제목 "93%의 IT 리더가 AI 에이전트의 가치를 인식하지만 구현에 어려움을 겪고 있다는 Salesforce의 조사 결과"는 AI 에이전트를 기업에 도입하는 데 있어 직면하는 도전과 기회를 강조한 Salesforce 보고서를 다룹니다.

주요 발견
- 보고서는 93%의 IT 리더들이 AI 에이전트가 고객 서비스 향상, 일상적인 업무 자동화, 운영 효율성 개선 등에서 조직에 중요한 가치를 더할 수 있다고 믿고 있다고 전합니다.
- 그러나 이러한 낙관적 전망에도 불구하고 대다수의 IT 리더들은 AI 에이전트를 효과적으로 구현하고 제공하는 데 상당한 어려움에 직면해 있습니다.

도전 과제
- 기술 부족 : 주된 장애물 중 하나는 IT 팀 내에서 AI 에이전트를 개발, 배포 및 유지할 수 있는 충분한 기술과 전문성이 부족하다는 것입니다. 이는 AI 기술 부족 문제를 강조한 다른 보고서들과 일치합니다.
- 데이터 통합 : 또 다른 큰 도전 과제는 AI 에이전트를 기존 시스템 및 데이터 사일로와 통합하는 것입니다. IT 리더들은 데이터 시스템이 AI를 완전히 활용하도록 구성되지 않아서 통합 과정에 어려움이 있다고 보고하고 있습니다.
- 기술적 복잡성 : AI 에이전트를 구축하고 배포하는 데 필요한 실시간 데이터 처리 및 정확한 데이터 스트림의 필요성과 같은 기술적 복잡성도 큰 장벽이 됩니다.
- 인프라 부족 : 실시간 데이터 처리를 위한 인프라 부족도 중요한 문제입니다. AI 모델은 효과적으로 작동하기 위해 정확하고 시기적절한 데이터가 필요합니다.

해결책과 트렌드
- 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 많은 IT 리더들은 데이터 통합 및 자동화 개선에 집중하고 있습니다. Salesforce의 Agentforce 2.0 플랫폼과 같은 솔루션은 미리 구축된 에이전트 기술과 향상된 추론 엔진을 제공하여 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 과정을 간소화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
- 실시간 데이터 처리와 생성적 AI의 사용에 대한 강조가 커지고 있으며, 67%의 IT 리더들이 향후 18개월 이내에 비즈니스를 위해 생성적 AI를 우선시하고 있습니다.

결론
이 보고서는 AI 에이전트의 인식된 가치와 이를 구현하는 데 있어 직면하는 실제 어려움 사이의 격차를 강조합니다. IT 리더들은 잠재적인 이점을 인식하고 있지만, 이러한 이점을 완전히 실현하기 위해서는 기술적, 통합, 기술 관련 도전 과제를 극복해야 합니다.