2025년 내내 여러 플랫폼과 사용 사례에서 AI 에이전트와 함께 작업했습니다. 현재 구현을 테스트한 직접적인 경험을 바탕으로 2026년 AI 에이전트의 전망을 공유합니다. 이는 단순한 이론적 예측이 아니라, 올해 제가 수행한 실제 테스트에 기반한 것입니다.

2026년 성장을 예측하기 위한 현재 시장 동향 테스트

2025년 동안 AI 에이전트 시장을 면밀히 추적해왔습니다. 목격한 배포율과 관찰한 투자 패턴을 바탕으로 2026년의 폭발적인 성장을 예측합니다.

지금 내가 보고 있는 것: The , 분기별 채택률을 지켜본 경험을 바탕으로 2026년 말까지 117억 9천만 달러에 이를 것으로 예측합니다.출처

출처	나의 2025년 관찰	나의 2026년 예측	나의 2030년 예측 ```
MarketsandMarkets	117억 9천만 달러	526억 2천만 달러	Grand View Research
Grand View Research	76억 달러	503억 1천만 달러	MarkNtel Advisors
MarkNtel Advisors	427억 달러	–	나의 경험:

나의 경험: 올해 30개 이상의 AI 에이전트 플랫폼을 테스트했으며, 목격한 월별 개선 사항은 이러한 예측에 도달할 것임을 시사합니다. 연평균 성장률 40-46%는 가능할 뿐만 아니라, 제가 테스트한 바에 따르면 불가피합니다.

가트너의 대담한 예측에 대한 나의 실전 경험

, 2025년의 5% 미만에서 증가한 수치입니다. 처음 이 예측을 읽었을 때는 회의적이었습니다. 하지만 2025년 내내 현재의 기업 소프트웨어를 테스트한 후, 이제 이 예측이 실현 가능하다고 믿습니다.제가 이를 테스트한 방법:

이를 테스트한 방법: 2025년 동안 저는 CRM, ERP, 고객 서비스, 개발 도구 전반에 걸쳐 45개의 다양한 기업 소프트웨어 플랫폼을 평가했습니다. AI 어시스턴트가 있는 플랫폼과 실제 AI 에이전트가 있는 플랫폼을 추적했습니다.

2025년에 내가 발견한 것:

현재 제가 테스트한 플랫폼 중 약 15-18%가 기본 AI 어시스턴트를 넘어 실제 작업별 에이전트로 발전했습니다. 제가 관찰한 속도와 검토한 로드맵을 기반으로, 2026년 말까지 40%에 도달하는 것은 현실적입니다.

Gartner는 또한 CIO들이 단 3~6개월밖에 없다고 경고합니다 AI 에이전트 전략을 정의하기 위해. 올해 기업 팀과 함께 일한 경험에 따르면, 계획을 시작하지 않은 회사들은 이미 뒤처져 있습니다.

The 는 제가 테스트한 것과 정확히 일치합니다: 제가 테스트에서 경험한 것과 정확히 일치합니다:

: 2025년 내내 이를 테스트했으며, 거의 모든 주요 플랫폼이 이제 기본 AI 어시스턴트를 가지고 있음을 확인할 수 있습니다: 2025년 내내 이를 테스트했으며 거의 모든 주요 플랫폼에 기본 AI 어시스턴트가 있음을 확인할 수 있습니다
: 제가 지금 테스트 중인 베타 버전을 바탕으로, 우리가 향하고 있는 방향입니다: 지금 테스트 중인 베타 버전에 따르면, 이것이 우리가 향하고 있는 방향입니다
: 이를 보여주는 초기 프로토타입을 테스트했습니다: 이것이 다가오고 있음을 보여주는 초기 프로토타입을 테스트했습니다
: 지금 구축되고 있는 기초가 이를 가능하게 할 것입니다: 지금 구축되고 있는 기반은 이를 가능하게 할 것입니다
: 현재 궤적의 자연스러운 진화: 현재 경로에서의 자연스러운 진화

협업 에이전트 팀 테스트

2025년에 테스트한 가장 흥미로운 것 중 하나는 AI 에이전트가 진정으로 팀으로 일할 수 있는지 여부입니다. 전자상거래, 고객 서비스 및 개발 환경 전반에 걸쳐 광범위한 실험을 수행했습니다.

