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[IT뉴스]"AI에 일 맡기긴 했지만…" 10곳 중 8곳은 결국 사람이 고친다

온카뱅크관리자

2026-10-01 06:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">SAS·IDC, 28개국 2699명 비즈니스·IT 의사결정권자 조사결과 발표<br>기업 89% 의사결정에 AI 활용…79%는 "10% 이상 결과물에 사람 수동 수정"<br>수정 원인 1위는 '판단 근거 설명 부족(34.5%)'…'맥락 미반영(25.6%)'이 뒤이어<br>자율성 커질수록 신뢰 하락…생성형 AI 76% vs 에이전틱 AI 66%</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="9Byy6otWGw">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1da53e83264c1d4552514850c4aa39af878b8498c657c3172f1e5319486cb67e" dmcf-pid="2bWWPgFYXD" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스] 기사 이해를 돕기 위한 사진. (사진=유토이미지) *재판매 및 DB 금지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/newsis/20261001060241160eruq.jpg" data-org-width="719" dmcf-mid="K5uuNIV75r" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/newsis/20261001060241160eruq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [서울=뉴시스] 기사 이해를 돕기 위한 사진. (사진=유토이미지) *재판매 및 DB 금지
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="18134d3137342d1f6b348edca742c7804610d03ecb080f8b0df0ece79bc8ec74" dmcf-pid="VKYYQa3G1E" dmcf-ptype="general"><br> [서울=뉴시스]이주영 기자 = 전 세계 기업들이 인공지능(AI)을 의사결정 과정에 깊숙이 이식하고 있지만, 정작 AI가 내놓은 최종 결론에 사람이 직접 개입해 검토하고 수정하는 현상이 일반화된 것으로 나타났다. AI의 결과 자체가 틀려서가 아니라, AI가 왜 그런 판단을 내렸는지 과정을 설명하지 못하는 '설명 가능성' 부재가 가장 큰 원인으로 지목됐다.</p>
          <p contents-hash="2e5c097146d19fba206563d6122e5db91e4d72823d9b0d3f386c3572cb81d494" dmcf-pid="f9GGxN0Htk" dmcf-ptype="general">30일 데이터·AI 기업 SAS가 IDC의 리서치 인사이트를 바탕으로 '데이터 및 AI 영향력 보고서: 신뢰의 새로운 경제학' 보고서를 발표했다. 이번 조사는 전 세계 28개국 2699명의 비즈니스·IT 의사결정권자를 대상으로 진행됐다.</p>
          <p contents-hash="108b91dc7436cca6e580a83596a15db9f32a97c7ae785fe8939060c657208305" dmcf-pid="42HHMjpXYc" dmcf-ptype="general">보고서에 따르면 조사 대상 기업의 89%가 업무 의사결정 과정에서 AI 에이전트를 어떤 형태로든 활용하고 있다고 답해 AI의 현장 침투율이 기정사실화됐음을 보여줬다.</p>
          <p contents-hash="956710e63b1e8c3570099c4e1982f981fb4ea2c203931c30b63d8e9085e68f08" dmcf-pid="8VXXRAUZXA" dmcf-ptype="general">그러나 AI의 판단을 온전히 신뢰하고 그대로 실행에 옮기는 기업은 극소수에 불과했다. 전체 응답 조직의 79%는 전체 의사결정 사례 가운데 10% 이상에서 AI의 추천이나 결과물을 사람이 직접 검토하고 수동 수정한다고 밝혔다. AI의 결과물에 전혀 개입하지 않는다고 답한 비중은 0.6%에 불과했다.</p>
