IT 리더의 93%가 향후 2 년 이내에 AI 에이전트를 구현할 수 있습니다.

오늘날의 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 기업들은 운영을 간소화하고 전례 없는 속도로 가치를 제공하기 위해 점점 더 에이전트 AI를 활용하고 있습니다. 다양한 부문에 디지털 노동을 통합함으로써 기업들은 단지 따라가는 데 그치지 않고 효율성과 생산성에서 새로운 표준을 세우고 있습니다.
2025년 연결성 벤치마크 보고서(MuleSoft와 Deloitte Digital의 협업)는 놀라운 트렌드를 보여줍니다: IT 리더의 93%가 향후 2년 내에 자율 AI 에이전트를 도입할 계획이며, 거의 절반이 이미 도입을 완료했습니다. 이 변화는 마크 저커버그의 대담한 예측, 즉 AI 에이전트가 곧 유능한 중급 엔지니어의 기술을 능가할 것이라는 점에서 강조됩니다.
MuleSoft의 10번째 연례 연결성 벤치마크 보고서는 전 세계 1,050명의 IT 리더의 통찰을 바탕으로 현재 환경에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. 주요 발견사항을 간략히 살펴보면 다음과 같습니다:
데이터 사일로와 통합 과제
- 조직들은 평균 897개의 애플리케이션을 관리하며, 45%가 1,000개 이상을 관리합니다. 하지만 이들 앱의 29%만 통합되어 있어 통합된 사용자 경험을 제공하는 데 상당한 장애물이 됩니다.
- 이러한 시스템 관리의 복잡성은 IT 워크로드를 급증시키며, 86%의 리더가 내년에 팀의 책임이 증가할 것으로 예상하며, 기존 시스템을 유지하고 전사적 자동화의 70%를 관리해야 합니다.
달성하기 어려운 통합 사용자 경험
- 전사적 자동화가 증가했음에도 불구하고, 응답자의 66%는 여전히 다양한 채널에서 원활한 사용자 경험을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
- 통합은 효과적인 AI 구현에 있어 중요한 과제로 남아 있으며, 95%의 IT 리더가 이를 장벽으로 꼽았습니다. 하지만 API는 유익하며, 55%가 IT 인프라 개선을, 45%가 향상된 사용자 경험을 보고했습니다.
CIO 및 IT 리더를 위한 주요 시사점
AI 도입이 예측을 초월
- IT 리더의 93%가 향후 2년 내에 자율 에이전트를 도입할 예정이며, 거의 절반이 이미 도입했습니다.
- AI가 개발자 생산성을 높일 것이라는 기대가 높으며, 93%가 향후 3년 내에 증가를 예상합니다.
- 사용 중인 AI 모델 수는 2024년에서 2025년으로 두 배가 될 것으로 예상되며, 앞으로 평균 32개 모델로 78% 추가 증가가 예측됩니다.
- 2025년 IT 예산이 증가하며, 85%의 의사결정자가 AI 수요로 인해 증가를 예상합니다.
- 데이터 인프라에 대한 투자는 AI에 비해 4배이며, 예산의 25%가 데이터 관리에, 5%가 AI에 할당됩니다.
- 워크로드는 18% 증가한 프로젝트 납품이 예상되며, IT 인력 예산은 61.9% 증가하여 약 1,691만 달러로 추정됩니다.
- AI의 생산성 이점에 대한 낙관에도 불구하고, 프로젝트 납품은 지연되고 있으며, 29%가 제시간에 완료되지 않아 작년 26%에서 증가했습니다.
- 통합 및 레거시 시스템은 AI 구현의 주요 장애물로, 95%의 조직이 이 영역에서 도전에 직면하며, 사이버 보안 및 데이터 프라이버시에 대한 우려가 가중됩니다.
연결되지 않은 데이터가 IT 자원을 압박
- 통합 문제는 83%의 조직에서 레거시 현대화의 주요 장애물이며, 97%가 최종 사용자 경험 통합에 어려움을 겪습니다.
- 응답자의 34%만이 모든 채널에서 통합된 사용자 경험을 제공하며, 통합 문제는 83%에서 디지털 전환을 방해합니다.
- 연결된 최종 사용자 경험을 창출하면 ROI가 49% 향상될 수 있습니다.
- 원활한 고객 경험의 주요 과제는 AI 도구 도입(44%), 소프트웨어 구성 요소 재사용(42%), API 활용(37%), 마이크로서비스 아키텍처 도입(36%), 이벤트 기반 API 도입(35%)을 포함합니다.
AI 에이전트 수요 증가가 통합 필요성을 부추김
- 평균 기업은 897개의 앱을 사용하며, 46%가 1,000개 이상을 사용하지만, 절반 이상을 통합한 곳은 2%에 불과합니다.
