AI 에이전트 시대를 이끄는 CIO의 조건…디지털 리더십 전략 7선

AI 에이전트와 인간의 역량을 효과적으로 결합하는 것이 선도적인 CIO의 중요한 과제로 떠오르고 있다. 그렇다면 디지털 리더는 AI 에이전트의 능력과 전문가의 역량 사이에서 어떻게 균형을 이루고, 조직을 에이전트형 AI 시대에 성공적으로 이끌 수 있을까. 다음은 전문가들이 제시하는 7가지 모범 사례다.

1. AI에 대한 두려움을 극복하라

온라인 여행 플랫폼 부킹닷컴(Booking.com)의 데이터 및 머신러닝 플랫폼 총괄 후이 다오(Huy Dao)는 자사의 데이터 스택 덕분에 AI 기반 신규 서비스를 보다 쉽게 개발할 수 있게 됐다고 설명했다. 여기에는 고객과 호텔 간 커뮤니케이션을 자동화하는 파트너-투-게스트 에이전트 시스템도 포함된다.

부킹닷컴의 기술 스택은 아마존웹서비스(AWS) 클라우드, 스노우플레이크(Snowflake) 데이터 플랫폼, 쏘트스팟(ThoughtSpot) 분석 솔루션, 애스트로노머(Astronomer) 오케스트레이션 플랫폼으로 구성된다. 다오의 데이터팀은 이와 함께 앤트로픽이 개발한 MCP(Model Context Protocol), 오픈소스 에이전트 프레임워크 랭그래프(LangGraph), 그리고 다양한 LLM을 유연하게 활용하는 방식도 채택하고 있다.

AI 활용을 위한 견고한 데이터 플랫폼을 구축한 다오는 다른 디지털 리더들도 적극적으로 AI 도입에 나설 것을 권했다. 그는 “기업은 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 데이터를 어떻게 준비하고 관리할지 고민해야 한다”라며 “아직 조직이 AI에 회의적이라면 이제는 그런 두려움을 극복해야 한다. AI가 가져올 가능성은 분명히 현실이기 때문이다”라고 설명했다.

2. 인간의 역량을 증폭하는 데 집중하라

채용 전문 기업 하비 내시(Harvey Nash)의 CIO 안쿠르 아난드(Ankur Anand)는 뛰어난 디지털 리더는 AI 에이전트를 인간의 전문성을 확장하는 새로운 인지 인프라 계층으로 바라봐야 한다고 말했다.

그는 아닐 세스(Anil Seth)와 같은 연구자의 이론을 인용하며 지능은 예측, 해석, 맥락 이해를 기반으로 작동한다고 설명했다. AI 에이전트는 예측과 해석에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 의미를 부여하는 단계에서는 여전히 인간의 판단에 의존한다. 따라서 디지털 리더는 사람은 방향을 설정하고 AI 에이전트는 규모, 속도, 정확성을 바탕으로 실행을 담당하는 운영 모델을 설계해야 한다고 강조했다.

아난드는 “CIO는 명확한 목표를 제시하고, 거버넌스를 통해 신뢰를 구축하며, 사람과 AI 에이전트가 함께 협업하는 하이브리드 업무 환경을 중심으로 업무 방식을 재설계함으로써 조직을 에이전트형 AI 시대로 이끌 수 있다”라고 말했다.

이어 “AI 에이전트가 투명하고 안전하게 작동할 수 있도록 의사결정 권한, 승인된 데이터 소스, 운영 가이드라인을 명확히 정의해야 한다”라며 “동시에 최종적인 책임과 감독 권한은 사람이 유지해야 한다”라고 설명했다.

3. 직원들이 AI를 통해 역량을 발휘할 수 있도록 하라

IT 시장조사업체 IDC의 리서치 디렉터 에바 즈보로프스카(Ewa Zborowska)는 AI 에이전트가 이메일 답변을 정리하는 것처럼 개별 업무를 자동화하는 데 매우 효과적이며, 이를 통해 직원들이 보다 창의적인 업무에 집중할 수 있다고 설명했다. 그러나 여러 에이전트를 연계해 복잡한 다단계 업무를 수행하도록 만드는 일은 훨씬 더 어려운 과제라고 말했다.

그는 “많은 조직이 AI 에이전트 도입의 기회를 보고 있지만, 이를 하루아침에 실현할 수 있는 일은 아니라는 점도 잘 알고 있다”라며 “CIO는 에이전트가 비즈니스 프로세스 전반에서 작동하도록 해야 하는 경우가 많기 때문에 업무가 어떻게 돌아가는지 전체 흐름을 이해해야 한다. 프로세스를 체계적으로 매핑한 뒤 적절한 지점에 에이전트를 배치해야 한다”라고 설명했다.

즈보로프스카는 효과적인 프로세스 매핑을 위해서는 현재 해당 업무를 수행하는 직원들에 대한 충분한 고려도 반드시 필요하다고 강조했다. AI 도입 이후 직원들이 자신의 역할이 불필요해졌다고 느끼지 않도록 해야 한다는 것이다.

그는 “AI 에이전트를 어떻게 성공적으로 관리할 것인가는 매우 중요한 과제”라며 “새로운 기술을 도입하는 과정에서 직원들이 소외감을 느끼기보다 자신의 역량을 더욱 발휘할 수 있다고 느끼도록 만들어야 한다”라고 말했다.

