기업 AI 스케일업의 핵심: 에이전틱 AI, 이제 '실험'을 넘어 '전략'의 영역으로
Published Sep 7, 2026
최근 몇 년간 AI는 단순한 유행을 넘어 우리 비즈니스 환경의 근본적인 변화를 이끌고 있습니다. 특히 생성형 AI의 등장은 많은 기업에게 새로운 가능성을 제시했지만, 이제 그 다음 단계, 즉 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)‘의 시대로 진입하고 있습니다. 더 이상 수동적인 응답에 머무르지 않고, 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우며, 필요한 조치를 취하고, 그 결과를 평가해 다음 행동을 결정하는 자율적인 AI 에이전트들의 등장은 업계의 기대를 한 몸에 받고 있습니다. 실제로 포춘 500대 기업 중 80%가 이미 에이전틱 AI 파일럿 프로젝트를 도입했다는 사실은 이 기술이 단순한 호기심을 넘어 기업의 핵심 전략으로 부상하고 있음을 명확히 보여줍니다.
하지만 이러한 높은 도입률에도 불구하고, 의미 있는 규모로 확장하는 데에는 여전히 큰 난관이 존재합니다. 많은 조직이 여전히 개별적인 파일럿 프로젝트에 머물며, 전사적인 도입을 위한 해답을 찾지 못하고 있죠. 과연 무엇이 문제일까요? 그리고 기업들은 이 거대한 잠재력을 어떻게 현실로 바꿀 수 있을까요? MIT Technology Review의 기사는 바로 이 질문에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하며, 니체(NiCE)의 최고 운영 책임자(COO) 아룬 찬드라(Arun Chandra)의 시각을 빌어 에이전틱 AI 스케일업의 핵심 원칙들을 제시합니다. 이는 현장에서 이 기술을 실제로 구현하려는 기업들에게 매우 중요한 가이드라인이 될 것입니다.
실험에서 전략으로: 비즈니스 목표 재정립
찬드라는 에이전틱 AI의 확장을 위해 가장 먼저 필요한 것이 ‘단순한 실험 그 이상’으로 나아가는 것이라고 강조합니다. 많은 기업들이 “이 기술로 무엇을 할 수 있을까?”라는 질문에만 집중하지만, 스케일업은 명확한 비즈니스 전략과의 연결 없이는 불가능하다는 것이죠. 단순히 새로운 기술을 시도해보는 것 자체에 의미를 두는 것이 아니라, 수익 증대, 비용 절감, 혹은 특정 전략적/재무적 목표 달성과 같이 구체적인 지향점을 설정해야 합니다.
이러한 명확한 목표 설정은 AI 에이전트가 운영될 워크플로우를 재고하는 과정으로 이어집니다. 찬드라의 말처럼, “가장 피해야 할 일은 시대에 뒤떨어지거나 비효율적인 워크플로우에 AI를 적용하는 것”입니다. 기존의 비효율적인 프로세스 위에 AI를 덧씌우는 것은 문제를 더 복잡하게 만들 뿐입니다. 에이전틱 AI의 진정한 가치를 발휘하기 위해서는, AI의 역량에 맞춰 워크플로우 자체를 근본적으로 재설계하는 과감한 접근이 필요합니다. 예를 들어, 특정 고객 서비스 프로세스에서 반복적인 문의를 처리하는 에이전트를 도입한다면, 단순히 기존 상담사의 스크립트를 AI에게 넘겨주는 것이 아니라, 고객의 질의를 예측하고, 필요한 정보를 여러 시스템에서 통합하며, 심지어는 후속 조치까지 자율적으로 수행하도록 워크플로우를 재구성해야 한다는 의미입니다. 이렇듯 기술적 관점을 넘어 비즈니스 전략과 워크플로우 최적화라는 큰 그림에서 접근해야만 에이전틱 AI는 비로소 제 역할을 할 수 있습니다.
통합된 시스템과 데이터 전략의 중요성
에이전틱 AI를 성공적으로 확장하기 위해서는 이를 응집력 있는 시스템으로 취급하는 것이 필수적입니다. AI 에이전트가 효과적인 의사결정을 내리고 실제적인 조치를 취하려면, 필요한 데이터, 지식, 그리고 맥락에 대한 접근 권한을 가져야 합니다. 단순히 특정 업무만 수행하는 고립된 에이전트는 한계가 명확합니다. 찬드라는 “이러한 AI 에이전트의 효율성은 순전히 그들이 흡수하고 사용할 수 있는 맥락, 지식, 데이터의 함수”라고 역설합니다. 정보가 파편화되어 있거나, 필요한 백엔드 시스템에 연결되지 못한다면, 에이전트의 능력은 크게 저해될 수밖에 없습니다.
