이슈 에이전트 산출물이 학습 자산이 되지만 대다수 조직은 아직 쓰지 못한다

요약

딜로이트는 에이전트 중심 환경에서 시스템이 어떤 행동을 했고 결과가 어땠는지를 담은 데이터를 끊임없이 대량으로 만들어 낸다고 본다. 지금은 대부분의 에이전트가 이 산출 데이터로 스스로 학습하지 않는다. 보고서는 이를 실리콘 노동자의 디지털 배출물이라 부르며, 앞으로 에이전트의 개선을 돕는 귀중한 통찰의 원천이 될 수 있다고 말한다. 에이전트의 추론 하나하나가 토큰을 만들고 그 토큰이 곧 학습 체계를 강화할 데이터가 된다는 점에서 사고방식의 근본적 전환이 필요하다. 보고서는 앞으로의 차별화가 조직이 이 부산물을 에이전트의 학습과 역량 강화에 얼마나 의도적으로 돌려 쓰느냐에 달려 있다고 본다. 결국 가장 중요해질 것은 이 연속적인 데이터 흐름을 정교하게 활용하는 능력이다.