2026년 CIO에게 가장 중요한 IT 채용은 사람이 아닐 수도 있다

2026년 최고정보책임자(CIO)가 무시할 수 없는 다음 거버넌스 과제는 인공지능(AI) 에이전트의 가속화되는 확장입니다. 조직 전반에 걸쳐 AI 에이전트가 통제되지 않고 확장될 가능성은 부서가 기업 IT를 무시하고 지침 없이 필요한 도구를 배포하면서 2010년대에 발생한 섀도우 IT 문제를 연상시킵니다. 섀도우 컴퓨팅 현상으로 인해 보안 문제와 규정 준수 사각지대가 발생했습니다.

AI 에이전트의 확산은 역사를 반복할 준비가 되어 있지만 훨씬 더 많은 위험과 복잡성을 안고 있습니다. AI 역량이 향상되고, AI 에이전트의 접근성이 높아짐에 따라 다양한 산업에서 중요한 역할에 추가되고 있습니다. 마케팅 및 영업 팀은 고객 서비스 상담원과 리드 자격 확인 봇을 배포하고 있습니다. 금융 부문에서는 HR 부서가 채용 보조원을 테스트하는 동안 자동화된 보고 에이전트를 사용하기를 원합니다.

기업은 AI 에이전트의 가능성을 인식하고 AI 혁명에서 앞서 나가기 위해 이를 구현하기 위해 빠르게 움직여야 합니다. 이러한 통합 추진은 올바른 도구나 프레임워크 없이 또는 영향에 대한 이해 없이 수행되는 경우도 있습니다.

에이전트 확장 및 IT 거버넌스의 진화하는 역할

CIO는 AI가 단순한 첨단 기술 트렌드가 아니라 조직의 미래를 형성하는 중요한 순간이므로 IT 거버넌스와 조직 구조에 대한 근본적인 재검토가 필요하다는 점을 이해해야 합니다.

AI 에이전트는 인간의 지속적인 감독 없이 독립적으로 행동하고 작업을 수행할 수 있다는 점에서 기존 AI와 다른 시스템입니다. 그들은 작업을 완료하기 위해 도구 및 API를 계획하고 상호 작용할 수 있습니다.

AI 에이전트의 확산은 AI 에이전트가 IT 부서의 지휘를 받지 않고 쉐도우 IT 인프라를 구성하기 때문에 여러 가지 문제를 일으킬 수 있다. 위험은 주로 데이터 보안, 중복 지출 및 통합 문제에 중점을 둡니다.

AI 에이전트는 몇 가지 관련 문제를 추가하고 있습니다.

사법 절차에서의 법적 노출 및 책임

규제 준수 외에도 관리되지 않는 AI 에이전트의 확산은 민사 소송, 노동 분쟁, 소비자 보호 사건 및 집행 조치에서 직접적인 법적 노출을 초래합니다. AI 에이전트가 점점 더 고객, 구직자 및 재무 데이터와 상호 작용함에 따라 그 결과는 실험 도구가 아닌 기업 활동으로 사용될 수 있습니다.

법원은 자동화된 시스템이 결정을 내리거나 진술을 생성할 때 책임 문제를 이미 고심하고 있습니다. AI 에이전트가 오해의 소지가 있는 정보, 차별적인 결과, 부적절한 공개 또는 해를 끼치는 조언을 제공하는 경우 원고는 인간 직원과 감독되지 않는 AI 에이전트를 구별할 가능성이 없습니다. 조직은 책임 당사자로 남아 있습니다.

이러한 노출은 기업이 배포된 모든 에이전트에 대해 일관된 감독, 문서화된 통제 또는 감사 준비 기록을 입증할 수 없을 때 증폭됩니다.

브랜드 세분화

마케팅 디렉터는 각 고객 접점에 대해 일관된 브랜드 보이스를 생성합니다. 대중이 쉽게 알아볼 수 있는 브랜드를 구축하는 데는 수년이 걸릴 수 있습니다. 서로 다른 부서에서 서로 다른 커뮤니케이션 스타일과 성격을 지닌 AI 에이전트를 배치하면 브랜드 분열로 이어질 수 있습니다. 각 상담원은 고객을 소외시키지 않고 브랜드가 인식되는 방식을 모델링하는 언어와 성격을 가져야 합니다. 한 상담원은 캐주얼하고 다른 상담원은 격식을 차리고, 세 번째 상담원은 업계 전문 용어로 말하면 브랜드가 혼란스러울 수 있습니다. 모든 AI 에이전트에서 브랜드 일관성을 유지하려면 중앙 감독이 필요합니다.

