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시장보고서
상품코드
2053314
AI의 실제 활용을 측정Measuring the Real Work of AI |
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기업 내 AI 도입은 가속화되고 있지만, 조직 내에서 AI가 실제로 어떻게 활용되고, 거버넌스가 어떻게 적용되며, 어떻게 평가되고 있는지에 대한 가시성은 여전히 제한적입니다. 라이선스 수나 표면적인 이용 통계와 같은 기존의 도입 지표는 더 이상 생산성, 리스크 관리, 그리고 비즈니스 성과에 대한 AI의 진정한 기여도를 반영하지 못하고 있습니다. AI가 업무 현장에 확실히 도입되고 있는 가운데, 측정 기능은 책임감 있고 확장 가능한 엔터프라이즈 AI를 위한 핵심 역량으로 부상하고 있습니다.
본 보고서에서는 대조적이면서도 서로 보완하는 두 가지 접근 방식을 통해, 진화하는 AI 측정 분야의 현황을 살펴봅니다. 첫 번째는 측정을 보다 광범위한 디지털 업무 환경 및 운영 모델에 통합하고, AI를 통한 인사이트를 경험 관리, 자율적 운영, 성과 중심의 거버넌스와 통합하는 접근 방식입니다. 또 다른 방법은 AI 측정을 중립적이고 가벼운 레이어로 도입하여, 사전적인 변화 없이도 승인된 AI 도구와 섀도 AI 도구 모두에 대한 실제 사용 현황, 숙련도, 가치를 신속하게 시각화하는 접근 방식입니다.
이러한 모델들을 비교함으로써, 본 조사는 조직의 성숙도, 위험 수용 태도, 그리고 가치 실현까지 소요되는 시간에 따라 AI 활용이 최대의 효과를 발휘하는 영역을 밝혀냅니다. 또한, 기업이 실험 단계에서 측정 가능한 실행 단계로 전환하기 위해 접근 방식의 순서와 조합을 어떻게 구성하고 있는지에 대해서도 탐구하고 있습니다. 결론적으로, 본 보고서는 AI 측정을 단순한 사후 보고 기능으로만 보지 않고, 기업 전체의 거버넌스, 역량 강화 및 투자 결정을 연결하는 '결합 조직'으로 규정하고 있습니다.
AI 측정이 필수불가결해진 이유
- AI는 엣지로 이동하고 있습니다
- 도입 지표의 의미가 점차 희미해지고 있습니다
- 거버넌스는 상호작용이 일어나는 순간에 제대로 작동해야 합니다
TCS : 현대화된 디지털 업무 환경에 측정 기능 통합
- 에이전트 기능 확장
- 워크플레이스를 위한 AIOps
Larridin : 실제 사용 현황, 숙련도, 가치를 중립적으로 측정하는 레이어
- 경량 아키텍처
- 기본 원칙
- 역할에 기반한 가치
접근 방식 비교 : 변혁 프로세스 내에서의 측정과 독립된 계층으로서의 측정
- 최적의 시나리오
통합적 접근 : 독자적인 인사이트 + 체계적인 변화
요약
변혁적 성장 여정
- Growth Pipeline EngineTM을 통해 제공
- Growth Pipeline EngineTM
Enterprise AI adoption has accelerated, but visibility into how AI is actually used, governed, and valued inside organizations remains limited. Traditional adoption metrics - such as license counts or surface?level usage statistics - no longer reflect AI’s real contribution to productivity, risk management, and business performance. As AI shifts decisively to the point of work, measurement is emerging as a foundational capability for responsible and scalable enterprise AI.
This report examines the evolving AI measurement landscape through two contrasting yet complementary approaches. One embeds measurement within a broader digital workplace and operating model, integrating AI insights with experience management, agentic operations, and outcome?driven governance. The other introduces AI measurement as a neutral, lightweight layer that rapidly surfaces real usage, proficiency, and value across sanctioned and shadow AI tools - without requiring prior transformation.
By comparing these models, the study clarifies where AI measurement delivers the greatest impact depending on organizational maturity, risk posture, and time?to?value requirements. It also explores how enterprises are increasingly sequencing or combining approaches to move from experimentation to measurable execution. Ultimately, the report positions AI measurement not as a retrospective reporting function, but as the connective tissue linking governance, enablement, and investment decisions across the enterprise.
Why AI Measurement Has Become Fundamental
- AI Moves to the Edge
- Adoption Metrics Are Losing Meaning
- Governance Must Operate at the Moment of Interaction
TCS: Embedding Measurement into a Modernized Digital Workplace
- Expansive Agent Capabilities
- AIOps for the Workplace
Larridin: A Neutral Measurement Layer for Real Usage, Proficiency, and Value
- Lightweight Architecture
- Foundational Principles
- Role-Based Value
Comparing Approaches: Measurement Inside Transformation Versus Measurement as a Standalone Plane
- Best-Fit Scenarios
A Combined Path: Independent Insight + Structured Transformation
The Last Word
Transformational Growth Journey
- Powered by the Growth Pipeline EngineTM
- Growth Pipeline EngineTM
