Agentic AI는 더 이상 단순 보조를 넘어, 스스로 목표를 설정하고 문제 해결까지 수행하는 ‘디지털 협업자’로서 업무의 미래를 다시 쓰고 있습니다. 조직은 이제 AI를 직원처럼 설계하고, 사람은 더 전략적·창의적인 업무에 집중할 수 있습니다. 이 변화가 의미하는 것, 및 도입 시 고려해야 할 인사이트를 쉽고 명확하게 정리한 글입니다.”
AI의 새로운 국면: “Agentic AI가 일의 미래를 재정의하다”
1. 들어가는 말 – AI, 보조에서 자율로
우리는 오랫동안 AI를 “보조적인 도구(Co‑pilot)”처럼 활용해 왔습니다. 이는 사람이 명령을 내려야만 작동하는 챗봇이나 자동화 시스템을 의미하죠. 하지만 최근 부상하는 흐름은 전혀 다릅니다. 사람의 요청을 기다리지 않아도 스스로 목표를 세우고, 계획을 세워 일을 처리하는 ‘Agentic AI’가 등장한 것입니다. 이는 단순 반복 작업을 넘어, 인간과 AI가 진정한 파트너로 함께 일하는 새로운 협업 방식을 의미합니다.
2. Agentic AI란 무엇인가?
TechRadar는 Agentic AI를 “단순히 인간을 지원하는 수준을 넘어, 스스로 상황을 예측하고 의도적인 결정을 내리며, 독립적으로 결과를 만들어내는 존재”로 설명합니다. 여기서 중요한 점은, Agentic AI가 더 이상 ‘도구’가 아니라 ‘전략적 파트너이자 협업자’의 존재로 자리 잡아가고 있다는 점입니다. 단순한 명령 수행을 넘어, 맥락을 이해하고, 상황에 맞는 판단을 스스로 내릴 수 있는 AI로 진화하고 있는 것입니다.
3. 기업은 왜 Agentic AI에 주목하는가?
- 수동적인 도구의 한계를 넘어
기존 AI는 유용한 정보와 제안을 제공했지만, 이후 실행 과정까지 이어지지 않았습니다. 반면 Agentic AI는 스스로 판단하고 실행까지 할 수 있는 ‘실행력’을 갖췄다는 점이 큰 차이입니다.
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규모의 경제 실현
예를 들어, AWS의 AgentCore 플랫폼은 다양한 Agentic AI를 한곳에서 관리할 수 있도록 해 줍니다. 이를 통해 기업은 Agentic AI를 전사적으로 배포하며 운영할 수 있는 기반 기술을 갖추게 됩니다. 이처럼 Agentic AI는 기업의 ‘지능형 운영 체제’처럼 기능할 수 있는 잠재력을 가집니다.
4. 업무 역할의 전환: “감독자에서 협업자로”
Agentic AI 시대, 사람은 이제 ‘감독자’가 아니라 ‘공동 수행자(collaborator)’의 역할을 담당하게 될 것입니다. AI에게는 일상적이고 반복적인 업무를 맡기고, 사람은 전략적 판단, 윤리적 결정, 창의적 사고에 집중할 수 있어, 단순 반복 업무에서 해방되어 더 가치 있는 일에 집중할 기회를 얻을 것입니다. 하지만 모든 업무를 AI에게 맡기면 안 됩니다. 예를 들어, Workday 조사에 따르면 직원의 75%는 AI를 ‘팀의 일원’으로는 받아들이지만, 단지 30%만 AI가 “관리자 역할까지 담당하는 것”을 받아들였습니다. 이는 AI에게 완전한 권한을 주기에는 아직 신뢰가 부족하고, 명확한 역할 정의가 선제되어야 한다는 것입니다.
5. 어디에, 어떻게 쓰이나?
