AI의 다음 단계는 실행에 관한 것입니다

AI는 처음부터 주로 통찰력을 생성하는 도구로 취급되어 왔습니다. 챗봇은 질문에 대답합니다. 대시보드는 트렌드를 표시합니다. 공조는 인간이 할 수 있는 것보다 빠르게 요약합니다. 이러한 도구는 실제 가치를 제공하지만 많은 조직에서는 결과를 물질적으로 변경하지 못합니다. 시제품과 개념 증명이 끝난 후 몇 년이 지나면 명확한 패턴이 나타납니다. 질문에만 집중한 AI는 거의 कभ도 팀이 매일 직면하는 운영 병목 현상을 해결하지 못합니다.

이것은 일화적인 내용이 아닙니다. 최근 McKinsey Survey on the State of AI에 따르면 거의 9할의 조직이 현재 비즈니스 기능 중 하나 이상에서 AI를 사용하고 있지만 매우 적은 수의 조직이 이러한 노력이 의미 있는 기업 전체적인 영향을 미친다고 말합니다. 同様하게, 2025年の GenAI 배포에 대한 분석에서는 95%의 기업 구현이 측정할 수 있는 금융적 영향을 미치지 못했으며, 주로 AI 출력이 실제 워크플로에 통합되지 않았기 때문입니다. 간격은 지능에 대한 접근이 아니라 대규모로 운영할 수 있는 능력입니다.

실제로 대부분의 AI 시스템은 실행에 도달하지 못합니다. 기회를 식별하지만 인간이 언제 어떻게 행동할지 결정하도록 남겨두고,通常적으로 단편적인 시스템과 제한된 팀 및 시간표를 통해 그렇게 합니다. 많은 경우에 AI는 인식만을 높여주지만 처리량을 증가시키지 못합니다. 그것이 다음 AI 채택 단계가 AI가 행동하도록 하는 쪽으로 이동하는 이유입니다.

AI가 대답하는 것에서 AI가 행동하는 것으로

AI가 행동하는 것은 수동적인 지능에서 작업을 앞으로 나아가도록 설계된 시스템으로의 이동을 나타냅니다.

권장 사항에서 멈추지 않고, 에이전트 AI는 승인된 동작을 워크플로우에 걸쳐서 이동합니다. 요청을 분류하고, 작업을 라우팅하고, 후속 조치를 초안으로 작성하고, 이해 관계자를 밀어붙이고, 시스템을 업데이트하고, 인간의 판단이 필요한 경우 예외를 상위로 전달합니다. 중요한 것은 실행 중심의 AI가 인간의 판단을 대체하지 않는다는 것입니다. 그것은 통찰과 후속 조치 사이의 마찰을 줄입니다. 인간은 결과, 승인 및 상위로 전달할 경로를 정의합니다. AI는 팀을 느리게 하는 바쁜 작업을 처리합니다. 또한 검토, 감사 기록 및 거버넌스를 통해 감독이 내장됩니다.

이 인간 중심 접근 방식은 신뢰를 위해 필수적입니다. Research from Pew Research Center’s의 AI 신뢰에 대한 연구는 일관되게 투명성, 책임성 및 오남용에 대한 우려가 채택의 주요 장벽임을 보여줍니다. 책임감 있게 행동하는 AI는 이러한 우려를 해결하여 행동을 가시적으로, 설명 가능하게 및 제어 가능하게 만듭니다.

변곡점에 도달하는 것

여러 요인이 조직을 AI가 대답하는 것에서 벗어나도록 推しています.

• 첫째, 팀은 더 적은 것으로 더 많은 것을 해야 합니다. 인력 제약은 임시적인 것이 아니라 구조적인 것입니다.同時에, 모든 산업에서 속도와 일관성에 대한 기대가 계속 높아지고 있습니다.
• 둘째, 기초 AI 모델이 점점 더 접근 가능해지고 있습니다. 그 결과, 차별화는 모델 선택에서 작업에 AI를 통합하는 방향으로 이동하고 있습니다. Harvard Business Review는 실제 가치가 AI를 프로세스에 통합할 때 나타난다고 지적했습니다.
• 마지막으로, 행동하지 않는 비용이 증가하고 있습니다. 통찰력이闲置하거나 후속 조치가 빠지면 하류 영향이 누적됩니다. 많은 환경에서 지연된 실행은 잘못된 실행만큼 중요합니다.

이 컨텍스트에서 단순히 정보를 제공하는 AI는 더 이상 충분하지 않습니다. 조직은 일상적인 작업을 안전하게 일관되게 실행할 수 있는 시스템이 필요합니다. 그러한 시스템은 마찰을 줄이지 않고 늘립니다.

실제 테스트 사례: 고등 교육

고등 교육은 이 변화를 필요한 이유를 보여주는 가장 명확한 예 중 하나입니다. 전체 고등 교육 라이프사이클에 걸친 참여는 근본적으로 변경되었습니다. 학생들은 처음 문의부터 졸업까지 일관된 지원을 기대합니다. 동문은 간헐적인 연락이 아닌 지속적인 가치를 찾습니다. 발전 팀은 예산과 인력이 계속 줄어들면서도 더 큰 영향을 미치고 장기적인 관계를 구축해야 합니다.