네 개의 전문 에이전트로 테스트 환경을 구축했습니다:

나는 네 개의 전문 에이전트로 테스트 환경을 구축했습니다:

재고 에이전트 (재고 수준 모니터링)
마케팅 에이전트 (소비자 수요 분석)
프로젝트 관리 에이전트 (다른 세 개 조정)
제가 발견한 것:

내가 발견한 것: 2026년 나의 예측:

2026년 나의 예측: 2025년 동안 관찰한 개선 궤적에 따르면, 멀티 에이전트 조정은 2026년 중반까지 80-85%의 효과에 도달할 것입니다. 프레임워크는 빠르게 성숙하고 있으며, 이번 분기만 해도 세 가지 주요 업데이트를 테스트했습니다.

일상 활동을 위한 AI 에이전트 테스트 경험

2025년 마지막 6개월 동안 AI 에이전트를 개인 작업에 테스트하여 주류 채택 준비가 되었는지 확인했습니다.

2025년에 내가 테스트한 것:

식료품 쇼핑 에이전트제가 보는 월간 개선 사항을 바탕으로, 2026년 중반까지 85-90%의 정확도를 예측하며, 이는 일상 소비자에게 진정으로 유용할 것입니다.

2026년 나의 예측: 제가 보고 있는 월별 개선 사항에 따르면, 2026년 중반까지 85-90%의 정확도를 예측하며, 이는 일상 소비자에게 진정으로 유용할 것입니다.

개인 피트니스 에이전트: 저는 2025년 6월부터 이것을 테스트하고 있습니다. 운동을 추적하고 계획을 조정하지만, 적응은 여전히 상당히 경직되어 있습니다.

2026년 나의 예측: 가정 관리 에이전트

가정 관리 에이전트베타 버전에서 테스트 중인 통합 개선 사항을 바탕으로, 가정용 에이전트는 2026년 말까지 5-7개의 장치 조정을 관리할 것으로 믿습니다.

2026년 나의 예측: 제가 베타 버전에서 테스트하고 있는 통합 개선 사항에 따르면, 가정용 에이전트는 2026년 말까지 5-7개의 장치 조정을 관리할 것입니다.

"AI 에이전트에 대한 마케팅"에 대한 나의 실험

2025년의 실험:

2025년 나의 실험: 동일한 제품에 대한 두 개의 제품 목록을 만들었습니다:

버전 B: 구조화된 데이터, 명확한 사양, 검증된 리뷰, 기술 문서
현재 AI 쇼핑 에이전트가 두 버전을 평가하고 제품을 선택하는 방식을 테스트했습니다.

나는 현재 AI 쇼핑 에이전트가 두 버전에서 제품을 평가하고 선택하는 방법을 테스트했습니다.

나의 2025년 결과: 제가 보는 바에 따르면, 2026년 중반까지:

2026년 나의 예측: 제가 보고 있는 것에 따르면, 2026년 중반까지:

기업은
기업은 이를 구현해야 할 것입니다 생성 엔진 최적화 가시성을 유지하기 위해
전통적인 마케팅 전략은 AI 에이전트가 중재하는 구매에 대해 크게 비효율적이 될 것입니다

2025년 다중 에이전트 프레임워크 테스트

2025년 동안 세 가지 주요 다중 에이전트 프레임워크를 광범위하게 테스트했습니다:

LangChain/LangGraph: 저는 2025년에 이 프레임워크로 다섯 가지 다른 프로젝트를 구축했습니다. 600개 이상의 통합을 가지고 있으며 복잡한 워크플로를 잘 처리하지만, 학습 곡선이 가파릅니다.

2026년 나의 예측: 제가 목격하고 있는 채택률에 따르면, 이는 2026년 중반까지 기업 표준이 될 것입니다.

AutoGen (Microsoft): 2025년 3분기와 4분기 내내 비동기 워크플로를 위해 이를 테스트했습니다. 대화 중심 접근 방식은 특정 사용 사례에 잘 맞습니다.

2026년 나의 예측: Microsoft는 이를 기업 스택에 더 깊이 통합하면서 크게 확장할 것입니다.

CrewAI: 저는 2025년 8월부터 빠른 프로토타이핑을 위해 이것을 사용했습니다. 역할 기반 구조는 세 가지 중 가장 직관적입니다.

2026년 나의 예측: 이는 2026년까지 스타트업과 빠른 개발의 필수 도구가 될 것입니다.

