AI, '조수' 시대의 종말: 스스로 행동하는 '에이전트'가 온다

지난 수년간 기업의 인공지능(AI)은 충실한 '조수'였습니다. 인간의 지시를 기다려 정보를 요약하고, 반복 작업을 처리했죠. 하지만 이제 AI는 스스로 생각하고, 판단하고, 복잡한 업무를 끝까지 처리하는 '에이전트'로 진화하고 있습니다. 이는 단순한 기술 업데이트가 아닌, 기업 운영 방식의 근본적인 재설계를 요구하는 거대한 변화의 서막입니다.

과거의 AI 어시스턴트는 인간의 질문에 답하는 수동적 존재였습니다. 반면, '에이전틱 AI(Agentic AI)'는 자율적으로 의사결정을 내리고 여러 단계의 작업을 조율하는 능동적 시스템입니다. 여러 에이전트가 서로 협력하며 맥락을 교환하고, 워크플로우 전체를 관리할 수 있습니다.

예를 들어, 구매 조달 업무를 생각해 봅시다. 기존 AI는 관련 업체 데이터를 찾아주거나 구매 주문서 초안을 작성하는 데 그쳤습니다. 하지만 에이전틱 시스템은 수요 예측을 검토하고, 공급 업체의 리스크를 평가하며, 규제 준수 여부를 확인하고, 가격 협상을 거쳐 최종 거래까지 자율적으로 완수합니다. 이 모든 과정을 재무, 운영, 법무 등 여러 부서와 조율하며 말이죠.

### 워크플로우, 자동화가 아닌 '재설계'가 필요하다

에이전틱 AI의 등장은 기업에게 기존의 업무 방식을 완전히 다른 관점에서 바라보라고 요구합니다. 단순히 단계별 프로세스에 자동화를 끼워 넣는 방식은 더 이상 유효하지 않습니다. 대신, 인간과 AI 에이전트가 원활하게 협업하는 지능형 생태계 자체를 새로 설계해야 합니다.

여기서 리더들은 중요한 질문에 답해야 합니다. 어떤 의사결정을 인간의 영역으로 남겨두고, 어떤 것을 AI에 위임할 것인가? 에이전트가 권한을 넘지 않고 정확한 데이터에만 접근하도록 어떻게 보장할 것인가? 재무, 인사, 공급망 담당 에이전트들이 충돌 없이 자율적으로 협력하게 하려면 무엇이 필요한가?

이러한 복잡성을 해결하고 무질서한 에이전트의 난립을 막기 위해 '통합 플랫폼'이 핵심적인 역할을 합니다. 통합 플랫폼은 공유된 지식 그래프, 일관된 정책 프레임워크, 단일 오케스트레이션 계층을 제공하여 모든 에이전트가 정해진 규칙 안에서 안전하고 일관되게 협력하도록 만드는 '가드레일'이 되어줍니다. 파일럿 단계에서 좌초되는 수십 개의 파편화된 AI 프로젝트가 아닌, 전사적 확장이 가능한 시스템을 구축하는 열쇠입니다.

**PRISM Insight:** 에이전틱 AI의 등장은 단순한 자동화의 다음 단계가 아닙니다. 이는 기업의 '운영체제(OS)'가 바뀌는 패러다임 전환입니다. 과거 클라우드가 인프라를 서비스로 바꿨듯, 에이전틱 AI는 비즈니스 프로세스 자체를 지능형 서비스로 재정의하고 있습니다. 성공의 열쇠는 개별 에이전트 도입이 아닌, 이들을 지휘할 '통합 오케스트레이션 플랫폼' 구축에 달려있습니다.

### 신뢰 설계: 거버넌스는 선택이 아닌 필수

AI의 자율성이 커질수록 책임의 무게도 무거워집니다. 고객 서비스 에이전트의 잘못된 판단은 고객을 실망시키는 데 그치지만, 규제 준수 프로세스를 잘못 처리하는 에이전트는 기업 전체를 법적 위험에 노출시킬 수 있습니다.

따라서 신뢰와 책임은 처음부터 에이전틱 AI 시스템에 설계되어야 합니다. 에이전트의 자율성 범위를 명확히 정의하는 정책, 모든 의사결정에 대한 투명한 기록, 그리고 인간의 개입이 필요할 때를 위한 명확한 에스컬레이션 절차가 반드시 필요합니다. 직원들이 AI를 경쟁자가 아닌 파트너로 인식하게 만드는 조직 문화의 변화도 중요합니다.

궁극적으로 에이전틱 AI는 기계에 모든 통제권을 넘기는 것이 아닙니다. 인간과 에이전트가 잘 짜인 시스템 안에서 각자의 강점을 발휘하며 협력하는 기업 혁신의 새로운 장을 여는 것입니다. 엣지버브(EdgeVerve)의 전문가에 따르면, 리더들은 명확한 거버넌스 모델을 갖춘 특정 영역에서 파일럿 프로젝트를 시작하고, 통합 플랫폼과 강력한 정책 프레임워크에 투자하며 전사적으로 확장해 나가야 합니다.

<br>---<br> *이 기사는 N Shashidhar(EdgeVerve AI Next 부사장 겸 글로벌 플랫폼 헤드)가 작성한 벤처비트(VentureBeat)의 스폰서 콘텐츠를 기반으로 PRISM의 관점에서 재구성되었습니다.*