기업들이 에이전트형 AI에 대해 잘못 이해하고 있는 점은 무엇일까요?

에이전트형 AI는 2025년 가장 많이 논의되는 기업 기술 중 하나가 되었지만, 실제 구축 사례는 아직 드뭅니다. 분석가들은 수많은 도구가 "에이전트"로 광고되고 있지만, 대부분 진정한 자율성을 갖추지 못했다고 지적했습니다. 가트너 리뷰 약 3,000개의 에이전트 상품 중에서 다음과 같은 상품만 발견되었습니다. 4% 일부 시스템은 진정한 에이전트와 같은 동작을 보였지만, 나머지 대다수는 단순히 챗봇이나 스크립트 기반 자동화 시스템에 불과했습니다. 이러한 "에이전트 워싱"으로 인해 기업들은 RPA, 워크플로 자동화 또는 엔터프라이즈 ChatGPT 액세스를 목표를 추구하고, 새로운 정보에 반응하며, 비정형 데이터를 처리하는 실제 에이전트 시스템으로 오인하게 됩니다.

오해: RPA, ChatGPT 라이선스 및 과장 광고

RPA와 에이전트형 AI의 차이점:

기존 RPA 도구는 정적이고 미리 정의된 지침을 따릅니다. 에이전트형 AI는 상황에 따라 행동을 계획하고 사용 가능한 도구, API 및 데이터 소스를 활용합니다. IDC 및 기타 업계 연구기관 참고로 RPA는 고정된 규칙을 실행하는 반면 에이전트는 동적으로 적응합니다. 챗봇과 화면 스크래핑을 결합하여 "지능형 자동화"로 판매되는 많은 워크플로는 에이전트 시스템으로 잘못 알려져 있습니다.

ChatGPT 라이선스와 AI 배포의 차이점:

기업들은 흔히 ChatGPT Enterprise나 Copilot 라이선스를 구매하는 것이 "AI를 도입한 것"이라고 생각합니다. 하지만 실제로는 직원들에게 채팅 인터페이스를 제공하는 것일 뿐입니다. 멘로 벤처스 그 보고서 10 % 미만 기업들은 일반적인 채팅 도구를 넘어 AI를 다양하게 활용하고 있으며, 직원들의 실험적인 시도가 IT 팀의 AI 도입을 촉진하고 있습니다. 챗봇 인터페이스는 목표 지향적인 에이전트와는 근본적으로 다릅니다.

벤더의 과도한 약속:

스타트업과 컨설팅 회사들은 흔히 모든 비즈니스 프로세스에 대한 해결책으로 "에이전트"를 광고합니다. 하지만 연구 결과는 다음과 같습니다. 88% 경영진의 상당수가 에이전트형 AI 개발에 자금을 지원하고 있지만, 2 % 미만 이러한 프로젝트 중 상당수가 생산 규모에 도달할 것으로 가트너는 예측합니다. 이상 40% 현재 진행 중인 에이전트형 AI 프로젝트는 성능 저하 또는 불명확한 요구 사항으로 인해 2027년까지 취소될 것입니다.

에이전트형 AI란 실제로 무엇인가

에이전트형 AI는 거의 자율적인 의사결정을 포함합니다. 진정한 에이전트는 목표를 입력받고, 정보와 도구를 활용하여 목표 달성에 필요한 단계를 결정합니다. 경직된 워크플로와 달리, 에이전트는 새로운 변수가 나타날 때 방향을 전환할 수 있습니다.

최신 프레임워크는 생태계가 어떻게 진화하는지 보여줍니다. LangChain의 경우 랭그래프 에이전트를 위한 프로덕션 환경에 적합한 런타임을 제공합니다. DeepLearning.AI의 DSPy 계획, 작업자 및 도구에 필요한 기본 요소를 제공합니다. 다음과 같은 새로운 플랫폼들이 등장하고 있습니다. IBM의 crewAI 마이크로소프트의 AutoGen은 멀티 에이전트 오케스트레이션의 성장을 보여줍니다. 하지만 이러한 도구들은 아직 초기 단계이며, 대부분의 기업은 이를 효과적으로 운영하는 데 필요한 내부 전문 지식을 갖추고 있지 않습니다.

