다음 그림자 IT 문제는 그림자 에이전트가 될 것이다

그림자 IT는 과거에 직원이 허가 없이 SaaS 도구에 가입하거나, 부서가 IT가 직접 알게 될 때까지 자체 구독을 운영하는 것을 의미했습니다. 우리는 더 나은 가시성, 조달 규율 및 클라우드 거버넌스를 통해 이를 통제하게 되었습니다.

에이전트가 그 문제를 재설정할 것이며, 이번에는 무단 시스템이 단순히 존재하는 것이 아니라 행동하기 때문에 SaaS나 클라우드보다 더 빠르게 움직일 것입니다.

자율성 확산

재무 부서는 자체 에이전트를 구축합니다. 인사, 영업, 조달 및 고객 서비스도 마찬가지입니다. 직원들은 개인 에이전트를 만들고, 공급업체는 우리가 이미 비용을 지불하고 있는 제품에 조용히 에이전트를 삽입합니다.

이를 대규모 조직에 적용하면 CIO가 이제는 20개의 에이전트만 추적하는 것이 아닙니다. 수백 개에서 수천 개의 소프트웨어 엔터티가 각자 시스템에 접근하고 행동할 수 있습니다. IBM은 대기업이올해 말까지 1,600개 이상의 AI 에이전트를 운영할 것이라고 예측했습니다.Gartner는 경고했습니다에이전트가 인프라, 정체성 및 접근 권한을 거버넌스 프로세스가 추적할 수 있는 속도보다 더 빠르게 생성한다는 점을

2027년 CIO의 최우선 과제는 실제 인벤토리를 작성하는 것입니다. 각 에이전트를 누가 만들었는지, 무엇을 하는지, 어떤 시스템에 접근하는지, 어떤 권한을 가지고 있는지, 그리고 누가 소유하고 있는지를 파악해야 합니다. 이것이 없으면 거버넌스 프로그램이 없으며, 누군가가 감시하고 있다는 가정만 남게 됩니다.

인간이 개입하는 방식은 확장되지 않는다

“인간을 루프에 두라”는 소수의 에이전트가 있을 때는 합리적인 답이었습니다. 기업이 수천 개의 에이전트를 운영하며 방대한 양의 작업을 수행하게 되면 더 이상 적용되지 않습니다. 이를 감당할 인력이나 시간이 충분하지 않습니다.

해결책은 전면적인 감시가 아니라 위험 기반 자율성입니다. 내부 기록을 업데이트하는 에이전트는 금융 거래와 같은 수준의 검토가 필요하지 않습니다. 인간 개입 수준을 결정해야 하는 요소는 작업의 금액, 데이터 민감도, 에이전트의 신뢰 수준, 규제 노출 여부, 그리고 에이전트가 예상 파라미터를 벗어나 행동하는지 여부입니다.

Gartner는 유사한 모델을 제시했습니다, 사전 실행 승인부터 작업 중간 개입, 사후 실행 검토 및 정기 샘플링에 이르는 체크포인트를 포함합니다. 목표는 모든 단계에 인간을 두는 것이 아니라, 루프의 적절한 시점에 인간을 두는 것입니다.

에이전트가 에이전트를 관리한다

현재 대부분의 조직은 아직 한 사람이 한 에이전트를 지시하는 단계에 머물러 있습니다. 다음 단계는 다중 에이전트 시스템으로, 서로 소통하고 작업을 넘겨주며 사람 없이 전체 워크플로를 실행하는 특수화된 에이전트들입니다.

조달 에이전트가 필요성을 표시하고, 재무 에이전트와 예산을 확인한 뒤, 구매 에이전트를 실행하도록 트리거합니다; 인간이 전혀 개입하지 않습니다. McKinsey는 이를신흥 아키텍처를 “에이전시 메시”라고 부릅니다.Deloitte는 조직의 15%만다기능 다중 에이전트 도입을 확대했으며, 단 5%만이 비즈니스 프로세스가 이에 대해 충분히 준비되어 있다고 말합니다.

위험의 형태가 여기서 변합니다. 이제는 “한 에이전트가 실수를 했는가”가 아니라, 그 실수가 에이전트와 시스템 네트워크를 통해 얼마나 퍼지는가가 문제입니다. CIO는 개별 에이전트뿐만 아니라 에이전트 간의 관계와 의존성을 관리해야 합니다.

에이전트 경제는 SaaS 경제와 다르다

에이전트는 한 번 프롬프트에 답하고 멈추지 않습니다. 지속적으로 실행되며 모델을 반복 호출하고, API에 접근하며, 클라우드 자원을 소비하고, 다른 에이전트를 트리거합니다. 이는 SaaS 좌석을 추가하는 것과는 다른 비용 구조이며, 예측 가능성이 부족합니다.

파일럿 단계에서 저렴해 보이는 워크플로도 수백 개의 에이전트가 지속적으로 프로덕션에서 실행되면 빠르게 비용이 상승할 수 있습니다. IBM은 AI 지출이 증가할 것으로 전망합니다2025년 IT 예산의 15% 미만에서 2027년에는 거의 25%에 이를 것으로 예상하며, 85%의 기술 리더가 여전히 실시간 AI 지출에 대한 완전한 가시성을 갖추지 못하고 있다고 밝혔습니다.

에이전트의 작업당, 워크플로당, 비즈니스 결과당 비용을 파악하십시오. 단순히 기반 모델의 가격만이 아닙니다.

기술 관리에서 자율성 관리로

수십 년 동안 CTO로서의 제 역할은 기본적으로 사람들이 사용하는 시스템을 관리하는 것이었습니다. 이제는 변화하고 있습니다. 이제는 사람들을 대신해 행동하는 시스템을 관리하게 되었으며, 이는 전혀 다른 종류의 업무입니다.

따라서 2027년에 누가 앞서 나갈지를 생각할 때, 가장 많은 에이전트를 배치한 CIO가 승자가 아닙니다. 실제로 어떤 에이전트를 보유하고 있는지, 그 에이전트가 무엇을 할 수 있는지, 누가 책임을 지는지, 비용은 얼마인지, 투자 수익률은 어떤지를 정확히 설명할 수 있는 사람이 승자입니다.

우리는 2026년에 AI를 프로덕션에 도입하는 방법을 모색했습니다. 2027년은 AI가 스스로 작동하기 시작한 뒤에 무엇을 해야 할지, 그리고 보안과 규정 준수를 강화하면서 효율성을 희생하지 않는 방식으로 이를 어떻게 거버넌스할지에 대해 고민하는 해가 될 것입니다.