엔터프라이즈 AI의 변화 – Microsoft Ignite 현장에서 배운 내용

Howard Street in San Francisco was all abuzz in November, but not with the usual cars and Muni buses flying across downtown. Last week was Microsoft Ignite, one of the mainstay conferences of the tech industry that brings together countless enterprises and their people.

Of course, Stack Overflow was not going to miss it. So our boots and ears were on the ground in rainy San Francisco, seeing and hearing about the newest products, innovations, and ways of thinking in the tech world.

It’s probably no surprise to you that the standout topic at Ignite was AI and the agents that come along with it. But there was an unmistakable difference in the air from the standard agentic AI discourse—and the enterprise marketing materials—at Ignite’s sprawling Hub this year. Enterprises are becoming more focused and steady in their AI strategies, pointing to a deeper need for market fit and proof to customers that this strategy actually works.

In the early days of the AI hype cycle when none of us were really sure where AI would take us, the bullish among us were convinced that LLMs and agents would completely transform every aspect of modern life. The AI gold rush had many companies, from enterprise to startup, racing to go to market with the latest and greatest tool. Because of this, it seemed—allegedly—like many companies were marketing AI features that didn’t yet exist, and were perhaps a little bit outside of their typical market.

This is one of the changes that was evident at Ignite. The race may not be over, but it seems less like the story of the Chinese Zodiac race and more like the tortoise and the hare. Of course, enterprises are still pushing their AI strategies and initiatives forward, but they seem overall slower, and in turn, steadier in their work.

The steadiness comes from a better understanding of market fit and niche. I heard—several times, in fact—that the AI feature I was demoing was actually an AI-powered user interface sitting on top of an existing solution. Many of the agents I saw had quite impressive use cases—such as one VR demo I had for a digital twin within a factory setting—with the potential to really help the work of customers. But ultimately, many of these solutions are just amped up versions of what companies already offered, digital twin included.

One such example was Docusign’s AI-powered forms, which were (as you might guess) very powerful autofillable forms that also addressed many of the drop-off points for users. There were some impressive stats in their presentation about efficiency, cross-collaboration, funnel retention, and reducing friction, which ultimately painted a wonderful picture of Docusign using AI to address real problems that their clients were facing around data, documentation, and security.

The same could be said for other industries, from manufacturing to entertainment, where many of the AI solutions being offered target niche user issues, rather than a blanket-case—and often unneeded—chatbot deployed across the company.

Another cogent aspect of many of the interactions I had at Ignite was that it’s not enough to have an impressive mission statement and potential solution—now you have to prove it. Many companies are doing just that, showing that AI is well past its early hype stage, where a cool idea was enough to get you into the door.

It was particularly interesting for me to see how many use cases and proof points companies seemed to have around their AI initiatives, showing real-world results for agents and MCP servers that just a year ago were buzzy phrases getting tossed around…if that. The quick innovation and deployment of AI solutions shows how quickly the industry was ready to adopt and utilize these capabilities, and how hungry customers were to receive them.

While the flow charts and KPI talks weren’t the most exciting information I absorbed, they did seem to show that a sort of equilibrium is happening within the AI ecosystem—one that asks for proof from the largest enterprises, and that gets proof in return.

One of the best conversations I had at Ignite was with an executive from Microsoft, who spoke to the way that AI is increasing the capabilities of humans, rather than just replacing them. This seems to align with the bell curve of things in a tech-hype world, which is starting to peter off on its excitement that AI will replace every human, everywhere, for all time. Not to say that many companies aren’t still moving forward with their bots-replace-humans agenda (if the latest rounds of mass layoffs 어느 정도 암시됨), 그러나 이제 많은 사람들이 AI 솔루션만의 고유한 힘보다는 인간 참여형(Human-In-The-Loop)의 힘을 강조하고 있다는 것은 수사법이 약간 변경된 것입니다.

Ignite에서 발표된 많은 사용 사례는 해당 분야 전문가의 도움이 필요한 사례였습니다. 그 중 하나가 제가 Microsoft 경영진과 논의한 솔루션의 경우였습니다. 이 솔루션은 엔터테인먼트와 미디어에 초점을 맞춰 하이라이트 클립을 촬영하고 AI를 사용하여 전 세계 축구 팬들을 위한 언어 번역을 포함하여 전 세계 축구 팬을 위한 경험을 개인화했습니다. 그럼에도 불구하고 솔루션이 작동하려면 중재자, 편집자 및 현장 기자가 필요하며, AI는 강력한 알고리즘과 예측을 사용하여 이 콘텐츠를 전달하기만 하면 경험을 심층적으로 개인화하고 선별할 수 있습니다.

