Capgemini의 최근 보고서는 AI 요원의 중요한 경제 잠재력을 강조하여 2028 년까지 조사 대상 시장의 매출 성장과 비용 절감을 통해 최대 450 억 달러의 경제 가치를 창출 할 수 있다고 예상했습니다. 이 엄청난 기회에도 불구하고,이 보고서는 단 1 년 만에 완전히 자율적 인 AI 요원에 대한 신뢰가 눈에 띄게 감소한 것으로 나타났습니다.
이 보고서는 AI 에이전트를“정의 된 경계를 갖는 비즈니스 환경에 연결된 프로그램/플랫폼/소프트웨어를 정의하고, 자율적으로 결정을 내리고, 사람의 개입 유무에 관계없이 특정 목표를 달성하기 위해 행동한다”고 정의합니다. 이 에이전트는 작업을 분류하고 잠재적 솔루션을 통해 이유를 고려하고 성공적인 결과를 제시하는 능력이 특징이며, 기능은 빠르게 증가하고 운영 비용이 감소합니다. AI 에이전트는 2025 년 최고의 기술 트렌드로 식별됩니다.
현재 AI 요원의 채택은 가속화되면서 성숙도가 낮습니다. 조직의 2%만이 AI 에이전트를 규모로 배치했으며 부분 규모로 12%를 배치했습니다. 상당한 23%가 파일럿 프로젝트를 시작했으며 61%는 여전히 배포를 탐색하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 비즈니스 프로세스의 15%는 향후 12 개월 내에 반 또는 완전한 자율성을 달성 할 것으로 예상됩니다. 그러나 5 개 조직 중 1 명 미만이 에이전트 AI 구현에 필요한 데이터 및 기술 인프라에서 높은 성숙도를보고합니다.
AI 요원의 경제적 영향은 상당합니다. 450 억 달러의 전 세계 잠재력을 넘어서서, 구현 된 구현이있는 조직은 향후 3 년간 평균적으로 약 3 억 3,800 만 달러 (또는 연간 매출의 2.5%)를 창출 할 것으로 예상됩니다. 대조적으로, 규모의 구현이없는 사람들은 연간 매출이 150 억 달러 인 평균 조직을 기준으로 약 7,600 만 달러 (또는 연간 매출의 0.5%)를 창출 할 것으로 예상됩니다. Capgemini는 조사 대상 조직이 향후 12 개월 내에 총 190 억 달러의 이익을 얻을 것으로 예상하며, 이는 3 년까지 920 억 달러로 증가 할 것으로 예상된다.
다른 산업 예측은 AI의 중대한 경제적 영향을 뒷받침합니다. Goldman Sachs는 생성 AI가 향후 10 년 동안 미국 GDP를 6.1% 늘릴 것이라고 예측했으며, 이는 2028 년까지 미국에서 약 5,400 억 달러로 전환 할 것이라고 IDC는 2030 년까지 전 세계 GDP의 3.5%에 영향을 미칠 것으로 예측하며, 2028 년에 약 1.9 조의 영향을 미칠 것으로 예측했다. 부가가치 작업의 (약간 20%이상).
AI 에이전트에 대한 비즈니스 신뢰도는 높으며, 조직의 상당한 93%가 향후 12 개월 이내에 AI 에이전트 구현을 성공적으로 확장하면 경쟁 우위를 확보 할 것으로 예상합니다. AI 에이전트 채택의 속도는 생성 AI의 속도를 반영하며, 조직의 23%가 파일럿 프로젝트를 시작했으며 14%는 부분 또는 본격적인 구현으로 진행되었습니다. 또 다른 30%는 AI 요원을 탐색하고 있으며 31%는 다음 6 개월에서 12 개월 내에 실험 또는 배치를 준비하고 있습니다.
많은 조직이 AI 에이전트를 구현한다고 주장하지만, 배포 된 솔루션의 상당 부분은 여전히 자율성이 제한되어 있습니다. 자동차, 금융 서비스, 생명 과학, 통신 및 소매를 포함한 다양한 산업에서 향후 12 개월 동안 비즈니스 프로세스의 85%가 낮은 수준의 자율성에서 운영 될 것으로 예상됩니다. 구현 과제를 극복하기 위해 회사의 62%가 Salesforce 및 System Integrator와 같은 솔루션 제공 업체와의 파트너십을 선호하여 제작 된 에이전트의 준비된 가용성과 기존 통합을 활용합니다.
