‘유망한 에이전틱 AI 활용처는…’ 전문가들이 지목한 6가지

조직 전반의 각종 수작업을 자동화할 가능성이 부상하면서 에이전틱 AI가 주목받고 있다. 포레스터가 지난 6월 2025년 최고 떠오르는 기술로 선정한 에이전틱 AI는 콘텐츠 생성보다는 운영상의 의사 결정 기능성을 내세우는 기술이다. 생성형 AI를 한 단계 더 발전시켰다는 평가를 받는다. 다수의 조직이 비즈니스 워크플로우에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 인정해 이 기술을 채택했다. 애플랙(Aflac), 아틀란틱 헬스 시스템(Atlantic Health System), 레전더리 엔터테인먼트(Legendary Entertainment), NASA의 JPL(제트 추진 연구소) 등이 대표적이다.

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벤더들의 움직임도 활발하다. CRM의 선두주자인 세일즈포스 에이전트포스(Agentforce)를 발표하면서 회사의 전략 중심에 에이전틱 AI를 배치했다. IT 서비스 관리 대기업인 서비스나우도 나우 플랫폼에 AI 에이전트를 추가했다. 마이크로소프트와 다른 기업들도 이 경쟁에 동참하고 있다.

다양한 플랫폼에서 AI 에이전트가 등장하고 있기 때문에 이 기술에 관심이 있는 조직은 어디서부터 시작해야 할지 알기 어려울 수 있다. 눈길을 끄는 몇 가지 사용 사례에 주목할 만한 이유다.

컨설팅 및 세무 서비스 제공업체인 EY의 글로벌 혁신 AI 책임자인 로드리고 마다네스는 에이전틱 AI가 ERP, CRM, 비즈니스 인텔리전스 시스템과 원활하게 통합됨으로써 워크플로우를 자동화하고 데이터 분석을 관리하며 가치 있는 보고서를 생성할 수 있을 것이라고 전망한다. 과거의 일부 자동화 기술과 달리 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있는 AI 에이전트는 프로세스 자동화와 잘 들어맞는다는 설명이다.

마다네스는 “고객 서비스, 공급망 관리, IT 운영 등 과거에는 사람의 개입이 필요했던 반복적인 작업을 AI 에이전트는 자동화할 수 있다. 이 기술의 차별점은 변화하는 상황에 적응할 수 있다는 점, 또 인간의 직접적 감독 없이 예기치 않은 입력을 처리할 수 있다는 점이다”라고 말했다. 다음은 여러 AI 전문가들이 꼽은 AI 에이전트의 주요 활용 분야 6가지다.

소프트웨어 개발

에이전틱 AI를 활용하면 AI 코딩 어시스턴트 또는 코파일럿이 대량의 코드를 작성하는 소프트웨어 개발 도구로 전환될 수 있다. 코딩 어시스턴트에 대한 평가는 다소 엇갈리고 있다. 그러나 가트너는 3년 이내에 더 똑똑한 AI 에이전트가 대부분의 코드를 작성하게 될 것이며, 이로 인해 대부분의 소프트웨어 엔지니어가 재교육을 받아야 할 것으로 예측하고 있다.

코딩 에이전트는 코드를 작성할 뿐만 아니라 별도의 에이전트가 코드에 오류가 있는지 검토할 것이라고 디지털 혁신 자문 회사 퍼블리시스 사피엔트(Publicis Sapient)의 부사장 겸 최고 제품 책임자 셸던 몬테이로는 설명했다.

그는 “이미 워크플로를 자동화하는 데브옵스 툴체인이 존재하기에 AI 에이전트 추가는 자연스러운 진화에 해당한다. 이러한 에이전트는 코드에서 사양을 자율적으로 리버스 엔지니어링하고, 사양에서 테스트 케이스와 코드를 포워드 엔지니어링하며, 특정 임계값 기준을 충족하는 아티팩트를 승인하여 전반적인 자동화 수준을 향상시킬 수 있다”라고 말했다.

더 강력한 RPA

이미 많은 조직에서 로봇 프로세스 자동화를 사용하여 여러 영역에서 단순하고 반복적인 작업을 자동화하고 있다. 에이전트 AI도 작업을 자동화하기는 한다. 하지만 더 높은 수준의 의사 결정 기능이 필요한 더 복잡한 문제를 처리할 수 있다는 점에서 다르다고 몬테이로는 말했다.

그는 “AI를 통해 RPA는 규칙 기반 작업을 넘어설 수 있다. 적응 가능한 자율 프로세스로 변모함에 따라 비즈니스 운영 전반의 효율성을 크게 높일 수 있다. AI 에이전트가 예외 로직이 필요한 미묘한 상황을 이해할 수 있게 되기 때문이다”라고 말했다.

고객 지원 자동화

AI 기반 고객 경험 솔루션 제공업체인 제네시스(Genesys)의 글렌 네더컷 CTO는 고객 지원 분야의 활용성을 강조했다. 그에 따르면 기업들은 오랫동안 간단한 챗봇과 음성 봇을 사용하여 간단한 고객 서비스 요청을 처리해 왔다. 그러나 에이전트 AI를 통해 고객 서비스 자동화가 자주 묻는 몇 가지 질문에 대해서만 답변하는 것이 아닌, 보다 강력한 서비스로 발전할 수 있다는 설명이다.

네더컷은 “내가 생각하는 에이전트 AI의 정의는 비결정적인 다단계 작업도 자율적으로 수행하는 능력이다. 사람의 안내 없이도 매우 복잡하고 적응적인 의사 결정 프로세스를 처리할 수 있는 능력으로 차별화된다”라고 말했다.

