AI 에이전트 도입, 10곳 중 4곳이 '성급했다' 후회하는 이유

기업 리더들이 AI 투자 대비 수익(ROI)을 극대화할 다음 카드를 찾으면서 'AI 에이전트'가 새로운 화두로 떠올랐습니다. 이미 절반 이상의 조직이 AI 에이전트를 일부 도입했으며, 앞으로 2년 내 더 많은 기업이 합류할 전망입니다. 하지만 너무 서두른 탓일까요? 초기 도입 기업 상당수가 접근 방식을 재검토하고 있습니다.

IT 서비스 기업 페이저듀티(PagerDuty)에 따르면, 테크 리더 10명 중 4명은 처음부터 강력한 거버넌스 기반을 마련하지 못한 것을 후회하고 있습니다. 이는 많은 기업이 책임감 있는 AI 사용을 위한 정책, 규칙, 모범 사례를 충분히 갖추지 않은 채 속도에만 집중했음을 시사합니다.

AI 에이전트는 분명 강력한 도구지만, 제대로 통제하지 않으면 세 가지 주요 리스크를 야기할 수 있습니다.

위험 1: 섀도우 AI (Shadow AI)

직원들이 회사의 승인 없이 개인적으로 AI 툴을 사용하는 것을 '섀도우 IT'라 부릅니다. AI 에이전트의 자율성은 이 문제를 더 심각하게 만듭니다. 승인되지 않은 에이전트가 IT 부서의 감시망 밖에서 시스템에 접근하고 데이터를 처리하면서 새로운 보안 구멍을 만들 수 있습니다. IT 부서는 혁신을 장려하되, 안전한 실험을 위한 공식적인 절차와 샌드박스를 제공해야 합니다.

위험 2: 책임 소재의 공백

AI 에이전트의 가장 큰 장점은 자율성입니다. 하지만 에이전트가 예상치 못한 방식으로 행동해 사고를 일으켰을 때, 누가 책임을 져야 할까요? 개발자? 운영팀? 아니면 에이전트를 도입한 리더? 문제가 발생했을 때 신속하게 대응하고 원인을 파악하려면, 사전에 각 에이전트의 소유권과 책임 소재를 명확히 정의해야 합니다.

위험 3: 설명 불가능한 행동

AI 에이전트는 목표 지향적으로 움직입니다. 하지만 '어떻게' 그 목표를 달성하는지는 명확하지 않을 때가 많습니다. 에이전트의 모든 행동 뒤에는 엔지니어가 추적하고 이해할 수 있는 설명 가능한 논리가 있어야 합니다. 이것이 없다면 문제가 발생해도 원인을 찾거나 이전 상태로 되돌리기(롤백)가 거의 불가능해집니다.

안전한 도입을 위한 3가지 가이드라인

이러한 리스크가 AI 에이전트 도입을 막아서는 안 됩니다. 페이저듀티의 AI 자동화 엔지니어링 VP 주앙 프레이타스는 다음과 같은 세 가지 가이드라인을 통해 리스크를 최소화할 수 있다고 조언합니다.

1. '인간의 감독'을 기본값으로 설정하세요.AI가 아무리 발전해도, 비즈니스 핵심 시스템에 영향을 미치는 결정은 여전히 사람이 최종 확인해야 합니다. 모든 AI 에이전트에는 특정 담당자를 지정해 명확한 감독 및 책임 체계를 구축하세요. 보수적으로 시작해 점차 자율성 수준을 높여가는 것이 안전합니다. 또한, 중대한 작업을 수행하기 전에는 반드시 승인 경로를 거치도록 설계해 에이전트의 권한이 예상 범위를 넘어서지 않도록 통제해야 합니다.

2. 처음부터 보안을 내재화하세요.새로운 툴을 도입하면서 시스템 보안이 약화되어서는 안 됩니다. SOC2나 FedRAMP 같은 높은 수준의 보안 인증을 획득한 플랫폼을 우선 고려해야 합니다. 에이전트에게 시스템 전체에 대한 자유로운 접근 권한을 부여하는 것은 금물입니다. 담당자의 권한 범위 내에서 최소한의 권한만 부여하고, 에이전트가 수행한 모든 행동에 대한 완전한 로그를 기록해 사고 발생 시 원인을 추적할 수 있어야 합니다.

3. 모든 결과물을 설명 가능하게 만드세요.AI는 '블랙박스'가 되어서는 안 됩니다. 에이전트의 모든 결정은 왜 그런 결정을 내렸는지 그 맥락과 근거를 엔지니어가 언제든 확인할 수 있어야 합니다. 모든 행동의 입력값과 결과물을 접근 가능하도록 기록하여, 문제 발생 시 논리적 흐름을 파악하고 더 나은 시스템을 만드는 데 활용해야 합니다.

AI 에이전트는 조직의 프로세스를 혁신할 엄청난 잠재력을 지녔습니다. 하지만 보안과 거버넌스라는 안전장치 없이는 그 잠재력이 오히려 위험이 될 수 있습니다. 성공적인 도입은 기술이 아닌, 그것을 다루는 원칙에 달려 있습니다.