by Wizard

직장 내 AI 어시스턴트 도입, 아직은 조심스러운 행보? 보안, 거버넌스, 신뢰 문제가 해결 과제

최근 직장 내에서 AI 어시스턴트와 더욱 발전된 에이전트 기반 도구들이 점차 주목받고 있습니다. 하지만 대부분의 기업들은 아직 대규모 도입에 신중한 입장을 보이고 있습니다. 전문가들은 기술 성숙도 향상에 따라 상황이 바뀔 수 있지만, 보안, 거버넌스, 신뢰와 관련된 지속적인 문제들을 해결해야 한다고 지적합니다.

직장 내 AI 활용, 아직은 초기 단계

갤럽의 11월 여론조사에 따르면 미국 노동자의 단 18%만이 매주 AI 도구를 사용하며, 매일 사용하는 비율은 8%에 불과합니다. 이는 직장 내 AI 활용이 아직 제한적임을 보여줍니다. PwC의 설문조사에서도 비슷한 결과가 나왔습니다. 전 세계 노동자 중 14%가 매일 생성형 AI를 사용하고, 6%가 AI 에이전트와 상호 작용합니다. 하지만 일부 기업들은 조만간 시범 프로젝트 단계를 넘어설 것으로 예상됩니다.

협업 소프트웨어 분야, AI 도입 가속화될까?

Metrigy의 수석 분석가 Irwin Lazar는 기업들이 협업 소프트웨어 애플리케이션에 AI를 더욱 적극적으로 도입하려는 움직임을 보인다고 분석합니다. 기업들은 협업을 간소화하고 시간을 절약할 수 있는 AI의 잠재력에 주목하며, 기술 도입에 뒤처질까 봐 우려하고 있습니다. Lazar는 작년에는 파일럿 테스트가 주를 이루었지만, 올해부터는 실제 도입 사례가 크게 증가할 것으로 전망합니다.

도입 확대를 가로막는 과제들

451 Research의 수석 분석가 Ethan Ray는 기업의 절반 이상이 이미 에이전트를 생산 또는 테스트 단계에 있다고 밝혔습니다. 생성형 AI의 조직 통합은 향후 12개월 내에 27%에서 40%로 증가할 것으로 예상됩니다. 하지만 이는 기업들이 해결해야 할 과제가 남아있다는 전제하에 가능합니다. Ray는 "데이터 개인 정보 보호, 정확성, 신뢰성이 주요 관심사이므로, 리더는 강력한 거버넌스, 관찰 가능성, 보안 통제를 구축하여 신뢰를 구축해야 합니다."라고 강조했습니다.

M365 Copilot의 더딘 확산, 이유는?

다양한 AI 도구가 출시되었지만, 실제 도입은 제한적인 상황입니다. Microsoft 365 (M365) Copilot의 경우, 출시 2년 후에도 기업들의 도입 속도는 더딥니다. Gartner의 수석 이사 분석가 Max Goss는 11월에 열린 Gartner IT Symposium/Expo에서 "Microsoft는 엄청난 홍보에도 불구하고 대규모 배포 측면에서 큰 진전을 이루지 못하고 있습니다."라고 지적했습니다. 보안 및 거버넌스 문제, 직원 교육 필요성, 불분명한 ROI 등이 도입을 늦추는 요인으로 작용하고 있습니다.

여전히 높은 AI 어시스턴트에 대한 관심

M365 Copilot의 도입은 더디지만, 기업들의 관심은 여전히 높습니다. Gartner의 조사에 따르면 IT 리더들은 향후 12개월 동안 유료 버전(86%)과 무료 버전(68%) 모두 M365 Copilot에 대한 우선순위를 높게 두고 있습니다. OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, Amazon의 Q 등 다른 AI 어시스턴트에도 관심을 보이고 있습니다. 대부분의 기업들은 여러 AI 어시스턴트를 고려하고 있으며, 단일 도구에만 집중하는 기업은 8%에 불과합니다. 평균적으로 조직에서 사용하는 엔터프라이즈 AI 어시스턴트는 최소 3개입니다.

