2026년 AI 도입의 주요 과제

2026년에는 많은 조직이 AI 전략을 생성형 AI에서 에이전틱 AI로 전환하고 있습니다. 제한된 인간 개입으로 의사 결정을 내리고, 작업을 조정하고, 여러 단계를 거치는 워크플로를 완료할 수 있는 AI 시스템을 연구하고 있습니다.

Gartner는 2028년까지 기업용 소프트웨어 애플리케이션의 33%에 에이전틱 AI가 포함될 것으로 예측했으며, 이는 2024년 1% 미만에서 크게 증가한 수치입니다.¹ IBM의 Mixture of Experts 팟캐스트 에피소드에서 진행자 Tim Hwang과 게스트들은 Microsoft의 '모든 기업이 에이전트를 위한 자체 제조 시설이 되어야 한다'는 비전에 대해 논의했습니다.  이러한 전환은 더 복잡한 문제를 야기합니다.

2026년 AI 도입의 현실은 AI 역량이 조직 역량보다 더 빠르게 발전하고 있다는 것입니다. Google Global Ads 부사장인 댄 테일러(Dan Taylor)는 최근 “AI는 기술 과제라기보다 리더십 과제에 가깝습니다.”라고 말했습니다. 많은 기업이 강력한 AI 도구에 접근할 수 있지만, 대부분은 AI를 효과적으로 확장하는 데 필요한 운영 기반을 갖추지 못했습니다. 많은 기업은 여전히 분산된 데이터, 불완전한 거버넌스, 인재 격차, 시스템 복잡성 및 자율 시스템에 대한 회의감으로 어려움을 겪고 있습니다.

이러한 문제로 인해 엔터프라이즈 AI 도입은 점점 더 단순한 기술 배포가 아닌 조직 혁신을 중심으로 이루어지고 있습니다. AI의 장기적 성공은 AI가 비즈니스 프로세스와 일상적인 운영에 얼마나 잘 통합되는지에 달려 있습니다. 가장 큰 진전을 이루는 조직들은 대개 기술 혁신과 더불어 운영 준비 태세에도 투자하는 조직들입니다.

2026년에 AI 파일럿에서 전사적 도입으로 전환하면서 조직이 직면하게 되는 일반적인 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 품질 및 준비성
• 거버넌스 및 보안
• ROI 입증 및 비용 정당화
• 역량 격차 및 조직 변화
• 워크플로 통합

데이터 준비 상태는 엔터프라이즈 AI 도입의 가장 큰 장벽 중 하나가 되었습니다. AI 개발 초기 단계에서 많은 조직은 모델 맞춤화를 위해 독점 데이터 세트에 액세스하는 데 집중했습니다. 이러한 과제는 여전히 존재하지만, 이제 더 광범위한 문제는 조직 전반의 데이터 품질, 접근성 및 거버넌스와 관련이 있습니다.

많은 기업이 수십 년에 걸쳐 형성된 파편화되고 사일로화된 데이터 환경에서 운영되고 있습니다. 핵심 비즈니스 정보가 서로 연결되지 않은 시스템과 일관성 없는 데이터 형식에 분산되어 있는 경우가 많습니다. 품질이 낮은 데이터는 AI 모델의 성능과 신뢰성을 약화시키기 때문에 AI 시스템은 이러한 환경에서 어려움을 겪습니다.

에이전틱 AI의 부상으로 강력한 데이터 거버넌스와 준비 상태의 중요성이 커지고 있습니다. 엔터프라이즈 데이터 소스에 누락이나 오류가 있으면 AI 에이전트는 대규모로 잘못된 권장 사항을 제시하거나 잘못된 작업을 실행할 수 있습니다. 이러한 위험은 경영진의 망설임을 초래합니다.

데이터 준비 상태는 AI 도입 속도에도 영향을 미칩니다. 강력한 데이터 관리를 갖춘 조직은 파일럿 프로젝트에서 배포로 신속하게 전환할 수 있습니다. 데이터가 분산된 기업은 AI 솔루션을 구축하는 데보다 정보를 정리하고, 구성하고, 거버넌스를 적용하는 데 더 많은 시간을 쓰는 경우가 많습니다.

기업은 데이터 현대화를 기술 작업이 아니라 전략적 이니셔티브로 다루어 이러한 과제를 완화할 수 있습니다. 많은 조직은 중앙 집중형 데이터 플랫폼, 더 강력한 거버넌스 프레임워크 및 엔터프라이즈 데이터 자산에 대한 더 명확한 소유권에 투자하고 있습니다.

AI 도입에 있어 또 다른 중요한 과제는 거버넌스, 책임성, 자율 시스템 위험과 관련된 문제입니다. 이제 에이전틱 AI 시스템은 인간의 감독을 최소화하면서 여러 애플리케이션에서 작업을 완료하고, 의사 결정을 내리고, 민감한 데이터와 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 기능은 효율성을 향상시키지만, 많은 조직에서 아직 관리할 준비가 되어 있지 않은 새로운 운영 위험도 야기합니다.