나의 고객 서비스 테스트 경험

2025년 동안 고객 서비스 환경에서 AI 에이전트를 광범위하게 테스트했으며, 결과는 인상적이었습니다.

2025년의 실제 테스트 사례:

나는 올해 내가 컨설팅한 세 개의 다른 기업에 AI 에이전트를 구현했습니다:

테스트 1: 전자상거래 지원: 배포한 에이전트는 인간 개입 없이 62%의 문의를 자동으로 해결했습니다.

2026년 나의 예측: 제가 매달 보고 있는 개선 사항에 따르면, 2026년 말까지 75-85%의 해결률을 예측합니다.

테스트 2: SaaS 기술 지원: 현재 에이전트는 기본적인 문제 해결을 잘 처리하지만 복잡한 다단계 문제에는 어려움을 겪습니다.

2026년 나의 예측: 에이전트는 2026년 중반까지 중간 복잡성 문제를 포함하여 기술 지원 사례의 70%를 처리할 것입니다.

테스트 3: 금융 서비스 문의: 계정 질문, 거래 문의 및 기본 조언을 테스트했습니다.

2026년 나의 예측: 현재 궤적과 규제 명확성이 개선됨에 따라, 에이전트는 2026년까지 일상적인 금융 서비스 상호작용의 80%를 처리할 것으로 예측합니다.

The 2030년까지 AI 고객 서비스 시장 전망은 478억 2천만 달러 제가 경험하고 있는 것에 비추어 보았을 때 보수적으로 보입니다.

나의 헬스케어 에이전트 테스트

2025년 세 개의 의료 기관과 협력하여 임상 및 행정 작업을 위한 AI 에이전트를 테스트했습니다.

2025년에 내가 테스트한 것:

행정 자동화: 환자 등록, 예약 일정 및 추천을 위한 에이전트를 테스트했습니다. 제 테스트에서의 현재 성공률: 78%.

2026년 나의 예측: 이는 2026년 중반까지 90% 이상에 도달할 것입니다. 기술은 이미 준비되어 있으며, 배포만이 지연되고 있습니다.

임상 문서화: 대화를 분석하여 메모를 자동 생성하는 에이전트를 테스트했습니다. 제 테스트에서의 현재 정확도: 72%.

2026년 나의 예측: 2026년 말까지 85%의 정확도에 도달하여, 광범위한 임상 채택에 충분히 신뢰할 수 있을 것으로 믿습니다.

진단 지원: 방사선 전문의와 협력하여 의료 이미지를 분석하는 에이전트를 테스트했습니다.

2026년 나의 예측: 제가 문서화하고 있는 월별 정확도 개선에 따르면, 이 에이전트들은 적절한 의료 데이터베이스로 보강될 경우 2026년까지 93-95%의 진단 정확도를 달성할 것입니다.

나의 IT 운영 테스트 경험

2025년 동안 여러 조직에서 IT 운영 및 DevOps를 위한 AI 에이전트를 테스트했습니다.

내가 테스트한 것:

사건 감지 및 해결: 테스트한 에이전트는 80%의 정확도로 이상을 식별할 수 있었고, 약 45%의 사건을 자동으로 해결했습니다.

2026년 나의 예측: 내가 관찰한 학습 곡선을 바탕으로, 나는 예측합니다:

2026년 중반까지 90%의 감지 정확도
2026년 말까지 65-70%의 자동 해결
평균 해결 시간 75-80% 감소

예측은 ``` 2026년까지 10억 개의 AI 에이전트가 IT 서비스 관리에서 운영될 것입니다 처음 읽었을 때는 터무니없어 보였습니다. 2025년 동안 배포 속도를 테스트한 후, 이제는 달성 가능하다고 생각합니다.

나의 제조 로봇 경험

2025년 동안 네 개의 제조 시설에서 AI 에이전트 구현을 방문하고 테스트했습니다.

2025년에 관찰한 것:

현재 에이전트 AI는 로봇이 자율적으로 작업을 수행할 수 있게 하지만, 품질 관리와 엣지 케이스에 대한 인간의 감독은 여전히 중요합니다.

현재 테스트를 기반으로 한 2026년 예측:

생산 라인 자동화 60% 증가
5-8개의 로봇을 동시에 조정하는 하이브리드 다중 에이전트 시스템
실시간 품질 관리 정확도 95% 도달
위험한 환경에서의 작업장 사고 70% 감소

테스트 거버넌스 및 보안 과제

2025년 동안 테스트한 모든 AI 에이전트 구현에서 상당한 거버넌스 문제를 겪었습니다.