데이터 거버넌스의 혼란

AI 에이전트가 배포되면 데이터 스트림이 생성됩니다. 고객 정보에 액세스하고 대화를 저장하세요. 수집한 개인 식별 정보는 적절한 처리가 필요합니다. 거버넌스가 없으면 조직은 데이터 생태계에 대한 가시성을 잃을 수 있습니다.

기술부채 축적

조직의 여러 팀이 자체 에이전트 플랫폼을 출시하는 경우 필연적으로 서로 다른 플랫폼, API 및 구현 접근 방식을 선택하게 됩니다. 이로 인해 자체 업데이트 주기, 보안 요구 사항 및 통합 요구 사항이 있는 10개의 서로 다른 에이전트 프레임워크가 생길 수 있습니다. 시스템이 많으면 유지 관리 부담이 늘어납니다.

규제 불확실성

AI 에이전트를 규제할 수 있는 사람을 두고 주와 연방 정부가 경쟁하고 법정에서 진행되는 다양한 소송이 진행되는 가운데 CIO는 변화하는 규제 및 법적 환경에 민첩하게 대처해야 합니다. 규정과 법적 판결이 변경됨에 따라 기업은 규정 준수를 약속하고 조직 전체의 AI 에이전트가 기반으로 하는 플랫폼의 규정을 일관되게 준수하도록 해야 합니다.

중앙 가시성이 선택 사항이 아닌 이유

AI 챗봇은 대화의 속도로 작동하고 실시간으로 결정을 내리기 때문에 기업 내 문제를 관리하기 위한 기존 IT 접근 방식은 AI 에이전트의 확산에 충분하지 않을 수 있습니다. IT는 정책을 만들고, 워크플로 승인을 요구하고, 감사를 수행하는 데 사용됩니다. 분기별 감사를 통해 악성 AI 에이전트가 드러날 수 있지만 이미 수천 건의 고객 상호 작용이 있었기 때문에 너무 늦을 것입니다.

지속적인 가시성, 실시간 모니터링, 자동화된 거버넌스가 필요하며, 여기서 CIO는 AI 에이전트 감독자 또는 “보호 에이전트”를 통합할 수 있습니다.

AI 에이전트 슈퍼바이저

Wayfound 또는 Langchain에서 제공하는 것과 같은 AI 에이전트 감독자는 AI 에이전트 생태계의 AI 기반 직원 책임자 역할을 합니다. AI 에이전트 감독자의 임무는 다른 AI 에이전트의 성능을 모니터링하고 규정을 준수하는지 확인하고 해당 AI 에이전트와 작업 흐름을 개선하기 위한 제안을 제시하고 감독하는 것입니다. AI 에이전트 슈퍼바이저는 제한된 수의 시스템만 모니터링할 수 있는 인간 슈퍼바이저와 달리 확장 가능하고 안전한 AI 기술을 기반으로 하기 때문에 전체 에이전트 환경에 걸쳐 지속적으로 작동할 수 있습니다.

AI 에이전트 감독자는 다양한 방법으로 CIO 운영을 도울 수 있습니다.

포괄적인 검색 및 인벤토리

AI 에이전트 모니터는 역할, 목표, 지시를 포함하여 기존 AI 에이전트에 대한 실시간 기록을 유지하도록 설계되었습니다. 에이전트 매핑을 통해 기업은 조직의 모든 AI 에이전트와 해당 에이전트의 관리 및 모니터링 방법에 대한 독립적인 보기와 기록을 확보할 수 있습니다.

