에이전트형 AI는 기존의 생성 모델을 넘어 복잡한 워크플로우를 추론하고, 계획하고, 행동할 수 있는 자율 시스템으로 전환함으로써 엔터프라이즈 AI의 전망을 재정의하고 있습니다. 기업들은 워크플로우, 고객 여정, IT 운영에 에이전트를 통합함으로써 실험에서 프로덕션 수준의 AI 도입으로 전환하고 있습니다. 본 보고서에서는 업무에 특화된 AI 에이전트, 멀티 에이전트 협업, 엔터프라이즈 통합 접근법, 신뢰 및 안전 프레임워크 등 실생활에 적용을 촉진하는 주요 동향을 살펴봅니다.
UiPath, Zoho, Microsoft, ServiceNow 등의 벤더는 ITSM, 고객지원, 재무, 인사 등의 분야에서 에이전트를 도입할 수 있도록 지원하고 있습니다. 기업들은 API, 오케스트레이션 레이어, 확장성 및 제어를 위한 하이브리드 전략을 활용하여 이러한 에이전트를 프로덕션 환경에 통합하는 경우가 증가하고 있습니다.
에이전트 경제가 성숙해짐에 따라 라이프사이클 오케스트레이션, 신뢰 프레임워크, 임베디드 통합에 일찍 투자하는 이해관계자가 경쟁 우위를 점할 것으로 보입니다. 본 보고서는 비즈니스 리더가 에이전트형 AI 시대를 선도할 수 있는 전략적 인사이트와 실제 사용 사례를 제공합니다.
에이전트형 AI 산업의 3대 전략 과제에 미치는 영향
파괴적 기술
이유
에이전트형 AI는 인간의 상시 감시 없이 자율적으로 작업을 수행하고, 대화하고, 의사결정을 할 수 있게함으로써 AI 시스템의 운영 방식을 근본적으로 파괴합니다.
이는 주로 컨텐츠 생성에 중점을 둔 기존 AI 시스템에서 크게 도약한 것입니다. 에이전트형 AI는 복잡한 작업을 자동화하여 인건비를 크게 절감하고 생산성을 향상시킬 수 있기 때문에 기업에게 특히 매력적입니다.
Frost의 관점
플랫폼 벤더는 에이전트가 API, 사전 구축된 가속기, 통합 레이어를 통해 기업 시스템 및 외부 서비스와 상호 작용할 수 있는 도구와 프레임워크를 개발할 수 있습니다. 또한, 에이전트 오케스트레이션 플랫폼을 제공함으로써 여러 전문 에이전트가 복잡한 작업을 공동으로 수행할 수 있습니다.
서비스 제공업체는 전문화된 인프라 서비스와 맞춤형 에이전트를 개발하고, 에이전트를 기업 워크플로우에 통합하고, 컴플라이언스를 보장하기 위한 거버넌스 및 보안 서비스를 구축할 수 있는 기회가 있습니다.
지정학적 혼돈
이유
세계 경제 간 마찰이 지속되면서 각국 정부는 제재 조치와 무역 관세를 도입하고, 해외에서 개발된 기술(하드웨어와 소프트웨어)에 대한 의존도를 낮추고 있습니다.
이 때문에 세계 각국 정부는 엄격한 현지화를 의무화한 국산 컴퓨팅 인프라와 AI 개발을 추진하고 있습니다.
Frost의 관점
소버린 AI는 디지털 보호주의가 강화되면서 AI의 인프라, 데이터, 인력이 단순한 기술력이 아닌 국가 안보상의 자산으로 간주되는 변화입니다.
현지화된 데이터세트와 로컬 컴퓨팅 인프라 구축, 지역 맞춤형 AI 모델 구축, 기업의 세계 거버넌스 및 컴플라이언스 적응을 지원하는 서비스 제공에 이르기까지 AI 생태계 전반에 걸쳐 비즈니스 기회가 확대되고 있습니다.
내부 과제
이유
기업의 AI 도입은 데이터의 파편화로 인해 계속 방해받고 있으며, 많은 기업들이 통일된 데이터 기반 구축에 어려움을 겪고 있습니다.