- 디지털 고객 참여는 전체 상호작용의 71%를 차지하며, 견고한 애플리케이션 통합의 필요성을 강조합니다.
- 데이터 사일로는 혁신을 저해하며, 10%만이 이에 따른 도전에 직면하지 않았으며, 74%는 IT 시스템이 지나치게 상호 의존적이라고 느낍니다.
- 데이터 이동성은 가장 큰 통합 과 Tobin, 통찰을 위한 데이터 상관관계 및 애플리케이션 간 데이터 재사용이 그 뒤를 잇습니다.
- 최소 80%의 데이터 과학, 엔지니어링, 영업, 고객 서비스 부서가 더 나은 통합을 요구하고 있습니다.
- AI 통합은 까다로우며, 81%의 IT 리더가 특히 평균 애플리케이션 수명이 5년이라는 점에서 도전을 보고합니다.
- 통합 없이는 AI가 효과적으로 작동하는 데 필요한 중요한 데이터를 얻지 못하며, 81%가 AI 구현의 주요 과제로 데이터 통합을 꼽았습니다.
보고서는 또한 중앙 IT 팀이 70%의 자동화를 관리하는 자동화의 중추적인 역할을 강조합니다. 포괄적인 자동화 전략은 AI를 조직 워크플로우에 원활히 통합하는 데 중요합니다. IT 외에도 65%의 조직이 비기술적 사용자를 위한 로우코드 및 노코드 솔루션 전략을 개발했으며, 98%의 IT 리더가 조직 내 자동화의 필요성을 인식하고 있습니다.
2025년 연결성 벤치마크 보고서에 대해 더 자세히 알고 싶은 분들은 여기에서 추가 정보를 확인할 수 있습니다.
관련 기사
DeepSeek Code, 출시를 앞두고 있다
AI 기술이 가속화됨에 따라 DeepSeek은 흥미진진한 전환점을 맞이하고 있습니다. 이 AI 기업은 최근 700억 위안 이상의 자금을 조달했다고 밝혔습니다. 경영진은 단기적인 상업적 이익보다 획기적인 AI 연구에 전념하겠다는 의지를 강조했습니다. 이러한 전략적 전환은 DeepSeek이 새로운 제품, 특히 많은 기대를 모으고 있는 ‘DeepSeek Code
머스크의 ‘그록(Grok)’: 1조 5천억 개의 파라미터와 커서 코드 통합—게임 체인저인가, 허세인가?
일론 머스크가 드디어 움직이기 시작했다.AI 프로그래밍 경쟁에서 OpenAI와 Anthropic은 속도를 내고 있는 반면, xAI는 뒤처지는 듯하다. 머스크는 클로드(Claude)에 대항하겠다는 목표를 수차례 밝혔으나, Grok4.X 시리즈에 대한 여러 차례의 업데이트에도 불구하고 결과는 이론상으로는 좋아 보이지만 실제 적용에서는 기대에 미치지 못하며, 격
오픈AI, 알트먼 해임을 어렵게 만들기 위해 정관을 몰래 변경
2023년 쿠데타와 유사한 사건 이후, 오픈AI는 정관을 개정하여 샘 알트만 CEO에 대한 보호 장치를 한층 더 강화했다. 최근 공개된 법원 문서에 따르면, 알트만 CEO의 지위는 이제 바위처럼 견고해졌으며, 외부 간섭이나 이사회 내부의 해임 시도에 대한 방어 장벽이 훨씬 더 높아졌다.일론 머스크가 오픈AI를 상대로 제기한 소송의 전문가 증인은 이러한 변경
관련 특별 주제 추천
의견 (6)
0/500
Агентный ИИ уже меняет рынок труда? Интересно, сколько реальных рабочих мест заменит эта «цифровая рабочая сила» через два года. Надо следить за статистикой безработицы в IT-секторе 🤔
Also wenn sich 93% der IT-Leiter das vornehmen, hoffe ich mal, dass die auch an die Datensicherheit denken... Klingt nach viel automatisiertem Chaos-Potential! 😅 Find's trotzdem krass, wie schnell das grade geht.
This AI agent boom is wild! 93% of IT leaders jumping in within two years? That's a game-changer for efficiency, but I'm curious how smaller businesses will keep up with the big players. Exciting times! 🚀
This AI agent trend is wild! 93% of IT leaders jumping in within two years? That’s a game-changer for efficiency, but I’m curious—will smaller companies keep up with the big players in this race? 🤔
This AI agent stuff sounds like a game-changer! I’m curious how smaller companies will afford it—big players will probably dominate. Exciting times, though! 🚀

오늘날의 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 기업들은 운영을 간소화하고 전례 없는 속도로 가치를 제공하기 위해 점점 더 에이전트 AI를 활용하고 있습니다. 다양한 부문에 디지털 노동을 통합함으로써 기업들은 단지 따라가는 데 그치지 않고 효율성과 생산성에서 새로운 표준을 세우고 있습니다.
