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IDC MaturityScape 벤치마크 : AI 활용형 통합 아키텍처, 세계(2026년)

IDC MaturityScape Benchmark: AI-Enabling Integration Architecture, Worldwide, 2026

발행일: | 리서치사: 구분자 IDC | 페이지 정보: 영문 16 Pages | 배송안내 : 즉시배송

    
    
    



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이 IDC MaturityScape 벤치마크 조사는 2026년 기준 AI 지원 통합 아키텍처의 성숙도 현황을 평가한 것입니다. 조사 결과에 따르면, 대부분의 기업은 분산된 통합 환경, 기술 수준의 편차, 거버넌스의 취약성 등의 제약으로 인해 여전히 성숙도의 초기에서 중기 단계에 머물러 있습니다.

2026년 1월, 당사는 358명의 IT 관리자 및 리더를 대상으로 전 세계 IDC MaturityScape 벤치마크 조사를 실시하여, AI 대응 통합 아키텍처 도입을 위한 각 조직의 진행 상황을 파악했습니다. 이번 조사에서는 '전략', '인재', '기술'이라는 3가지 차원과 이를 구성하는 하위 차원들을 고려했습니다. 주요 조사 결과에 따르면, 완전히 최적화된 에이전트형 자동화 아키텍처 단계에 도달한 조직은 극히 소수(단 7.8%)인 것으로 나타났습니다.

가장 큰 비중을 차지하는 것은 성숙도 2단계인 ‘포인트 투 포인트’ 단계(36.6%)이며, 13.8%는 성숙도 최하위 단계인 단절 상태에 있습니다. 본 분석에서는 ‘성공 기업’(당사의 성숙도 척도에서 레벨 4 또는 5로 평가된 기업)과 ‘존속 기업’(레벨 1-3으로 평가된 기업)의 차이를 검증했습니다. 그 결과, ‘성공 기업’은 우선 성숙도의 ‘전략’ 및 ‘기술’ 측면을 중시하고, 그 후 그 과정의 다소 후반부에 ‘인재’와 ‘기술’에 대한 투자를 하고 있는 것으로 나타났습니다.

"AI 이니셔티브를 지원하는 것을 구체적인 목표로 삼은, 최근 몇 년간 이어져 온 통합 플랫폼 기술의 혁신을 배경으로, 이번 새로운 IDC MaturityScape 조사는 전 세계 대부분의 조직이 이용 가능한 혁신을 활용하기 위해 여전히 많은 과제를 안고 있음을 명확히 보여주고 있습니다."라고 IDC의 AI·데이터·자동화 조사 담당 수석 부사장인 샤리 라바(Shari Lava) 씨는 밝혔습니다. "대부분의 조직은 단순히 AI를 지원하는 데 그치는 아키텍처에서 벗어나, AI를 적극적으로 활용할 수 있는 통합 환경을 구축해야 합니다. 이러한 새로운 기능을 진정으로 활용하여 성공을 거두기 위해서는, 조직이 '전략', '인재', '기술'이라는 세 가지 중요한 측면에서 발맞춰 성숙도를 높여 나가야 합니다."

IDC MaturityScape 벤치마크 도표

요약

AI 지원 통합 아키텍처의 성숙도 벤치마크 데이터 분석

  • AI 지원 통합 아키텍처 성숙도 프레임워크의 각 단계
    • 임시방편형 - 연계 없음
      • 개요
      • 비즈니스 성과
    • 기회주의적 - 포인트 투 포인트
      • 개요
      • 비즈니스 성과
    • 반복 가능 - 이종 시스템의 자동화
      • 개요
      • 비즈니스 성과
    • 관리형 연동 - 연합 연결
      • 개요
      • 비즈니스 성과
    • 최적화 - 에이전트 기반 자동화
      • 개요
      • 비즈니스 성과
  • AI 지원 통합 아키텍처 성숙도 프레임워크의 차원
    • 조사 결과 : 각 차원별 성숙도 분포
  • AI 지원 통합 아키텍처의 성숙도 평가 : ‘서바이버’와 ‘슬라이버’
    • 조사 결과 : ‘서바이버’와 ‘슬라이버’의 비교

기술 구매 담당자를 위한 조언

참고 자료

  • 관련 조사
  • 부록
  • 조사 방법
  • 설문 응답자의 세분화
KSM 26.07.14

This IDC MaturityScape Benchmark assesses the current state of AI-enabling integration architecture maturity in 2026. The findings show most enterprises remain in early to mid-level maturity stages, constrained by fragmented integration environments, uneven skills, and weak governance. In January 2026, we fielded a global IDC MaturityScape Benchmark Survey to 358 IT managers and leaders to determine where organizations are on their path to implementing AI-enabled integration architecture. Within this, we considered three dimensions - strategy, people, and technology - each with supporting sub-dimensions. Our key finding is that very few organizations (just 7.8%) have reached a fully optimized agentic automation architecture stage. The largest group of organizations is at the "point-to-point" second stage of maturity (36.6%), and 13.8% are at the lowest stage of maturity (disconnected).Within our analysis, we looked at the difference between "thrivers" (those that are benchmarked at levels 4 or 5 on our maturity scale) and "survivors" (those that are benchmarked at levels 1-3). We find that thrivers focus on the strategy and technology dimensions of maturity first, then invest in people and skills marginally later in their journeys. "Against the backdrop of several years of integration platform technology innovation specifically directed at supporting AI initiatives, this new IDC MaturityScape research clearly shows that most organizations worldwide have a lot of work to do to capitalize on the innovation available," says Shari Lava, GVP, AI, Data and Automation Research, IDC. "Most organizations still need to evolve beyond architectures that merely support AI and instead build integration environments that actively enable it. To really thrive in the use of these new capabilities, organizations must develop maturity in lockstep across three critical dimensions: strategy, people, and technology."

IDC MaturityScape Benchmark figure

Executive summary

Analysis of AI-enabling integration architecture Maturity Benchmark data

  • Stages of the AI-enabling integration architecture maturity framework
    • Ad hoc - disconnected
      • Description
      • Business outcome
    • Opportunistic - point to point
      • Description
      • Business outcome
    • Repeatable - disparate automation
      • Description
      • Business outcome
    • Managed - federated connectivity
      • Description
      • Business outcome
    • Optimized - agentic automation
      • Description
      • Business outcome
  • Dimensions of the AI-enabling integration architecture maturity framework
    • Survey findings: Maturity distribution across dimensions
  • Evaluating AI-enabling integration architecture maturity: Survivors and thrivers
    • Survey findings: Comparison of survivors and thrivers

Advice for technology buyers

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  • Related research
  • Appendix
  • Methodology
  • Survey respondent segmentation
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