인공지능 (AI) 은 더 이상 세계 경제의 가장 결정적인 전략적 기둥 중 하나가 되기 위한 보완적인 솔루션이 아닙니다. 몇 년 만에 포인트 툴에서 의사 결정,복잡한 프로세스 실행,고객 및 직원과 실시간으로 상호 작용할 수 있는 자율 시스템으로 진화하면서 근본적인 질문이 바뀌었습니다: 기업이 AI 를 채택해야 하는지 여부가 아니라 구조화되고 안전하며 지속 가능한 방식으로 AI 를 어떻게 그리고 어떤 속도로 수행할 수 있는지에 대한 논의가 더 이상 진행된다는 것입니다.
이 새로운 단계는 조직 간의 성과 격차가 커지는 것으로 표시됩니다. 일부는 AI 를 구체적인 결과로 바꿀 수 있지만 다른 일부는 기술 및 운영상의 한계에 직면하여 상당한 발전을 방해합니다.이 시나리오에서는 중심 개념이 나타납니다: 성숙도. 이 질문은 어떤 조직이 장기적인 가치를 포착 할 수 있을지,어떤 조직이 비생산적인 실험의주기에 갇혀 있는지를 정의합니다.
기술 성숙도가 높은 기업이 눈에 띈다
성숙한 기업과 다른 조직 간의 비교는 세 가지 측면에서 분명한 대조를 보여줍니다: 전략,인프라 및 실행. 참조 기업은 명확한 목표와 구조화 된 거버넌스를 갖춘 장기적인 비전을 채택합니다. 또한 병목 현상을 피하면서 미래를 위해 준비된 네트워크 및 데이터 환경에 투자합니다.
Cisco 조사에 따르면 성숙한 기업의 98% 가 이미 더 복잡하고 AI 중심 환경을 위해 네트워크를 설계하는 반면,다른 기업의 46% 만이 동일한 작업을 수행합니다. 이러한 차이는 선도 조직의 핵심 기능인 기대 자세를 반영합니다.
자율 에이전트는 이 분할을 가속화합니다
“자율 AI 에이전트의 도착은이 거리를 확장합니다. 그들은 끊임없는 인간의 개입없이 전체 프로세스를 실행할 수있는 시스템입니다.”라고 Total IP +IA 의 비즈니스 및 파트너십 이사 인 Ariane Abreu 는 강조합니다. 전 세계 80% 이상의 기업이 이미 에이전트와 함께 이니셔티브를 우선시하고 있으며 그 중 3 분의 2 는 긍정적 인 결과를 얻었습니다.
그러나 가장 성숙한 기업만이 보안,거버넌스 및 적절한 성과로 이러한 에이전트를 확장할 수 있습니다. 이러한 움직임은 리더의 경쟁 우위를 통합하고 구조적 한계가 있는 조직의 취약성을 노출시킵니다.
“AI 인프라 부채”: 새로운 글로벌 병목 현상
연구의 가장 중요한 포인트 중 하나는 신흥 장애물의 식별이다: AI 인프라의 부채. 이 책임은 회사가 제대로 준비하지 않고 솔루션을 채택 할 때 형성된다:
- 데이터 환경
- GPU 용량
- 거버넌스
- 확장 가능한 네트워크
- 적절한 안전 구조
숫자는 긴급성을 강화합니다: 기업의 54%는 AI를 확장 할 준비가 된 네트워크가 없으며 64%는 데이터를 중앙 집중화하는 데 어려움을 겪고 26%는 제한된 GPU 용량으로 어려움을 겪습니다.브라질에서는 조직의 41%가 아직 준비 초기 단계에 있습니다.
가장 성숙한 회사는 반복되는 특성을 공유합니다:
명확한 전략: 99%는 공식적인 AI 로드맵을 가지고 있고 91%는 변경 관리 계획을 가지고 있습니다.
확장 가능한 인프라: 71%는 완전히 유연한 네트워크를 보유하고 있다고 주장하며 77%는 데이터 센터를 확장 할 것입니다.
일관된 실행: 62%는 이미 사용 사례의 스케일링을 위한 잘 정의된 프로세스를 가지고 있습니다.
지속적인 측정: 95%는 영향을 모니터링하고 71%는 새로운 수익원을 기대합니다.
고급 보안: 87%는 높은 위협 인식을 가지고 있으며 75%는 자율 에이전트를 보호합니다.
이러한 요소는 여러 측면에서 중요한 결과를 얻기 위한 견고한 기반을 구축합니다: 이러한 기업의 90%는 수익성, 생산성 및 혁신에서 동시 이득을 기록합니다.
“기술을 채택하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 미래는 규모,거버넌스, 보안 및 통합 계획의 역량으로 정의될 것입니다. 이러한 기둥을 가진 조직은 이미 시장에서 상당한 이점을 얻고 표준을 설정합니다.”라고 Ariane 은 설명합니다.
