2025 년은 엔터프라이즈 기술 분야에서 정의한 해가되고 새로 출시 된 것에 따르면 클라우데라 제목의 보고서 Enterprise AI 에이전트의 미래 총 1,484 명의 글로벌 IT 리더를 조사한 자율 소프트웨어 에이전트 가이 혁신의 중심에 있습니다. 이러한 “에이전시”AI 시스템 (이론, 계획 및 독립적으로 행동 할 수있는 도구)은 이론에서 산업 전반에 걸쳐 광범위한 채택으로 빠르게 이동하여 비즈니스가 성과를 최적화하고 고객 경험을 향상 시키며 혁신을 유도하는 방법에 대한 대규모 변화를 알리는 것입니다.
사전 프로그래밍 된 워크 플로로 제한되는 기존 챗봇과 달리 에이전트 AI 시스템은 Advanced를 사용합니다. 대형 언어 모델 (LLMS) 그리고 자연어 처리 (NLP) 복잡한 입력을 이해하고 인간의 개입없이 최상의 행동 과정을 결정합니다. 이것은 우리가 알고 있듯이 자동화가 아닙니다. 이것은 엔터프라이즈 규모의 지능적인 대표단입니다.
입양은 가속화되고 있으며 전략적입니다
Cloudera의 설문 조사에 따르면 기업의 57%가 지난 2 년 동안 AI 요원을 구현하기 시작했으며, 지난해 21%는 그렇게했습니다. 대부분의 조직에서는 더 이상 실험적이지 않습니다. 전략적입니다. 전체 83%는 AI 요원이 경쟁 우위를 유지하는 데 중요하다고 생각하며 2025 년에 입양을 지연시킬 경우 59%의 두려움이 뒤떨어져 있습니다.
회사는 조종사에서 멈추지 않습니다. 응답자의 96%가 향후 12 개월 안에 AI 에이전트 배포를 확장 할 계획이며, 절반은 주요 조직 전체의 롤아웃을 목표로합니다.
실제 사용 사례가 이륙하고 있습니다
이 보고서는 에이전트 AI에 가장 인기있는 세 가지 응용 프로그램을 강조합니다.
성능 최적화 봇 (66%) -이 에이전트는 클라우드 리소스 할당 및 서버로드와 같은 IT 인프라를 동적으로 관리하여 시스템 성능을 실시간으로 향상시킵니다.
보안 모니터링 에이전트 (63%) – 네트워크 활동을 분석하고 변칙을 감지하며 인간의 감독없이 사이버 위협에 대응하는 자율 시스템.
개발 보조원 (62%)-실시간 변경에 대한 응답으로 코드를 작성, 테스트 및 개선하는 에이전트는 DevOps 워크 플로우를 시작합니다.
이것들은 가상의 시나리오가 아닙니다. IT 부서, 고객 지원 및 마케팅에 적극적으로 배포됩니다. 실제로, 기업의 78%가 고객 지원을 위해 AI 에이전트를 사용하고, 프로세스 자동화의 경우 71%, 예측 분석의 경우 57%로 핵심 비즈니스 영역에서 측정 가능한 투자 수익 (ROI)을 제시하고 있습니다.
Genai 이후의 다음 단계
사이의 시너지 에이전트 AI 그리고 생성 AI (Genai) Cloudera 보고서의 주요 주제입니다. Genai는 학습 된 패턴을 기반으로 한 텍스트, 코드 또는 이미지와 같은 독창적 인 컨텐츠를 만들 수있는 AI를 말합니다. Genai에 투자 한 기업은 이제 에이전트 AI를 활용하여 이러한 기능을 조율하고 확장하고 있습니다.
조직의 98%가 Genai 노력을 지원하기 위해 에이전트 AI를 사용하거나 사용하거나 81%는 기존 Genai 모델을 향상시키기 위해 에이전트를 사용하여 Genai를 더 유용하고 반응하며 엔터프라이즈 워크 플로우에 포함시킵니다.
오픈 소스가 땅에 닿고 있습니다
설문 조사에서 강조된 주목할만한 변화는 오픈 소스 대형 언어 모델. 일단 독점 솔루션의 뒤를 뒤 따르는 것으로 보이면 Llama, Mistral 및 Deepseek과 같은 모델은 이제 경쟁력이 있으며 종종 선호됩니다. 왜? 더 낮은 비용, 더 큰 통제 및 유연성을 제공합니다.
