|
시장보고서
상품코드
1857061
AI 구동형 자동화와 비즈니스 트랜스포메이션 : 자율형 에이전트의 활용에 의한 목표로부터 구체적 성과로의 전환AI-driven Automation and Business Transformation: Transforming Objectives into Concrete Results through the Mobilization of Autonomous Agents |
||||||
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.
목차
제1장 개요
제2장 전략적 배경
- 혁신 사이클과 투자 동향
- 세계에서 AI 개발에 대한 국가 관여
- 세계의 금융·경제에 대한 영향
- AI에 관한 다양한 시점
제3장 사용 사례와 가치 창출 요인
- 투자가 성숙 단계에 있는 산업 분야
- 내부 업무 프로세스의 자동화
- 에이전트형 AI
- AI 수요의 커스터마이즈
- 자동차 분야에서의 사용 사례
- 소매 분야에서의 사용 사례
- 통신사업자용 사용 사례
제4장 조직과 인간 변혁
- 역할의 재정의
- 새로운 조직 모델
- 대규모 스킬 재교육의 필요성
- 사내 트레이닝
제5장 경제 평가와 ROI 모델
- 첨단 평가 방법
- 편익을 정량화하기 위한 프레임워크
- 거시경제에 대한 영향
제6장 거버넌스, 리스크, 윤리
- 알고리즘 공정성과 운영상 정의
- 세계의 규제 준수
- 주권·법적 책임·레질리언스
제7장 전망·발전적 궤도
- AI의 미래에 관한 전략적 개요
- AI의 미래에 관한 전략적 전망
- 적응형 워크플로우와 지능형 엣지
- 하이브리드 양자 기술과 확장형 노동
- 예측 분석
제8장 IDATE 소개
KSA 25.11.17This 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.
Table of Contents
1. Executive summary
2. Strategic context
- 2.1. Innovation cycles and investment
- 2.2. State involvement in AI development worldwide
- 2.3. Global financial impact
- 2.4. AI perspectives
3. Use cases and value drivers
- 3.1. Sectors currently mature for investment
- 3.2. Automation of internal processes
- 3.3. Agentic AI
- 3.4. Customising AI demand
- 3.5. Use cases in the automotive sector
- 3.6. Use cases in the retail sector
- 3.7. Use cases for telecommunications operators
4. Organisational and human transformation
- 4.1. Redefining roles
- 4.2. New organisational models
- 4.3. The imperative of massive upskilling
- 4.4. Internal training
5. Economic assessment and ROI models
- 5.1. Advanced valuation methods
- 5.2. Framework for quantifying benefits
- 5.3. Macroeconomic impact
6. Governance, risks and ethics
- 6.1. Algorithmic fairness and operational justice
- 6.2. Global regulatory compliance
- 6.3. Sovereignty, legal responsibility and resilience
7. Outlook and development trajectories
- 7.1. Strategic overview of the future of AI
- 7.2. Adaptive workflows and intelligent edge
- 7.3. Hybrid quantum and augmented work
- 7.4. Forward-looking analysis
