AWS首席解决方案架构师吴顺英在9月11日于首尔江南区AWS办公室举行的‘2026年韩国AI潜力释放’记者见面会上，讲解AI代理和‘代理经济’。 [照片=安信惠记者]
尽管韩国企业在人工智能（AI）应用方面迅速增长，但将其与新业务和收益相连接的体系尚未充分建立。报告指出，AI应用的高阶化与商业化和绩效管理体系的构建相比，进展相对缓慢。随着能够自主判断和行动的AI代理开始进入企业系统，实际业务应用和运营能力的重要性日益凸显。
AWS于9月11日在首尔江南区办公室召开了‘2026年韩国AI潜力释放’的记者见面会，公开了韩国企业AI应用现状及下一代AI将带来的变化。该报告由全球研究机构Strand Partners针对1000名国内企业领导者和1000名普通人进行调查。
报告显示，国内企业的AI应用率从去年的48%上升至今年的58%，上升了10个百分点，估计在过去一年中约有62万4000家企业新引入了AI。AI应用水平也有所提高，进入最先进阶段的企业比例在同一时期内从11%增至26%，翻了一番以上。
AI应用的高阶化主要由初创企业（35%）和中小企业（25%）主导，而大企业（9%）的全面推广相对缓慢。推出AI基础的新产品和服务的企业仅占18%，显示出AI应用的高阶化与实际商业化之间仍存在差距。
在商业化所需的战略和绩效测量体系方面也被视为课题。拥有正式AI战略的企业仅占27%，47%的企业表示没有可靠的方法来测量AI投资回报率（ROI）。虽然AI应用水平迅速提高，但将其扩展为新业务并验证绩效的体系相对不足。
AWS指出，在下一代AI的推广中，人力和数据的不足是主要课题。本斯托合伙人表示：“下一波AI浪潮将比以往更快到来，人力和数据是企业引入意愿之外的主要制约因素。”
随后，AWS首席解决方案架构师吴顺英介绍了AI代理直接参与企业工作和交易的结构，称之为“代理经济”。与传统生成型AI主要用于回答问题或生成文档不同，代理能够接收目标、制定计划并利用必要工具处理实际工作。
吴首席表示：“AI不仅是工具，而是新的经济主体。”他解释说，AI可以在辅助工作的基础上，根据目标和预算进行直接判断和交易。
在代理时代，评估AI经济性的标准也将发生变化。AWS认为，应以“完成的成果成本”为标准，考虑推理费用、数据和API使用费、失败和重试、人工审核及安全审计费用等因素来评估商业性。
阿里安茨科技将保险索赔工作分配给7个专业代理处理，将原本需要约100天的处理时间缩短至20天。这被视为基于多代理的工作自动化实际提高运营效率的案例。
随着代理的应用扩大，企业的控制体系建设也被视为课题。AWS认为，应事先明确代理所承担的工作范围、决策权限和结果责任。吴首席提出“目标、权限、责任”作为代理时代的核心原则，并强调“方向的清晰度比技术的速度更为重要。”
※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
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