데이터브릭스가 AI 에이전트 현황 보고서를 공개했다. 단일 챗봇 중심 도입이 협업형 멀티 에이전트 시스템으로 이동했고, 도메인 인텔리전스 기반 멀티 에이전트 사용은 4개월 사이 327% 늘었다. 실시간 처리 비중과 데이터·개발 환경 자동 구축이 확대되며, 평가와 거버넌스 체계가 상용화 성패를 가르는 핵심 조건으로 제시됐다.
업계 데이터 및 AI 기업 데이터브릭스가 AI 에이전트 현황 보고서를 발표했다. 보고서는 전 세계 2만 개 이상의 고객 데이터를 바탕으로, 기업이 단일 챗봇 중심 활용을 넘어 협업형 멀티 에이전트 AI 시스템으로 전환하는 흐름을 정리했다. 분석 대상에는 포춘 500에 포함된 기업의 60% 이상이 포함됐다.
보고서는 도메인 인텔리전스를 갖춘 멀티 에이전트 시스템 사용이 4개월 사이 327% 증가했다고 밝혔다. AI 요청 처리 방식도 실시간 중심으로 이동해 전체 요청의 96%가 실시간으로 처리됐고, APAC 지역은 실시간 처리 비중이 82%로 집계됐다. 코파일럿, 고객 지원, 개인화 서비스 같은 워크로드가 이 흐름을 뒷받침하는 사례로 제시됐다.
AI 에이전트의 역할 범위도 확장됐다. 전체 데이터베이스의 80%가 AI 에이전트를 통해 생성됐고, 테스트·개발 환경의 97%도 AI 에이전트가 구축한 것으로 나타났다. 반복 업무 자동화가 생성형 AI 활용의 중심에 자리 잡았으며, 활용 사례의 40%는 고객 경험과 연결됐다. 조직은 단일 모델 의존을 줄이고 목적과 비용·성능 조건에 맞춰 다중 모델을 병행하는 방식으로 운영을 넓혔고, 78%가 2개 이상 모델군을 사용했으며 60%는 3개 이상을 활용했다.
보고서는 평가와 거버넌스를 상용화의 핵심 기반으로 제시했다. 전문 평가 도구를 사용하는 기업은 AI 프로젝트를 상용화 단계로 전환하는 비율이 약 6배 높았고, 거버넌스 체계를 갖춘 기업은 상용화 성과 규모가 12배 이상 크게 나타났다. 거버넌스 관련 투자는 9개월 사이 7배 증가했다. 닉 에어스 데이터브릭스 아시아태평양·일본 지역 필드 엔지니어링 담당 부사장은 거버넌스와 평가 체계를 갖춘 조직이 상용화 단계로 안정적으로 확장할 수 있다고 설명했다.
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