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4. 직원들이 단계적으로 AI를 활용하도록 이끌어라

부동산 전문 기업 세그로(Segro)의 CIO 리처드 코브리지(Richard Corbridge)는 자사가 AI 에이전트 활용 수준을 성숙도에 맞춰 단계적으로 확대하고 있다고 설명했다. 먼저 사람이 의사결정 과정에 참여하는 AI 기반 업무를 도입한 뒤, 이후 사람의 개입을 줄였을 때 발생할 수 있는 위험을 검토하는 방식이다.

코브리지는 이러한 점진적인 접근이 중요한 이유로 거의 모든 기술 제품에 AI 에이전트 기능이 포함되고 있다는 점을 들었다. 그는 마이크로소프트(MS)의 코파일럿을 예로 들며, 세그로 직원 대부분이 생산성 향상을 위해 하루에 최소 10번 이상 코파일럿을 사용한다고 소개했다.

그는 디지털 리더의 역할은 직원들에게 AI 에이전트가 전문가의 가치를 더욱 높여줄 수 있다는 점을 보여주는 것이라고 말했다. 그는 “”우리 회사 한 임원은 코파일럿과 함께 글을 쓰는 경험을 ‘업무를 하는 내내 초지능 동료가 바로 옆에 있는 것과 같다’고 표현했다”라고 설명했다.

5. 외부 전문가와 협력하라

글로벌 콘텐츠·기술 기업 톰슨로이터(Thomson Reuters)의 CTO 조엘 흐론(Joel Hron)은 에이전트형 AI에 대한 신뢰를 높이기 위해 ‘트러스트 인 AI 얼라이언스(Trust in AI Alliance)’ 출범을 지원했다. 이 협의체에는 앤트로픽, AWS, 구글 클라우드(Google Cloud), 오픈AI, 톰슨로이터의 AI 연구 책임자들이 참여해 에이전트형 AI의 신뢰 구축 방안을 논의하고 있다.

흐론은 앞서 AI 기반 법률 리서치 도구 웨스트로 어드밴티지(Westlaw Advantage)와 연구원처럼 정보를 검토하고 전략을 수립하는 딥 리서치 에이전트 개발을 이끌었다. 그는 이러한 경험을 바탕으로 AI 발전을 더욱 가속화하기 위해 협의체 활동에 적극 나서고 있다.

흐론은 “이들 기업의 목표는 AI 모델이 모든 영역에서 인간을 뛰어넘는 성능을 달성하는 것”이라며 “톰슨로이터는 인간의 판단이 요구되는 가장 어려운 문제들을 해결하고 있기 때문에 우리의 업무는 AI 모델의 성능을 가늠하는 중요한 시험대가 된다. 실제로 지난 3년 동안 여러 기업의 AI 모델 평가를 지원해 왔다”라고 설명했다.

6. 어려운 질문을 피하지 말아야 한다

기술 기업 리코 유럽(Ricoh Europe)의 유럽 CIO 닉 피어슨(Nick Pearson)은 디지털 리더가 기술 기업들의 에이전트형 AI 전략을 냉정하게 바라봐야 한다고 조언했다.

그는 “어떤 CIO에게 물어봐도 협업을 제안하는 공급업체가 많다고 말할 것이다. 이는 좋은 일이지만, 동시에 공급업체들은 고객을 자사 생태계에 묶어두려 한다”라며 “디지털 리더는 이러한 관계를 어떻게 관리할지 신중해야 하며, 현재의 업무 방식에 장기간 종속될 수 있는 계약도 다시 검토해야 한다”라고 말했다.

피어슨은 AI 에이전트가 분명한 비즈니스 가치를 창출할 수 있다는 점은 인정하면서도, 일명 FOMO(Fear Of Missing Out) 즉 불안에 휩쓸려서는 안 된다고 강조했다.

그는 “새로운 도구가 단순히 있으면 좋은 기능인지, 기본적으로 갖춰야 하는 기능인지, 아니면 실제로 비즈니스 가치를 창출하는지 냉정하게 판단해야 한다. 지금도 우리는 그런 논의를 계속하고 있다”라고 설명했다.

7. 변화에 뒤처지지 말아야 한다

도요타 유럽(Toyota Motor Europe)의 엔터프라이즈 데이터·애널리틱스 총괄 티에리 마르탱(Thierry Martin)은 CIO가 AI 에이전트 도입에 적극적으로 나서야 한다고 말했다. 생성형 AI인 챗GPT와 코파일럿(Copilot)도 반복적인 업무를 줄여주지만, AI 에이전트는 그보다 훨씬 더 큰 가치를 제공할 수 있다는 설명이다.

도요타 유럽 직원들은 스노우플레이크 인텔리전스(Snowflake Intelligence) 에이전트를 활용해 자연어로 기업 내 지식을 검색하고 활용한다. 각 사업부(LOB) 직원들은 이 기술을 이용해 지역별 차량 사양 수요를 분석하는 등 필요한 인사이트를 이전보다 훨씬 빠르게 도출하고 있다.

마르탱은 이러한 성과에 만족감을 나타내며 다른 디지털 리더들도 가능한 한 빨리 AI 에이전트를 시험해봐야 한다고 권했다. 그는 “가장 중요한 것은 AI를 이해하고 한발 앞서 나가는 것이다. 그것이 성공의 핵심이다. 변화의 속도는 앞으로도 계속 빨라질 것이기 때문이다”라고 설명했다.
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