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.
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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! 🚀

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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:
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- 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.
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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.
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- 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
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- 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.
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- 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.
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