대부분의 기업들이 AI 에이전트에 대해 잘못 알고 있는 점

다양한 산업 분야에서 AI 에이전트는 인간의 업무 흐름을 완벽하게 대체하여 즉각적인 효율성을 약속하는 솔루션으로 홍보되고 있습니다. 하지만 현실은 훨씬 더 복잡합니다. 우리는 아직 이러한 시스템 도입의 초기 단계에 있으며, 그 성공은 신중한 배포, 탄탄한 데이터 기반, 그리고 지속적인 인간의 감독에 달려 있습니다.

최신 2025년 스탠포드 AI 지수 보고서 이 보고서는 AI가 여러 산업 분야에서 생산성 향상을 이끌고 있는 반면, 조직들은 동시에 신뢰성 위험 증가와 운영 관리의 지속적인 허점을 보고하고 있음을 보여줍니다. 2025년 조사 데이터는 출력 오류 및 오작동에 대한 우려가 급격히 증가했음을 강조하며, 고위급 AI 거버넌스 성숙도는 향상되고 있지만 시스템 차원의 안전장치와 위험 완화는 여전히 뒤처져 있음을 드러냅니다.

이러한 에이전트 중심 시대에 성공할 팀은 단순히 새로운 기술을 스택에 밀어 넣고 변화가 마법처럼 나타나기를 바라는 것이 아닙니다. 그들은 시야를 넓혀 업무 흐름 방식을 재고하고, 에이전트형 AI를 단순히 도입하는 지름길이 아니라 운영 모델을 재설계하는 전략적 기회로 활용합니다.

퀀텀 메트릭의 한 부사장은 이렇게 직설적으로 말했습니다. "에이전트를 개선하는 데 투자하는 1시간마다 훨씬 더 많은 시간을 되돌려 받습니다." AI 우선 전략을 구사하는 팀들은 이러한 복리 효과를 잘 알고 있습니다. 에이전트는 올바르게 배포, 학습 및 평가될 때 생산성을 크게 향상시키는 도구가 됩니다. 에이전트는 단순히 설치하고 잊어버리는 도구가 아니라, 함께 일하는 팀원입니다.

하지만 많은 조직들이 흔히 빠지는 세 가지 함정에 처하게 됩니다.

1. AI 에이전트를 실패하도록 설정하는 것

에이전트는 문제를 즉시 해결하는 데 있는 것이 아닙니다. 에이전트의 진정한 힘은 이미 효과가 있는 전략을 확장하는 데 있습니다. 하지만 많은 기업들이 그러한 전략(또는 그 전략의 기반이 되는 데이터)이 안정화되기 전에 에이전트를 도입합니다.

상담원은 기초 지식, 교육 및 데이터 관리 없이는 독립적으로 업무를 수행할 수 없습니다. 이는 신입 사원 온보딩과 마찬가지입니다. 신입 사원에게 노트북만 주고 알아서 잘 되기를 바라지는 않을 것입니다.

그들은 비즈니스와 그 안에서 자신의 역할을 이해하기 위해 명확한 목표, 권위 있는 데이터 소스에 대한 접근성, 정의된 표준 및 거버넌스 가이드라인이 필요합니다.

가트너 AI TRiSM 시장 가이드는 이러한 점을 강조합니다. 조직은 AI 시스템을 목록화하고, 기본 데이터를 분류 및 보호하며, 모든 사용 사례에 걸쳐 정책을 시행해야 합니다. 가트너는 특히 런타임 검사와 정책 시행이 드리프트, 불일치 또는 고위험 결정을 방지하는 데 매우 중요하다고 강조합니다.

데이터가 정확하지 않고, 서로 연결되어 있지 않으며, 지속적으로 관리되지 않으면 상담원들은 단순히 비효율적인 것을 넘어 확신에 찬 잘못된 판단을 내릴 것입니다.

초기 도입 팀들이 차별화되는 지점은 바로 여기에 있습니다. 그들은 에이전트를 백그라운드에서 마법처럼 학습하는 자동화 시스템이 아니라, 의도적인 온보딩이 필요한 시스템으로 취급합니다. 체계적인 지식 전달, 강화 루프, 그리고 지속적인 평가에 투자합니다. 에이전트의 성능은 주변 환경의 질을 반영한다는 것을 이해하는 것입니다.

