IT 리더 10명 중 3명 "1년내 AI 비서 활용 확대할 것"…보안이 숙제"

클라우데라, '기업용 AI 에이전트의 미래' 설문조사 결과 공개

AI 에이전트 ▲성능 최적화 봇 ▲보안 모니터링 ▲개발 지원 보조에 주로 활용

국내 응답자 42% "개인정보 리스크가 걸림돌"…통합 데이터 관리·거버넌스 필요

[그래픽=뉴시스] 재판매 및 DB금지. [e-mail]

[서울=뉴시스]송혜리 기자 = 국내 정보기술(IT) 분야 리더 중 32%가 향후 1년 내 AI 에이전트(비서)의 활용을 확대할 계획이라고 밝혔으며, 이 중 12%는 조직 전반으로의 본격적인 확장을 추진 중인 것으로 나타났다.

다만, 개인정보 보호 문제는 여전히 걸림돌로 지적된다. 응답자의 42%는 이를 가장 큰 우려 사항으로 꼽았으며, 82%는 AI 에이전트에 더 강력한 보안 기능이 필요하다고 인식하고 있는 것으로 나타났다.



AI 에이전트란 데이터를 바탕으로 주변 환경을 이해하고,목표를 달성하기 위해 스스로 판단해 작업을 수행하는 자율적인 AI 시스템을 말한다.

12개월 내에 AI에이전트 활용한다…국내외 IT리더들 "투자 확대" 한목소리

글로벌 데이터 분석 전문기업 클라우데라가 한국을 포함한 총 14개국의 IT업계 리더 약 1500명을 대상으로 진행한 설문 조사 결과에 따르면, 국내 응답자 82%가 자신의 기업에서 AI 에이전트를 사용한 경험이 있다고 답했다.

아울러 95%는 AI 에이전트를 위한 투자의 중요성에 공감하는 등 관심이 높은 것으로 나타났다. 또 응답자의 32%는 향후 12개월 이내에 AI 에이전트의 사용을 확대할 계획이라고 밝혔으며, 12%는 전사적으로 상당한 확장을 진행할 것이라 응답했다.



글로벌 전체로도 비슷한 양상이다. 응답자 중 57%가 최근 2년 이내에 AI 에이전트 도입을 시작했으며, 이 중 21%는 지난 1년 사이에 도입한 것으로 나타났다.

또 대부분의 기업이 에이전트형 AI의 사용을 더욱 확대할 계획이다. 전체 응답자의 96%는 향후 12개월 내에 AI 에이전트 도입을 확대할 계획이라고 밝혔으며, 이 중 절반은 조직 전반에 걸친 대규모 확산을 목표로 하고 있는 것으로 나타났다.

국내 응답자들은 AI에이전트를 활용한 사례로 ▲헬스케어 분야의 환자 모니터링(50%) ▲소매 및 이커머스의 수요 예측(44%) ▲제조 분야의 불량 감지(38%) ▲금융·보험의 이상 거래 탐지(33%) ▲통신업계의 고객 지원(33%) 을 꼽았다.

글로벌에선 금융 및 보험 분야 이상 거래 탐지(56%)를 중심으로 리스크 평가(44%), 투자 자문 지원(38%)에 AI 에이전트가 활용되고 있다. AI 에이전트는 실시간으로 의심 거래를 감지하고, 리스크를 평가하며, 맞춤형 투자 조언을 제공하는 자문 업무를 지원한다.

제조업에서는 프로세스 자동화(49%), 공급망 최적화(48%), 품질 관리(47%) 등에서 도입이 활발하다. AI 에이전트는 생산 라인을 실시간 모니터링하고 물류 경로를 자동 조정하는 등 효율성을 높이고 있다.

헬스케어 분야에서는 진료 예약 관리(51%), 진단 지원(50%), 의료 기록 처리(47%) 등 환자 중심 서비스에 적용되고 있다. 행정 업무 부담을 줄이고, 전자의무기록(EMR)과 의료 영상 분석을 통해 의료진의 진단을 지원한다.

통신업계에서는 고객 지원 챗봇(49%)과 함께 고객 경험 개선(44%), 보안 모니터링(49%) 등에 주로 활용되고 있다. 고객 문의에 대한 실시간 응대는 물론, 이상 행위 감지와 네트워크 보안 강화에 기여하고 있다.

AI에이전트 써보고 싶긴 한데…"기밀정보 유출 겁나"

그렇다면 AI에이전트에 대한 높은 관심에도 불구하고 도입을 망설이는 이유는 뭘까.

국내 응답 기업의 42%가 '개인정보 문제를 가장 우려한다'고 답했으며 82%는 'AI 에이전트가 보다 강력한 개인정보 및 보안 기능을 갖추길 바란다'고 답했다.

글로벌 응답자 역시 AI에이전트 도입 시 가장 우려되는 요소로 '개인정보 보호 문제(53%)'를 꼽았다. 이어 기존 시스템과의 통합 문제(40%), 높은 구현 비용(39%)을 지목했다.

이는 기업들이 민감한 데이터를 어떻게 보호할지, 그리고 기존 레거시 시스템을 어떻게 AI와 호환시킬지를 두고 신뢰성과 기술적 제약을 크게 느끼고 있다는 점을 보여준다. 실제로 조사에 참여한 기업 중 37%는 AI 에이전트를 기존 시스템과 업무과정(워크플로우)에 통합하는 것이 매우 어렵거나 극도로 어렵다고 답했다.

아바스 리키 클라우데라 최고 전략 책임자(CSO)는 "AI 에이전트는 이제 실험 단계를 넘어 구체적인 자동화, 효율성, 비즈니스 성과를 실현하는 단계로 진입했다"며 "현재 많은 기업들이 수백 개의 모델을 프로덕션 환경에서 운영하고 있으며, 더 나은 결과를 이끌어내기 위해 고품질의 잘 관리된 데이터를 요구하고 있는 상황"이라고 말했다.


◎공감언론 뉴시스 [e-mail]