이에 대한 또 다른 예는 다음과 같습니다.[–>Canary Speech 파킨슨병 및 우울증과 같은 질병 및 장애의 조기 발견을 돕기 위해 병원과 협력하여 의사에게 음성 바이오마커 기술을 제공하는 회사입니다. 그들의 기술은 의사가 이미 수행하고 있는 작업을 강화하고 과급하여 해당 분야 전문 지식을 유지하면서도 실무자로서의 능력을 향상시켰습니다.

AI 기반 기업의 경우(상당히 많았음) 제시된 솔루션 중 상당수가 다른 기업의 AI 이니셔티브를 지원하는 것이었습니다. 여기에는 AI를 통한 기업 성공의 모든 핵심 요소인 가시성, 거버넌스, 보안 및 데이터 관리가 정기적으로 포함되었습니다. 이러한 솔루션 중 다수는 더 빠른 테스트, 자동화된 시스템 관리 및 위험 감지를 약속하여 기업이 AI 세계에서 안정성을 유지하면서 더 빠르고 스마트하게 작업할 수 있도록 했습니다. 나에게 있어 이는 성공적인 구현을 위해 이제 AI 도구가 실제 인프라에서 지원되어야 하는 규모에 대한 분명한 추진력을 보여주었습니다.

내가 본 마케팅의 대부분은 Ignite 대화에서 나타난 것과 동일한 장애물을 강조했습니다. 새로운 기술을 확장하는 것은 쉽지 않으며 Ignite에 참석한 많은 기업이 고통을 느끼고 있었습니다. 내가 본 문구 중 일부는 다음과 같습니다. 실제 지능이 흐르게 하라 그리고 진짜 에이전트의 힘은 어떤 느낌일까. 아마도 한 회사에서 더 뻔뻔하게, AI를 현실로 만들다 그들이 추구하는 슬로건이었습니다. Hub 바닥에 있는 마케팅 자료에 ‘진짜’라는 단어가 자주 등장했다는 사실은 에이전트 AI를 ‘현실’로 만드는 것이 보기만큼 쉽지 않다는 사실을 가리킵니다.

컨퍼런스의 소음 속에서도 AI를 내부적으로 배포하는 기업과 고객에게 보안과 데이터가 가장 중요하다는 것은 분명했습니다. 그리고 데이터를 관리하고 AI 애플리케이션을 안전하게 유지하는 능력은 기업에게 결코 작은 일이 아닙니다. 이러한 솔루션에 대한 거버넌스를 제공할 수 있다는 것은 AI 솔루션 내에서 가시성과 효율성을 제공하는 시장 틈새 시장인 AI 기반 기업에 이 작업을 아웃소싱할 의향이 있다는 점에서 매우 중요합니다.

보안, 관리, 거버넌스에 대한 제안에 따라 제가 현장에서 나눈 대화에 따르면 AI에 대한 과대광고는 얼리 어답터, 심지어 후기 대다수를 넘어섰습니다.

한 대화에서는 회사가 도구의 보안을 입증하여 가장 회의적인 고객에게 AI를 제공하려고 시도하는 방법에 중점을 두었습니다. AI 채택자의 최종 청중에게 다가가기[–>most suspicious of the technology 이를 사용할 가능성이 가장 적습니다. 이는 특히 기술이 아직 초기 단계이기 때문에 많은 기업에게 어려운 과제가 될 것입니다. 그러나 기업이 AI 솔루션에 대해 이미 보유하고 있는 많은 증거와 사례 연구를 결합하면 이는 기업이 적극적으로 수행하고 있는 과제인 것 같습니다.

궁극적으로 AI에 대해 가장 회의적인 청중을 목표로 삼는 것은 기업이 틈새 시장에 안주하고 있으며 시장과 이러한 시장이 직면한 과제에 맞게 AI를 특별히 만들고 있다는 또 다른 징후였습니다. 이러한 후기 단계 채택자를 확보하기 위해 기업은 기술이 실제로 작동한다는 증거를 바탕으로 이미 수행 중인 작업에 쉽게 맞는 솔루션을 제공하면서 고객이 있는 곳에서 이러한 고객을 만나려고 노력하고 있습니다.

Ignite의 소문은 AI 거품이 아직 터지지 않았지만 기업이 이미 잘하고 있는 것과 고객이 필요하다고 알고 있는 것에 초점을 되돌릴 수 있을 만큼 과대광고가 진정되었다는 점을 분명히 했습니다. 기술이 업계 전반에 걸쳐 계속 정착됨에 따라 기업이 어떻게 확장하고, 가장 회의적인 고객에게 접근하고, AI 이니셔티브의 성공을 입증하는지 보는 것은 흥미로울 것입니다. 특히 “AI”라는 단어가 화제를 끌면서 말입니다.