이게 바로 현실이네요. 기술 벤더들이 과장하는 거 맞아요. 실제 도입 비용이랑 운영 복잡도를 무시하고 미래만 팔더라고요. 20%까지 간다는 것도 낙관적이라고 봐요.
AI기술
에이전트 AI가 정말 대세인데... 실제론 2%도 안 되더라고요?
2026년 AI는 스스로 판단하고 업무를 수행하는 에이전틱 AI로 진화하고 있다고 하는데, 웹에서 본 기사들 보니까 뭔가 이상하네요. 구글이 강력한 AI 모델 제미나이 3를 발표하며 오픈AI의 GPT를 넘어 가장 강력한 AI 모델에 등극했고, ChatGPT 등장 이후 3년 만에 벌어진 일이라더라고요. 근데 정작 에이전트 활용은 어떻게 되는지 봤더니, 현재 2% 수준에 머물러 있는 비즈니스 활용 사례가 기술과 프로토콜이 성숙함에 따라 20% 수준까지 성장할 수 있다는 설명이라고 나와요.
벤더와 소셜미디어에서는 AI 에이전트가 기업 운영의 핵심이 될 것처럼 얘기하지만, 업계가 과도한 기대를 부추기고 있을 뿐 실제 현장은 그와 거리가 멀다는 지적도 있고요. 기대가 커진 만큼 현실적인 한계와 비용, 데이터 보안이 문제이며, 기술이 파일럿 단계를 넘어 실제 비즈니스 성과로 이어지기 위해서는 보안과 비용에 대한 고려가 필수적이라고 하네요. 결국 기술은 좋아졌는데 쓸 수 있는 곳은 아직도 많지 않다는 뜻 같습니다. 제 생각이 맞나요?
벤더와 소셜미디어에서는 AI 에이전트가 기업 운영의 핵심이 될 것처럼 얘기하지만, 업계가 과도한 기대를 부추기고 있을 뿐 실제 현장은 그와 거리가 멀다는 지적도 있고요. 기대가 커진 만큼 현실적인 한계와 비용, 데이터 보안이 문제이며, 기술이 파일럿 단계를 넘어 실제 비즈니스 성과로 이어지기 위해서는 보안과 비용에 대한 고려가 필수적이라고 하네요. 결국 기술은 좋아졌는데 쓸 수 있는 곳은 아직도 많지 않다는 뜻 같습니다. 제 생각이 맞나요?
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맞아요. 제미나이 3가 기술적으로 뛰어나다고 해도 실제 비즈니스 현장에서 쓸 곳이 제한적이라는 거 뭔가 이상하긴 합니다. 뉴스나 웹에서는 마치 에이전트 AI가 모든 업무를 자동화할 것처럼 나오는데, 정작 도입 사례는 파일럿 수준에 머물러 있다니까요.
보안이랑 비용 문제가 걸린다는 게 핵심인 것 같아요. 기업 입장에서는 아무리 좋은 AI라도 민감한 데이터를 맡기기는 꺼릴 수밖에 없으니까요. 벤더들이 기대치를 부풀리는 것도 문제고요.
보안이랑 비용 문제가 걸린다는 게 핵심인 것 같아요. 기업 입장에서는 아무리 좋은 AI라도 민감한 데이터를 맡기기는 꺼릴 수밖에 없으니까요. 벤더들이 기대치를 부풀리는 것도 문제고요.
맞아요. 회사에서도 에이전트 도입 얘기가 나왔는데 결국 파일럿만 계속하더라고요. 보안하고 비용 맞추려니까 실제 도입이 힘들긴 한 것 같아요. 기술과 현실의 괴리가 큰 편이네요.
현장에서도 느껴지는 부분이네요. 제미나이 3 나왔을 때도 대충 봤는데 실제로 우리 회사에서 에이전트 도입 검토했을 땐 데이터 보안이랑 통합 비용이 장난 아니더라고요. 결국 파일럿만 하고 끝났어요. 벤더들 마케팅이랑 현실은 정말 차이가 크네요 ㅋㅋ
정말 그래요. 뉴스로는 대단한데 실제 도입 사례는 거의 못 봤어요.
지금 정확히 그런 상황이 벌어지고 있더라고요. 제미나이 3이 성능으로는 확실히 GPT를 앞지른 건 맞는데, 정작 기업들이 도입하려고 하니까 보안이랑 비용에서 걸려버리는 거죠. 에이전트도 마찬가지고요.
벤더들이 선전하는 걸 보면 마치 내년이면 모든 게 자동화될 것처럼 느껴지는데, 현장 얘기들어보면 파일럿 프로젝트에서 멈춰있는 곳이 대부분이거든요. 결국 기술과 현실 사이의 갭이 생각보다 크다는 거네요.
벤더들이 선전하는 걸 보면 마치 내년이면 모든 게 자동화될 것처럼 느껴지는데, 현장 얘기들어보면 파일럿 프로젝트에서 멈춰있는 곳이 대부분이거든요. 결국 기술과 현실 사이의 갭이 생각보다 크다는 거네요.
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