기업의 AI 도입률이 78%에 이르렀지만 거버넌스 인프라는 이를 따라가지 못해, 정책은 있어도 규제 기한 내 감사 가능한 시행 증거를 내놓지 못하는 '증명 결손' 현상이 나타나고 있다. 스탠퍼드 AI 인덱스의 사고 362건, IBM/포네몬 조사의 평균 유출 비용 499만 달러(92% 접근통제 미비), EY/AIUC-1 조사의 에이전트 간 모니터링 커버리지 17% 등 데이터로 이 실패가 기술이 아닌 조직·설계 문제임을 보인다. 해결책으로 그림자 AI 탐지, 행동 기반 위험 분류, 100ms 이하 지연의 정책 집행 게이트웨이, 변조 방지 감사 엔진, ML 기반 정책 진화로 구성된 5계층 적응형 거버넌스 아키텍처(AGIL)를 제안한다. 아직 실증 검증 전 단계지만 AI 규제 대응에 실질적 설계 방향을 제공한다.

• •엔터프라이즈 AI 거버넌스의 핵심 문제로 '증명 결손(attestation deficit)'을 정의
• •IBM/포네몬 조사: 데이터 유출 평균 비용 499만 달러, 92%가 접근통제 미비
• •AGIL: 그림자 AI 탐지·위험 분류·정책 게이트웨이·감사 엔진·정책 진화의 5계층 구조
• •정책 집행 게이트웨이는 100ms 이하 지연으로 인라인 허용/차단/수정 결정
• •이론적 프레임워크 단계이며 실증 검증은 향후 과제