국내 CIO 79% “자사 AI 에이전트 감독·관리에 한계 느낀다”

데이터이쿠는 한국을 포함한 전세계 CIO 685명을 상대로 조사한 결과를 발표했다. 이번 조사는 데이터이쿠·해리스 폴(Harris Poll) 공동 조사로 진행됐으며, 발표 보고서는 '2026년 글로벌 AI 실태 보고서: CIO 에디션'이다.

조사에서는 기업 내 AI 에이전트 확산이 가속하는 것으로 나타났다. 다만 AI 에이전트의 관리와 성과 측정이 어렵다는 점도 함께 확인됐다.

국내 CIO 79%는 자사 AI 에이전트의 감독·관리에 한계를 인식한다고 응답했다. 전세계 CIO 83%는 표준화된 AI 에이전트 수명주기 관리 체계가 부재하다고 응답했다.

전세계 CIO 47%는 올해 AI 에이전트를 20개 이상 폐기했다고 응답했다. 또 AI 비용을 조직·팀·활용 사례별로 구분하고 비용 정산·내역을 포함해 거의 실시간으로 파악할 수 있다고 응답한 CIO는 21%였다.

조사 결과는 기업 내 AI 에이전트의 확산과 함께 관리 공백도 드러냈다. 전세계 CIO 67%는 기업 내 가동 AI 에이전트 수를 51개 이상으로 추정했다. 전세계 CIO 약 90%는 해당 에이전트에 대한 완전 추적에 응답했다.

그러나 추적과 별개로 성과 측정과 거버넌스, 비공식 에이전트 감독에서는 미비점이 확인됐다. 전세계 CIO 72%는 동일 에이전트의 설계된 운영 성과·비즈니스 성과 동시 달성 여부에 대한 지속 측정을 실시하지 않고 있다고 응답했다. 전세계 CIO 60%는 기업 도구·환경 전반을 포괄하는 중앙화된 AI 거버넌스 체계가 부족하다고 응답했다. 전세계 CIO 81%는 승인된 시스템·공식 채널 밖에서 만들어진 에이전트에 대한 완전한 감독이 불가능하다고 응답했다.

이 같은 상황에서 CIO들은 전면 중앙집중형 운영보다 사업 부문별 관리된 구축 방식을 더 효과적인 전략으로 보고 있는 것으로 나타났다. 전세계 CIO 91%는 모든 애플리케이션·에이전트를 중앙 관리하는 방식보다 각 사업 부문의 관리된 환경 내에서 직접 구축하는 방식을 선호한다고 응답했다.

동시에 CIO들은 운영 연속성과 모델 중단 위험에 대비한 대응도 추진하고 있다. 전세계 CIO 75%는 AI 운영 연속성을 위해 더 많거나 다양한 모델을 사용할 계획이라고 응답했다. 전세계 CIO 74%는 향후 모델 중단·사용 불가능에 대한 대비책으로 오픈소스 모델을 검토하고 있다고 응답했다. 전세계 CIO 80%는 AI 의존성 위험 평가를 이미 실시했거나 실시할 계획이라고 응답했다.

조사 결과는 AI 관련 성과 관리 체계의 미비와 현업의 빠른 도입 속도를 함께 보여준다. 전세계 CIO 중 28%는 전체 AI 에이전트의 운영 성과·비즈니스 성과를 동시에 지속 측정한다고 답했다. 반면 CIO 76%는 조직 내 전체 또는 대부분의 AI 프로젝트를 대상으로 한 성숙한 고수준 ROI 측정 체계가 부족하다고 응답했다.

또한 CIO 84%는 직원들의 AI 에이전트·애플리케이션 생성 속도가 IT가 관리할 수 있는 속도보다 빠르다고 답했다. 이는 AI 도입과 활용이 빠르게 진행되는 가운데 관리 체계가 이를 충분히 따라가지 못하고 있음을 보여주는 조사 결과다.

에이전트 문제 발생 시 책임 주체에 대한 인식은 분산돼 있었다. 다수 팀을 책임 주체로 인식한 경우가 23%였고, 중앙 IT 조직은 21%, 데이터·AI팀은 20%, 보안·리스크·컴플라이언스 조직은 18%였다.