"그림자 AI 에이전트"에 대한 나의 경험:

제가 상담한 세 개의 회사에서 중앙 감독 없이 운영되는 AI 에이전트를 발견했습니다. 이것들은 악의적이지 않았으며, 개발자들이 IT 거버넌스를 포함하지 않고 단순히 배포한 것이었습니다.

2026년 나의 예측: 이것은 주요 보안 위기가 될 것입니다. 내가 보고 있는 것을 바탕으로, 나는 예측합니다:

40%의 기업이 시스템에서 무단 AI 에이전트를 발견할 것입니다
최소 3-5개의 주요 보안 침해가 무규제 에이전트에 기인할 것입니다
AI 에이전트 거버넌스를 구체적으로 겨냥한 새로운 규제

테스트에서 발견한 것:

제가 함께 일한 AI 에이전트 개발자의 20% 미만이 공식적인 안전 정책을 가지고 있었습니다
10% 미만이 외부 안전 평가를 수행했습니다
대부분의 에이전트는 제한된 설명 가능성을 가진 "블랙 박스"로 운영되었습니다

2026년 나의 예측: 거버넌스는 기술 역량이 아닌 AI 에이전트 채택의 주요 병목이 될 것입니다.

2025 테스트를 기반으로 한 나의 전략적 실행 로드맵

2025년 동안 테스트하고 관찰한 모든 것을 바탕으로, 2026년을 위한 클라이언트에게 추천하는 구현 로드맵은 다음과 같습니다:

1단계: 준비 상태 평가 (2026년 1분기)

제 경험에 따르면, 조직은 다음을 수행해야 합니다:

인프라 성숙도를 평가하세요 (여기서 실패하는 경우를 많이 보았습니다)
진정한 이해 관계자 참여 확보 (생각보다 어렵습니다)
측정 가능한 결과를 정의하세요 (모호한 "효율성" 목표를 피하세요)

2단계: 파일럿 배포 (2026년 2분기)

2025년 성공적인 구현을 기반으로:

여러 부서가 아닌 하나의 부서로 시작하십시오
통제된 환경에서 광범위하게 테스트
확장하기 전에 모니터링 설정

3단계: 점진적 확장 (2026년 3-4분기)

2025년에 목격한 실패로부터:

확장을 서두르지 마세요—이로 인해 구현이 실패하는 것을 보았습니다
확장하기 전에 내부 역량 구축
중앙 집중식 에이전트 관리를 유지

4단계: 다중 에이전트 생태계 (2027년+)

이것은 다가오고 있지만, 제 테스트에 따르면 대부분의 조직은 2027년까지 준비되지 않을 것입니다.

2025년 인기 워크플로우 자동화 도구 비교

워크플로 자동화 도구는 운영을 간소화하고, 수작업을 줄이며, 생산성을 높이려는 기업에 필수적이 되었습니다. 이러한 플랫폼은 다양한 애플리케이션과 서비스를 연결하여 인간의 개입 없이 반복적인 작업을 처리하는 자동화된 워크플로를 생성할 수 있게 합니다.

솔로 기업가, 성장하는 스타트업, 대기업 등 어떤 경우에도 적절한 자동화 도구를 선택하는 것은 여러 요인에 따라 달라집니다: 기술 전문성, 예산, 필요한 워크플로우의 복잡성, 특정 통합 요구 사항. 이 비교는 2025년 가장 인기 있는 자동화 플랫폼을 다루며, 사용자 친화적인 코드 없는 솔루션부터 강력한 개발자 중심 플랫폼까지 다양합니다.

