LLM 올인원 솔루션 기업 올거나이즈(대표 이창수)는 생성형 AI 활용 현황과 AI 에이전트 도입 동향을 파악하기 위해 지난달 3일부터 7일까지 올거나이즈 한국, 일본 법인 공동으로 설문조사를 진행했다. 조사 대상은 생성형 AI를 활용하고 있는 올거나이즈 일본 고객사 중, 임직원 수가 100명 이상인 기업의 임직원 1,000명이다.
이 중 AI 에이전트 도입을 계획하고 있는 388명을 대상으로 ‘현재 근무 중인 회사에서 AI 에이전트를 언제쯤 도입할 것으로 예상하고 있나요?’라고 질문한 결과, 응답자 10명 중 6명이 도입 시점을 1년 내로 예상하고 있는 것으로 나타났다.
‘3개월 이내’ 4.9% ‘6개월 이내’ 16.8% ‘1년 이내’ 36.6% 등 58.3%가 1년 이내를 선택하며 응답자 절반 이상이 단기간 내 현재 근무 중인 회사에서 AI 에이전트를 활용할 것으로 예상했다. 이외 ‘2년 이내’ 19.3% ‘3년 이후’ 5.9% ‘미정’ 8% ‘모르겠다’ 8.5%로 집계됐다.
전체 조사자를 대상으로 ‘AI 에이전트에 대해 어느 정도 알고 계신가요?’라고 질문한 결과 ‘기술적 구조까지는 잘 모르지만 생성형 AI와의 차이 및 일부 제품과 서비스 등 어느 정도 알고 있다’의 응답률이 26.6%로 가장 높았다. 이외 ‘단어는 들어봤으나 자세한 내용은 모른다’ 17.9% ‘기본 개념은 알지만 구체적 기능, 제품 및 서비스는 잘 모른다’ 17% ‘자세히 알고 있다’ 16.6% 등 응답자 78.1%가 AI 에이전트를 인지하고 있는 것으로 나타났으며, ‘모른다’의 응답률은 21.9%다.
AI 에이전트 도입 현황을 묻는 질문에는 ‘이미 도입’을 선택한 응답자가 12.8% ‘도입 검토 중’ 11.7% ‘도입을 결정하고 준비 중’ 10.4% ‘파일럿 테스트 단계’ 9.9% ‘정보 수집 단계’ 6.8% 등 응답자 51.6%의 기업에서 이미 AI 에이전트를 도입했거나 도입을 계획하고 있는 것으로 나타났다. 이외 ‘(기업이) AI 에이전트를 인지하지 못함’은 39.8% ‘모름’ 4.9% ‘고려하지 않음’ 3.7%로 집계됐다.
‘AI 에이전트에 대해 알고 있다’고 응답한 대상자 602명을 대상으로 ‘AI 에이전트로 해결하고 있거나 해결하고 싶은 주요 업무 과제는 무엇인가요?’라고 질문한 결과로는 ‘업무 시간 단축 및 잔업 시간 감소’의 응답률이 35.7%로 가장 높았으며 ‘인력 부족 해소(33.2%)’, ‘데이터 활용 촉진(32.2%)’, ‘업무 편중 해소(27.7%)’ 순으로 뒤를 이었다.
AI 에이전트를 이미 도입했거나 도입 준비 중이라고 응답한 516명에게 ‘AI 에이전트 도입 및 운영에 있어 중요하다고 생각하는 요소는 무엇인가요?’라고 질문한 결과 ‘사내 시스템과 쉽게 연동할 수 있는지 여부’가 39.5%로 가장 높게 나타났다.
AI 에이전트를 이미 도입했다고 응답한 128명을 대상으로 ‘현재 근무 중인 회사에서 도입한 AI 에이전트는 어떤 용도로 활용되고 있나요?’라고 질문한 결과는 ‘데이터 수집·분석·탐색’을 선택한 이들이 전체 응답자의 절반을 차지했다.
이창수 올거나이즈 대표는 “이번 조사는 AI 에이전트가 일본 시장에서 이미 실행 가능한 전략 도구로 검증되고 있는 단계에 들어섰다는 것을 시사한다”라며 “실제 AI 에이전트 도입을 실시한 기업에서 실질적인 성과가 나타나고 있으며, AI 에이전트를 활용하는 기업은 단기간에 빠르게 확산할 것”이라고 전망했다.
이어 “이번 설문조사는 국내 기업에도 시사하는바가 크다. 생성형 AI를 활용하고 있는 국내 기업 역시 단순히 AI 에이전트로의 전환을 계획하는 것을 넘어 AI 에이전트를 통해 어떤 업무를 자동화할 수 있을지 구체적으로 정의하고 우선순위를 설정할 필요가 있다”라며 ”AI를 기반으로 임직원의 개별 업무를 효율화하는 데서 나아가 조직 전반의 경쟁력을 강화할 수 있도록 준비해야할 시점”이라고 강조했다.
한편, 올거나이즈는 최근 ‘MCP 기반 AI 에이전트 빌더’를 올인원 LLM 솔루션 ‘알리(Alli)’에 새롭게 탑재했다. 올거나이즈의 AI 에이전트 빌더는 코딩없이 AI Agent를 구축할 수 있는 동시에, 온프레미스와 SaaS 환경 모두에서 활용 가능한 장점을 가지고 있다. AI 모델과 다양한 툴, 데이터 간 연결을 표준화한 MCP(Model Context Protocol·모델 컨텍스트 프로토콜) 기술을 기반으로 하며, 통제된 환경 내에서 구현되어 보안성 문제까지 해결한 솔루션으로 기업들의 AI Agent 활용에 크게 기여할 것으로 기대된다.
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