AI 에이전트를위한 미래 로드맵의 개발이 발전하고 있습니다. 조직의 16%만이 에이전트 AI를 구현하기위한 정의 된 전략과 로드맵을 가지고 있습니다. 그러나 공식적인 전략이없는 39%는 혁신적인 확장 가능한 솔루션을 개발하기 위해 기능 전반에 걸쳐 여러 이니셔티브를 추구하고 있습니다. 이 분야의 전담 리더십의 필요성도 떠오르고 있으며, 조직의 26%가 AI 요원을 위해 특별히 새로운 리더를 임명하는 반면, 59%는 기존 AI 또는 Gen AI 리더십에 대한이 책임을 위임합니다.
가격 모델과 관련하여 조직의 절반 이상 (55%)은 AI 에이전트 내 AI 모델에 대한 소비 기반 가격을 선호합니다. 플랫폼 기반 (43%) 및 라이센스 기반 (37%) 모델도 에이전트 AI 솔루션 조직 중에서도 선호됩니다.
고객 대면 비즈니스 기능은 AI 에이전트를 조기에 채택 할 가능성이 가장 높습니다. 경영진은 AI 에이전트가 향후 12 개월 이내에 고객 서비스 및 지원 및 판매에서 매일 적어도 하나의 프로세스 또는 하위 프로세스를 적극적으로 수행 할 것이라고 예측합니다. 이러한 기능은 종종 많은 양의 상호 작용, 정밀도에 대한 응답의 필요성, 상황에 맞는 대화 참여에 의존합니다.
완전히 자율적 인 비즈니스 기능을 달성하는 것은 장기 여행으로 간주됩니다. 3 년 안에 비즈니스 기능의 58%가 AI 에이전트가 매일 하나 이상의 프로세스 또는 하위 프로세스를 처리 할 가능성이 높습니다. 향후 12 개월 동안 레벨 3 자율성 이상의 AI 에이전트는 각 비즈니스 기능에서 프로세스 및 하위 프로세스의 15%를 관리하여 1 년에서 3 년 내에 25%로 상승 할 것으로 예상됩니다. 완전 자율 AI 에이전트 (레벨 5)는 3 년 안에 비즈니스 프로세스의 약 4%를 처리 할 것으로 예상됩니다. Capgemini는 또한 AI 요원이 향후 12 개월 동안 일상적인 결정의 6%를 내릴 것으로 예상하며, 1 년에서 3 년 만에 8%로 증가 할 것으로 예상되며, 비즈니스 기능 내의 25%는 2028 년까지 레벨 3 이상의 자율성을 가진 AI 요원이 처리 할 것으로 예상됩니다.
AI 요원에 대한 신뢰는 채택 가속화에 중요한 것으로 식별됩니다. 구현 단계에서 조직의 거의 절반 (47%)은 탐사 단계의 37%에 비해 AI 에이전트에 대한 평균 이상의 신뢰 수준을보고하여 신뢰와 채택 사이의 강한 상관 관계를 확인합니다. 그러나 경영진의 22%만이 현재 엔터프라이즈 애플리케이션에 대한 자율 AI 에이전트를 신뢰하며 2024 년 43%에서 크게 감소하여 신뢰의 격차가 확대되었습니다. 이러한 감소는 AI 에이전트에만 국한되지 않지만 AI 및 생성 AI로보다 광범위하게 확장됩니다.
이 신뢰 부족의 주요 기여 요인은 지식이 충분하지 않으며, 조직의 절반은 AI 에이전트의 능력에 대한 이해가 부적절하다는 것입니다. 조직의 82%가 컴퓨팅, 통합, 오케스트레이션, 미세 조정 및 사이버 보안과 같은 중요한 차원에서 저소득층 성숙도를보고함에 따라 직원 기술과 AI 인프라 성숙도도 역할을 수행합니다.
Capgemini 보고서는 강력한 메시지로 결론을 내립니다.“이 차기 AI의 우승자는 단순히 더 많은 AI 도구를 배치하는 사람들이 아닙니다. 오히려, 그들은 비즈니스를 다시 생각하고 워크 플로우를 재구성하고, 조직을 재구성하고, 처음부터 윤리적 인 보호 구조를 포함시키는 사람들이 될 것입니다. 이 보고서는 AI 에이전트가 비즈니스에 가장 중요한 기술적 영향을 나타낼 수 있으며, 인간과 디지털 노동이 AI 에이전트를 활용하고 인간 능력을 강화하고 업그레이드하는 하이브리드 인력을 가진 자율 비즈니스의 “새로운 세계”로 전환을 표시 할 수 있다고 제안합니다. 자율 비즈니스는인지 전달 및인지 업그레이드 기회를 위해 AI 에이전트를 활용하여 새로운 안정성 비즈니스 운영 모델을 가장 잘 활용할 수 있습니다.
