기업이 AI를 시범사업에서 실제 업무로 확대하려면 모델 성능 외에도 데이터 품질과 접근권한, 업무절차, 사용자 환경, 운영비용, 보안을 함께 점검해야 한다. AI 에이전트가 여러 시스템의 데이터를 조회하고 업무를 실행하면 자동화 과정과 인프라 운영까지 관리 범위가 넓어진다. 기술검증에서 확인한 AI 성능도 운영환경의 데이터가 분산돼 있거나 사용자 접속체계와 애플리케이션, 인프라가 유기적으로 연결되지 않으면 지속적인 성과로 이어지기 어렵다. 기업

2026-09-11 08:12

기업의 AI 경쟁이 모델을 도입하는 단계에서 실제 업무 성과를 내는 단계로 옮겨가고 있다. 생성AI를 시범 적용하는 것만으로는 투자 효과를 판단하기 어렵다. AI가 처리할 업무와 성과지표를 정하고, 필요한 데이터를 연결한 뒤 운영 비용과 위험을 지속해서 관리해야 한다. AI 에이전트가 사람의 지시를 받아 여러 시스템에서 정보를 찾고 작업까지 수행하면서 점검 항목도 늘었다. 데이터 품질과 접근권한, 애플리케이션·API 보안, 에이전트와 사람의 역

2026-09-03 09:47