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[IT뉴스][따로 노는 사내 AI] '닥돌 AX'에 거버넌스도 부재, 86%가 실패...성공기업 공통점은 '조율'

온카뱅크관리자

2026-08-19 14:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">맥킨지 조사 "성숙 도입 33%·실운영 14% 그쳐"<br>하향식 강제 도입은 실패, 집단지성형 오케스트레이션은 성공</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="ZFPjMiYChq">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="30293f6213c49f7ae5a433d55771451984b20d7ad13dc51b1f6b5df92b1a543b" dmcf-pid="5luQq2waTz" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI로 만든 이미지 [사진=제미나이]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/552779-26fvic8/20260819144259272qyjr.png" data-org-width="640" dmcf-mid="XGrHOSV7hB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/552779-26fvic8/20260819144259272qyjr.png" width="658"></p>
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            AI로 만든 이미지 [사진=제미나이]
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          <p contents-hash="c413ecdd5ae6b61544c974345b5e73db7013c5692a79c71f67ef341095c92894" dmcf-pid="1S7xBVrNh7" dmcf-ptype="general">기업용 인공지능(AI) 에이전트 도입에 나선 글로벌 기업 10곳 중 9곳 가까이가 실패로 끝난 것으로 나타났다. AI 전환(AX)을 서두르며 앞뒤 재지 않고 밀어붙이는 전략이 오히려 거버넌스 공백을 낳고, 정작 현장 직원들의 필요성과는 괴리된 AI를 양산하고 있다.</p>
          <p contents-hash="a3c1dc35464d2ee80790bfa10ab88a84163d854862a93805e7d330cb75117c60" dmcf-pid="tvzMbfmjvu" dmcf-ptype="general">19일 맥킨지가 AI 거버넌스·리스크관리·투자를 총괄하는 임원급 500여 명을 대상으로 실시한 '2026 AI 트러스트 성숙도 서베이’ 조사에 따르면 올해 초 기준 기업용 AI 에이전트 도입을 성공한 기업은 전체 중 33%에 그쳤다. 이 중에서도 대규모 프로덕션 단계까지 도달한 비율은 14%에 불과했다. 나머지 86%는 파일럿 단계에서 그치거나 아예 도입에 실패한 것이다.</p>
          <p contents-hash="e667f8315fec9d34861a0fe7859661949046223e0dd34227d9ed5c48ce5302a9" dmcf-pid="FTqRK4sAlU" dmcf-ptype="general">실패의 근본 원인은 '속도전' 때문이다. 부서·직군 구분 없이 AI 에이전트 도입에 나섰지만 정작 각 부서의 업무 방식을 반영한 맞춤 설계는 뒷전으로 밀리는 경우가 많기 때문이다. 결국 값비싼 비용을 치르고 도입한 AI는 외면받고 직원들은 자신에게 익숙한 AI를 사용하며 업무 효율 저하, 보안 문제까지 야기하고 있다.</p>
          <p contents-hash="363a4cd03940cfd790768c416485557df4c1476772938cef200cb2398313d18d" dmcf-pid="3yBe98Oclp" dmcf-ptype="general">딜로이트가 발표한 '2026 스테이트 오브 AI 인 엔터프라이즈(State of AI in the Enterprise)' 보고서에서도 비슷한 경고가 나왔다. 이 보고서는 2027년까지 글로벌 기업의 74%가 AI 에이전트를 도입할 것으로 전망하면서도 이를 안전하게 통제·운영할 체계를 갖춘 기업은 21%에 불과하다고 지적했다. 도입 속도는 빨라졌지만 이를 뒷받침할 거버넌스를 갖추지 못하는 경우가 압도적으로 많다는 얘기다. </p>
          <p contents-hash="e72e512d128f11a6bebeefb12115c4e442d55eadd86c4ed39ff361a1ec3afb09" dmcf-pid="0Wbd26IkC0" dmcf-ptype="general">상황이 이렇다 보니 여러 AI를 각 직군별로 맞게 도입하는 '에이전트 오케스트레이션'을 채택하는 곳도 늘어나고 있다. 회사 차원에서 명확한 거버넌스를 도입한 뒤 여러 AI를 동시에 도입해 업무별로 세분화 하는 것을 뜻한다. </p>
          <p contents-hash="2fde227b42f817c4b197592bd57a469fc662cb8bf62010895c07782296dd6a49" dmcf-pid="pYKJVPCEl3" dmcf-ptype="general">언스트앤영은 자사 AI 플랫폼을 전 세계 전문가 30만명 이상에게 오픈소스 형태로 배포했다. 세무·감사·컨설팅 등 서로 다른 업무 환경을 가진 조직마다 요구사항이 제각각이었던 만큼 꾸준히 수정해 나가며 현장의 요구 사항을 반영하고 있다.</p>
          <p contents-hash="a294281da9c53b6a9cc0118aef7080aaebc28fe68e402f85603bd7b2e3a230d4" dmcf-pid="UG9ifQhDSF" dmcf-ptype="general">JP모건 역시 대형언어모델(LLM)에 에이전틱 오케스트레이션을 도입했다. 하나의 지휘 체계 아래에서 여러 에이전트를 연결해 각 부서와 업무 단위에서 자유롭게 수정·활용할 수 있도록 설계한 것이 핵심이다. 세일즈포스 역시 수천 개의 AI 에이전트를 실운영 환경에서 오케스트레이션하고 있다. 부서별로 흩어져 있던 에이전트를 하나의 관제 체계로 묶어 업무 흐름을 통합한 결과 업무 처리 시간을 84% 단축하는 성과를 냈다.</p>
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