KPMG가 발표하고 2026년 8월 8일 널리 보도된 설문 조사 결과에 따르면 운영 비용이 시스템이 생산하는 가치를 초과하기 시작한 후 대규모 조직의 거의 절반이 AI 에이전트 배포를 축소, 지연 또는 일시 중지했습니다. 이 조사 결과는 자율 AI 에이전트에 대한 공격적인 기업 열정이 있었던 한 해에 대한 현실 점검으로 나타났습니다.

AI Buzz Wire는 엔터프라이즈 AI의 경제성을 고려하는 임원 및 분석가를 위해 AI 속보에 대한 지속적인 보도를 통해 에이전트의 과대광고와 측정된 수익 간의 격차를 추적하고 있습니다.

비용-가치 격차

KPMG의 조사 결과에 따르면, 대규모 조직의 약 49%가 AI 에이전트 출시를 축소한 것으로 나타났습니다. 시스템을 운영하는 데 드는 비용이 생성된 가치보다 더 높기 때문입니다. 소수의 조직만이 에이전트 배포를 통해 확실한 투자 수익을 달성했다고 보고했습니다. 결과는 기업 기술에서 가장 시끄러운 이야기 중 하나를 재구성합니다. AI 에이전트가 그 어느 때보다 더 많은 제품에 내장되어 있지만 이러한 활동을 긍정적인 경제성으로 전환하는 것은 많은 구매자에게 여전히 어려운 일입니다.

이 수치는 기업이 AI 에이전트를 파일럿 단계에서 프로덕션 단계로 이동하면서 쌓이고 있는 긴장감을 반영합니다. 모델이 추론하고, 도구를 호출하고, 다단계 작업을 수행하는 각 에이전트 작업은 많은 모델 호출을 함께 연결하는 경우가 많기 때문에 간단한 채팅 프롬프트보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅을 소비합니다. 규모가 커지면 이러한 비용은 빠르게 증가하며 많은 조직에서는 배포가 진행된 후에야 비용이 청구된다는 것을 알게 되었습니다.

KPMG 설문조사 내용

이번 조사 결과는 대규모 조직의 최고 경영진과 비즈니스 리더의 관점을 포착한 KPMG의 분기별 AI 펄스 설문조사와 일치합니다. 미국판 설문조사에서는 2026년 4월 28일부터 5월 25일까지 연간 수익이 10억 달러 이상인 조직을 대표하는 미국 기반 고위 리더 204명으로부터 응답을 수집했습니다.

설문 조사에서는 대규모 AI 운영 비용을 이해하고 관리하는 것이 새로운 과제로 확인되었습니다. 많은 기업이 모니터링 대시보드 및 승인 프로세스와 같은 기본 거버넌스 요소를 확립했지만 대부분은 여전히 ​​AI 관련 비용에 대한 실시간 엔드투엔드 가시성이 부족합니다. 이는 조직이 격리된 사용 사례에서 조직 전체의 조정된 전사적 에이전트 배포로 전환함에 따라 더욱 중요해지는 격차입니다.

독립형 에이전트를 통한 오케스트레이션

출시 축소에도 불구하고 더 넓은 이동 방향은 후퇴가 아니라 구조 조정입니다. KPMG 설문 조사에 따르면 조직은 에이전트 사용 방법을 발전시켜 독립 실행형 애플리케이션에서 보다 조직화된 엔터프라이즈 수준 오케스트레이션으로 전환하고 있습니다. 다중 에이전트 워크플로의 성장은 에이전트를 사용하여 공유 목표를 조정하고 기능 전반에 걸친 작업을 자동화함으로써 팀, 시스템 및 의사 결정 지점 전반에 걸쳐 활동을 연결하는 방향으로의 움직임을 나타냅니다.

즉, 기업은 AI 에이전트를 버리는 것이 아닙니다. 그들은 배포 위치와 방법에 대해 더욱 선택적으로 변하고 있으며, 비용 측면에서 정당화하기 어려운 분산된 실험보다 통합된 고가치 워크플로를 선호하고 있습니다.

인간은 여전히 ​​루프에 있습니다

또한 설문 조사에 따르면 향후 6~12개월 동안 AI 에이전트에 대한 최고의 위험 완화 접근 방식은 사람이 출력을 검증하지만 모든 개별 에이전트 작업이나 결정을 감독하지는 않는 '인간 참여형(Human-In-The-Loop)' 모델인 것으로 나타났습니다. 이러한 선호는 실질적인 타협을 반영합니다. 조직은 자동화를 통한 효율성 향상을 원하지만 에이전트가 결과에 대한 체크포인트 없이 작업하도록 허용할 의향이 아직 없습니다.

직원 경험이 또 다른 압력 포인트로 나타났습니다. 설문 조사에 따르면 AI 에이전트 작업에 대한 직원의 우려가 변화하고 있으며 많은 사람들이 복잡성과 작업 부하 증가로 인한 부담을 점점 더 느끼고 있는 것으로 나타났습니다. KPMG는 에이전트 채택을 성공적으로 확장하려면 직원 경험에 더욱 집중하고, 결과에 대한 보다 명확한 조정, 참여 유도를 위한 보다 의도적인 접근 방식이 필요하다고 결론지었습니다.

시장에 미치는 영향

종합적으로 보면, 조사 결과는 시장이 보다 엄격한 단계에 진입하고 있음을 설명합니다. AI 에이전트 채택의 첫 번째 물결은 긴급성과 뒤처질 것에 대한 두려움에 의해 주도되었습니다. 데이터에 따르면 다음 물결은 단위 경제에 의해 좌우될 것입니다. 즉, 에이전트 워크플로가 실제로 스스로 비용을 지불하는지, 비용이 실시간으로 추적되는 방법, 출력을 신뢰할 수 있도록 유지하기 위해 인간이 계속 참여해야 하는 부분이 여기에 해당됩니다.

공급업체의 경우 이는 기준이 높아지고 있음을 의미합니다. 에이전트 제품은 인상적인 데모뿐만 아니라 측정 가능한 비용 효율성을 입증해야 할 필요성이 점점 더 커질 것입니다. 구매자에게 KPMG의 데이터는 유용한 벤치마크를 제공합니다. 대규모 조직의 약 절반이 비용이 가치를 초과하기 때문에 철수하는 경우 능력이 아닌 비용 규율이 AI 에이전트 배포가 생존하는 결정적인 요소일 수 있습니다.

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