인공지능(AI)은 기업들에게 혁신을 요구하는 압력을 가하고 있다.

DNVN - 운영 비용 상승, 변동성이 큰 시장, 그리고 점점 짧아지는 제품 수명 주기는 기업에 상당한 압박을 가하고 있습니다. 이러한 상황에서, 자기 학습 및 실시간 의사 결정이 가능한 차세대 AI인 에이전트 AI는 기업의 운영 방식과 경쟁 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있는 기술로 주목받고 있습니다.

베트남 소프트웨어 및 정보 기술 서비스 협회(VINASA)의 응우옌 티 투 지앙 사무총장에 따르면, AI는 단순한 지원 도구를 넘어 기업을 위한 고도로 자율적인 운영 플랫폼으로 진화하고 있습니다. AI 에이전트는 단순히 사건 발생 후 대응하는 것이 아니라, 기업이 문제를 예측하고 학습하며 실시간으로 처리할 수 있도록 지원합니다.

응우옌 반 코아 베트남 소프트웨어 및 정보 기술 서비스 협회(VINASA) 회장이 비즈텍 2026에서 연설하고 있다.

가장 큰 변화 중 하나는 '24시간 운영되는 기업'의 등장 가능성입니다. AI가 운영의 핵심에 통합됨에 따라, 많은 프로세스가 인간 직원에게만 의존하지 않고 24시간 내내 지속적으로 가동될 수 있습니다. 이는 기업이 즉각적인 대응이라는 과제를 해결하고, 시차로 인한 고객 이탈을 줄이며, 정규 근무 시간 외 인력 부족 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다.

프랑스 컨설팅 그룹인 캡제미니 연구소의 통계에 따르면, 디지털 인력을 도입한 조직은 업무 처리 속도를 최대 300%까지 향상시킬 수 있으며, 평균 투자 수익률(ROI)은 약 171%로 기존 솔루션보다 3배 높은 것으로 나타났습니다.

고객 서비스 분야에서 AI는 매달 40시간 이상의 업무 시간을 절약하고, 재무 조정 속도를 30~50% 향상시키며, 판매 유입 경로를 2~3배 확장하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

보쉬 글로벌 소프트웨어 테크놀로지스의 데이터에 따르면, 제조 부문에서 AI는 유지보수 비용을 약 25% 절감하고, 기계 가동률을 15% 높이며, 전반적인 생산성을 5~10% 향상시키는 데 도움이 됩니다. 부동산 업계에서는 이 기술을 통해 운영 비용을 10~15% 절감하고 자산 수명을 25% 연장할 수 있습니다.

금융 부문에서 AI 에이전트는 고정된 규칙 집합에 의존하는 기존 자금세탁 방지 모델보다 뛰어난 성능을 보일 것으로 기대됩니다. 새로운 시스템은 비정상적인 행동을 학습하고 실시간으로 위험을 감지할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

인공지능(AI)은 성장 기회를 창출하는 동시에 새로운 경쟁 압력을 만들어냅니다. 크라우드스트라이크의 2026년 보고서에 따르면, AI를 사용하는 해커는 시스템 제어권을 확보하는 데 걸리는 시간을 단 29분으로 단축할 수 있어 기업들은 스스로를 보호하기 위해 AI를 활용해야 합니다.

하지만 베트남에서 인공지능을 적용하는 데에는 여전히 많은 장애물이 있습니다.

베트남 소프트웨어 및 정보 기술 서비스 협회(VINASA) 회장인 응우옌 반 코아 씨에 따르면, 베트남 기업의 약 65%가 인공지능(AI)을 도입했지만, 대다수는 여전히 실험 단계에 있거나 단순한 지원 소프트웨어로 활용하고 있다고 합니다.

펜슬 그룹의 CEO인 응우옌 티엔 후이 씨에 따르면, 오늘날 가장 큰 병목 현상은 기술이 아니라 경영진의 사고방식과 데이터 품질에 있습니다. 약 70%의 직원이 업계 전문 지식과 AI 기술을 모두 갖추지 못했고, 44%의 기업은 아직 데이터 거버넌스 정책을 수립하지 못했습니다.

전문가들은 AI 에이전트를 효과적으로 활용하려는 기업은 단순히 시연 계획에만 집중하기보다는 접근 방식을 바꿔야 한다고 제안합니다.

첫 번째 권장 사항은 AI를 공식적인 운영 구조에 통합하여 인간과 AI를 결합한 "하이브리드 인력" 모델을 구축함으로써 직원들이 반복적인 작업에서 벗어나도록 하는 것입니다.

또한 기업은 사고방식, 기술, 도구라는 세 가지 핵심 요소에 기반한 전략을 개발해야 합니다. 구체적으로, 리더는 "AI가 인간을 대체한다"는 관점에서 "AI가 인간과 함께 일한다"는 관점으로 전환해야 하며, 직원들은 전문적인 기술과 AI 역량을 모두 갖춰야 하고, 기업은 적절한 AI 인프라와 거버넌스 체계에 투자해야 합니다.

전문가들은 또한 대규모 AI 도입에 앞서 "데이터 사일로" 문제를 해결하는 것이 필수적이라고 강조합니다. 현재 데이터의 상당 부분은 종이 파일 형태로 흩어져 있거나 직원들의 "머릿속"에만 존재합니다.

기업들은 완벽한 시스템을 기다리기보다는 유지보수 데이터 디지털화나 장비 관리와 같은 소규모 모델부터 시작하여 효과를 조기에 측정하고 투자 수익률(ROI)을 최적화하는 것이 좋습니다.

전문가들에 따르면 시장은 규칙 기반 관리 모델에서 자율 운영 모델로 빠르게 전환되고 있습니다. 이러한 맥락에서 AI는 단순한 보조 도구를 넘어 기업 경쟁력의 결정적인 요소로 자리매김하고 있습니다.

히엔 타오

출처: https://doanhnghiepvn.vn/doanh-nghiep/ai-agentic-tao-suc-ep-doi-moi-len-doanh-nghiep/20260514114058356