도구에서 동료로 : Agentic AI가 재정의하는 기업의 경쟁력

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생성형 AI는 단순한 도구가 아니라 스스로 업무를 판단하여 해결하는 자율적인 동료로 진화하였습니다. 기업이 AX 경쟁력을 확보하기 위하여 필요한 것은 무엇이며 어떠한 비즈니스 관점이 필요한지 알아보겠습니다.

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'23년 생성형 AI의 등장 이후, 지난 3년간은 수많은 기업이 생성형 AI 플랫폼을 도입하고, 업무 프로세스에 RPA 등을 적용하여 생산성을 향상시키고자 노력해 온 일종의 ‘학습과 실험의 시기’였습니다. 그러나 '26년은 생성형 AI의 단순한 활용을 넘어, 기업의 운영, 의사결정 구조, 비즈니스 모델 등 전반적인 업무를 AI 중심으로 재편하는 AX(AI Transformation)의 분기점에 서 있습니다.

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하지만 최근 미국에서 제기된 AI 회의론은, 지난 3년간 대부분의 기업이 생성형 AI를 업무에 도입했음에도 불구하고 실제 재무적 성과나 조직의 근본적인 체질 개선으로 이어진 사례가 드물다는 문제의식에서 출발했습니다. 이는 여전히 많은 기업이 생성형 AI를 기존 업무 방식을 보조하는 ‘단순 도구’로만 활용하는, 이른바 ‘생산성 역설’에 빠져 있기 때문이라는 분석도 제기되고 있습니다.¹) 또한 업무 시스템 간 단절로 인해 여전히 사람이 데이터를 옮기고 결과를 검토해야 하는 병목 현상도 나타나고 있습니다.²)

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이러한 한계를 극복하기 위해서는 기업의 내부 데이터와 업무 시스템을 기반으로 스스로 목표를 이해하고 세부 계획을 수립하며, 실행 결과까지 책임지는 ‘동료’ 역할을 수행하는 Agentic AI의 활용이 필요합니다. 이제 AI는 단순히 질문에 답하는 역할을 넘어, 자율적으로 업무를 수행하는 단계로 나아가야 할 시점입니다. 이와 관련하여, 기업이 생성형 AI를 바라보는 관점에 따라 업무 수행 방식이 어떻게 달라지는지 몇 가지 예를 들어보겠습니다.

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[관점 1] 도구(Tool)로서의 AI

생성형 AI를 도구로 바라보는 조직에서는 AI를 철저히 사람의 명령에 종속된 수동적인 수단으로 인식합니다. 이 경우 AI는 직원이 필요할 때마다 호출하여 사용하는 방식에 가깝습니다. 인간이 프롬프트 등을 통해 세부 작업을 지시(Input)하면, AI는 파편화된 개별 작업(Task)만을 수행하고 다음 명령이 없으면 업무를 이어가지 않습니다. 또한 인간이 중간에 개입(Human-in-the-loop)하여 결과를 검토(Review)하는 과정을 반복적으로 거칩니다. 이처럼 AI가 생산하는 결과물이 많아질수록, 사람이 중간 검토 후 다시 명령을 내려야 하는 과정이 반복되며 비효율이 발생하기 쉽습니다.³)

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[관점 2] AI에게 일을 맡기는 조직 – Agentic AI

반면, 생성형 AI에게 일을 맡기는 조직은 AI를 하나의 동료로 인식합니다. 사용자가 '목표' 또는 '가이드라인'을 제시하면, AI는 이를 바탕으로, 자율적으로 추론(Reasoning)하고 세부 계획을 수립하며, 사내 시스템 및 데이터와 API를 통해 적절한 도구를 연계하여 최종 결과물을 완성합니다. 이 과정에서 문제 해결의 일부 주도권이 AI에 위임되며, AI는 보다 복합적이고 통합적인 업무를 수행할 수 있습니다.⁴)

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기업이 Agentic AI를 활용한다면, 단순한 업무 처리 속도 향상을 넘어서는 더 큰 조직적·구조적 효과를 기대할 수 있습니다.