규제 산업 분야의 기회

금융, 보험, 의료와 같은 규제 대상 산업은 의외로 에이전트 기반 자동화에 매우 적합한 분야입니다. 이러한 산업은 체계적인 정책, 문서화, 감사 추적에 의존하기 때문에 규칙 기반 에이전트가 적용하기에 이상적인 환경입니다.

금융 :

은행들은 AI와 에이전트 기반 자동화 도구를 활용하여 규정 준수, 온보딩, KYC/AML 워크플로우를 간소화하고 있습니다. 이러한 도구들은 문서 자동 검증, 위험 및 제재 대상자 심사, 그리고 사람의 검토가 필요한 사례 표시 등의 기능을 수행합니다. SS&C 블루 프리즘이는 온보딩 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 한 은행은 다음과 같은 결과를 얻었습니다. 49% 계좌 개설부터 거래까지 걸리는 시간이 단축됩니다. 한편, 2025년까지 전 세계 은행 중 점점 더 많은 은행들이 생성형 인공지능(Generative AI)을 도입하거나 평가하고 있습니다. 테메노스의 설문조사 36%는 이미 배포 중이거나 배포 과정에 있으며, 39%는 평가 중입니다. 2025년 EY-파르테논 설문 조사에 따르면 GenAI를 사용하는 은행의 61%가 이미 상당한 이점을 경험했습니다. 업계 분석에 따르면 AI 기반 자동화는 규정 준수, 운영 및 위험 관리 기능에서 30~50%의 생산성 향상을 가져올 수 있을 것으로 추정됩니다.

보험:

보험금 청구 처리, 보험 인수 심사 및 사기 탐지는 에이전트 시스템에 잘 적용됩니다. 보험금 청구 담당자는 문서를 읽고, 보험 증권 세부 정보를 확인하고, 요구 사항을 검증하고, 다음 단계를 제안할 수 있습니다. 연구 결과에 따르면 BCG 초기 사용자들이 대략적인 성과를 달성했음을 보여줍니다. 40% 더 빠른 보험금 청구 처리와 두 자릿수 고객 만족도 증가. NAIC의 AI 가이드라인과 같은 규정을 통해 보험사는 에이전트의 운영 로직에 직접 규칙을 통합할 수 있습니다. 2025년 멘로 벤처스 분석 그 92% 미국의 건강 보험사들은 규정 준수 테스트, 편견 검사 및 감사 업무에 AI를 활용합니다.

건강 관리:

의료기관들은 임상 문서 작성, 환자 분류, 일정 관리, 그리고 임상의의 감독 하에 초기 단계 분석을 지원하기 위해 에이전트를 활용하고 있습니다. 카이저 퍼머넌트는 생성형 AI를 의료 기관 전반에 걸쳐 도입했습니다. 40 병원의 문서화 기준에 따르면 멘로 벤처스이를 통해 행정 부담을 줄이고 있습니다. 메이요 클리닉은 100만 달러 이상을 투자하고 있습니다. $ 1 억 AI 기반 자동화 전략에서 엄격한 규정 준수 요건은 종종 더 안전하고 감사 가능한 에이전트 시스템으로 이어집니다.

이러한 여러 분야에 걸쳐 보험 인수 지침, 신용 정책, 임상 프로토콜과 같은 명확하게 정의된 규칙을 에이전트의 행동을 규제하는 안전장치로 활용할 수 있습니다.

기술 및 거버넌스 과제

기업들은 에이전트 시스템을 구현할 때 여러 가지 장애물에 직면합니다.

데이터 및 통합 복잡성:

상담원들은 API, 문서, 데이터베이스 및 실시간 정보에 접근해야 합니다. 팀은 대량의 비정형 데이터를 인덱싱하고, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구성하고, 안정적인 도구 인터페이스를 구축해야 합니다. 이러한 작업들은 현재 IT 인력의 기술 수준을 넘어서는 경우가 많습니다.

