이 보고서는 현대 경제에서 AI 통합이 촉진하는 조직 변화를 분석하고, 각 기관이 엔드투엔드 자동화에 얼마나 적응할 수 있는지를 평가합니다. 또한 AI가 단독 용도에서 혁신 사이클, 세계 투자 흐름, 국가 참여 확대와 연계된 업무의 핵심에 위치한 횡단적 서비스로 진화하는 과정을 강조하고 있습니다.
이번 조사에서는 규제 프레임워크의 통합과 그것이 거버넌스에 미치는 영향을 살펴보고, 추적성, 인적 감독, 기술적 책임, 알고리즘의 공정성, 디지털 주권 등의 이슈를 다루고 있습니다. 또한 목표를 설정하고, 작업을 계획하고, 다양한 기술 개발을 지원하는 공동 조종 모델에서 인간 동료와 함께 작업할 수 있는 AI 에이전트 등 지능형 자동화를 지원하는 기술적, 조직적 모델에 대해서도 검증하고 있습니다.
또한 공급망, 금융, 의료, 자동차, 소매, 통신 등 산업별 사례 분석을 통해 탄탄한 데이터 거버넌스, 투명성, 자원 공유, 효과적인 변화 관리 등 성공의 핵심 요인을 밝혀냈습니다. 또한 이 보고서는 평가 방법론과 ROI 모델 분석, 적응형 워크플로우, 엣지 컴퓨팅, 하이브리드 양자 기술 등 2025-2035년까지의 미래 전망을 제시합니다.
This report analyses organisational transformations driven by the integration of AI into the contemporary economy and assesses the ability of institutions to adapt to end-to-end automation. It highlights the transition from isolated applications to integrated platforms that position AI as a cross-cutting service at the core of operations, aligned with innovation cycles, global investment flows, and increasing state involvement.
The study explores the consolidation of regulatory frameworks and their implications for governance, addressing issues such as traceability, human oversight, technical accountability, algorithmic fairness, and digital sovereignty. It also examines the technological and organisational models that underpin intelligent automation, including AI agents capable of setting objectives, planning tasks, and working alongside human colleagues in a co-piloting model that supports broad-based skills development.
Through sector-specific use cases - spanning supply chains, finance, healthcare, automotive, retail, and telecommunications - the report identifies key success factors: robust data governance, transparency, resource sharing, and effective change management. It further incorporates an analysis of valuation methods and ROI models, while outlining prospective trajectories for 2025-2035, including adaptive workflows, edge computing, and hybrid quantum technologies.