에이전트형 AI, 생산성 71% 향상

Stanford Digital Economy Lab의 41개 조직, 51개 실제 도입 사례 분석에서 agentic 방식이 가장 높은 성과를 냈다.

• agentic 구현의 생산성 중앙값은 **71%**였고, high automation은 **40%**였다.
• 샘플의 **20%**만 agentic이었고, 나머지는 high automation 또는 human-in-the-loop였다.
• 전체 구현의 **42%**에서는 모델이 사실상 교체 가능한 것으로 취급됐다.

고성과를 낸 업무는 공통적으로 다음 조건을 만족했다.

• 고빈도·반복 업무
• 명확한 성공 기준
• 오류를 복구할 수 있는 작업

표본은 성공 사례 중심이라 전체 시장을 대표하지는 않지만, 기업 AI의 성과 차이가 모델 선택보다 workflow 설계와 자율권 부여에서 갈린다는 점을 보여준다.