AI 성과는 CIO의 평판과 경력에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. CIO 88%는 AI 성공 여부가 자신의 직업적 평판·경력에 영향을 미친다고 응답했고, CIO 87%는 CEO로부터 AI 성과에 따라 고용 안정성이 좌우될 수 있다는 언급을 들었다고 답했다.

데이터이쿠의 별도 CEO 조사 결과에서는 AI 성과를 정해진 시점까지 입증하지 못할 때 경영진의 역할이 위태로워질 수 있다는 인식이 확인됐다. 2026년 말까지 AI 성과가 미달할 경우 CEO 역할이 위험해질 수 있다고 응답한 비율은 80%였다.

이와 함께 IT 책임자 역시 같은 압박을 받고 있는 것으로 나타났다. 2027년 말까지 측정 가능한 비즈니스 또는 AI 성과가 미달할 경우 CIO 역할이 위험해질 수 있다고 응답한 비율은 76%였다.

동시에 이사회는 측정 가능한 AI ROI 입증을 더 강하게 요구하고 있는 것으로 조사됐다. 측정 가능한 AI ROI 입증과 관련한 이사회 압박이 증가했다고 응답한 비율은 97%였고, 이사회 압박 증가 폭을 상당하거나 중간 정도로 평가한 CIO는 76%였다.

이 같은 압박 속에서 목표를 달성하지 못할 경우 예산 축소 가능성도 제기됐다. 2026년 말까지 AI 성과 목표가 미달할 경우 AI 예산이 삭감되거나 동결될 가능성이 있다고 응답한 비율은 72%였다.

국내 CIO는 특히 AI 에이전트의 운영 성과와 비즈니스 성과를 측정하는 데서 더 큰 어려움을 겪는 것으로 나타났다. AI 에이전트 운영 성과·비즈니스 성과 측정에 어려움을 겪는 국내 CIO 비율은 글로벌 CIO 대비 더 높았다.

조사 결과는 국내 CIO들이 AI 성과를 체계적으로 측정하는 기반이 약하다고 본다는 점을 보여준다. 국내 CIO 79%는 모든 AI 에이전트 운영 성과·비즈니스 성과를 지속 측정할 수 없다고 응답했다. 또 국내 CIO 15%는 전체 또는 대부분의 AI 이니셔티브를 대상으로 한 성숙한 고수준 ROI 측정 체계를 보유하고 있다고 응답했다.

이번 조사는 현업의 AI 개발 속도가 IT 관리 역량을 앞선다는 점도 함께 보여줬다. 국내 CIO 87%는 직원들의 AI 에이전트·애플리케이션 개발 속도가 IT 부서가 관리할 수 있는 속도보다 빠르다고 응답했다.

동시에 CEO와 CIO 모두 측정 가능한 AI 성과를 자신의 직위 안정성과 연결해 인식하는 것으로 나타났다. 데이터이쿠의 별도 CEO 조사에서 국내 CEO 93%는 2026년 말까지 측정 가능한 AI 성과를 창출하지 못하면 자신의 역할이 위험해질 가능성이 있다고 응답했다. 국내 CIO 80%는 측정 가능한 AI 성과 창출에 자신의 직업을 걸겠다고 응답했다.

국내 CEO의 위기의식은 전체 CEO 평균보다 더 높게 나타났다. 국내 CEO 93%는 전체 CEO 응답 비율 80%와 비교해 높은 수준을 보였다. 국내 CIO 76%는 2027년 말까지 측정 가능한 AI 성과를 창출하지 못하면 자신의 역할이 위험해질 가능성이 있다고 응답했다.

플로리앙 두에토 데이터이쿠 공동 창업자 겸 CEO는 AI 에이전트 논의가 자율성 강조에 치우친 반면 자율적으로 움직이는 시스템을 어떻게 다룰지에 대한 논의는 부족하다고 짚었다. 그는 자율형 시스템에는 단순한 모니터링이 아니라 관리가 필요하다고 밝히며, 모니터링은 에이전트가 작동하는지 여부를 확인하는 의미이고 관리는 해당 에이전트의 계속 작동을 허용할지 여부를 판단하는 의미라고 설명했다. 이어 그는 현재는 사실상 누구도 AI 에이전트를 중단할 수 없는 상황이라며, 신뢰 가능한 통제가 AI 성과를 극대화하고 지속적으로 유지하는 핵심이라고 강조했다.

출처: 테크월드뉴스 · 이광재 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=408190

참고자료

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