2. 자동화에서 인간의 역할을 과소평가하는 것

에이전트에 대한 논의는 종종 인간 대 기계라는 잘못된 이분법으로 귀결되곤 합니다. 하지만 실제로는 대다수의 에이전트가 인간의 업무를 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 할 것입니다.

인공지능 에이전트를 훈련, 감독 및 개선하는 것은 숙련된 노동이며, 이러한 전문 지식에 대한 수요는 빠르게 증가하고 있습니다.

스탠포드 글로벌 책임 있는 AI 현황 조사에 따르면 AI를 도입하는 조직들은 데이터 거버넌스, 신뢰성 위험, 감독 및 보안 제어를 가장 큰 우려 사항으로 꼽았으며, 이는 에이전트의 전체 수명 주기 동안 인간의 판단이 여전히 필수적임을 시사합니다.

그리고 맥킨지 강조하자면, 관리자의 역할은 사람을 관리하는 것에서 시스템, 즉 사람과 에이전트가 나란히 협력하는 생태계를 관리하는 것으로 진화하고 있습니다. 미래의 리더십은 하이브리드 팀을 조율하고, 의견 일치를 보장하며, 지속적으로 성과를 개선하는 데 있습니다.

이러한 변화에는 새로운 관리 역량이 요구됩니다. 리더는 상담원을 "코칭"하고, 그들의 추론 과정을 검토하고, 실패 원인을 진단하고, 행동을 교정하는 방법을 알아야 합니다. 여러 면에서 상담원 관리는 소프트웨어보다는 뛰어난 분석가를 관리하는 것에 더 가깝습니다. 반복적이고, 관계 중심적이며, 지속적인 과정이기 때문입니다.

상담원 활용에 뛰어난 팀은 "이 사람의 역할을 어떻게 자동화할까?"라고 묻지 않습니다.

그들은 "어떻게 하면 사람과 에이전트가 서로를 발전시킬 수 있도록 이 워크플로를 재설계할 수 있을까요?"라고 묻습니다.

적대적인 사고방식이 아닌 협력적인 사고방식이야말로 의미 있는 투자 수익률(ROI)을 표면적인 실험과 구분 짓는 요소입니다.

3. 운영 및 윤리적 안전장치를 무시하는 행위

책임감 있는 배포는 성공 여부를 결정짓는 핵심 요소입니다. 에이전트는 인간 직원처럼 신속하게 행동하고 중요한 결정을 내리며, 때로는 더 빠르고 더 큰 규모로 처리합니다.

기업들은 자율적인 의사결정과 관련된 운영, 규정 준수 및 윤리적 위험을 과소평가하는 경우가 많습니다. 하지만 이러한 사각지대는 연쇄적인 실패를 초래할 수 있습니다.

The NIST AI 위험 관리 프레임워크 이는 조직이 재정적, 평판적, 사이버 보안 및 개인 정보 보호 위험과 함께 AI 위험을 평가하고 AI 수명주기의 모든 단계에 걸쳐 안전장치를 마련해야 한다는 명확한 지침을 제시합니다.

다시 말해, AI 거버넌스는 구조적인 것이어야 하며, 사후 고려 사항이 되어서는 안 됩니다.

가트너 역시 이러한 시급성을 강조합니다. 가트너의 지침은 착각, 정책 위반 또는 잘못된 추론을 방지하기 위해 런타임 모니터링, 정렬 검사, 이상 탐지 및 능동적 검증의 필요성을 강조합니다.

조직의 기술 스택, 거버넌스 모델 및 위험 상태를 검토하지 않고 구현을 서두르는 것은 해결하는 문제보다 더 많은 문제를 야기하는 확실한 방법입니다.

이것이 바로 가장 앞선 기업들이 두 가지 목표를 추구하는 이유입니다. 빠르게 배포하는 것과 더 빠르게 관리하는 것입니다. 그들은 혁신과 규율을 결합합니다. 그들은 에이전트형 AI를 통제 없이 돌아다니도록 내버려 두는 블랙박스가 아니라 보안, 신뢰성 엔지니어링, 투명한 의사 결정 추적이 필요한 진화하는 시스템으로 취급합니다.