파편화된 도구:

표준 에이전트 프레임워크는 존재하지 않습니다. LangGraph, DSPy, AutoGen 등의 도구는 보안, 유연성, 완성도 측면에서 각각 장단점이 있습니다. 많은 기업들이 컨설팅 회사나 "에이전트 패키지" 공급업체에 의뢰하지만, 취약하거나 불완전한 솔루션만 제공받는 경우가 많습니다.

평가 및 관찰 가능성:

에이전트의 정확성, 안전성 및 드리프트를 측정하려면 평가 파이프라인, 시나리오 테스트 및 실시간 모니터링이 필요합니다. 이러한 시스템이 없으면 에이전트는 감지되지 않고 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.

안보 및 신흥 위험:

에이전트 자율성은 새로운 위험을 초래합니다. BCG의 분석 이는 연쇄 오류, 에이전트 간 사칭 위험 및 도구 호출 순서의 취약점을 강조합니다. 이러한 공격 벡터는 데이터 노출이나 의사 결정 오류가 심각한 결과를 초래할 수 있는 금융 및 의료 분야에서 특히 우려스럽습니다.

기술 격차:

대부분의 기업 엔지니어는 API와 데이터베이스는 이해하지만 에이전트 루프, 프롬프트 엔지니어링 또는 툴체이닝에 대한 경험이 부족합니다. 가트너는 에이전트 프로젝트에 자금을 지원하는 많은 경영진이 진정한 에이전트의 요건을 제대로 이해하지 못하여 성공률이 낮은 데 기여하고 있다고 지적합니다.

기업 환경에 바로 적용 가능한 AI 에이전트 구축

전문가들은 특히 위험 부담이 큰 환경에서 에이전트 기반 워크플로우를 구축하는 조직을 위해 몇 가지 모범 사례를 권장합니다.

보안 설계 아키텍처:

초기 단계에서 자율성 제한, 권한 및 감사 추적을 정의하십시오. 필요한 접근 권한만 부여하고 로깅 및 안전 장치를 시스템에 내장하십시오. BCG는 핵심 아키텍처에 거버넌스를 설계하는 것을 강조합니다.

정책 중심 플랫폼:

기존 시스템과 통합되고 런타임에 규칙을 적용하는 플랫폼을 사용하십시오. 정책 엔진은 실행 전에 도구 호출을 기업 표준에 따라 검증하여 반복 가능하고 감사 가능한 동작을 보장합니다.

인간 참여형 모니터링:

특히 규제 대상 프로세스의 경우, 중요한 단계에는 수동 검토가 포함되어야 합니다. 대시보드와 알림 기능을 통해 팀은 상담원 활동을 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 신속하게 보고할 수 있습니다.

철저한 테스트 및 피드백:

기업은 배포 전에 샌드박스 시뮬레이션, 백테스트 및 시나리오 스트레스 테스트를 실행해야 합니다. 지속적인 평가를 통해 드리프트, 오류 및 규정 준수 위반 사항을 감지할 수 있습니다. 에이전트를 CI/CD 파이프라인을 사용하는 소프트웨어 구성 요소처럼 취급하면 신뢰성이 향상됩니다.

프레임워크는 메모리, 권한 부여 및 감사 기능을 위한 기능을 추가하며 지속적으로 발전하고 있습니다. 장기적으로 기업들은 목표와 정책을 정의하고 시스템이 프롬프트, 데이터 접근 및 규정 준수 워크플로를 관리하는 통합 플랫폼을 원합니다.

결론

에이전트 AI 규제 산업의 복잡한 워크플로우를 혁신할 수 있는 상당한 잠재력을 지니고 있습니다. 진정한 성공을 위해서는 안전한 아키텍처, 정책 기반 거버넌스, 인간의 감독, 그리고 철저한 테스트가 필수적입니다. 에이전트형 AI를 마케팅 용어가 아닌 핵심 소프트웨어 기능으로 접근하는 기업은 의미 있는 가치를 창출할 수 있는 반면, 과대광고에 의존하는 기업은 시범 사업이 좌초되고 투자금을 낭비할 위험이 있습니다.