AI 관련 거버넌스 역할은 2025년까지 17% 증가했으며, 책임감 있는 AI 정책이 없는 기업의 비율은 24%에서 11%로 급격히 감소했습니다.² 그럼에도 불구하고 거버넌스 격차가 발생했습니다. 기업에 AI 행동을 모니터링하거나, 자동화된 의사 결정을 검토하거나, 시스템이 유해한 결과를 초래할 때 책임을 부여하는 정책이 없는 경우가 많습니다.

또 다른 우려 사항은 투명성입니다. 많은 조직은 AI 시스템이 작업의 우선순위를 정하거나 결론에 도달하는 방식을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기업은 이러한 시스템의 작동 방식과 위험 관리 방식에 대한 신뢰 없이 자율 시스템을 확장하기 어렵습니다.

조직들은 규제 당국으로부터 더욱 강력한 문서화, 감사 추적, 위험 관리를 지원하는 책임감 있는 AI 정책을 시행하라는 압력을 점점 더 많이 받고 있습니다. 데이터 프라이버시, 타사 AI 제공업체, 보안 취약점에 대한 우려도 점점 더 커지고 있습니다. 규제가 심한 산업에서 조직은 AI 시스템이 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 과 같은 프레임워크를 준수하고 AI 알고리즘이 민감한 정보를 처리하는 방식에 대한 투명성을 유지하는지 확인해야 합니다.

기업은 도입 과정 초기에 공식적인 AI 거버넌스 프로그램을 수립하여 이러한 위험을 줄일 수 있습니다. 많은 조직은 법무, 보안, 규정 준수 및 기술 리더가 포함된 여러 부서 간 거버넌스 팀도 구성하고 있습니다. 고객 접점 환경 또는 규제 대상 환경에서 이루어지는 고위험 의사 결정에는 사람의 감독이 특히 중요합니다. 지속적인 모니터링, 테스트 및 문서화는 조직이 문제가 더 큰 문제로 이어지기 전에 식별하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

기업은 AI의 가치에 집중하고 있습니다.

경영진의 거의 80%는 2030년까지 AI가 상당한 매출을 창출할 것으로 기대하지만, 그 매출의 원천을 알고 있는 비율은 24%에 불과합니다.³ 현재 AI 구현에는 인프라, 모델 라이선싱, 클라우드 컴퓨팅, 통합 작업, 사이버 보안 및 시스템 유지 관리와 관련된 증가하는 비용이 포함됩니다.

Salesforce 고객들은 AI 에이전트와 어시스턴트가 IT, 영업 및 고객 서비스 분야에서 높은 투자 수익률(ROI)을 제공하고 있다고 보고합니다.⁴ 그러나 에이전틱 AI 시스템은 생성형 AI 도구보다 더 많은 오케스트레이션, 모니터링 및 실시간 처리 역량을 필요로 하므로 더 높은 운영 비용을 초래할 수 있습니다. AI 시스템이 운영 전반으로 확장됨에 따라 기업은 AI 활용을 관리하고, 워크로드를 최적화하며, 지속적인 투자를 정당화해야 한다는 압박에 직면합니다.

일부 기업은 명확한 운영 목표를 설정하지 않은 채 야심 찬 AI 프로그램을 시작합니다. 많은 기업이 AI 이니셔티브를 위한 의미 있는 성공 지표를 정의하는 데 어려움을 겪습니다. 또한 팀 전반에서 생산성 향상을 측정하기 어려울 수 있습니다.

조직은 현실적인 AI 도입 여정과 장기 구현 로드맵을 수립하여 이러한 과제를 완화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 실용적인 사용 사례에 우선순위를 두고, 엔터프라이즈 전반에 AI를 구현할 때 진행 상황과 성공적인 비즈니스 성과를 더 쉽게 측정하도록 합니다. 점진적 배포는 신뢰를 구축하고, 수용도를 높이며, AI 투자에 대한 장기적인 지원을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

많은 수의 성공적인 AI 이니셔티브는 수동 작업을 줄이거나, 응답 시간을 개선하거나, 내부 워크플로를 간소화하는 애플리케이션에서 시작됩니다. 또한, 기업은 AI를 확장하기 전에 공급업체를 선택하고 비용을 관리하는 데 있어 신중을 기해야 합니다.

AI 인재 과제는 지난 한 해 동안 변화했습니다. 프롬프트 엔지니어링과 생성형 AI 역량에 집중했던 조직은 이제 통합, 사이버 보안, 오케스트레이션, 거버넌스 및 변화 관리 전반에서 AI 시스템을 관리할 수 있는 팀이 필요합니다.

