클라우데라, “기업 96%, AI 에이전트 사용 확대할 것” 최신 보고서 공개

"응답자의 96%는 향후 12개월 내 AI 에이전트 활용을 확대할 계획이다, 그 중 절반은 전사적으로 대규모 확산을 목표로 하고 있다. 주요 활용 분야로는 성능 최적화 봇(66%), 보안 모니터링 에이전트(63%), 개발 지원 보조(62%)로 나타났다."

하이브리드 플랫폼 기업 클라우데라(한국지사장 최승철)가 AI 에이전트의 도입 현황, 활용 사례, 인식 등을 조사한 설문인 ‘기업용 AI 에이전트의 미래’를 발표했다. 이번 설문은 대한민국을 포함한 총 14개국의 IT 리더 약 1,500명을 대상으로 진행됐다.



클라우데라는 AI 에이전트가 비즈니스, IT 리더 모두에게 새로운 전환점이 되고 있다며 단순 자동화를 넘어 실시간으로 사고, 행동, 적응하는 시스템을 의미한다고 밝혔다. 또한, 이러한 지능형 에이전트를 효과적으로 구현한다면, 운영 민첩성을 높이고 비용을 절감하며 고객 참여를 획기적으로 개선할 수 있다고 전했다.

이 때문에 AI 에이전트는 점점 더 중요한 경쟁력 확보 수단으로 부상하고 있으며, 설문조사의 응답자 중 87%가 “업계에서 앞서나가기 위해서는 AI 에이전트에 대한 투자가 필수”라고 답한 것으로 나타났다.

글로벌 응답자 96%, “AI 에이전트 사용 확대할 것”... 국내 응답자는 32%에 그쳐

국내 IT 리더의 82%가 자신의 기업에서 AI 에이전트를 사용하고 있으며, 95%는 AI 에이전트를 위한 투자의 중요성에 공감하는 등 관심이 높은 것으로 나타났다. 응답자의 32%는 향후 12개월 이내에 AI 에이전트의 사용을 확대할 계획이라고 밝혔으며, 12%는 전사적으로 상당한 확장을 진행할 것이라 응답했다.

반면, 개인정보 보호 리스크를 AI 에이전트 도입의 가장 큰 걸림돌로 생각하는 것으로 드러났다. 국내 응답자의 42%가 개인정보 문제를 가장 우려한다고 답했으며, 82%는 AI 에이전트가 보다 강력한 개인정보 및 보안 기능을 갖추길 바란다고 답했다.




설문에 따르면, 전체 응답자의 57%는 지난 2년 이내에 AI 에이전트를 도입했으며, 이 중 21%는 최근 1년 이내에 도입했다고 응답했다. 이는 현재 AI 에이전트 도입은 빠르게 진행 및 확산되고 있음을 보여준다. 

또한, 응답자의 66%가 기업용 AI 인프라 플랫폼 위에서 직접 에이전트를 구축하고 있으며, 60%는 기존 핵심 애플리케이션에 내장된 에이전트 기능을 활용하고 있다고 답했다. 하이브리드 접근 방식은 확장 가능하고 안전하며, 데이터와 가까운 위치에서 실행되는 배포 방식을 선호하는 트렌드를 반영한다.



AI 에이전트 도입의 가장 큰 장애 요인은 개인정보 보호(53%), 기존 시스템과의 통합(40%), 높은 구현 비용(39%)으로 나타났다. 이는 강력한 통합 데이터 관리 및 거버넌스 필요성에서 비롯된 것으로 분석된다.

AI 에이전트 도입에 대해, 규모는 작지만 효과가 큰 프로젝트부터 시작하는 것이 좋다고 조언했다. 내부 IT 지원 에이전트처럼 빠르게 가치를 실현하는 사례를 통해 ROI를 입증하고 신뢰를 쌓은 후 대규모 도입의 기반을 마련할 수 있다.

국내 응답자 42%, “개인정보 리스크가 걸림돌”… 통합 데이터 관리 및 거버넌스 필요

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

또한, 그는 “2025년은 생성형 AI의 뒤를 이어 AI 에이전트가 업계의 중심으로 떠오르는 해가 될 것”이라며, “클라우데라는 강력한 기업용 AI 생태계를 구축했다. 글로벌 기업들이 안전하고 확장 가능하며 통합된 AI 워크플로우를 설계할 수 있도록 지원해 데이터를 실제 행동으로 전환하는 혁신을 이끌고 있다”고 덧붙였다.



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

제조분야에서는 프로세스 자동화(48%), 공급망 최적화(49%), 품질 관리(47%)에 주로 활용되고 있다. AI 에이전트는 생산 라인을 실시간 모니터링해 결함 발생을 빠르게 발견하고, 물류 경로 재조정으로 지연을 방지하며, 업무 자동화로 효율성을 높인다.

또한 헬스케어 분야에서는 진료 예약 관리(51%), 진단 지원(50%), 의료 기록 처리(47%)에 주로 활용되고 있다. AI 에이전트는 의료진의 행정적 부담을 줄이고, 진료 일정 조율, 전자 의무기록(EMR) 데이터 탐색, 영상 데이터를 통해 질환을 식별한다.

통신분야에서는 고객 지원 챗봇(49%), 고객 경험(44%), 보안 모니터링(49%)에 주로 활용되고 있다. AI 에이전트는 서비스 이슈를 즉시 해결하고, 고객 행동 데이터를 분석해 위험에 빠진 고객을 감지하고, 신종 위협으로부터 네트워크를 보호한다.

국내에서 AI 에이전트를 가장 많이 활용하는 사례로는 ▲금융 및 보험 분야에서의 이상 거래 탐지(33%) ▲제조 분야에서의 불량 감지(38%) ▲소매 및 이커머스 분야에서의 수요 예측(44%) ▲헬스케어 분야에서의 환자 모니터링(50%) ▲통신업계에서의 고객 지원(33%)으로 나타났다.