세일즈포스의 최신 보고서 「State of IT, 4th Edition」은 전 세계 4,000명 이상의 IT 및 개발 리더를 조사해 AI와 앱 개발의 현황과 과제를 보여줍니다. 핵심 메시지는 명확합니다.

• AI는 “무엇을 만들까” 뿐 아니라 “어떻게 만들까”를 바꾸고 있다.
• 자율형 AI 에이전트는 선택이 아닌 비즈니스 경쟁력의 필수 요소다.
• 그러나 성공적인 도입을 위해선 데이터 품질·보안·인프라 현대화라는 난제가 남아있다.

📊 핵심 인사이트 요약

1. 왜 AI 에이전트 도입이 어려운가?

AI Agent는 단순 챗봇이 아니라, 업무를 대신 수행하는 자율형 시스템입니다.

문제는 대부분의 기업이 준비가 부족하다는 점입니다.

• 기술 격차: 82%의 리더가 도입을 계획하지만, 절반은 작동 원리를 충분히 이해하지 못함
• 인프라 한계: 개발자의 69%는 자원 부족, 82%는 인프라 업데이트가 필요하다고 응답
• 데이터 신뢰 부족: IT 리더 86%가 데이터 품질이 중요하다고 말하지만, 자사 데이터를 완전히 신뢰하는 비율은 절반도 안 됨

👉 즉, 도입 자체는 빠르지만 “효과적인 활용”은 다른 이야기입니다. 많은 기업이 PoC 수준에서 멈추거나 성과가 제한적인 이유가 여기에 있습니다.

2. 기업에 미치는 영향: 생산성 이상의 변화

AI 에이전트는 단순히 속도를 높이는 도구가 아닙니다.

• 개발 속도 63%↑, 운영 효율성 62%↑, 고객 경험 61%↑라는 응답이 이를 입증
• 반복 업무를 줄여 직원들은 창의적·전략적 업무에 집중 가능
• 영업팀 기준으로 보면, 평균 70%를 차지하는 “비판매 업무” 시간을 줄이고, 실제 고객 접점 활동에 시간을 돌릴 수 있음

👉 이는 단순한 비용 절감이 아니라, 조직 전체의 일하는 방식이 바뀌는 수준의 변화입니다.

3. 데이터가 핵심인 이유

“Garbage in, garbage out” — 잘못된 데이터는 잘못된 결과로 직결됩니다.

• 평균 897개 애플리케이션 중 단 29%만 통합 → 사일로(silo) 데이터가 AI 성능을 제한
• CIO들은 평균 예산의 20%를 데이터 인프라 관리에 투자, AI 자체에는 5%만 배정
• 이는 기업들이 AI보다 먼저 데이터 정비가 필요하다는 현실을 보여줍니다.

👉 영업 현장에서는 CRM·마케팅·고객 성공 데이터 통합이 핵심입니다. 고객 행동이 분산된 상태에선 어떤 AI도 제대로 된 리드 스코어링이나 개인화를 할 수 없습니다.

💡 우리 기업을 위한 실행 인사이트

​

1. “작은 AI Agent”부터 시작

• 회의록 요약, 리드 스코어링 자동화, 콜드메일 개인화 같은 작은 영역에서 ROI 검증
• 이는 복잡한 인프라 없이도 바로 효과를 볼 수 있는 분야

2. 데이터 통합을 최우선 과제로

• 고객 접점 데이터가 여러 SaaS에 흩어져 있다면, 통합 대시보드 구축부터 진행
• 데이터 정합성이 확보돼야 AI가 예측과 추천에서 힘을 발휘

3. 보안과 신뢰를 먼저 설계

• 고객 61%는 AI 활용 신뢰도를 기업 선택 기준으로 본다.
• 데이터 활용 목적·범위·보호 조치를 고객에게 투명하게 공유해야 함

4. AI 협업 문화를 내재화

• 세일즈 담당자가 직접 AI와 협업해 업무를 최적화하는 AI 리터러시 교육 필요
• IT팀 중심이 아니라 전 부서에서 AI를 동료처럼 쓰는 습관이 경쟁력으로 이어짐

🎬 결론: 지금은 ‘준비된 기업’과 ‘그렇지 못한 기업’이 갈리는 시점

​세일즈포스 리포트가 보여주는 현실은 분명합니다.

AI Agent는 기업 생산성을 2배 이상 끌어올릴 잠재력을 지녔지만, 데이터 준비와 운영 역량 없이는 단순 유행 추종에 그칠 수 있습니다.

따라서 지금 필요한 건 거창한 프로젝트가 아니라:

• 작은 도입으로 ROI를 빠르게 증명하고,
• 데이터 통합과 보안을 기반으로 확장 가능한 토대를 마련하며,
• AI와 인간이 협업하는 새로운 업무 모델을 정착시키는 것.

👉 작지만 강한 영업팀을 꿈꾸는 기업이라면, 지금 바로 AI Agent와 데이터 전략의 첫걸음을 시작해야 합니다.