포럼벤처스초기 단계의 B2B SaaS 펀드, 액셀러레이터 및 AI 벤처 스튜디오인 는 오늘 최신 종합 보고서를 발표했습니다. “2024년: 기업에서 에이전트 AI의 부상.” 보고서는 현재 상태와 미래 궤적에 대한 자세한 분석을 제공합니다. AI 에이전트기업, 투자자, 스타트업 모두에게 귀중한 통찰력을 제공합니다. 설문조사를 바탕으로 100명의 고위 IT 의사결정자 미국 전역의 주요 AI 혁신가와의 인터뷰를 통해 이 보고서는 기업 환경에서 AI 에이전트 채택과 관련된 과제, 기회 및 전략적 우선순위를 강조합니다.
인간의 개입 없이 복잡한 작업을 추론하고 실행할 수 있는 AI 기반 자율 시스템인 에이전트 AI(Agentic AI)의 등장은 기업 기술에 중요한 변화를 가져옵니다. 이러한 시스템은 종종 다음을 기반으로 구축됩니다. 대규모 언어 모델 (LLM)은 워크플로를 자동화하고, 수동 작업을 줄이고, 효율성을 높여 비즈니스 운영을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 잠재력에도 불구하고 기업 수준에서 AI 에이전트를 채택하는 것은 아직 초기 단계에 있으며, 많은 조직에서는 기술이 성숙되기를 기다리면서 신중한 접근 방식을 취하고 있습니다.
보고서는 AI 에이전트 채택 준비 상태의 차이를 보여줍니다. 29% 의 기업이 단기적으로 AI 에이전트를 적극적으로 우선시하고 있습니다(1~3년), 압도적이다 75% 그것들을 그들의 중요한 부분으로 생각하십시오 2~5개년 전략 계획. 이는 에이전트 AI의 잠재력이 널리 인식되고 있음에도 불구하고 많은 조직이 기술의 기능과 안정성에 대해 더 확신할 수 있을 때까지 본격적인 배포를 보류하고 있음을 시사합니다.
Forum Ventures의 조사에서도 다음과 같은 사실이 밝혀졌습니다. 기업의 48% 이미 AI 에이전트 시스템을 채택하기 시작했으며, 33% 적극적으로 탐구 이러한 솔루션. 이러한 관심 증가는 기업이 다음과 같은 문제로 어려움을 겪고 있는 동안에도 AI 에이전트가 상당한 운영 개선을 가져올 수 있다는 믿음을 반영합니다. 성능, 보안그리고 신뢰하다.
신뢰는 AI 에이전트 채택의 핵심 장벽입니다.
보고서의 핵심 결과 중 하나는 다음과 같습니다. 신뢰하다 기업에서 AI 에이전트를 광범위하게 채택하는 데 가장 큰 장벽으로 남아 있습니다. 데이터 개인 정보 보호, AI 출력의 정확성 및 이러한 시스템의 전반적인 신뢰성에 대한 우려가 주요 장애물로 강조되었습니다. 설문 조사 응답자의 49% 관련된 우려 사항을 확인했습니다. 성능 (14%), 데이터 프라이버시 (10%), 정확성 (8%), 윤리적 문제 (5%) 및 알려지지 않은 것이 너무 많다 (12%)가 AI 에이전트 도입을 주저하는 가장 큰 이유로 꼽혔습니다.
조나 미드닉Forum Ventures의 일반 파트너이자 COO인 는 기업과 AI 시스템 사이에 존재하는 신뢰 격차를 강조합니다. “신뢰 격차는 엄청납니다. AI 에이전트는 놀랄 만큼 효율적으로 작업을 수행할 수 있지만 그 결과는 내재된 진실이 아닌 통계적 확률을 기반으로 합니다.”
다음을 포함한 AI 분야의 주요 목소리 샤론 장공동 창립자 겸 CTO 개인용 AI그리고 팀 굴레리매니징 파트너 시에라 벤처스강조한다 투명성, 보안 및 규정 준수 이러한 신뢰 격차를 해소하는 핵심 동인이 될 것입니다. AI 기반 직원 “쌍둥이”를 개발하는 Zhang의 작업은 다음의 중요성을 강조합니다. 개인 정보 보호 우선 솔루션특히 규제 산업에서는 더욱 그렇습니다. Zhang은 사용자 데이터가 혼합되거나 광범위한 교육에 사용되지 않도록 격리하는 것이 기업과의 신뢰를 구축하는 데 얼마나 중요한지 설명합니다.