이 부분에서 주목할 점은, 많은 기업이 여전히 데이터 사일로 문제에 시달리고 있다는 것입니다. 다양한 부서와 시스템에 흩어진 데이터를 통합하고, AI 에이전트가 이를 필요에 따라 활용할 수 있도록 중앙 집중화된 지식 기반을 구축하는 것은 기술적, 조직적으로 매우 어려운 과제입니다. 개인적으로는 이 지점에서 데이터 거버넌스 전략이 에이전틱 AI 성공의 핵심 열쇠가 될 것이라고 생각합니다. 어떤 데이터에 접근할 것인지, 어떻게 데이터를 정제하고 표준화할 것인지, 그리고 데이터의 보안과 프라이버시를 어떻게 관리할 것인지에 대한 명확한 정책과 시스템이 뒷받침되지 않는다면, 아무리 뛰어난 AI 에이전트도 제 기능을 하기 어렵습니다.
또한, 조직 내에서 팀들이 각자 독립적인 에이전트 시스템을 구축할 경우, 새로운 형태의 파편화를 초래할 수 있습니다. 이는 과거 기업들이 부서별로 개별적인 IT 시스템을 도입했다가 통합 문제에 직면했던 경험을 상기시킵니다. 따라서 처음부터 상호 연결성을 염두에 둔 아키텍처 설계와 전사적인 거버넌스 프레임워크가 필수적입니다. 에이전트가 더 중요하고 결과적인 업무를 수행하게 될수록, 거버넌스, 프라이버시, 보안, 그리고 변화 관리의 중요성은 더욱 커집니다. 마치 인간 직원을 채용하고 관리하듯이, AI 에이전트에게도 동일한 수준의 표준을 적용하고, 전반적인 인력을 인간과 AI 에이전트의 조합으로 사고해야 한다는 찬드라의 주장은 단순한 기술 도입을 넘어선, 근본적인 조직 구조 및 인력 운영 방식의 변화를 예고하는 대목입니다.
미래를 위한 연결된 전략: “바다를 끓이지 마라”
에이전틱 AI의 궁극적인 목표는 단순히 반복적인 작업을 자동화하는 것을 넘어, 능동적으로(proactively) 작동하고, 심지어 다른 에이전트들과 소통하며 고객의 니즈를 해결하는 데 있습니다. 예를 들어, 한 에이전트가 고객의 문의를 접수하고, 다른 에이전트에게 관련 정보를 요청하며, 또 다른 에이전트가 필요한 백엔드 시스템에서 작업을 수행한 후, 최종적으로 통합된 답변을 고객에게 제공하는 시나리오를 상상해볼 수 있습니다. 이는 고객 경험을 혁신하고, 운영 효율성을 극대화할 수 있는 강력한 비전입니다.
하지만 이러한 미래를 향해 나아가기 위해서는 현명한 전략이 필요합니다. 찬드라는 “바다를 끓이지 마라(don’t boil the ocean)“고 조언하며, 파일럿 단계에서 스케일업으로 전환하는 조직의 우선순위는 모든 것을 한 번에 시도하는 것이 아니라, 고가치 사용 사례, 워크플로우, 인력 변화, 그리고 측정 가능한 결과를 중심으로 연결된 전략을 구축하는 것이라고 말합니다. 이는 현실적인 접근 방식이며, 성공적인 스케일업을 위한 로드맵을 제시합니다. 즉, 기업은 다음의 질문들을 던져야 합니다.
- 어떤 업무 영역이 에이전틱 AI 도입을 통해 가장 큰 비즈니스 가치를 창출할 수 있을까? (High-value use cases)
- 이러한 가치를 실현하기 위해 기존 워크플로우를 어떻게 재설계해야 할까? (Workflow changes)
- AI 에이전트 도입으로 인해 인간 인력의 역할은 어떻게 변화하며, 이에 대한 준비는? (Workforce changes)
- 도입의 성공을 어떻게 측정하고 평가할 것인가? (Measurable outcomes)
업계 흐름을 보면, 이러한 전략적 접근 없이는 에이전틱 AI가 단순한 실험 단계에서 벗어나지 못할 가능성이 높습니다. 결국 기술 자체의 우수성만큼이나, 이를 비즈니스 목표와 워크플로우, 그리고 사람과 AI의 조화라는 관점에서 어떻게 효과적으로 통합하느냐가 기업의 성패를 좌우할 것입니다. 에이전틱 AI는 단순한 도구가 아니라, 기업의 운영 방식과 가치 창출 방식을 재정의하는 강력한 변혁의 주체임을 인식해야 합니다. 지금이야말로 기업들이 에이전틱 AI의 거대한 잠재력을 현실로 만들기 위한 전략적이고 통합적인 로드맵을 그려야 할 때입니다.
출처
- 원문 제목: Scaling agentic AI pilots across the enterprise
- 출처: MIT Technology Review
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