기업들은 AI 파일럿을 가속화하고 있지만, 주로 네트워킹 인프라의 한계로 인해 프로덕션으로 전환하는 데 어려움을 겪고 있습니다. IDC의 설문 조사에 따르면 보안 문제, 자동화의 어려움, 직원 재능 제한이 중요한 장애물입니다. 분산되고 동적인 상호 작용을 특징으로 하는 에이전트 AI는 운영 범위와 보안 취약점을 확장함으로써 이러한 문제를 악화시킵니다. 네트워킹은 연결성, 보안 및 일관된 거버넌스를 제공함으로써 이러한 에이전트 상호 작용을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 정책 기반 제어를 적용하고 다양한 환경에서 관찰 가능성을 지원하는 제어 평면 역할을 합니다. 네트워킹에 대한 인프라 수준 접근 방식은 일관된 정책 구현과 파편화된 가시성 및 관리되지 않는 에이전트 활동을 방지하는 데 필수적입니다. AI 워크로드를 위한 최상의 솔루션과 통합 플랫폼 간의 선택은 전략적 고려 사항입니다. 최상의 솔루션은 특정 기능을 제공하지만 정책 불일치와 운영 복잡성을 초래할 수 있습니다. 플랫폼을 선호하는 설문 응답자들은 더 강력한 보안, 복잡성 감소, 더 빠른 배포를 주요 이점으로 언급했습니다. 확장 가능한 플랫폼과 모듈성을 결합하여 최상의 기능을 통합하는 균형 잡힌 접근 방식이 권장됩니다. 이를 통해 동적인 에이전트 AI 시스템을 관리하는 데 유연성, 개방성 및 적응성을 확보할 수 있습니다. 궁극적으로 에이전트 AI를 대규모로 운영하려면 응집력 있는 보안 및 거버넌스 프레임워크를 보장하는 강력한 네트워킹 플랫폼이 필요합니다.