팀 굴레리 추가하다, “기업은 데이터가 안전하게 유지되고 AI 에이전트가 가치와 정책에 부합한다는 확신이 필요합니다. 이러한 확신이 없다면 기업은 특히 이러한 시스템이 더욱 자율화됨에 따라 AI 에이전트를 완전히 배포하는 것을 주저하게 될 것입니다.”
이러한 우려에 대응하여 보고서는 다음과 같이 설명합니다. 신뢰 구축을 위한 세 가지 중요한 접근 방식 기업 고객과의 경우:
- 투명성 우선순위: 기업은 AI 에이전트가 의사결정을 내리는 방식을 이해하고 싶어합니다. 명확한 문서 제공과 설명 가능한 AI (XAI) 의사결정 프로세스를 세분화하는 프레임워크가 필수적입니다. 감사 추적을 정기적으로 업데이트하고 데이터 흐름 투명성을 보장하면 신뢰도가 더욱 높아집니다.
- 규정 준수 및 보안 보장: 보안이 가장 큰 관심사입니다. 응답자의 31% AI 에이전트에 대한 투자를 결정할 때 가장 중요한 요소로 이를 식별합니다. 스타트업은 강력한 데이터 보호 조치를 통합하고 다음과 같은 규정을 준수해야 합니다. GDPR, CPRA, 그리고 HIPAA.
- HITL(Human-In-The-Loop) 프레임워크 구축: 사람이 감독하는 방식 히트 프레임워크는 특히 규제 대상 산업에서 엔터프라이즈 AI 채택에 있어 여전히 중요합니다. 보고서는 다음과 같이 지적합니다. 응답자의 23% 위험이 큰 환경에서 AI 에이전트에 대한 인간의 통제를 유지해야 할 필요성을 강조했습니다. AI 솔루션은 다양한 수준의 기능을 제공해야 합니다. 인간의 통제작업의 민감도에 따라 완전 자동화에서 “부조종사 모드”까지.
AI 에이전트 채택에 있어 스타트업의 기회
신뢰와 규정 준수라는 과제에도 불구하고 기업용 AI 에이전트를 개발하는 스타트업은 이를 활용할 수 있는 상당한 기회를 갖고 있습니다. 의사결정자의 51% 특히 대기업이 제공하지 않는 맞춤형 혁신 솔루션을 제공하는 스타트업과의 협력에 대한 개방성을 표명했습니다.
보고서는 다음을 설명합니다. 스타트업 로드맵 AI 에이전트의 기업 채택을 모색 중입니다.
- 기업 교육: 스타트업의 주요 과제 중 하나는 에이전트 AI의 전체 잠재력에 대해 기업 고객을 교육하는 것입니다. 많은 조직에서는 여전히 AI 에이전트를 챗봇과 같은 간단한 도구와 통합하고 있습니다. 티
- 방어력 입증: 창업자는 다음과 같은 사실을 입증해야 합니다. 방어력 독점 데이터, 지적 재산 또는 깊이 있는 업계 전문 지식을 강조하여 솔루션을 소개합니다. 기업은 혁신적일 뿐만 아니라 장기적으로 방어할 수 있는 솔루션을 찾고 있습니다. 독점 데이터 세트 경쟁사와 차별화되는 점입니다.
- 심층적인 전문성을 보여주세요: 전문 스타트업 수직형 AI 에이전트—금융 서비스, 보험, 의료 등 특정 산업을 위해 설계된 솔루션은 성공할 가능성이 더 높습니다. 샘 스트리클링Fortive의 선임 이사는 스타트업에게 단일 산업에 대한 심층적인 전문 지식을 입증하고 해당 솔루션이 문제를 해결하는 방법을 보여주라고 조언합니다. 산업별 과제.
