2025년 기업용 AI의 게임 체인저 – '에이전트 AI'로 전환하는 법과 실질적 도입 전략

전 세계 기업의 약 80%가 생성형 AI(Gen AI)를 도입했지만, 이 중 대부분은 눈에 띄는 성과를 거두지 못하고 있습니다. 이른바 "생성형 AI 패러독스"입니다. 왜 이런 일이 벌어지고 있을까요? 그리고 기업은 어떻게 이 상황을 돌파할 수 있을까요? 이 글에서는 현장 사례와 함께 기업이 지금 주목해야 할 ‘에이전트 기반 AI(agentic AI)’ 전략을 소개합니다.

수천억 원을 투자하고도 성과가 없던 이유: 기능형 vs. 실행형 AI의 차이

현재 대부분의 기업들은 “가로형”(horizontal) 생성형 AI 활용—예: Copilot, 챗봇 등—에 치중하고 있습니다. 이들은 전사적으로 쉽게 배포되며 개인 생산성 향상에 도움을 주지만 실질적 비즈니스 성과와의 연결은 미약합니다. 반면, 프로세스에 깊숙이 통합되어 특정 기능을 자동화하는 “세로형”(vertical) AI 사례는 기술적 장벽, 조직 저항, 데이터 품질 등의 이유로 시범 단계를 넘지 못하는 경우가 많습니다. 실제로 전체 도입 사례 중 10%만이 본격 운영단계에 진입했습니다.

에이전트 AI: 단순 자동화 그 이상을 가능케 하는 기술

전통적인 생성형 AI는 질문에 답하거나 콘텐츠를 생산하는 '수동적' 도구에 머문 반면, ‘에이전트 AI’는 자율성과 기억, 계획, 시스템 통합 능력을 갖춘 협업 파트너 역할을 합니다. 예를 들어, 공급망 관리에서는 에이전트가 날씨, 수요 신호, 창고 상황 등을 실시간으로 분석해 물류를 조정하고, 이상 징후에 대한 선제적 대응도 가능합니다. 결과적으로 운영 민첩성 향상, 고객 만족도 증가, 비용 절감 효과가 동시에 발생합니다.

운영뿐만 아니라 수익 창출에서도 에이전트는 강력한 도구가 됩니다. 전자상거래에서는 고객 행동을 즉시 분석해 개인화된 추천을 제공하거나 금융권에서는 고객 맞춤형 금융 상품을 자동 제안하여 신규 매출을 유도할 수 있습니다.

구현 사례에서 보는 에이전트 AI의 파급력

• 시스템 현대화: 한 대형 은행은 400개의 레거시 소프트웨어를 AI-인간 협업 디지털 공장으로 현대화하면서 초기 단계에서만도 50%의 시간 절감을 달성했습니다.
• 데이터 품질 개선: 500명 넘는 인력을 투입했던 시장조사 기업은 AI 에이전트를 통해 60% 이상의 생산성 향상 가능성과 연간 약 300만 달러 비용 절감을 기대하고 있습니다.
• 신용위험 평가 혁신: RMs(관계 관리자)이 작성하던 신용 메모에 AI가 개입해 정보 수집 및 문서화 과정의 자동화를 달성, 30% 이상 생산성 향상 성과를 기록했습니다.

단순한 워크플로우 개선으로는 한계가 있다

에이전트 AI의 잠재력을 극대화하려면 기존 작업 방식을 근본적으로 재설계해야 합니다. 일반적인 업무에 AI를 단순 삽입하면 10~20% 효율 개선에 그치지만, 프로세스를 “에이전트 중심”으로 재구성하면 최대 80% 자동 처리와 해결 시간 90% 단축이라는 변혁적 효과를 얻을 수 있습니다. 특히 과정이 복잡하고 부서 간 연결이 필요한 업무 영역에서 에이전트 중심 설계는 높은 ROI를 제공합니다.

에이전트 AI 시대의 인프라 전략: '에이전트 메쉬' 구조가 해답

에이전트 확산을 위해서는 ‘에이전트 AI 메쉬(Agentic AI Mesh)’라는 새로운 기술 아키텍처가 요구됩니다. 이는 개별 시스템, 에이전트, LLM을 연결하고 제어하며 다음을 구현합니다:

• 모듈화 구조로 확장 및 교체가 용이
• 분산형 지능으로 복잡한 프로세스를 협업 해결
• 정밀 권한 설정과 통제를 기반으로 한 신뢰 구축

이외에도 프롬프트 관리, 성능 추적, 리스크 통제, 감사 기능 등이 포함되어야 하며, 공급사 락인(vendor lock-in)을 피할 수 있는 오픈 표준 기반 설계가 중요합니다.

실행을 위한 리더십: CEO가 주도해야 할 3단계 추진 전략

에이전트AI는 단순 도구가 아닌 ‘운영모델 변화’의 중심입니다. 실행을 위해 최고경영자(CEO)의 결단력이 필요합니다:

1. 파일럿 종료 및 전략 재설정: 실효성 없는 시범 사례는 과감히 종료하고, 고임팩트 업무로 리소스 집중.
2. 운영모델과 거버넌스 재정비: C-level 중심의 AI 총괄 위원회를 구성해 기술, 인력, 투자, 리스크를 전사적으로 조정합니다.
3. 대표 사업 프로세스 개혁 및 인프라 구축 병행: 생산, 고객서비스 등 핵심 도메인부터 재설계 시작, 동시에 인프라·데이터 품질 기반 마련.

결론 및 실천 가이드

AI 에이전트는 효율을 넘어서 수익과 경쟁구조를 바꾸는 포텐셜을 지니고 있습니다. 다음과 같은 실천이 요구됩니다:

• 업무 프로세스를 'AI 중심'으로 재설계할 것
• 단일 파일럿보다 전사적 혁신 프로그램을 설계할 것
• 인재(프롬프트 엔지니어, 에이전트 관리자 등)를 선제적으로 확보할 것
• CEO가 주도하는 명확한 전략·지배구조 체계를 수립할 것

지금은 AI 실험을 끝내고, 실행에 나설 때입니다. 향후 차세대 기업 운영 모델은 ‘에이전트 네이티브’ 기반 위에서 경쟁력을 재편하게 될 것입니다. 조기에 이 전환을 주도하는 기업만이 AI 시대의 승자가 될 수 있습니다.