2025년 연결성 벤치마크 보고서(MuleSoft와 Deloitte Digital의 협업)는 놀라운 트렌드를 보여줍니다: IT 리더의 93%가 향후 2년 내에 자율 AI 에이전트를 도입할 계획이며, 거의 절반이 이미 도입을 완료했습니다. 이 변화는 마크 저커버그의 대담한 예측, 즉 AI 에이전트가 곧 유능한 중급 엔지니어의 기술을 능가할 것이라는 점에서 강조됩니다.
MuleSoft의 10번째 연례 연결성 벤치마크 보고서는 전 세계 1,050명의 IT 리더의 통찰을 바탕으로 현재 환경에 대한 포괄적인 시각을 제공합니다. 주요 발견사항을 간략히 살펴보면 다음과 같습니다:
데이터 사일로와 통합 과제
- 조직들은 평균 897개의 애플리케이션을 관리하며, 45%가 1,000개 이상을 관리합니다. 하지만 이들 앱의 29%만 통합되어 있어 통합된 사용자 경험을 제공하는 데 상당한 장애물이 됩니다.
- 이러한 시스템 관리의 복잡성은 IT 워크로드를 급증시키며, 86%의 리더가 내년에 팀의 책임이 증가할 것으로 예상하며, 기존 시스템을 유지하고 전사적 자동화의 70%를 관리해야 합니다.
달성하기 어려운 통합 사용자 경험
- 전사적 자동화가 증가했음에도 불구하고, 응답자의 66%는 여전히 다양한 채널에서 원활한 사용자 경험을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
- 통합은 효과적인 AI 구현에 있어 중요한 과제로 남아 있으며, 95%의 IT 리더가 이를 장벽으로 꼽았습니다. 하지만 API는 유익하며, 55%가 IT 인프라 개선을, 45%가 향상된 사용자 경험을 보고했습니다.
CIO 및 IT 리더를 위한 주요 시사점
AI 도입이 예측을 초월
- IT 리더의 93%가 향후 2년 내에 자율 에이전트를 도입할 예정이며, 거의 절반이 이미 도입했습니다.
- AI가 개발자 생산성을 높일 것이라는 기대가 높으며, 93%가 향후 3년 내에 증가를 예상합니다.
- 사용 중인 AI 모델 수는 2024년에서 2025년으로 두 배가 될 것으로 예상되며, 앞으로 평균 32개 모델로 78% 추가 증가가 예측됩니다.
- 2025년 IT 예산이 증가하며, 85%의 의사결정자가 AI 수요로 인해 증가를 예상합니다.
- 데이터 인프라에 대한 투자는 AI에 비해 4배이며, 예산의 25%가 데이터 관리에, 5%가 AI에 할당됩니다.
- 워크로드는 18% 증가한 프로젝트 납품이 예상되며, IT 인력 예산은 61.9% 증가하여 약 1,691만 달러로 추정됩니다.
- AI의 생산성 이점에 대한 낙관에도 불구하고, 프로젝트 납품은 지연되고 있으며, 29%가 제시간에 완료되지 않아 작년 26%에서 증가했습니다.
- 통합 및 레거시 시스템은 AI 구현의 주요 장애물로, 95%의 조직이 이 영역에서 도전에 직면하며, 사이버 보안 및 데이터 프라이버시에 대한 우려가 가중됩니다.
연결되지 않은 데이터가 IT 자원을 압박
- 통합 문제는 83%의 조직에서 레거시 현대화의 주요 장애물이며, 97%가 최종 사용자 경험 통합에 어려움을 겪습니다.
- 응답자의 34%만이 모든 채널에서 통합된 사용자 경험을 제공하며, 통합 문제는 83%에서 디지털 전환을 방해합니다.
- 연결된 최종 사용자 경험을 창출하면 ROI가 49% 향상될 수 있습니다.
- 원활한 고객 경험의 주요 과제는 AI 도구 도입(44%), 소프트웨어 구성 요소 재사용(42%), API 활용(37%), 마이크로서비스 아키텍처 도입(36%), 이벤트 기반 API 도입(35%)을 포함합니다.
AI 에이전트 수요 증가가 통합 필요성을 부추김
- 평균 기업은 897개의 앱을 사용하며, 46%가 1,000개 이상을 사용하지만, 절반 이상을 통합한 곳은 2%에 불과합니다.