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효과 1) 의사결정 속도와 정확성 향상

기존의 의사결정은 일반적으로 데이터 수집(현장 부서) → 분석(기획/전략팀) → 보고 및 승인(경영진) 등 여러 단계를 거칩니다. 반면, Agentic AI는 기업의 전사적 데이터와 자원은 물론 외부 시장 데이터까지 통합적으로 활용하여, 인간이 인지하지 못한 복잡한 변수 간 상관관계를 파악하고 실시간으로 최적의 의사결정 대안을 제안합니다.⁵)

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효과 2) 자원 배분의 효율화

특정 전문 영역에 최적화된 Agent는 전문 업무를 수행할 때 필요한 핵심 정보와 기존 이력을 신속하게 분석할 수 있습니다. 이를 통해 인간은 보다 고도화된 전략적 판단과 의사결정에 집중할 수 있습니다.⁶)

예) 법무 Agent는 계약서의 독소 조항을 자동으로 탐지하고, 기존 사례와 대조하여 수정안을 제시하며 초안을 작성합니다. 이에 따라 담당자는 최종 판단과 협상 전략 수립에 집중할 수 있습니다.

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효과 3) 선제적 고객 서비스 제공

고객이 문제를 인식하기 이전에 행동 패턴 등의 데이터를 분석하여, 고객이 필요로 할 서비스를 선제적으로 제공할 수 있습니다. 이는 기존의 문제 발생 이후 대응하는(Reactive) 전략에서 벗어나, 예측(Predictive) 기반으로 서비스를 제공하는 방식으로의 전환을 의미합니다.⁷)

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위와 같이 기업이 성공적인 성과를 창출하는 Agentic AI 활용 기업으로 도약하기 위해서는, 기업 데이터의 자산화와 AI 거버넌스 및 신뢰성 확보가 필수적입니다.

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【기업 데이터의 자산화】

Agent의 지능 수준은 기업 내부 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 따라서 단순히 데이터를 한곳에 축적하는 것을 넘어, Agent가 즉시 이해하고 활용하며 추론할 수 있는 구조화된 형태로 저장해야 합니다. 또한 데이터 간 관계성을 반영한 ‘지식 그래프(Knowledge Graph)’ 형태로의 자산화가 필요합니다.⁸)

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【AI 거버넌스 및 신뢰성 확보】

Agent가 기업의 컴플라이언스(Compliance) 및 윤리 강령 등 내부 가이드라인 범위 내에서 업무를 수행할 수 있도록 하는 ‘가드레일(Guardrails)’ 구축이 핵심 경쟁력으로 부각될 것입니다.⁹)

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앞으로의 비즈니스 환경에서는 생성형 AI ‘기술 도입의 차이’를 넘어 ‘활용의 격차’가 기업의 생존을 좌우하게 될 것입니다. 현재는 인간의 개입으로 인해 AI 도입 투자 대비 효율이 낮아 보일 수 있습니다. 그러나 조직 차원에서 자율성을 보장하고 AI에게 실질적으로 업무를 위임하는 기업은 점차 규모의 생산성을 달성하게 될 것입니다.

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이를 위해 기업은 데이터를 Agent가 판독 가능한 형태로 정제하고, 소규모 업무에 우선 적용하여 Agent의 자율성을 실험하고 성과를 검증하는 ‘작은 성공’을 축적해 나가야 합니다. 나아가 여러 Agent를 하나의 유기적 시스템처럼 연결해 운영할 수 있는 체계의 도입이 필요합니다.¹⁰)기술은 이미 준비되어 있습니다. 이제 기업에 필요한 것은 새로운 기술에 대한 단순한 호기심이 아니라, 조직의 업무와 권한을 전략적으로 재설계하고 이를 AI와 과감히 공유할 수 있는 결단력입니다.

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"업무를 AI에게 분배하고, 그 결과를 검토하며 피드백을 제공하는 방식은 실제로 주니어 직원과 함께 일하는 방식과 유사하다." — Sam Altman (CEO, OpenAI)

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이를 가능하게 하는 삼성SDS의 FabriX에 대해 더욱 자세히 알고 싶으시다면 아래를 참고하여 주십시오.

https://www.samsungsds.com/kr/ai-fabrix/fabrix.html

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