생산성을 넘어 수익 창출까지, AI 에이전트가 바꾸는 기업 운영 전략 – 전문가가 짚어주는 전환의 핵심 4가지
최근 78% 이상의 글로벌 기업이 생성형 AI(Gen AI)를 도입했지만, 실제 수익 개선을 체감한 기업은 거의 없습니다. 이것이 바로 ‘Gen AI 역설(Paradox)’입니다. 많은 투자가 이루어졌지만, 기업의 손익계산서(P&L)에는 그 성과가 명확히 보이지 않는 상황입니다. 왜 그럴까요? 그리고 그 해결방안은 무엇일까요?
이 글에서는 단순한 챗봇이나 코파일럿을 넘어, 기업의 ‘핵심 프로세스’를 근본적으로 혁신하는 AI 에이전트의 역할과 기업이 주목해야 할 전략적 전환점을 짚어봅니다. 지금의 AI 도입이 성과로 연결되지 않는 이유는 단순한 도구 배치가 아니라 ‘업무 방식’ 자체를 재설계하지 않았기 때문입니다.
1. 범용 도구에서 맞춤형 프로세스로 – ‘수평형’에서 ‘수직형’으로의 전환 필요
대다수 기업은 마이크로소프트 365 Copilot과 같은 수평형 AI 도구를 업무에 적용해왔습니다. 이는 이메일 정리나 문서 요약 등의 생산성 향상에는 효과적이지만, 전체 프로세스를 바꾸는 힘은 약합니다. 반면, 수직형용 사례들은 기능별로 집중되어 높은 ROI를 기대할 수 있으나, 시범단계에서 멈추는 경우가 90%에 달합니다. 이는 기술적 한계, 조직 내 협업 부족, 품질 낮은 데이터 등 복합적인 장벽 때문입니다.
McKinsey 보고서는 “에이전트 기반 AI”가 이 문제를 해결할 열쇠라고 밝히고 있습니다. 에이전트는 사람처럼 목표를 이해하고, 작업을 하위단계로 나눈 후, 시스템 및 사람과 상호작용하면서 업무를 자동으로 수행합니다. 즉, 단순한 자동화가 아니라 ‘능동적 실행자’의 역할을 하게 되는 셈입니다.
2. 업무 완성도와 민첩성을 높이는 AI 에이전트의 다섯 가지 장점
AI 에이전트는 기업 운영에서 크게 다음과 같은 다섯 가지 이점을 제공합니다.
- 처리 속도 개선: 작업 사이 공백 없이 연속 수행하며 병렬 처리 가능.
- 유연한 의사결정: 실시간 데이터 분석을 기반으로 작업 순서나 우선도 변경.
- 고객 맞춤화: 고객 행동에 따라 요구사항을 자동 파악 및 대응.
- 탄력성 확보: 수요에 따라 실행량 조절 가능, 직관보다 정교한 대응.
- 리스크 관리 및 복원력 향상: 이상 탐지 및 자동 복구 조치 수행.
이 기능들은 공급망 자동화, 금융상품 추천, 마켓 리서치, 또는 신용평가 보고서 작성 등 다양한 분야에서 이미 실현되고 있으며, McKinsey 사례에서는 프로세스 개선률이 최대 60% 이상 향상되었음을 보고합니다.
3. ‘보조도구’에서 ‘운영 파트너’로 – 조직 구조와 AI 거버넌스 전면 개편 필요
AI 에이전트를 성공적으로 도입하려면 단순한 기술 채택을 넘어 조직 차원의 변화를 수반해야 합니다.
- 전사적 전략 재정렬: 파편화된 실험을 넘어서, CEO 주도 하에 전략 중심의 AI 전환 프로그램 설계.
- 새로운 역할 창출: 프롬프트 엔지니어, 에이전트 오케스트레이터 등 인간-AI 협업 직무 형성.
- 기술 인프라 전환: 기존 시스템과의 유기적 연계를 위한 '에이전틱 AI 메쉬' 아키텍처 구현.
- 데이터 체계 강화: 비정형 데이터 포함한 품질, 거버넌스 체계 고도화 구축.
특히나 기술적 진보보다 중요한 것은 인간과 에이전트의 공존을 이해하고, 신뢰할 수 있는 운영 체계를 만드는 것입니다. 너무 많은 독립형 에이전트가 생성되면 유지관리와 리스크 제어가 불가능해지므로, 명확한 사용 정책과 모니터링 체계도 필수입니다.
4. 실제 성과를 이끌어낸 사례들로 보는 변화의 방향성
- 대형 은행 시스템 리뉴얼: AI 에이전트를 통한 코드 이전 작업 자동화로 50% 이상의 시간 절감 효과.
- 시장 조사기관의 분석 자동화: 500명분 인력 작업을 다(多) 에이전트 시스템으로 대체해 연 300만 달러 이상 절감 가능성 확인.
- 소매 은행의 신용 평가 자동화: 사람 중심의 정성 분석을 AI 에이전트와 협업 구조로 전환, 생산성 최대 60% 향상.
이들 각각은 단순한 AI 도입이 아니라 운영 모델 자체에 AI를 핵심 요소로 재설계한 것입니다.
정리 및 실천 가이드
기업이 Gen AI 투자를 통해 실질적인 수익을 얻으려면 다음 세 가지 행동 지침이 요구됩니다.
- AI 에이전트를 단순 보조가 아닌 업무 핵심으로 재정의할 것
- 기존 프로세스를 AI 중심으로 전면 재설계할 것
- CEO 주도 하에 전략, 인프라, 역할, 거버넌스를 총체적으로 정비할 것
AI는 이제 기술이 아니라 조직 역량입니다. 하드웨어나 알고리즘보다 중요한 것은, 이 강력한 도구를 어떤 방식으로 운영의 중심으로 통합하느냐입니다. 이 방향 전환에 성공하는 조직만이 미래 시장의 룰을 새롭게 써내려갈 수 있습니다.