통합된 고품질의 실시간 데이터 기반이 없다면, AI 모델은 정확하고 실용적인 인사이트를 생성하는 데 필요한 종합적인 데이터세트가 부족합니다.
Frost의 관점
AI가 진화함에 따라 데이터 라이프사이클 관리는 AI 모델만큼이나 중요해지고 있습니다.
기술 벤더와 서비스 제공업체는 라벨링 작업, 합성 데이터 생성, 데이터 관리(다양한 데이터 소스를 통합 파이프라인으로 통합), 데이터 건전성을 보장하는 데이터 모니터링 서비스 등 데이터 서비스를 제공할 수 있는 기회가 있습니다.
성장 촉진요인
효율성 향상과 비용 절감은 에이전트형 AI 도입의 경제적 원동력이 될 수 있습니다.
점점 더 많은 기업과 고객의 데이터에서 실질적인 가치를 이끌어내는 능력이 에이전트형 AI의 도입을 촉진합니다.
사용 가능한 기술 및 인프라 증가
성장 억제요인
신뢰 부족으로 기업 도입이 늦어지는 이유
명확한 투자수익률(ROI)
리더십의 헌신 부족
규제 프레임워크와 윤리적 관행에 대한 명확성 부족
목차
의제
전략적 과제
왜 성장이 어려워지는가?
The Strategic Imperative 8(TM)
에이전트형 AI 산업의 3대 전략 과제에 미치는 영향
성장 기회 분석
용어해설
AI에서 변하지 않는 것은 '변화'뿐입니다.
AI : 세계 기업의 우선순위 기술
AI 시스템의 진화 : 전통적 AI vs 생성형 AI vs 에이전트형 AI
에이전트형 AI란?
에이전트형 AI의 주요 특징
성장 촉진요인
성장 억제요인
에이전트형 AI 기술 스택
에이전트형 AI 기술 스택 설명
에이전트형 AI의 새로운 트렌드
업무 특화형 AI 에이전트 : 소개
업무에 특화된 AI 에이전트 : 새로운 사용 사례
업무에 특화된 AI 에이전트 : 주요 산업 분야에서의 에이전트형 AI 적용
업무에 특화된 AI 에이전트 : 다른 분야로의 에이전트형 AI 도입
에이전트형 AI 주요 도입 사례
멀티 AI 에이전트 : 협업 시스템의 등장
멀티 AI 에이전트 : 다양한 접근 방식에 대한 이해
멀티 AI 에이전트 : 협업 시스템의 등장 : 주요 벤더의 생태계
에이전트형 AI의 기업 통합
신뢰와 안전 : 데이터에 대한 우려와 ROI 평가 능력은 AI 도입에 있어 계속되는 도전 과제
신뢰와 안전 : 에이전트형 AI는 기존 IT 보안 위협을 넘어선 새로운 범주의 리스크를 가져옵니다.
신뢰와 안전 위협 감소를 위한 권장 접근 방식
새로운 비즈니스 모델 성과 기반 서비스형 에이전트(Agent-as-a-Service)
행동하는 기업
행동하는 기업 : Microsoft
행동하는 기업 : ServiceNow
행동하는 주요 기업 : Zoho
행동하는 기업 : UiPath
성장기회 유니버스
성장 기회 1 : 에이전트형 AI 서비스
부록 및 다음 단계
성장 기회의 혜택과 영향력
다음 단계
별지 목록
면책사항
KSM
영문 목차
영문목차
Agentic AI Transforming the Enterprise Value Curve
Agentic AI is redefining the enterprise AI landscape by moving beyond traditional and generative models toward autonomous systems that can reason, plan, and act across complex workflows. Enterprises are increasingly moving from experimentation to production-grade AI deployments, embedding agents within workflows, customer journeys, and IT operations. This report explores key trends such as task-specific AI agents, multi-agent collaboration, enterprise integration approaches, and trust & safety frameworks, driving real-world adoption.
Vendors like UiPath, Zoho, Microsoft, and ServiceNow are enabling agent deployments across ITSM, customer support, finance, and HR. Enterprises are increasingly integrating these agents into production environments, leveraging APIs, orchestration layers, and hybrid strategies for scalability and control.
