엔터프라이즈 AI
엔터프라이즈 AI 파일럿의 95%가 실패하는 이유 (그리고 해결책)
문제는 AI가 아닙니다. AI를 구축하는 기반에 있습니다.
MIT의 Project NANDA 조사에 따르면, 엔터프라이즈 AI 파일럿의 95%가 프로덕션 환경에 도달하지 못하고 있습니다. AI의 능력이 부족한 것이 아닙니다. 현재 모델은 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 워크플로우 자동화를 그 어느 때보다 뛰어난 정확도로 수행할 수 있습니다.
실패의 원인은 기업들이 자율 시스템이 아닌 인간을 위해 설계된 인프라 위에 AI 에이전트를 구축하고 있기 때문입니다.
AI 파일럿이 '개념 증명' 단계에서 정체되어 있다면, 여러분만의 문제가 아닙니다. 왜 이런 상황이 발생하는지, 그리고 어떻게 해결할 수 있는지 설명해 드리겠습니다.
AI 파일럿을 가로막는 3가지 인프라 격차
AI를 데모에서 프로덕션 환경으로 전환하는 데 어려움을 겪고 있는 수많은 기업과 이야기를 나눠왔습니다. 매번 같은 3가지 문제가 떠오릅니다.
격차 1: 영구 메모리 부재
모든 대화가 처음부터 시작됩니다. AI 에이전트가 월요일에 고객 계정을 분석해도 화요일이면 모두 잊어버립니다. 이전 작업을 쌓아갈 수도, 과거 판단에서 배울 수도, 다른 에이전트와 협력할 수도 없습니다.
같은 질문에 반복해서 답하고, 컨텍스트 재발견에 토큰을 낭비하며, 인텔리전스가 축적되지 않는 에이전트가 됩니다.
격차 2: 인간 감독 부재
AI는 인간보다 100배 빠르게 작동합니다. 가드레일이 없으면 실수도 대규모로 발생합니다. 부적절한 이메일 템플릿이 1만 명의 고객에게 발송되거나, 잘못된 데이터 업데이트가 전체 CRM을 손상시킵니다.
기업은 실무를 맡길 수 없어 AI를 '데모 모드'로 두거나, 더 나쁜 경우 배포 후 비용이 많이 드는 정리 작업에 시달리게 됩니다.
격차 3: 협업 레이어 부재
AI 에이전트들이 사일로에서 작동하고 있습니다. 영업 에이전트는 지원 에이전트가 학습한 내용을 볼 수 없습니다. 리포트 에이전트는 리서치 에이전트의 조사 결과에 접근할 수 없습니다. 에이전트와 인간이 서로의 작업을 쌓아갈 수 있는 공유 워크스페이스가 존재하지 않습니다.
AI 팀을 구축하는 것이 아니라, 우연히 같은 회사명을 공유하는 고립된 챗봇을 구축하게 됩니다.
성공적인 AI 도입의 공통점
성공하는 5%의 AI 파일럿에는 공통된 패턴이 있습니다. 단순히 AI를 API에 연결하는 것이 아니라, 에이전트를 직원처럼 대하는 인프라를 구축하고 있습니다.
에이전트에게 워크스페이스 제공
인간 체크포인트 내장
에이전트 간 협업 활성화
기존 도구에 연결
인프라 체크리스트
다음 AI 파일럿을 시작하기 전에 이 질문들을 확인하십시오:
이 질문들에 '아니오'라고 답했다면, 실패의 원인을 특정한 것입니다.
Lazarus가 3가지 격차를 모두 해결하는 방법
우리는 이러한 벽에 계속 부딪히는 기업들을 위해 Lazarus를 구축했습니다.
| 격차 | Lazarus 솔루션 |
|---|---|
| 영구 메모리 부재 | 파일, 데이터베이스, 컨텍스트가 영구 보존되는 공유 워크스페이스 |
| 인간 감독 부재 | 이메일, Slack, Discord 또는 채팅을 통한 내장 승인 워크플로우 |
| 협업 레이어 부재 | 여러 에이전트 + 인간이 동일한 워크스페이스에서 작업 |
| 통합의 복잡성 | 이미 사용 중인 CRM, 스프레드시트, 도구에 연결 |
귀사의 AI는 이미 충분한 능력을 갖추고 있습니다. 성공을 위한 인프라를 제공하십시오.
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