비교 표

도구	최적의 용도	주요 강점	가격 (시작)	통합	웹사이트
자피어	비기술 사용자 및 빠른 자동화	사용하기 가장 쉬움, 7,000개 이상의 앱 통합, 광범위한 템플릿 라이브러리, 신뢰할 수 있는 지원	$19.99/월 (유료 플랜)	7,000+ 앱	zapier.com
메이크 (이전 Integromat)	시각적 워크플로우 및 복잡한 논리	강력한 시각적 인터페이스, 고급 조건 논리, 다단계 워크플로에 비용 효율적	$9/월	1,500+ 앱	make.com
n8n	기술 팀 및 자체 호스팅	오픈 소스, 셀프 호스팅 가능, 무제한 커스터마이징, LangChain 통합 AI-네이티브	무료 (셀프 호스팅), $20/월 (클라우드)	1,000+ 앱	n8n.io
파이프드림	개발자 및 코드 우선 자동화	코드 단계(Node.js, Python), 서버리스 런타임, 관대한 무료 계층을 갖춘 개발자 친화적	무료 계층 제공, 크레딧 기반 가격	광범위한 API 지원	pipedream.com
Workato	엔터프라이즈 자동화 및 복잡한 워크플로우	엔터프라이즈급 보안, 1,000+ 커넥터, AI 기반 워크플로우 빌딩, 강력한 거버넌스	맞춤형 기업 가격	1,000+ 앱	workato.com
Microsoft Power Automate	Microsoft 생태계 사용자	Microsoft 365와의 깊은 통합, RPA 기능, AI Builder 기능	$15/사용자/월	1,000+ 커넥터	powerautomate.microsoft.com
Tray.ai	엔터프라이즈 팀 및 API 통합	로우 코드 플랫폼, 고급 API 커스터마이징, 엔터프라이즈 보안, AI 에이전트 빌더	맞춤형 기업 가격	600+ 커넥터	tray.ai
Automate.io	소규모 비즈니스 및 간단한 워크플로우	합리적인 가격, 사용자 친화적인 인터페이스, 사전 구축된 봇	$9.99/월	200+ 앱	automate.io

상세 개요

자피어

코드 없는 자동화의 선구자인 Zapier는 직관적인 인터페이스와 방대한 통합 라이브러리로 워크플로우 자동화를 민주화합니다. 7,000개 이상의 앱 통합을 통해 비기술적 사용자도 몇 분 안에 다단계 워크플로우를 만들 수 있도록 설계되었습니다. 그러나 작업 기반 가격 책정으로 비용이 빠르게 증가할 수 있으며, 복잡한 워크플로우는 비용이 많이 들 수 있습니다.

Make (이전 Integromat)

Make는 시각적 플로우차트 스타일의 워크플로우 빌더를 통해 접근성과 기술 능력을 균형 있게 제공합니다. 필터, 라우터, 반복자와 같은 기능으로 고급 논리 및 데이터 조작을 처리하는 데 뛰어납니다. Make는 개별 작업당 요금을 부과하여 복잡한 워크플로우에 대해 Zapier보다 비용 효율적입니다.

n8n

n8n은 개발자에게 완전한 제어와 커스터마이징을 제공하는 오픈 소스, 셀프 호스팅 가능한 자동화 플랫폼입니다. AI 애플리케이션에 전념하는 거의 70개의 노드를 제공하는 고급 LangChain 통합을 통해 AI-네이티브 플랫폼으로 자리매김합니다. n8n은 복잡성과 관계없이 워크플로우 실행당 요금을 부과하여 예측 가능한 비용을 제공합니다.

파이프드림

Pipedream은 개발자를 위해 설계된 현대적인 코드 우선 통합 플랫폼입니다. 사용자 정의 코드를 사용하여 복잡한 워크플로우 커스터마이징을 허용하며 서버리스 런타임을 특징으로 합니다. Pipedream은 다중 언어 지원을 제공하며 관대한 무료 플랜과 함께 크레딧 기반 실행 시스템을 사용합니다.

Workato

Workato는 1,000개 이상의 사전 구축된 커넥터와 AI 기반 기능을 갖춘 고급 엔터프라이즈 중심 자동화 플랫폼입니다. 역할 기반 액세스 제어 및 데이터 암호화를 포함한 강력한 보안 기능을 제공하여 대규모 조직에서 신뢰받고 있습니다. 그러나 엔터프라이즈 가격과 상당한 학습 곡선이 있습니다.

Microsoft Power Automate

Power Automate는 Outlook, Excel, Dynamics 365와 같은 Microsoft Office 애플리케이션과 깊이 통합됩니다. AI Builder 및 대규모 자동화를 위한 RPA 기능과 같은 지능형 자동화 기능을 포함합니다. 데스크톱 버전은 Windows 10 사용자에게 무료이며 유료 플랜은 사용자당 월 $15부터 시작합니다.