에이전트형 AI가 이미 가치를 제공하고 있는 곳

다양한 산업 분야에서 초기 도입 기업들은 에이전트가 실시간 의사 결정이 성능을 향상시키는 대용량의 규칙 기반, 컨텍스트 중심 작업에서 탁월한 성능을 발휘한다는 사실을 발견하고 있습니다.

• 고객 서비스에서 상담원은 문제 분류, 문제 요약, 최적의 차선책 제시, 상황 맥락을 유지하면서 지능적으로 문제를 상위 담당자에게 보고하는 등의 업무를 수행할 수 있습니다.
• 운영 측면에서 이러한 시스템은 작업량을 모니터링하고, 이상 징후를 표시하고, 일상적인 문제를 해결하고, 의사 결정 지원을 통해 인간 운영자를 도울 수 있습니다.
• 영업 및 마케팅 담당자는 인바운드 리드 검증, 상담 연결, 개인화 지원, 누락 없는 완벽한 관리 등을 수행할 수 있습니다. 또한 이메일을 통해 인바운드 리드를 관리하고 미팅을 예약하는 등 자율적인 리드 관리 기능을 통해 팀이 수동 작업 없이도 구매 의도에 발맞춰 나갈 수 있도록 지원합니다.

모든 경우에 있어, 에이전트는 인간 전문가가 전략, 맥락 및 관리를 제공할 때 탁월한 성능을 발휘하며, 이러한 요소가 없을 때는 제대로 작동하지 못합니다.

다음 과제: AI에 대비한 조직 구축

현대 직장에서 AI 에이전트는 '도입할지 여부'가 아니라 '도입 시기'의 문제이며, 성공하는 팀과 어려움을 겪는 팀의 차이는 단 한 가지, 바로 참여도에 달려 있습니다.

그들은 지속적으로 측정하고, 조정하고, 평가하고, 개선하고, 재학습합니다. 그들은 인간과 에이전트가 경쟁하는 것이 아니라 협력하는 문화를 구축합니다.

스탠포드 AI 지수는 AI가 생산성과 과학적 발전을 가속화할 수 있지만 보안 및 신뢰성 위험도 높이기 때문에 조직은 모델 개발에 투자하는 것만큼이나 감독, 위험 완화 및 거버넌스에 적극적으로 투자해야 한다고 지적합니다.

에이전트를 활용하여 성공하는 기업들은 일반적으로 세 가지 습관을 따릅니다.

1. 그들은 눈에 띄게 행동합니다.

그들은 에이전트에게 결정 사항을 설명하고, 추론 과정을 드러내고, 실패 패턴을 밝히도록 지시합니다.

2. 그들은 거버넌스를 역량 강화의 수단으로 여긴다.

안전장치는 규모의 확대를 가속화할 뿐, 늦추지는 않습니다.

3. 그들은 인간으로 구성된 "관제탑"에 투자합니다.

그들은 마치 위험도가 높은 시스템을 관리하는 것처럼 에이전트를 감독, 검증 및 감사하는 팀을 구성합니다.

의미 있는 투자 수익률(ROI)을 위한 기반 마련

AI 에이전트는 생산성을 혁신할 수 있지만, 기반이 탄탄하고 의도적인 도입이 이루어질 때만 가능합니다. 이를 위해서는 다음이 필요합니다.

• 정확하고 연결된 데이터
• 체계적인 온보딩
• 투명한 거버넌스
• 인간 참여형 감독
• 지속적인 개선
• 하이브리드 팀 간의 조율

에이전트를 지름길이 아닌 파트너로 대하는 조직만이 에이전트형 AI가 제공할 수 있는 복리 효과를 누릴 수 있을 것입니다.

에이전트 중심 시대는 사람과 에이전트가 서로의 강점을 극대화할 수 있도록 시스템을 재설계하는 시대입니다. 그리고 오늘날 이러한 노력을 기울이는 기업들이 미래의 생산성 기준을 정립할 것입니다.