이러한 고객 서비스 에이전트는 소매업, 금융 서비스, IT 서비스 데스크 지원 등 다양한 산업과 기능에 적용될 수 있다. 제한된 수의 질문에 답하는 대신 AI 에이전트가 다양한 고객의 요구를 이해하고 상황에 맞는 답변을 제공할 수 있게 된다.

예를 들어 은행 고객이 “내 계좌 중 잔고가 가장 많은 계좌에서 돈을 인출하여 당좌 예금 계좌로 옮겨줘”라고 말할 수 있다. 단순한 챗봇은 일반적으로 “가장 잔고가 많은 계좌”가 무엇을 의미하는지 이해할 수 없다고 네더컷은 설명했다.

그는 “광범위한 목록의 작업을 수행할 수 있어야 하며, 또 충분히 지능적이어야 한다. 어떤 옵션이 존재하는지, 그 중 무엇을 사용할 지를 판독할 수 있어야 한다. 가드레일 또한 점점 더 복잡해질 것”이라고 말했다.

엔터프라이즈 워크플로우

서비스나우, 세일즈포스, 기타 공급업체가 에이전틱 AI를 적극 수용함에 따라 엔터프라이즈 워크플로우가 이 기술과 접목될 것이며, 그 결과 기업은 일상적인 작업을 자동화하여 프로세스를 간소화할 수 있을 것이라고 전문가들은 말했다.

예를 들어, AI 에이전트는 사람의 입력 없이 회의 노트를 프로젝트 티켓으로 전환하거나 수요-공급 예측에 따라 공급업체 주문을 트리거할 수 있다고 몬테이로는 설명했다.

그에 따르면, 이 과정에서 대규모 벤더의 IT 도구를 채택한 조직들이 API로 연결해야 할 수 있는 다양한 솔루션을 사용하는 기업보다 유리할 전망이다. 또 각종 데이터를 통합하고 정보 사일로를 피하는 것이 중요하다.

몬테이로는 “이제 CIO에게 현실화되고 있는 질문은 ‘기업 운영 방식에 대한 심층적인 지식인 컨텍스트 스토어 구축을 누구에게 맡길 것인가’이다. 기업과 관련한 모든 지식을 생각해 보라. 만약 LLM이 실제로 기업의 운영 방식을 모두 알고 있다면 어떨까?”라고 말했다.

사이버 보안 및 위협 탐지

여러 사이버 보안 제공업체가 위협을 탐지하고 대응하기 위해 AI 에이전트를 배포하고 있다. “사이버 보안 분야의 에이전틱 AI는 보안 및 사기 위협을 거의 실시간으로 자율적으로 탐지, 대응, 완화하여 잠재적 공격에 대한 대응 시간을 단축하고 전반적인 보안을 강화할 수 있다”라고 몬테이로는 말했다.

또한 AI 에이전트 공급업체 빔(Beam)에 따르면 AI 에이전트는 특정 위협과 취약성에 맞게 개인화된 보안 프로토콜을 구현할 수 있다. “이러한 에이전트 자동화는 더욱 강력한 방어 메커니즘을 보장한다”라고 이 업체는 주장한다.

또한 AI 에이전트는 일상적인 작업과 보안 대응을 자동화하여 효율성과 비용 절감을 도모할 수 있다고 빔은 강조하고 있다.

비즈니스 인텔리전스

AI 에이전트가 큰 영향을 미칠 또 다른 영역은 비즈니스 인텔리전스다. BI 대시보드는 비교적 사용하기 쉽지만, 깊이 있는 인사이트를 얻으려면 데이터 팀의 작업이 필요한 경우가 많다고 AI 기반 BI 공급업체인 젠리틱(Zenlytic)의 공동 창립자이자 CEO인 라이언 젠슨은 말했다.

에이전틱 AI와 BI 솔루션을 결합하면 더 많은 직원이 유용한 애널리틱스를 활용할 수 있게 된다. 예를 들어, BI용 AI 에이전트는 마케팅 팀에 예산을 어디에 사용할지 조언할 수 있다. 심지어 냅킨에 그려진 예시를 바탕으로 차트를 만들 수도 있다고 젠슨은 설명했다.

이 밖에 음성 입력을 이해하는 AI 에이전트는 “우리의 최상위 마케팅 채널 3개는 무엇인가?”와 같은 음성 질문을 기반으로 비즈니스 데이터 인사이트를 생성할 수 있다. 젠슨은 “기계에게는 몹시 모호한 질문이다. 기존 챗봇은 이 모호한 질문을 명확히 만들기 어렵다. ‘최상위’란 무슨 뜻일까? AI 에이전트는 ‘잠깐만요, 이건 애매하네요. 잠시 이 부분은 명확히 해야겠어요’라고 말할 것이다”라고 설명했다.

젠슨은 많은 조직이 에이전틱 AI 여정을 이제 막 시작하고 있으며 아직 발견되지 않은 수백 가지 용도가 있다고 말했다. 그는 또 수십 개의 에이전트를 한데 묶어 조직화하면 기업은 혁신적인 활용처를 발굴할 수도 있다고 덧붙였다.

그는 “에이전트가 할 수 있는 작업 다수는 아직 구체화되지 않았다. 미래의 구조가 어떤 모습인지, 에이전트끼리 어떻게 상호 작용할지, 어떻게 관리되어야 하는지 아무도 모른다. 하지만 앞으로 몇 년이 지나면 점점 더 가시화될 것이 분명하다”라고 말했다.
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