대규모 규정 준수 모니터링

AI 에이전트 감독자는 모든 관할 구역의 규제 및 비즈니스 규정 준수를 위해 모든 내부 및 고객 대면 에이전트를 동시에 감독할 수 있습니다. 국가가 새로운 규정을 통과시키고 제정하면 AI 에이전트 감독자는 AI 에이전트가 규정을 준수하는지 확인해야 합니다. 또한 브랜드 지침이 변경된 경우 마케팅 팀에 도움이 될 수 있으며 모든 고객이 동일한 브랜드 경험을 받고 있는지 평가할 수 있습니다.

AI 에이전트 감독자는 중립적인 제3자 시스템 역할을 하며 규정 준수를 보장하기 위해 감사 추적을 유지합니다.

브랜드 보이스 준수

마케팅 관리자와 마케팅팀은 AI 에이전트 감독자에 대한 매개변수를 설정할 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트 감독자는 고객을 대하는 모든 AI 에이전트의 커뮤니케이션 패턴을 분석하고, 승인된 브랜드 지침에서 벗어나는 항목을 표시하고, 톤 불일치를 식별하고, 에이전트가 이탈한 경우 에이전트를 재정렬하도록 수정을 제안할 수 있습니다. 고객 불만을 기다릴 필요가 없으며 AI 에이전트를 계속 정렬하기 위해 빠른 조치를 취할 수 있습니다.

중앙 집중식 보고서 및 분석

AI 에이전트 감독자는 감사 준비가 완료된 완전한 기록을 유지하고 CFO 또는 이해관계자를 위한 비즈니스 보고서를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 분기별로 AI 에이전트와 관련된 고객 상호 작용 횟수와 적절한 공개가 이루어졌는지 여부에 대한 법적 요청이 있는 경우 AI 에이전트 모니터는 이 정보를 제공하도록 설계되었습니다.

보안 및 액세스 제어

AI 에이전트 모니터의 또 다른 이점은 각 AI 에이전트가 액세스하는 데이터를 모니터링하고 보안 문제 또는 구성 오류를 나타내는 비정상적인 패턴을 식별할 수 있다는 것입니다. 또한 AI 에이전트 감독자는 데이터 접근 정책을 자동으로 시행하고, 문제가 있을 경우 AI 에이전트의 권한을 반드시 제한할 수도 있습니다.

AI Agent Center of Excellence(AIA CoE) 구축

AI 에이전트 감독자는 정책을 시행할 수 있지만 인간에게는 정책이 필요합니다. 다기능 팀을 구성하려면 IT, 법무, 규정 준수, 마케팅 및 주요 사업부가 포함되어야 하며 거버넌스 표준, 승인 프로세스 및 감독 요구 사항을 정의해야 합니다.

AI Agent Supervisor는 중앙 집중식 제어 센터 역할을 하여 기업의 리더와 이사회 구성원이 AI 에이전트의 성과 세부 사항을 검토할 수 있도록 도와줍니다.

AI 시스템은 일단 출시되면 완전히 완료되지 않는다는 점에서 소프트웨어가 전통적으로 구축, 테스트 및 출시되는 방식과 다릅니다. AI 모델은 표류할 수 있고 사용자는 변화를 요구할 수 있습니다. 테스트 및 생산 중에는 적극적인 모니터링이 필요합니다. 기술팀과 비즈니스팀은 협력하여 AI 에이전트가 기대치를 충족하는지 평가하고 이를 개선할 방법을 결정해야 합니다. AI 에이전트를 관리하기 위한 자금과 책임은 비즈니스 부서에서 처리해야 할 수도 있습니다.

AI 에이전트 감독자는 CIO를 위한 단순한 기술 도구 그 이상입니다. 또한 CIO가 단순한 인프라 관리자가 아니라 회사 내 인간-AI ​​협업의 리더가 되는 등 IT 리더십이 작동하는 방식의 변화도 포함됩니다.

앞으로 AI 기술은 더욱 가속화될 것으로 예상된다. AI 감독자는 결국 조직도에 포함되고 리더십 회의에 가상으로 참석하여 자신이 감독하는 AI 에이전트의 생태계에 대한 실시간 통찰력을 제공할 수 있습니다.

AI 에이전트의 확산을 해결하려면 조직이 디지털 혁신에 접근하는 방식의 변화가 필요할 수 있으며, CIO는 AI 에이전트를 감독하는 데 도움이 되는 중앙 조정 역할을 수행합니다.

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