AI 도구, 성숙 단계에 접어드나

고객들은 신중한 입장을 취하고 있지만, 소프트웨어 공급업체들은 계속해서 제품에 AI 기능을 추가하고 있습니다. Lazar는 현재 협업 소프트웨어 시장의 거의 모든 공급업체가 에이전트 제품을 제공하고 있다고 밝혔습니다. 이제는 사용자가 프로젝트 관리, 영업 관리, IT 서비스 데스크 지원과 같은 작업을 위해 선택할 수 있는 즉시 사용 가능한 에이전트가 등장하고 있습니다. 고객은 관련 데이터에 대한 액세스 권한을 부여하고 거버넌스 규칙을 설정하기만 하면 에이전트를 사용할 수 있습니다.

에이전트 연결, 협업 효율성 높일까

AI 어시스턴트 간의 상호 작용 기능은 에이전트의 유용성을 향상시킬 수 있는 중요한 요소입니다. 직원들은 단일 앱에 갇혀있는 AI 도구에 좌절감을 느낄 수 있습니다. Forrester의 수석 분석가 Will McKeon-White는 "작업은 하나의 소프트웨어 도구에만 존재하는 것이 아닙니다."라고 지적하며, 대부분의 플랫폼이 이제 다중 공급업체, 다중 에이전트 오케스트레이션의 필요성을 인식하고 있다고 추측했습니다. 이를 해결하기 위해 Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 Google의 Agent2Agent (A2A) 프로토콜과 같은 기술을 사용하여 에이전트 간의 통신을 단순화하고 있습니다.

보안과 거버넌스, 핵심 고려 사항

MCP를 사용하면 보안 위험이 발생할 수 있습니다. Lazar는 "MCP 서버가 더 널리 사용될수록 엔터프라이즈 데이터에 대한 관문이 되기 때문에 공격 대상 1순위가 될 것이라는 우려가 있습니다."라고 말했습니다. 공격자에게 MCP 서버는 데이터 유출 또는 데이터 변조를 위한 좋은 표적이 될 수 있습니다. Goss는 M365 Copilot을 출시할 때 IT 의사 결정권자에게 보안 및 거버넌스가 핵심 고려 사항이 될 것이라고 말했습니다. 에이전트가 늘어남에 따라 "에이전트 확산"이 중요한 주제가 될 것이고, Microsoft가 OpenAI 외에도 Anthropic과 같은 더 광범위한 모델에 AI 어시스턴트를 연결할 수 있게 되면 "다중 모델 에이전트 확산"이 문제가 될 수 있습니다.

적응형 거버넌스, AI 활용의 핵심

Goss는 조직이 위험 수준에 따라 거버넌스 통제 수준을 설정하는 "적응형 거버넌스"를 사용하여 에이전트를 관리할 것을 권장했습니다. 이러한 접근 방식을 통해 사용자가 Copilot Studio 또는 기타 도구를 사용하여 생산성을 향상시키는 데 도움이 되는 저위험 에이전트를 만들 수 있는 "자체 관리형 안전 지대"를 만들 수 있습니다. Goss는 거버넌스 문제가 AI 어시스턴트 또는 에이전트 배포를 피하는 이유가 되어서는 안 된다고 강조했습니다. "저에게 거버넌스는 AI의 궁극적인 지원자이지만, 제대로 해야 하고 시간을 투자해야 합니다."

맺음말

직장 내 AI 어시스턴트 도입은 아직 초기 단계이지만, 그 잠재력은 매우 큽니다. 보안, 거버넌스, 신뢰와 관련된 문제들을 해결하고, 적응형 거버넌스 전략을 수립한다면, AI는 업무 효율성을 극대화하고 혁신을 촉진하는 강력한 도구가 될 수 있을 것입니다. 지금은 기초를 다지고 미래를 준비해야 할 시점입니다.