Agentic AI는 다양한 산업과 업무에 실질적으로 활용되며, 단순한 자동화를 넘어 스스로 판단하고 실행하는 디지털 협업자로 진화 중입니다. 대표적인 사례들은 다음과 같습니다:
1) IT 운영 자동화 – SuperOps 플랫폼
SuperOps는 MSP(관리 서비스 제공자) 및 IT팀을 위한 Agentic AI 마켓플레이스를 운영하고 있습니다. AI 에이전트들은 티켓 자동 분류, 알림 대응, 고객 온보딩 등 반복 업무를 스스로 수행합니다. 사용자는 최대 40%까지 수작업을 줄이는 효과를 경험했다고 합니다. 이는 사람이 일일이 지시하지 않아도, 상황을 파악하고 스스로 행동할 수 있는 ‘목표 중심 에이전트’의 사례로 볼 수 있습니다.
2) 업무 설계 전략 – CIO의 역할 변화
TechRadar는 CIO가 Agentic AI를 도입할 때 HR처럼 접근해야 한다고 조언합니다. 즉, 역할 정의, 온보딩 절차, 성과 평가 체계를 인간 직원처럼 설계하고 관리해야만 AI 에이전트의 효율적 운영이 가능하다는 것입니다. 이를 통해 AI를 ‘통제 대상’이 아닌, ‘협업자’로 조직에 자연스럽게 녹여낼 수 있습니다.
3) 고객 경험 혁신 – 실시간 상호작용 및 맞춤형 대응
Agentic AI는 반응형 봇이 아닌, 고객의 요구를 예측하고 실시간으로 대응하는 능동형 시스템으로 진화 중입니다. 통신, 금융, 헬스케어, 물류 등 산업 분야에서 문제 해결, 네트워크 장애 예측, 개인 맞춤 상담 및 지원이 자동화되고 있습니다.
4) 과학 및 연구 보조 – 자동화된 문헌 검색 및 실험 설계
Agentic AI는 문헌 조사, 가설 생성, 실험 설계 등 연구의 여러 단계를 스스로 수행하고 학습하는 보조자 역할을 합니다. 예를 들어, 복합 질문에 대해 스스로 자료를 찾고, 요약하고, 실험 전략을 제안하는 연구 지원 기능을 수행할 수 있습니다.
5) HR 온보딩 자동화 – 신규 직원 경험 개선
Hitachi와 Texans Credit Union은 AI 디지털 어시스턴트 및 RPA(Robotic Process Automation)를 활용해 직원 온보딩 과정을 자동화했습니다. 이를 통해 서류 처리, 시스템 접근 권한 부여, 신규 입사자의 질문 대응 등 HR 담당자의 작업이 크게 줄어들고, 온보딩 시간이 단축되었습니다.
6. Agentic AI 도입 시 반드시 고려해야 할 요소
Agentic AI 도입은 기회뿐 아니라 책임도 함께 제공해야 합니다:
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거버넌스 구조 수립 : Nike도 형상 관리 필요성을 강조합니다. 인간 감독 및 감사 체계 없이 무분별한 자동화는 오히려 리스크로 작용합니다.
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윤리성과 책임성 확보: 자율적인 의사결정 구조인 만큼, 실수와 오류에 대한 책임 소재와 법적 기준을 명확히 해야 합니다. “윤리적 AI” 설계를 위한 제도적 장치와 인간 중심의 가치 기준이 필요합니다.
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직원 역량 강화 : Agentic AI를 관리할 역량, AI와 협업할 수 있는 디지털 리터러시가 필수입니다. 또한, AI가 판단한 결과를 해석하고 대응할 수 있는 윤리적 감수성도 중요합니다.
“Agentic AI = 업무의 새로운 표준”
Agentic AI는 업무를 단순하게 ‘더 빠르게 수행하는 것’에서, ‘스스로 성과를 추구하는 지능형 파트너’로의 전환을 의미합니다. 이제 기업과 조직은 사람 중심 설계(Human‑Centered Design), 책임 있는 자동화, 성과 기반 업무 재구성이 필요한 시점입니다. Agentic AI가 진정한 가치를 발휘하려면, 기술 과잉이 아닌, 파트너십 기반의 재정의가 함께 따라야 합니다.
[참고자료]