- 합성 데이터를 사용하여 잠재력 입증: 스타트업이 영업 프로세스 초기에 기업 데이터에 대한 접근권을 확보하기 어려울 수 있습니다. 사용하여 합성 데이터 기업이 제공하는 데이터를 모방함으로써 스타트업은 솔루션의 잠재력을 입증하고 데이터 공유 및 규정 준수에 대한 초기 우려를 극복할 수 있습니다.
- 신속한 확장성 보여주기: 기업은 여러 부서에 걸쳐 빠르게 확장할 수 있는 솔루션을 중요하게 생각합니다. 팀 굴레리 AI 에이전트 구축의 중요성을 강조합니다. 모듈식 아키텍처 기존 시스템에 쉽게 통합할 수 있는 유연한 API 일반적인 엔터프라이즈 플랫폼과의 호환성을 보장합니다.
Agentic AI의 미래에 대한 예측
에이전트 AI가 계속 발전함에 따라 보고서는 비즈니스 운영 및 기술의 미래를 형성할 몇 가지 주요 동향을 예측합니다.
- 전문화 및 코드 생성 시스템: 데이비드 마거먼Differential Ventures의 파트너인 는 AI 에이전트가 다음과 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있는 고도로 전문화된 도구로 진화할 것이라고 예측합니다. 코드 생성 특정 환경에서 전문적인 문제 해결사 역할을 합니다.
- 합성 인력의 출현: 샘 스트리클링 AI 에이전트가 일반적으로 하급 직원이 수행하는 작업을 자율적으로 실행하는 합성 인력의 증가를 예상합니다. 이러한 에이전트는 더 복잡한 프로젝트에서 협업할 수 있으며 일부 에이전트는 다른 AI 에이전트의 팀을 관리하기도 합니다.
- 다중 에이전트 네트워크 및 오케스트레이션: 샤론 장 그리고 테일러 블랙 의 발전을 예견하다 다중 에이전트 네트워크에서는 AI 에이전트가 협력하여 단일 에이전트만으로는 달성할 수 없는 복잡한 목표를 달성합니다. 이러한 네트워크는 기업의 접근 방식에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 공동 문제 해결.
- 작업 기반에서 결과 기반으로: 조나 미드닉 AI 에이전트가 단순히 개별 작업을 지원하는 것이 아니라 포괄적인 솔루션을 제공하는 작업 기반 시스템에서 결과 기반 시스템으로의 전환을 구상합니다. 이 전환은 근본적인 변화 사업 운영 중.
- 진정한 차별화가 나타날 것이다: AI 에이전트 분야의 경쟁이 심화되면서, 팀 굴레리 진정한 차별화는 다음 세대에 나타날 것이라고 믿습니다. 12~18개월 스타트업이 성공적인 배포를 통해 실제 가치를 입증하기 시작하면서. 이는 현재의 과대광고 주기가 끝나고 더 광범위한 기업 채택으로 이어질 것입니다.
결론: 앞으로의 유망한 길
포럼벤처스(Forum Ventures) 보고서 “2024년: 기업에서 에이전트 AI의 부상”는 전 세계 기업을 위한 에이전트 AI의 혁신적인 잠재력을 강조합니다. 신뢰, 보안, 확장성에 관한 과제는 여전히 남아 있지만 앞으로 나아갈 길은 기업과 스타트업 모두에게 흥미로운 기회로 가득 차 있습니다.
AI 에이전트가 정교한 자율 시스템으로 발전함에 따라 기업은 효율성 향상, 운영 비용 절감, 복잡한 작업을 대규모로 처리할 수 있는 능력 등의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 채택은 신뢰 장벽을 극복하고 파일럿 프로그램, 합성 데이터 및 확장 가능한 솔루션을 통해 실제 가치를 입증하는 데 크게 좌우됩니다.
스타트업을 위해 이 보고서는 투명성과 규정 준수를 통한 신뢰 구축부터 심층적인 전문성과 빠른 확장성 입증에 이르기까지 엔터프라이즈 AI 환경을 탐색하기 위한 실행 가능한 전략을 제공합니다. 올바른 접근 방식을 통해 스타트업은 에이전트 AI의 광범위한 채택을 촉진하고 업무의 미래를 형성할 수 있는 잠재력을 갖게 됩니다.
게시물 Agentic AI가 기업을 변화시키는 방법 – Forum Ventures 보고서의 통찰력 처음 등장한 Unite.AI.
