에이전틱 AI, 기업 현실에 맞춘 도입 전략

  에이전틱 AI(agentic AI)는 자율적 목표 설정, 실행, 그리고 학습 역량을 갖춘 차세대 인공지능으로, 최근 다양한 산업 분야에서 주목받고 있습니다. 단순한 작업 자동화를 넘어 복잡한 의사결정 지원과 가치 창출을 가능하게 하는 이 기술은, 기업의 디지털 전환 전략에서 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.

  Agentic AI란 사용자의 지시를 단순히 수행하는 데 그치지 않고, 스스로 목적을 설정하고 달성하기 위한 계획을 수립하며, 상황에 따라 판단을 조정하는 ‘자율 실행형 인공지능’을 의미합니다. 그러나 기술에 대한 기대와는 달리, 실제 도입 과정에서의 복잡성과 한계도 존재합니다.

  ServiceNow의 AI 성숙도 조사에 따르면, 전 세계 기업들의 평균 AI 성숙도 점수는 44점에서 35점으로 하락했으며, 50점을 초과한 조직은 전체의 1% 미만에 불과한 것으로 나타났습니다. 이는 많은 기업들이 PoC 단계를 지나 본격적인 운영 환경에 접어들면서, 통합, 거버넌스, 데이터 품질, 아키텍처 재설계 등 보다 현실적인 과제와 직면하고 있음을 보여줍니다.

  이제 에이전틱 AI의 도입은 단순히 기술의 ‘가능성’을 검토하는 단계를 넘어, 각 기업의 상황에 맞춘 ‘현실적 실행 전략’ 수립이 핵심 과제가 되었습니다. 기술의 구현 속도보다는 무엇을, 언제, 어떻게 도입할 것인지에 대한 전략적 판단이야말로 성공적인 적용을 위한 결정적인 요인이라 할 수 있습니다.

 

 

파일럿은 빠르게, 운영은 신중하게 적용하는 단계별 전략

  에이전틱 AI의 도입에 있어 가장 중요한 초기 판단 기준은 도입의 속도와 범위입니다. 기술적으로 구현이 가능하다고 해서 이를 무작정 빠르게 확산하는 것은 오히려 조직 내 혼란과 비효율을 초래할 수 있습니다. 고객 응대 자동화나 보고서 생성 등 정형화된 업무에는 빠른 적용이 가능하지만, 재무 분석이나 전략 기획과 같은 고위험 영역에서는 충분한 검토와 시범 도입이 선행되어야 합니다.

  이러한 관점에서 “Fast in pilot, slow in production(파일럿은 빠르게, 실제 운영에의 도입은 천천히)”라는 원칙은 현실적인 에이전틱 AI 도입 전략이 될 수 있습니다. 조직은 우선적으로 ROI가 명확하고 리스크가 낮은 Use Case를 식별하고, 해당 영역에서 에이전틱 AI의 효용성을 검증한 후, 점진적으로 범위를 확대하는 전략을 취해야 합니다.

  더불어 에이전틱 AI는 단순한 기술 도입을 넘어 조직의 업무 방식 전반에 영향을 미치기 때문에, 진정한 성공적 적용을 위해서는 조직 구조, 문화, 시스템, 프로세스 전반에 걸친 재설계가 함께 이루어져야 합니다. 초기에는 제한된 범위에서 실험적으로 적용하되, 장기적으로는 전사 차원의 변화와 정합성을 고려한 체계적인 접근이 필요합니다.

  요약하면, 에이전틱 AI는 기업의 전략적 목표와 기술 역량, 리스크 감내 수준을 종합적으로 고려하여 '적절한 속도'로 도입하는 것이 핵심이며, 이는 곧 AI 중심 운영 구조로의 이행을 가능하게 하는 실질적 첫걸음이 될 것입니다.

 

 

기능 중심 단일 에이전트에서 시스템 기반 다중 에이전트로의 전환

출처: IBM

  에이전틱 AI를 도입하는 대부분의 조직은 먼저 고객 응대, 문서 요약, 보고서 작성 등 비교적 단순하고 정형화된 업무에 특화된 단일 기능의 에이전트부터 적용하는 경향이 있습니다. 이러한 접근 방식은 초기 도입과 운영이 용이하다는 장점이 있으며, 파일럿 단계에서 기술적 안정성과 성과를 검증하기에 적합합니다. 그러나 단일 에이전트만으로는 조직 전체의 업무 프로세스를 통합하거나, 복잡한 문제를 유기적으로 해결하는 데에는 한계가 분명합니다.

  에이전틱 AI의 도입 효과를 극대화하기 위해서는, 여러 개의 전문화된 에이전트가 상호 연동되어 작동하는 ‘멀티 에이전트 시스템’으로의 확장이 필요합니다. 예를 들어, 마케팅 캠페인을 수행하는 과정에서 한 에이전트는 시장 데이터를 분석하고, 또 다른 에이전트는 콘텐츠를 생성하며, 별도의 에이전트가 성과 지표를 모니터링하고 전략을 조정하는 역할을 수행할 수 있습니다. 이와 같이 역할을 분담한 에이전트들이 유기적으로 작동할 경우, 업무의 효율성과 정확성은 물론, 기업의 대응 속도 또한 비약적으로 향상될 수 있습니다.