성공적인 AI 도입을 위해서는 워크플로, 성능 지표, 조직 구조에 대한 변경이 필요한 경우가 많습니다. AI를 채택한 조직에서 직원의 27%는 지난 한 해 동안 업무 환경이 크게 또는 매우 크게 혁신적인 방식으로 변화했다고 말합니다.⁵ 반면, 61%는 AI가 업무의 단조로움을 줄이고 전략적인 일에 집중하도록 만든다고 답했습니다.⁶ 그러나 많은 조직에는 여전히 AI를 대규모로 배포할 수 있는 실무 경험을 갖춘 직원이 부족합니다.

직원들도 AI가 워크플로, 업무 책임 및 의사 결정 프로세스에 어떤 영향을 미칠지에 대한 불확실성에 직면합니다. AI 혁신의 인적 측면을 과소평가하는 기업은 직원의 저항에 부딪히는 경우가 많습니다.

성공적인 AI 도입은 결국 기술과 역량 모두에 달려 있습니다. 기업은 고급 AI 도구를 구매할 수 있지만, 위험을 관리하고, 워크플로를 재설계하며, AI 기반 운영을 감독하는 방법을 이해하는 인력이 여전히 필요합니다.

조직은 AI 도입을 기업 혁신을 위한 노력으로 간주함으로써 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이 전략에는 인력 개발 및 AI 교육 프로그램이 포함됩니다. 이러한 역량 강화 노력은 기술팀을 넘어 조직 전체로 확대되어 AI 기능, 머신 러닝, 거버넌스, 한계에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

강력한 거버넌스 프레임워크를 갖춘 기업도 AI를 기존 시스템과 프로세스에 통합할 때 난관에 직면합니다.

많은 조직은 AI 도구가 파일럿 프로그램에서 비즈니스 가치를 창출할 수 있음을 입증했습니다. 이제 더 큰 과제는 AI 기술을 실제 비즈니스 운영에 통합하는 것입니다. 엔터프라이즈 환경에는 새로운 기술을 지원하도록 설계되지 않은 레거시 시스템과 분산된 워크플로가 포함되는 경우가 많습니다. 통합이 제대로 이루어지지 않으면 내부 운영을 개선하고 더 광범위한 비즈니스 생태계 전반에서 디지털 고객 경험을 현대화하는 역량이 제한될 수 있습니다.

에이전틱 AI 기반 시스템에서는 AI 통합이 더 복잡해집니다. 자율 시스템은 작업을 효과적으로 완료하기 위해 여러 애플리케이션, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 및 실시간 데이터 소스에 액세스해야 하는 경우가 많습니다. 통합 문제는 시스템 성능을 제한하고, 병목 현상을 일으키거나, 보안 위험을 초래할 수 있습니다. 또한 시스템이 핵심 비즈니스 운영과 분리되어 있으면 조직은 AI를 효과적으로 확장할 수 없습니다.

또 다른 우려 사항은 워크플로 중단입니다. 직원들은 기존 프로세스를 변경하거나 인간의 책임과 자동화된 작업 사이에 불분명한 경계를 도입하는 AI 시스템에 저항할 수 있습니다. 통합이 제대로 이루어지지 않은 AI 프로젝트로 인해 직원이 단절된 플랫폼 간에 끊임없이 전환하거나 AI가 생성한 아웃풋을 수동으로 확인해야 하는 경우 마찰이 증가할 수도 있습니다.

기업은 AI 도입 초기 단계에서 상호 운용성과 워크플로 설계를 우선시함으로써 AI 통합 관련 어려움을 줄일 수 있습니다. 모듈형 AI 아키텍처는 기존 기업 시스템과 더 쉽게 통합되는 경우가 많습니다. 단계적 AI 도입은 AI 기능을 비즈니스 전반으로 확장하기 전에 운영상의 문제를 파악하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 

기술 팀과 비즈니스 부문 간의 긴밀한 협업, 그리고 직원과의 명확한 커뮤니케이션은 저항을 줄이고 더 원활한 도입을 지원할 수 있습니다. 많은 조직은 내부 AI 개발과 전략적 기술 파트너십 간의 균형도 맞추고 있습니다.

2026년의 AI 도입은 운영 준비 상태에 달려 있습니다. AI 통합의 장기적인 가치는 비즈니스 운영에 AI를 통합하고, 위험을 관리하고, 직원들을 지원하고, 책임감 있게 도입을 확장할 수 있는 능력에서 비롯됩니다. 가장 큰 진전을 이루는 기업들은 체계적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 거버넌스를 강화하고, 데이터 품질을 개선하고, 인프라를 현대화하고, 비즈니스 팀과 기술 팀 간의 부서 간 연계를 구축하고 있습니다. 많은 기업이 AI를 더 광범위하게 확장하기 전에 먼저 측정 가능한 가치를 제공하는 사용 사례를 목표로 삼고 있습니다.

조직의 우선 순위는 AI를 대규모로 지원하는 데 필요한 기반을 마련하는 것입니다. AI 역량이 발전함에 따라 더 잘 적응할 수 있는 기업은 바로 준비성, 책임성, 통합성에 투자하는 기업입니다.