에이전틱 AI가 유틸리티·교통·광업·통신 등 자산집약적 산업에 빠르게 도입되고 있지만, 성패는 모델 성능이 아니라 '신뢰할 수 있는 자산 데이터'에 달려 있다는 분석이 나왔다. 2026년 가트너 조사에 따르면 현재 AI 에이전트를 도입한 조직은 17%에 불과하지만 60% 이상이 2년 내 도입을 계획하고 있다. 저자는 데이터가 불완전하거나 오래되면 AI 에이전트가 조용히, 그러나 자신 있게 잘못된 자산에 작업을 권고하는 등 운영 리스크를 대규모로 확산시킬 수 있다고 경고한다. 해법으로 좁은 사용 사례부터 시작해 자산 계층구조·고장 이력 등 핵심 데이터의 신뢰성을 먼저 검증하고, 안전·컴플라이언스가 걸린 의사결정에는 사람의 개입을 유지하는 단계적 접근을 제안한다.

• •2026년 가트너 조사, AI 에이전트 도입 기업 17%→2년 내 60% 이상 전망(타 기술 대비 최고 속도)
• •데이터 불완전·오래됨 시 에이전트가 "조용히 자신 있게" 잘못된 자산에 작업 권고할 위험
• •MIT 2025년 보고서, 조사 대상 조직의 95%가 생성형 AI로 측정 가능한 손익 개선 못 이룸
• •자산 관계·격리 조건이 부정확하면 권고가 실제 안전사고로 이어질 수 있음
• •좋은 사용 사례부터 시작해 핵심 데이터 신뢰성 검증 후 자율성을 단계적으로 확대해야