  다만, 단순히 여러 에이전트를 나열하거나 병렬적으로 운용하는 방식만으로는 이러한 시스템 전환을 실현하기 어렵습니다. 각각의 에이전트가 기존의 ERP, CRM과 같은 핵심 시스템과 연동되어야 하며, 에이전트 간 데이터 공유, 실행 순서, 오류 처리 등 운영 전반에 걸친 통합 아키텍처가 함께 설계되어야 합니다. 이를 위해서는 기술적 요건을 넘어 거버넌스, 보안, 책임 분배 체계까지 포함한 종합적인 전략이 필요합니다.

  궁극적으로 조직은 단일 기능 중심의 에이전트 운영에서 벗어나, 전체 에이전트를 하나의 통합된 운영 체계로 관리할 수 있는 기반을 마련해야 합니다. 이는 단기간 내 완성할 수 있는 과제가 아니며, 장기적인 관점에서 추진되어야 할 구조적 변화입니다.

 

 

효율에서 혁신으로, 비즈니스 중심의 전환

  에이전틱 AI의 도입은 일반적으로 반복 업무의 자동화나 운영 효율성 향상을 주요 목적으로 시작되는 경우가 많습니다. 실제로 정형화된 데이터를 다루거나 프로세스가 명확한 업무 영역에서는 에이전트 기반 자동화가 상당한 성과를 보여주고 있습니다. 하지만 이러한 효율 중심의 활용만으로는 에이전틱 AI가 지닌 본질적인 가치를 충분히 실현하기 어렵습니다.

  기업이 장기적으로 에이전틱 AI를 전략적 자산으로 활용하기 위해서는, 단순한 비용 절감이나 업무 최적화 수준을 넘어 신규 비즈니스 모델 발굴, 고객 경험 혁신, 그리고 시장 차별화를 가능하게 하는 방향으로 전환이 이루어져야 합니다. 이는 기술의 단편적 적용을 넘어, 경영진의 전략적 목표와 AI 도입 방향을 정렬시키는 과정을 의미합니다.

  예를 들어, 특정 부서의 효율 개선을 위한 단일 에이전트 도입이 아니라, 기업 전체의 제품 및 서비스 기획, 운영, 고객 대응 등 다양한 접점에 걸쳐 에이전트가 전략적으로 배치되고 연계되어야 합니다. 이를 통해 기업은 내부 운영 최적화를 넘어서, AI를 활용한 새로운 가치 창출 구조를 마련할 수 있습니다.

  이러한 혁신 중심의 접근은 CIO 혼자만의 역량으로는 한계가 있으며, CEO(최고경영자), CAIO(최고AI책임자) 등과의 긴밀한 협업이 필수적입니다. 기술적 가능성과 조직의 변화 수용성, 시장 전략 간 균형을 맞추는 과정에서 CIO는 기술 리더를 넘어 디지털 전환을 주도하는 전략적 파트너로서의 역할을 수행해야 합니다.

결국 에이전틱 AI의 도입은 단순한 IT 프로젝트가 아니라 기업의 비즈니스 모델 자체를 재구성하는 과정이며, 이는 곧 조직 전반의 패러다임 전환을 요구합니다. 효율에서 혁신으로의 이 전환이 성공적으로 이루어질 때, 에이전틱 AI는 기업의 미래 경쟁력을 결정짓는 핵심 자산으로 자리매김할 수 있을 것입니다.

 

 

에이전틱 AI의 성공적 도입, 기술 중심을 넘어 전략 중심으로

  에이전틱 AI는 더 이상 개념적 가능성의 단계에 머무르지 않습니다. 반복적인 단일 업무를 자동화하는 수준을 넘어, 다양한 기능의 에이전트들이 유기적으로 작동하며 실질적인 비즈니스 혁신을 이끌어내는 방향으로 빠르게 진화하고 있습니다. 그러나 기술이 고도화될수록 그 도입과 운영에는 더욱 정교한 전략과 조직 차원의 실행 체계가 요구됩니다.

  이와 같은 전환기를 성공적으로 이끌기 위해서는 기술뿐 아니라 조직 운영, 데이터 아키텍처, 거버넌스까지 아우르는 통합적인 접근이 필요합니다. SK AX는 기업의 현실과 전략 목표에 부합하는 에이전틱 AI 도입을 안정적으로 실현할 수 있도록, 기술 실행력과 전략 수립을 포괄하는 전문적인 지원 체계를 제공합니다. 

  에이전틱 AI는 단순한 자동화 도구를 넘어, 디지털 전환의 본질적 변화를 실현할 수 있는 열쇠입니다. 지금이야말로 기술을 넘어 전략 중심의 접근을 통해, 기업의 미래 경쟁력을 다시 정의해야 할 시점입니다.

 

#자료출처: https://www.skax.co.k | SK AX