동시에 참여 신호가 지속적으로 도착합니다. 지원서 제출, 里程碑에 도달, 행사 참석, 기부 등. 이러한 신호를 적절한 조치로 전환하는 것은 여전히 단편적인 시스템에 걸쳐서 수동 작업에 크게 의존합니다.

고등 교육 지도자들은 점점 더 AI를 확장된 지원과 학생 지원에 필수적인 것으로 보는 반면, 거버넌스와 데이터 준비에 대해 신중합니다. 同様하게, 他の 분석은 교육 기술 및 등록 동향에 대한 관심이 증가하고 있으며, 실행을 늦추는 단편적인 시스템에 대한 좌절도 함께 증가하고 있습니다. 이러한 환경에서 단순히 추천 사항을 제공하는 AI는 곧 한계에 도달합니다.誰에게 아웃리치를 해야 하는지 알기는 유용하지만, 최대 영향을 미치기 위해 언제 아웃리치를 해야 하는지 알기는 훨씬 더 어렵습니다.

AI가 행동하면 이 단절을 연결하는 데 도움이 됩니다. 신호를 다음 최선의 조치로 전환하고 라이프사이클에 걸쳐서 일상적인 후속 조치를 자동화합니다. 직원들은 공감, 판단 및 복잡한 대화에 집중하고, AI는 일관성 있고 적시에 참여가 발생하도록 합니다.

고등 교육은 특히 신뢰와 인간의 연결이 결과에 달려 있기 때문에 특히启示적입니다. AI가 책임감 있게 행동할 수 있다면, 복잡한 라이프사이클에서 개인 학생 데이터와 정보를 다루면서 거버넌스를 유지하는 고등 교육 환경에서, 다른 높은 압力的 섹터에서 비슷한 압력을 받는 블루프린트를 제공합니다.

합리적인 주저: 행동 전에 거버넌스를 설계하는 것

AI가 행동하는 것에 대한 주저는 이해할 수 있습니다. 지도자들은 데이터 품질, 자동화 및 제어 상실에 대한 우려를 가지고 있으며, 특히 규제 또는 신뢰 기반 환경에서 그렇습니다. 이러한 우려는 행동을 무기한으로 중단하는 이유가 아닙니다. 종종 缺乏하는 것은 거버넌스의 역할입니다. 그것은 제약이 아니라 가능하게 하는 것입니다.

거의 반의 조직이 부족한 거버넌스와 신뢰 프레임워크가 AI에서 가치를 실현하는 능력을 제한한다고 보고합니다. 同じ 연구에 따르면, 책임 있는 AI 관행에 투자하는 회사들은 영향력을 확대하기 위해 더 잘 위치하고 있습니다.

AI가 행동하는 것은 명확한 가드레일 없이 성공할 수 없습니다. 추천에서 실행으로 이동하는 것은 AI가誰를 대신하여 행동할 수 있는지, 어떤 동작을 수행할 수 있는지, 인간의 검토가 필요한 때, 그리고 예외가 어떻게 상위로 전달되는지에 대한 명확한 결정을 요구합니다.

조직이 성공적으로 앞으로 나아가는 것은 거버넌스를 제품 및 프로세스 설계의 일부로 취급하는 것입니다. 실제로,それは 다음을 설정하는 것을 의미합니다.

• AI가 독립적으로 행동할 수 있는 승인 경로를 정의합니다.
• 동작을 검토, 설명 및 되돌릴 수 있도록 감찰 가능성 및 추적 가능성을 제공합니다.
• 인간 소유자에게 불확실성을 라우팅하는 명확한 상위로 전달 규칙을 정의합니다.
• 규제 기대에 맞춘 개인 정보 및 데이터 제어를 설정합니다.

이러한 종류의 거버넌스는 AI를 느리게 하지 않고, 자신감을 가지고 행동할 수 있도록 합니다. 지도자들은 거버넌스를 할 수 있는지, 거버넌스가 시스템에 처음부터 설계되지 않았기 때문에 AI가 행동할 수 없는지 물어보아서는 안 됩니다.

2026년 AI 준비도

2026년에 AI 성숙도는 더 이상 조직이 AI를 사용하는지 여부에 의해 정의되지 않을 것입니다. 조직이 AI를 얼마나 효과적으로 행동하게 할 수 있는지에 의해 정의될 것입니다.

AI 준비도 있는 기관은 여러 특징을 공유합니다.

• 등록, 유지, 참여, 또는 펀드레이징 증가와 관련된 명확한 결과 목표를 설정합니다.
• 개인 정보 보호 제어, 승인, 감사 기록 및 상위로 전달을 포함하는 거버넌스 프레임워크를 설정합니다.
• AI가 추천만 하는 것이 아니라 실행할 수 있도록 허용하는 통합 데이터 및 통합을 설정합니다.

다음 AI 채택 단계는 책임 있는 행동을 설계하는 조직이 이끌 것입니다. 그들은 AI를 통해 능력을 증가시키고, 더 나은 결과를 지원하며, 팀이 더 적은 것으로 더 많은 것을 할 수 있도록 도와주면서, 가장 중요한 인간의 감각을 잃지 않도록 할 것입니다.