AI 에이전트 시대의 금융·비즈니스 전략 – 실효성 없는 Gen AI를 실전 경쟁력으로 바꾸는 4가지 방법
생성형 인공지능(Gen AI)의 도입이 급격히 확대되었지만, 실제 수익에 기여하고 있는 기업은 극히 드뭅니다. 최근 맥킨지 보고서에 따르면 전체 기업의 78%가 Gen AI를 도입했음에도 불구하고, 80%는 이렇다 할 재무적 성과를 내지 못하고 있습니다. ‘Gen AI 패러독스’라 불리는 이 상황에서, 기업이 과연 어떤 방향으로 가야 할지를 모색하는 것이 시급합니다. 이 글에서는 이 패러독스를 극복하고, AI 에이전트 기반 전략으로 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 방안을 정리합니다.
1. 수익 없는 AI 도입의 원인 – '수평적' 도구에 치우친 전략
기업이 Gen AI를 도입할 땐 사용하기 쉬운 직원용 챗봇, 코파일럿 등 수평적 도구에 집중됩니다. 예를 들어, 많은 기업이 Microsoft 365 Copilot 등을 이용해 문서 작성이나 데이터 요약 등에 활용하고 있지만, 이런 수평적 사례들은 작업자를 돕는 데 그치며, 전사적 수익 창출에는 미치지 못합니다.
반면, 특정 기능이나 프로세스에 깊숙이 들어가는 수직적 사례(예: 공급망 최적화, 리스크 분석 등)는 효율성이 높지만 대부분 시험 단계(pilot)에 머무르고 있습니다. 맥킨지에 따르면 90% 이상의 수직적 AI 프로젝트가 정식 도입 이전에 좌초한다고 합니다. 이는 조직 구조, 데이터 품질, 기술 역량, 문화적 저항 등 복합적 장벽 때문입니다.
2. AI 에이전트로의 전환 – 자동화에서 전략 실행까지 확장
AI 에이전트는 기존 LLM 기반 챗봇과 다르게 목표 중심의 자율 실행이 가능합니다. 여러 시스템과 데이터를 통합해 업무를 분석하고, 실행하며, 학습·수정까지 수행합니다. 예를 들어, 은행이 AI 에이전트를 활용해 레거시 소프트웨어 400개를 리팩토링한 결과, 개발 시간과 인력 부담을 50% 이상 줄였습니다.
또한, 시장조사 기업은 AI 에이전트로 데이터를 탐지·분석해 연간 300만 달러 이상을 절감할 것으로 기대되며, 신용리스크 평가를 자동화한 한 시중은행은 생산성이 최대 60% 향상된 사례도 나옵니다.
3. 단순한 '자동화'가 아닌 '업무 재설계'가 핵심
AI가 똑똑해졌다고 해서 기존 프로세스에 그저 붙인다고 실익이 극대화되지는 않습니다. AI 에이전트를 중심에 두고 업무 흐름 자체를 새롭게 설계해야 합니다. 예컨대, 고객센터는 단순히 챗봇을 도입해 응대 시간을 줄이는 것을 넘어, AI에이전트가 문제를 미리 예측하고 자동 대응하는 방식으로 최대 90% 응대 시간 축소와 80% 이상 자동화된 해결률을 달성할 수 있습니다.
에이전트 기반 설계의 핵심은 다음과 같습니다:
- 병렬 실행으로 병목 현상 제거
- 데이터에 따라 작업 우선순위 및 방식 자동 조정
- 고객 맞춤형 상호작용 지속
- 수요에 따라 유연하게 자원 활용
- 장애 상황에서도 중단 없는 업무 수행
4. 기업의 준비 과제 – 기술보다 중요한 건 ‘사람’과 ‘운영’
AI 에이전트 체제 전환을 위해 가장 큰 장애물은 기술보다 조직 내 신뢰 형성, 역할 변화 수용, 운영 체계의 정비입니다. 맥킨지는 이를 위한 4가지 핵심 전환축을 제시합니다:
- 전략 전환: 파일럿 중심이 아닌, 전사적으로 효율성과 수익성을 창출할 수 있는 ‘비즈니스 프로세스 단위’로 전환
- 조직 전환: AI 전담팀에서 벗어나 HR, IT, 운영, 데이터 부서가 협력하는 ‘변화 팀’ 구성
- 기술 아키텍처 전환: 단일 플랫폼 의존이 아닌, 다양한 에이전트를 유연하게 통합할 수 있는 **'Agentic AI Mesh'**라는 새로운 인프라 구축
- 인재와 문화: 현장 경험을 반영할 수 있는 설계자 및 조율자 역할 강화, 비기술 분야 직원도 활용할 수 있는 교육 제공
요약 및 실행 가이드
Generative AI의 실용적 가치를 극대화하는 핵심은 ‘에이전트 중심의 프로세스 재설계’에 있습니다. 효율성 개선은 시작일 뿐이며, 스마트한 자동화와 자율 운영 구조의 실현이 향후 기업 경쟁력의 척도가 될 것입니다. 다음의 실행 지침을 정리해봅니다.
- AI 프로젝트 전체를 점검하고, 확장 불가능한 실험은 종료
- 전사 차원에서 인사·IT·데이터팀이 함께 참여하는 전략운영위원회 구성
- 고임팩트 업무에 AI 에이전트 중심 ‘변화 프로젝트’ 도입 시작
- 기존 시스템을 ‘에이전트 친화적 구조’로 점진적 재편
- 에이전트의 역할과 경계를 명확히 규정하여 신뢰 구축
기술은 준비되어 있습니다. 이제 필요한 것은 CEO와 경영진의 전략적 의지입니다. AI 에이전트 전환은 단지 비용 절감의 문제가 아니라, 경쟁구도 자체를 바꾸는 비즈니스 모델의 진화입니다.
