이전트 애플리케이션에는 사람의 승인도 필요하므로 기술이 제시하는 것만큼 효과적이지 않습니다.
Camunda의 고객 성공 담당 부사장인 Kurt Petersen은 “현재 에이전트 AI에 대해 주의를 기울이는 것은 많은 조직이 파일럿이나 고립된 사용 사례를 넘어설 수 없다는 것을 의미합니다.”라고 말했습니다. “신뢰의 기반이 마련되면 상담원은 별도의 부조종사나 챗봇이 아닌 관리되는 프로세스 내에서 강력한 승수가 될 수 있습니다.”
그러나 모든 에이전트 AI 기능을 사용한 사람들은 확실한 결과를 얻었습니다. 95%는 자동화를 통해 비즈니스 성장을 보았고, 거의 5명 중 4명(79%)은 결과적으로 자동화 지출을 늘릴 계획입니다. 기술 스택이 훨씬 더 광범위하게 분산됨에 따라(76% 동의) 에이전트 AI가 다양한 시스템을 하나로 묶는 열쇠가 될 수 있습니다.
Camunda는 결정론적 오케스트레이션(고정된 규칙 및 워크플로)과 동적 오케스트레이션(에이전트 AI가 변수에 응답하고 적응할 수 있음)의 조합을 의미하는 에이전트 오케스트레이션에 답이 있다고 말합니다.
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