          <h3 contents-hash="af6b356ee8c31aaf95025fcdd5c140311d569f60b95e1b82e2fb8aa78896fc50" dmcf-pid="6fZZecu5tj" dmcf-ptype="h3"><strong> 수정 원인 1위는 '설명 부족'… 타당해도 근거 모르면 사람 개입</strong></h3>
          <div contents-hash="ff6b85e1394d38a1e0ad444f5e8c6e1b10363deb2049ae3b294a98735ddd8ade" dmcf-pid="P811JEzt5N" dmcf-ptype="general">
           <strong> 사람이 AI의 판단 결과에 개입해 직접 손을 대는 가장 핵심적인 이유는 판단 과정의 '불투명성'이었다..<br><br> AI 결과물을 직접 수정하는 주된 이유로 '판단 근거 및 설명 부족'을 꼽은 응답자가 34.5%로 가장 많았다. 결과물이 상황의 맥락을 충분히 반영하지 못했다는 응답이 25.6%로 뒤를 이었다. 두 응답을 합치면 60%를 웃돈다.<br><br> 반면 '편향성 및 불공정성(16.9%)', '오류 및 품질 미흡(14.8%)', '안전성 및 부적절성(8.3%)' 등 AI의 단순 성능 부족이나 위험성을 이유로 든 비중은 상대적으로 낮았다. <br><br> 결과가 타당하더라도 판단 근거를 이해하기 어렵다면 최종 승인을 주저하게 된다는 의미다. 보고서는 설명 부족과 맥락 누락을 해결하기 위해 AI가 어떤 데이터와 과정을 거쳐 결론을 내렸는지 추적할 수 있는 데이터 기반과 설명 가능성이 필요하다고 분석했다.<br><br> </strong>
          </div>
          <h3 contents-hash="1c5d1475234d59091643b2a5dcd05bae2fbb4921386bbb23523a6e44bad0e84f" dmcf-pid="Q6ttiDqFYa" dmcf-ptype="h3"><strong><strong>스스로 행동하자 신뢰도 '뚝'…생성형 AI 76%→에이전틱 AI 66%</strong></strong></h3>
          <div contents-hash="bae2dea31d501231fa7a0c0374def49e8c2ba8b0187faae011c310836b4719d9" dmcf-pid="xPFFnwB35g" dmcf-ptype="general">
           <strong> AI에 부여되는 자율성이 커질수록 신뢰도는 오히려 낮아졌다.<br><br> 생성형 AI를 신뢰한다고 답한 비율은 76%였지만 스스로 판단하고 행동하는 에이전틱 AI를 신뢰한다는 응답은 66%로 10%포인트 낮았다. AI가 단순히 답변이나 제안을 내놓는 수준을 넘어 직접 행동에 나설수록 기업이 요구하는 신뢰 수준도 높아지는 셈이다. <br><br> AI를 뒷받침할 데이터 인프라도 아직 충분히 성숙하지 못한 것으로 조사됐다. 전체 조직의 절반 이상인 52%가 자사의 데이터 인프라를 '체계적 관리' 또는 '최적화 완성' 단계라고 평가했지만, 가장 높은 단계인 '최적화 완성'에 도달한 조직은 17.5%에 그쳤다.<br><br> AI에 대한 신뢰 체계를 제대로 구축한 기업일수록 실제 사업 성과도 높았다.<br><br> 신뢰성 지수가 높은 조직은 낮은 조직보다 높은 수준의 AI 투자수익률(ROI)을 기록할 가능성이 15배 높았다. 신뢰성이 높은 조직의 62%가 AI에 1달러를 투자할 때 2달러 이상의 수익을 거둔 반면 신뢰성이 낮은 조직에서는 같은 성과를 낸 비율이 4%에 그쳤다. <br><br> SAS 관계자는 "AI 신뢰 구축은 단순한 리스크 관리를 넘어 실제 사업의 재무적 성과와 직결된다"며 "탄탄한 데이터 인프라와 거버넌스를 가질수록 AI를 현장 실무로 확장해 파급력을 높이기 쉽다"고 강조했다.<br><br><br><a href="https://www.newsis.com/?ref=chul" target="_blank">☞공감언론 뉴시스</a> zoo@newsis.com </strong>
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         </section> 
        </div> 
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