AI 기술 도약, 자동화 넘어 '에이전틱 AI' 시대로

AI 기술이 새로운 전환점을 맞고 있다. 기존의 업무를 단순히 효율화하던 시대는 저물고, 이제는 AI가 업무 자체를 대체하거나 전혀 새로운 방식의 업무를 창출하는 방향으로 발전하고 있다. 최근 맥킨지의 보고서에 따르면, 기업들은 이제 단순한 자동화를 넘어 AI 기반의 근본적인 혁신에 집중해야 시장 경쟁에서 우위를 점할 수 있다고 분석됐다.

업무 혁신의 주역, '에이전틱 AI' 등장

AI는 이제 대화형 인터페이스를 넘어, 사용자 입력에 반응하는 것에서 더 나아가 스스로 업무를 이끌고 복잡한 IT 환경을 탐색하며 비즈니스 프로세스를 조율할 수 있는 수준에 이르렀다. 이러한 '에이전틱 AI(Agentic AI)'는 인간의 개입 없이도 결정을 내리고 상황에 따라 유기적으로 변화를 추구하는 것이 가능하다.

예를 들어, 네트워크 산업에서는 AI를 통해 장애를 사전에 예측하고, 실시간으로 네트워크 설정을 변경해 성능 저하를 막는 자동화 기술이 적용되고 있다. 이는 단순한 보조가 아닌 완전한 자율적 결정 능력을 통해 새로운 수준의 생산성과 혁신을 가능하게 한다.

성공적인 AI 전환을 위한 과제: 규제, 교육, 실용성

이러한 기술적 진보와 함께, 기업들은 다양한 과제를 마주하게 된다. 유럽연합의 AI 법안(EU AI Act)처럼 글로벌 규제가 강화되면서, 기업은 AI의 투명성, 편향성 완화, 윤리적 사용 등 새로운 기준을 충족해야 한다. 이에 따라 AI 설계 초기부터 데이터 보호, 설명 가능성, 감사 가능성 등을 고려한 AI 거버넌스가 필수로 떠오른다.

또한, AI의 성공적인 도입을 위해 전 직원의 인공지능 이해도, 즉 'AI 리터러시'도 중요해지고 있다. 보고서에 따르면 정보통신기술 분야 직업의 92%가 AI 영향으로 큰 변화를 겪게 될 전망이다. 적절한 AI 교육이 부족할 경우, 구현자와 사용자의 인식 차이로 인해 신뢰 부족, 도입 지연, 비효율적 활용 등의 문제가 발생할 수 있다.

ROI 중심의 실용적 AI 활용이 관건

AI 기술이 성공적으로 뿌리내리기 위해서는 실질적 가치를 입증할 수 있는 고수익·고효율 사례 발굴이 필수다. 예컨대, AI 기반의 자율 네트워크 최적화 시스템은 트래픽을 지속적으로 모니터링하며 혼잡을 예측하고, 자동으로 네트워크 구성을 조정해 성능 저하를 미연에 방지한다.

이처럼 기업은 명확한 수익성과 효과가 입증된 AI 활용 사례를 중심으로 기술을 확산해야 한다.

신뢰 구축이 AI 도입의 열쇠

AI가 점점 더 자율적인 의사결정을 하게 되면서, 사용자와 사회 전반의 신뢰 확보가 더욱 중요해지고 있다. AI가 내리는 결정이 공정하고, 정확하며, 투명하다는 확신이 없다면 전사적 채택은 어려워진다. 따라서 기업은 AI의 판단이 지속적으로 감사 가능하고, 조직의 목표에 부합하며, 편향되지 않도록 관리해야 한다.

2025년, AI의 새 시대가 열린다

AI는 이제 단순한 업무 속도 향상을 넘어, 인간의 의사결정 과정에 지능적으로 개입하고 혁신을 주도하는 단계로 진입하고 있다. 2025년 이후, AI의 진정한 성공은 조직과 정부, 그리고 개인이 이 기술을 어떻게 받아들이고 혁신의 기회로 삼는지에 달려 있다.

AI 기술의 효과적 활용을 원하는 기업이라면, 자율성과 감독의 균형을 유지하며 투명성, 교육, 윤리적 실행을 바탕으로 신뢰를 구축해야 한다. 왜냐하면 지금의 AI는 더 이상 단순한 가속 장치가 아니라, 일과 소통, 그리고 기술 사용 방식을 근본적으로 바꾸는 변혁의 주체이기 때문이다.

📝 의견

에이전틱 AI는 단순히 '똑똑한 기계'를 넘어서 이제는 기업 운영의 정체성을 재정의하는 도구로 활용되고 있다. 기존의 자동화가 반복적인 업무를 효율화하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 새로운 프로세스를 개척하고, 심지어 인간의 의사결정을 대체할 수 있는 수준에 도달하고 있다. 하지만 자율성이 클수록 신뢰와 규제의 필요성도 함께 커진다는 점을 간과해선 안 된다. 앞으로 AI가 진정한 혁신의 수단이 되기 위해선 기술, 교육, 윤리의 조화로운 균형이 필수적이다.