- 디지털 고객 참여는 전체 상호작용의 71%를 차지하며, 견고한 애플리케이션 통합의 필요성을 강조합니다.
- 데이터 사일로는 혁신을 저해하며, 10%만이 이에 따른 도전에 직면하지 않았으며, 74%는 IT 시스템이 지나치게 상호 의존적이라고 느낍니다.
- 데이터 이동성은 가장 큰 통합 과 Tobin, 통찰을 위한 데이터 상관관계 및 애플리케이션 간 데이터 재사용이 그 뒤를 잇습니다.
- 최소 80%의 데이터 과학, 엔지니어링, 영업, 고객 서비스 부서가 더 나은 통합을 요구하고 있습니다.
- AI 통합은 까다로우며, 81%의 IT 리더가 특히 평균 애플리케이션 수명이 5년이라는 점에서 도전을 보고합니다.
- 통합 없이는 AI가 효과적으로 작동하는 데 필요한 중요한 데이터를 얻지 못하며, 81%가 AI 구현의 주요 과제로 데이터 통합을 꼽았습니다.
보고서는 또한 중앙 IT 팀이 70%의 자동화를 관리하는 자동화의 중추적인 역할을 강조합니다. 포괄적인 자동화 전략은 AI를 조직 워크플로우에 원활히 통합하는 데 중요합니다. IT 외에도 65%의 조직이 비기술적 사용자를 위한 로우코드 및 노코드 솔루션 전략을 개발했으며, 98%의 IT 리더가 조직 내 자동화의 필요성을 인식하고 있습니다.
2025년 연결성 벤치마크 보고서에 대해 더 자세히 알고 싶은 분들은 여기에서 추가 정보를 확인할 수 있습니다.
DeepSeek Code, 출시를 앞두고 있다
AI 기술이 가속화됨에 따라 DeepSeek은 흥미진진한 전환점을 맞이하고 있습니다. 이 AI 기업은 최근 700억 위안 이상의 자금을 조달했다고 밝혔습니다. 경영진은 단기적인 상업적 이익보다 획기적인 AI 연구에 전념하겠다는 의지를 강조했습니다. 이러한 전략적 전환은 DeepSeek이 새로운 제품, 특히 많은 기대를 모으고 있는 ‘DeepSeek Code
머스크의 ‘그록(Grok)’: 1조 5천억 개의 파라미터와 커서 코드 통합—게임 체인저인가, 허세인가?
일론 머스크가 드디어 움직이기 시작했다.AI 프로그래밍 경쟁에서 OpenAI와 Anthropic은 속도를 내고 있는 반면, xAI는 뒤처지는 듯하다. 머스크는 클로드(Claude)에 대항하겠다는 목표를 수차례 밝혔으나, Grok4.X 시리즈에 대한 여러 차례의 업데이트에도 불구하고 결과는 이론상으로는 좋아 보이지만 실제 적용에서는 기대에 미치지 못하며, 격
오픈AI, 알트먼 해임을 어렵게 만들기 위해 정관을 몰래 변경
2023년 쿠데타와 유사한 사건 이후, 오픈AI는 정관을 개정하여 샘 알트만 CEO에 대한 보호 장치를 한층 더 강화했다. 최근 공개된 법원 문서에 따르면, 알트만 CEO의 지위는 이제 바위처럼 견고해졌으며, 외부 간섭이나 이사회 내부의 해임 시도에 대한 방어 장벽이 훨씬 더 높아졌다.일론 머스크가 오픈AI를 상대로 제기한 소송의 전문가 증인은 이러한 변경
Агентный ИИ уже меняет рынок труда? Интересно, сколько реальных рабочих мест заменит эта «цифровая рабочая сила» через два года. Надо следить за статистикой безработицы в IT-секторе 🤔
Also wenn sich 93% der IT-Leiter das vornehmen, hoffe ich mal, dass die auch an die Datensicherheit denken... Klingt nach viel automatisiertem Chaos-Potential! 😅 Find's trotzdem krass, wie schnell das grade geht.
This AI agent boom is wild! 93% of IT leaders jumping in within two years? That's a game-changer for efficiency, but I'm curious how smaller businesses will keep up with the big players. Exciting times! 🚀
This AI agent trend is wild! 93% of IT leaders jumping in within two years? That’s a game-changer for efficiency, but I’m curious—will smaller companies keep up with the big players in this race? 🤔
This AI agent stuff sounds like a game-changer! I’m curious how smaller companies will afford it—big players will probably dominate. Exciting times, though! 🚀





집






