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ZDNET의 주요 시사점
- 거의 모든 데이터 및 IT 전문가가 AI를 사용하지만, 헤비 사용자는 거의 없습니다.
- 많은 경우 AI 에이전트에게 무제한 데이터 액세스 권한을 부여합니다.
- AI 데이터 준비 및 검증에는 일주일에 약 10시간이 소요됩니다.
인공지능 폭풍의 눈 속에서 무슨 일이 일어나고 있는지 궁금하다면 전 세계 데이터 분석가들이 무엇을 하고 있는지 살펴보세요. 물론 그들은 AI에 대해 낙관적이지만 여전히 스프레드시트를 사용하고 있으며 실시간 데이터로 작업하는 사람은 거의 없습니다.
이는 Alteryx의 데이터 분석가 700명과 IT 리더 700명을 대상으로 한 새로운 글로벌 설문조사에서 나온 말입니다. 96%는 업무에 AI를 사용한다고 보고했지만, 절반만이 AI 도구를 자주 사용하는 것으로 간주됩니다. 49%는 AI를 항상 또는 대부분 사용한다고 보고했습니다.
또한: 전문가 중 51%는 AI 작업이 생산성을 저하시킨다고 말합니다. 2단계로 중단하세요
Agentic AI는 응답자 10명 중 약 6명(59%)이 향후 12개월 이내에 AI 에이전트를 적극적으로 채용할 것으로 예상하여 가장 중요한 의제입니다. 또한, 적어도 절반은 AI 에이전트에게 데이터에 대한 “무제한 액세스”를 허용할 의향이 있다고 말했습니다.
이러한 액세스가 보안에 미치는 영향은 설문 조사 보고서에서 논의되지 않았지만 44%는 이러한 액세스의 일부로 사람의 감독을 포함하는 것이 중요하다고 명시했습니다.
가장 일반적인 에이전트 AI 애플리케이션
현재 생산 중인 가장 일반적인 에이전트 AI 애플리케이션은 커뮤니케이션 초안 작성 및 워크플로 예약입니다.
AI 에이전트가 작동하는 위치:
- 이해관계자를 위한 표준화된 커뮤니케이션 또는 요약 초안 작성: 59%
- 경고 분류 및 프로세스 자동화와 같은 워크플로 작업 예약 또는 라우팅: 54%
- 수동 개입 없이 표준 보고서 또는 대시보드 생성: 48%
- 핵심 성과 지표 모니터링 및 경고 또는 조치 실행: 45%
- 일상적인 데이터 세트 정리, 전처리 또는 검증: 45%
- 일상적인 통계 분석 또는 기본 예측 모델 실행: 34%
- 데이터에서 통찰력이나 권장 사항을 자동으로 생성: 23%
AI 모델 또는 관련 검색 증강 생성 플랫폼에서 수집할 수 있도록 데이터를 정리하고 준비하는 “기본 데이터 작업”은 여전히 데이터 분석가의 시간을 많이 차지합니다. 응답자들은 이러한 작업에 주당 거의 6시간을 소비한다고 보고했으며, 48%는 주당 6~10시간을 소비했습니다. 이러한 작업을 처리하기 위해 사용하는 도구는 스프레드시트(61%), 비즈니스 인텔리전스 도구(56%), 전용 데이터 준비 플랫폼(51%)입니다.
또한: 비즈니스 실패의 위험 없이 성과를 거두는 에이전트적 AI 전략 구축
설문 조사 보고서 작성자는 “스프레드시트가 지속적으로 지배하고 있다는 것은 더 넓은 현실을 반영합니다”라고 말합니다. “AI는 기존 워크플로를 대체하는 것이 아니라 그 위에 레이어를 얹고 있습니다.”
또 다른 놀라운 사실은 실시간 대응에 대한 모든 관심에도 불구하고 실제로 실시간 기능을 갖춘 조직은 거의 없다는 것입니다. 단 20%만이 데이터 분석에서 비즈니스 의사결정으로의 전환이 몇 시간 내에 완료될 수 있다고 보고했으며, 단지 5%만이 실시간 의사결정을 지원한다고 답했습니다.
AI의 가장 큰 장벽은?
응답자들은 AI 결과를 비즈니스 의사결정자에게 설명한다고 말합니다. 또한 기업 전반에 걸쳐 분석 기술이 눈에 띄게 부족합니다.
비즈니스 의사결정에서 AI에 대한 장벽:
- 의사결정자에게 AI 결과를 해석하거나 설명하는 데 어려움이 있음: 55%
- 비즈니스 사용자의 분석 기술이 제한적임: 54%
- 데이터가 충분히 정리되지 않았거나 통합되었거나 관리되지 않았습니다: 50%
- 의사결정에 대한 소유권이나 책임에 대한 명확성 부족: 49%
- AI 도구 또는 인프라의 기술적 한계: 45%
AI에서 통찰력을 생성하는 것은 어떤 수단으로든 단번에 완료되는 작업이 아니며 데이터 분석가의 시간을 더 많이 소모합니다. 설문조사에 참여한 분석가들은 AI가 생성한 결과를 검증하거나 수정하는 데 일주일에 거의 4시간을 소비합니다. 6명 중 1명은 AI 결과를 조작하는 데 거의 하루 전체, 6시간 이상을 소비한다고 말합니다. 위에서 언급한 기본 데이터 작업에 소요되는 6시간을 추가하면 전문가의 시간에 일주일에 거의 이틀의 AI “세금”이 추가됩니다.
또한: 미국 정부 기관의 80% 이상이 이미 AI 에이전트를 사용하고 있으며 이는 시작에 불과합니다.
이는 AI 시대에 더욱 가치가 높아지는 새로운 기술 세트, 즉 AI 결과 검증을 나타냅니다. 설문 조사 작성자에 따르면 이는 “AI가 작업을 가속화할 수 있지만 결과가 일관되고 설명 가능하며 신뢰할 수 있는지 확인하기 위해 조직에는 여전히 인간의 감독이 필요하다는 신호”입니다.
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