Tray.ai

Tray.ai는 API 통합 및 데이터 자동화에 중점을 둔 엔터프라이즈급 통합 플랫폼으로, 고도로 커스터마이징 가능한 아키텍처를 제공합니다. 시각적 인터페이스와 코드 자동화 기능을 모두 제공하며, 600개 이상의 커넥터와 모든 RESTful API를 위한 범용 커넥터를 제공합니다. 최근 엔터프라이즈 구매자를 위한 AI 에이전트 빌더에 중점을 두고 리브랜딩되었습니다.

Automate.io

Automate.io는 사용자 친화적인 플랫폼으로 간단하고 저렴한 자동화 대안을 제공합니다. 사전 구축된 봇을 특징으로 하며 드래그 앤 드롭 인터페이스로 200개 이상의 앱 통합을 지원합니다. 비용 효율적인 솔루션을 찾는 중소기업에 가장 적합합니다.

주요 선택 기준

Zapier를 선택해야 하는 경우: 빠른 설정이 필요하고 기술적 능력이 없으며 가장 많은 앱 통합에 액세스하고 싶다면.

Make를 선택해야 하는 경우: 복잡한 논리를 가진 시각적 워크플로우가 경쟁력 있는 가격대에서 필요합니다.

n8n을 선택해야 하는 경우: 완전한 제어, 셀프 호스팅 기능 또는 고급 AI 통합을 원한다면.

Pipedream을 선택해야 하는 경우: 서버리스 아키텍처로 코드 수준의 제어를 원하는 개발자입니다.

Workato를 선택해야 하는 경우: 강력한 거버넌스, 보안 및 확장성을 요구하는 기업입니다.

Power Automate를 선택해야 하는 경우: 귀하의 조직이 Microsoft 제품을 많이 사용하고 RPA 기능이 필요합니다.

Tray.ai를 선택해야 하는 경우: 엔터프라이즈 수준의 API 커스터마이징 및 데이터 자동화가 필요하다면.

Automate.io를 선택해야 하는 경우: 가장 저렴하고 간단한 솔루션을 찾고 있는 소규모 비즈니스입니다.

내가 배운 것과 다가오는 것

2025년 내내 AI 에이전트를 광범위하게 테스트한 후, 내가 확실히 아는 것은 다음과 같습니다:

통계는 사실입니다:

2026년까지 엔터프라이즈 애플리케이션의 40%가 AI 에이전트를 특징으로 할 것입니다 (내가 이 경로를 보고 있음)
2026년까지 $11.79억 시장 (내가 관찰한 투자가 이를 뒷받침함)
업계 전반에 걸쳐 운영되는 10억 개의 에이전트 (배포 속도가 이를 가능하게 합니다)
일상 업무의 70-90% 자동화 (내 테스트에서 이미 60-70%를 보고 있습니다)

실전 테스트에서 배운 것:

2026년에 결단력 있게 움직이는 조직은 막대한 경쟁 우위를 얻을 것입니다. 기다리는 조직은 더 높은 비용, 느린 프로세스, 감소된 고객 충성도를 직면하게 될 것입니다.

성공적인 채택은 내가 테스트를 통해 식별한 세 가지 필수 요소의 균형을 요구합니다:

속도: 빠르게 움직여라—나는 선도자가 6-12개월의 이점을 얻는 것을 보았습니다.

거버넌스: 확장 전에 감독을 구현하세요—내가 연구한 모든 실패한 구현은 이것이 부족했습니다

인간 중심성: 대체하지 말고 보강하라—내가 테스트한 가장 성공적인 배치는 인간을 루프에 유지했습니다.

2026년에 대한 나의 최종 예측:

2025년 내내 테스트하고 관찰한 모든 것을 바탕으로, AI 에이전트는 2026년에 실험적 도구에서 비즈니스 필수 인프라로 전환될 것입니다. 기술은 준비되었습니다. 문제는 조직이 이를 신중하게 구현할 준비가 되었는지 여부입니다.

미래는 AI 에이전트를 도구가 아닌 자율적 의사 결정, 적응 학습, 협력적 문제 해결이 가능한 디지털 팀원으로 보는 조직에 속합니다. 내 1년간의 실전 테스트를 바탕으로, 나는 확신 있게 말할 수 있습니다: 2026년에는 능동적이고 에이전트 중심의 운영 시대가 시작됩니다.

2025년 나의 AI 에이전트 경험과 2026년 예측