As the agent economy matures, stakeholders who invest early in lifecycle orchestration, trust frameworks, and embedded integration will gain a competitive advantage. This report offers strategic insights and real-world use cases to help business leaders lead in the Agentic AI era.
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Agentic AI Industry
Disruptive Technologies
Why
Agentic AI is fundamentally disrupting how AI systems operate by enabling them to autonomously perform tasks, interact and make decisions, without constant human oversight.
This is a significant leap from traditional AI systems that primarily focus on content generation. Agentic AI is particularly appealing to businesses because it significantly reduces labor costs and enhances productivity by automating complex tasks.
Frost Perspective
Platform vendors can develop tools and frameworks that enable agents to interact with enterprise systems and external services through APIs, pre-built accelerators and integration layers. Also, they can offer agent orchestration platforms where multiple specialized agents collaborate on complex tasks.
Opportunities exist for service providers to develop specialized infrastructure services and bespoke agents, integrate agents into enterprise workflows, and build governance and security services to ensure compliance.
Geopolitical Chaos
Why
Ongoing friction between global economies has led governments to introduce sanctions and trade tariffs and reduce dependence on technology (hardware and software) developed overseas.
This has led governments worldwide to push for homegrown computing infrastructure and AI development with strict localization mandates.
Frost Perspective
Sovereign AI is a result of rising digital protectionism, a shift where AI infrastructure, data, and talent are seen as national security assets rather than just technological capabilities.
Opportunities span the AI ecosystem, from creating localized datasets and local compute infrastructure, to building region-specific AI models, to offering services to help enterprises adapt global governance and compliance.
Internal Challenges
Why
Enterprise AI implementation continues to be hindered by data fragmentation, with many enterprises struggling to establish a unified data foundation.
Without a unified, high-quality, and real-time data infrastructure, AI models lack the comprehensive datasets needed to generate accurate and actionable insights.
Frost Perspective
As AI evolves, managing the data lifecycle has become as critical as the AI models.
Opportunities for technology vendors and service providers exist in offering data services, such as labeling tasks and synthetic data generation, data management (i.e., integration of diverse data sources into unified pipelines), and data monitoring services to ensure data health.
Growth Drivers
Efficiency improvements and cost reductions represent compelling economic drivers for agentic AI adoption
Ability to extract actionable value from the growing volumes of enterprise and customer data drives Agentic AI uptake
Increasing availability of enabling technologies and infrastructure
Growth Restraints
Lack of trust slows enterprise adoption
Clear return on investment (ROI)
Lack of leadership commitment
Lack of clarity concerning regulatory frameworks and ethical practices
Table of Contents
Agenda
Strategic Imperatives
Why is it Increasingly Difficult to Grow?
The Strategic Imperative 8™
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Agentic AI Industry
Growth Opportunity Analysis
Glossary
With AI, the Only Constant Is 'Change'
AI: A Technology Priority for Global Enterprises
Evolution of AI Systems: Traditional vs Generative vs Agentic
What is Agentic AI?
Key Characteristics of Agentic AI
Growth Drivers
Growth Restraints
Agentic AI Tech Stack
Agentic AI Tech Stack-Explained
Emerging Agentic AI Trends
Task-Specific AI Agents: An Introduction
Task-Specific AI Agents: Emerging Use Cases
Task-Specific AI Agents: Agentic AI Deployments Across Key Industry Sectors
Task-Specific AI Agents: Agentic AI Deployments Across Other Sectors
Key Examples of Agentic AI Deployments
Emergence of Multi-AI Agent Collaboration Systems
Multi-AI Agents: Understanding Different Approaches
Emergence of Multi-AI Agent Collaboration Systems: Key Vendor Ecosystem
Enterprise Integration of Agentic AI
Trust and Safety: Data Concerns and Ability to Assess ROI Continue to Challenge AI Adoption
Trust and Safety: Agentic AI Introduces a New Category of Risks, Going Beyond Traditional IT Security Threats
Trust and Safety: Recommended Approaches for Threat Mitigation
Emerging Business Model: Outcome-Based Agent-as-a-Service