특정 클라우드 또는 API (데이터 주권 및 공급 업체 잠금에 관한 문제 생성)를 통한 사용이 필요한 폐쇄 모델과 달리 오픈 모델은 자체 주최 할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 규정 준수 표준 및 내부 인프라에 더 잘 맞을 수 있으므로 오픈 소스 AI가 강력 할뿐만 아니라 실용적으로 만듭니다.
통합, 개인 정보 및 신뢰 : 문제는 남아 있습니다
열정에도 불구하고 에이전트 AI를 배치하는 것은 마찰이 없습니다. 이 보고서는 세 가지 주요 장벽을 식별합니다.
데이터 개인 정보 보호 문제 (53%)
레거시 시스템과의 통합 (40%)
높은 구현 비용 (39%)
기업은 또한 상당한 기술적 복잡성을보고합니다. 37%는 AI 에이전트를 기존 워크 플로에 통합하는 것을 발견했습니다. 이 시스템에는 강력한 인프라, 숙련 된 팀 및 강력한 거버넌스가 필요합니다.
Cloudera의 설문 조사 응답자들은 데이터 품질의 우선 순위를 정하고 모델 투명성을 개선하며 내부 윤리 프레임 워크를 강화하여 AI 에이전트가 신뢰할 수 있고 효과적 일 수 있도록 강조해야했습니다.
편견과 윤리 AI : 핵심 관심사
보고서에서 가장 강력한 경고 중 하나는 관련이 있습니다 알고리즘 바이어스. AI 모델은 역사적 데이터로부터 배우기 때문에 신중하게 관리하지 않으면 사회적 불평등을 영속시킬 위험이 있습니다. 설문 조사는 실제 결과를 놀라게하는 결과를 인용합니다.
~ 안에 의료바이어스 된 모델은 저소득층 인구에서 잘못 진단을 가져 왔습니다.
~ 안에 방어편견이있는 의사 결정 지원 시스템은 고위험 군사 결정에 영향을 줄 수 있습니다.
IT 리더의 51%가 AI 요원의 공정성과 편견에 대해 심각하게 우려하고 있습니다. 고무적으로, 80%는 AI 요원의 설명에 대한 강력한 신뢰를보고합니다. 투명성이 우선 순위가되었다는 신호입니다.
업계 스포트라이트 : 부문 별 영향
Cloudera의 설문 조사는 다른 부문이 에이전트 AI를 어떻게 배포하는지에 대한 깊은 통찰력을 제공합니다.
금융 및 보험: 사기 탐지 (56%), 위험 평가 (44%) 및 개인화 된 투자 조언 (38%)은 최고 사용 사례입니다.
조작: 공급망 최적화 (48%), 프로세스 자동화 (49%) 및 안전 위험 모니터링이 충전을 이끌고 있습니다.
소매 및 전자 상거래: AI 에이전트는 가격 최적화 (49%), 고객 서비스 (50%) 및 수요 예측 (48%)을 개선하고 있습니다.
의료: 약속 일정 (51%)과 진단 지원 (50%)이 실질적인 영향을 미칩니다.
통신: 고객 지원 (49%) 및 이탈 예측은 보안 모니터링과 함께 주요 초점입니다.
2025 년 기업에 대한 권장 사항
이 순간을 최대한 활용하려면 Cloudera는 네 가지 주요 단계를 간략하게 설명합니다.
데이터 인프라를 강화하십시오 통합, 품질 및 개인 정보를 규모로 처리합니다.
작게 시작하고 가치를 증명하십시오그리고 신중하게 스케일-내부 지원 봇과 같은 고로 사용 사례로 기반.
책임을 세우십시오 첫날부터. AI 요원은 결정을 내립니다.
팀을 업 스킬 AI와 협력하고 진화하는 기능에 적응합니다.
결론 : 과대 광고에서 영향까지 – Agentic AI가 여기에 있습니다
클라우데라 Enterprise AI 에이전트의 미래 보고서는 분명한 그림을 그립니다. 에이전트 AI는 더 이상 유행어가 아닙니다. 비즈니스 필수입니다. 2025 년에 미래 지향적 인 기업은 작업을 자동화 할뿐만 아니라 인력을 강화하고 의사 결정을 강화하며 실시간으로 경쟁 우위를 확보하기 위해 에이전트에 투자하고 있습니다.
이 새로운 시대에 성공하려면 조직은 실험을 넘어 AI 요원의 사려 깊고 윤리적 인 배치를 받아 들여야합니다. 지금 이끄는 사람들은 적응하는 것이 아니라 지능형 기업의 미래를 정의 할 것입니다.
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