‘AI 에이전트, IT 리더는 낙관하지만…’ 직원 생각은 다른 이유

대부분의 CIO와 CTO는 AI 에이전트 기술이 기업에 필수 요소가 될 것이라고 전망하고 있다. 하지만 에이전트 구현을 맡을 실무진은 이를 상당히 우려하는 것으로 나타났다.

가동 시간 모니터링 기업 페이저듀티(PagerDuty)의 최근 설문 조사에 따르면, 기술 임원의 53%는 향후 2년 내에 AI 에이전트가 비즈니스 운영의 핵심이 될 것으로 예상했다. 반면 IT 실무자는 29%만이 이에 동의했다.

페이저듀티의 CTO인 팀 아만드푸어는 IT 실무자들의 신중한 태도가 자연스러운 결과라고 설명했다. CIO와 CTO의 역할이 새로운 기술을 탐색하는 것이라면, IT 관리자와 직원은 대규모 시스템의 실제 운영과 관리에 따르는 복잡성을 직접 마주하기 때문이다.

이사급 이상의 IT 전문가를 대상으로 한 이번 조사에 따르면, 일부 IT 리더는 CIO와 CTO가 직원들에게 에이전트 기술에 대해 교육하고 홍보할 필요가 있다고 언급했다.

일부 전문가는 진정한 자율 에이전트 기술이 아직 초기 단계이며 정교하고 완전한 기능을 갖춘 에이전트를 도입한 조직이 거의 없다고 지적했다. 하지만 향후 도입이 급증했을 때 임원급 IT 리더와 직원들 사이의 견해 차이가 문제를 일으킬 수 있다고 내다봤다.

광범위한 도입 진행 중

페이저듀티 설문조사 응답자의 38%는 향후 2년 내에 AI 에이전트가 핵심 기술이 될 것이라고 봤으며, 50%는 같은 기간 내에 주변 기술로라도 자리잡을 것이라고 예상했다. 이런 견해는 최근 세일즈포스(Salesforce)의 뮬소프트(MuleSoft) 설문조사에서도 나타났다. 해당 조사에서는 기업 IT 리더의 93%가 2년 내에 AI 에이전트를 도입할 계획이라고 답했다.

사비AI(Savvi AI)의 CEO 마야 미하일로프는 C레벨 기술 임원들이 열광하고 있긴 하지만, AI 에이전트 기술은 많은 IT 리더가 현재 이해하는 것보다 더 복잡할 수 있다고 언급했다. 그는 현재 에이전트로 판매되는 제품들이 “매우 획일적이고 규정된” 워크플로우 경로를 사용하고 있다고 지적했다. 진정한 AI 에이전트는 실행할 프로세스와 도구 사용을 자유롭게 결정하고 이러한 결정으로부터 학습할 수 있어야 한다고 그는 덧붙였다.

구현에는 많은 노력 필요

미하일로프는 구현에 필요한 작업량을 알고 있는 IT 전문가들로부터 반발이 일어나고 있다고 말했다. 또한 여러 AI 전문가가 외부 도움 없이 AI 에이전트를 자체 개발하는 것에 대해 경고의 목소리를 냈다.

미하일로프는 “아마도 일선의 AI 실무자들은 기능적인 에이전트 워크플로우를 만드는 데 필요한 사용자 정의, 품질 보증, 유지보수의 양을 확인했을 것이다. 미래에는 AI 에이전트가 스스로 코드를 작성하고 시스템에 연결할 수 있겠지만, 현재는 많은 인력과 테스트가 필요하다”라고 설명했다.

페이저듀티의 아만드푸어는 IT 실무자들이 주저하는 또 다른 이유로 기술 구현과 모니터링에 대한 전문성 부족을 꼽았다. 그는 실무자들이 직접 경험하면서 자연스러운 회의론이 사라질 것이라고 전망하면서, 현재 실무 경험 외에는 AI 에이전트에 대해 배울 수 있는 곳이 많지 않다고 말했다.

그는 “많은 사람들이 어떤 의미에서는 거의 강제로 배우게 될 것”이라며 “일단 시작되면 자연스럽게 아래에서부터 확산될 것이며, 솔직히 선택의 여지가 없기 때문에 기꺼이 참여하려는 CIO, CTO, 기업이 충분히 있을 것”이라고 말했다.

재고 관리 소프트웨어 업체 풀로직(Pull Logic)의 공동 설립자이자 CTO인 라훌 차하르는 기술 부족과 구현 문제에 대한 우려 외에도, 많은 IT 실무자가 최근 몇 년간 다른 AI 프로젝트의 실패를 지켜봤다는 점도 영향을 미칠 수 있다고 설명했다. IT 전문가들이 여러 “과도하게 약속된” AI 이니셔티브가 실패하는 과정을 지켜봤기 때문에 다른 대규모 구현에 주저할 수 있다는 것이다.

차하르는 또한 미하일로프 의견에 동의하며 “IT 실무자들은 정확성, 투명성, 보안, 통합의 복잡성에 대한 우려 때문에 신중한 태도를 보인다. AI 에이전트 시스템은 예측하기 어렵고, 문제 해결이 까다로우며, 기존 인프라와의 통합이 어려울 뿐만 아니라 컴플라이언스와 보안 문제도 발생시킬 수 있다”라고 말했다.

차하르에 따르면 풀로직은 건축 자재 유통업체를 위해 AI 에이전트를 구현하는 과정에서 어려움을 겪었다. 고객은 제품이 없을 때 대체품을 추천하는 AI 기반 도구를 원했지만, 제조업체 간 제품 사양 설명이 달라 부정확한 결과가 나타났다고 차하르는 설명했다.

그는 “카탈로그 구조의 불일치로 인해 테스트 중에 AI가 데이터를 환각하기 시작했다. 제품 번호와 사양을 스스로 만들어냈는데, 만약 발견하지 못했다면 심각한 비즈니스 결과를 초래했을 것”이라고 말했다.

해결해야 할 문제부터 시작

차하르는 CIO와 CTO가 직원들에게 AI 에이전트 도입을 설득하기 위해서는 먼저 조직이 해결하려는 문제에 초점을 맞춰 접근해야 한다고 조언했다.

그는 “CIO와 CTO는 AI 에이전트 이니셔티브를 팀의 실제 과제와 연계해야 한다. AI를 위한 AI가 아닌 문제 중심적 접근 방식을 채택해야 한다는 의미”라고 말했다.

또한 차하르는 IT 리더가 AI 에이전트 도입 과정에 사람의 전문성을 반영하고, 투명성을 우선시하며 교육에 투자해야 한다고 덧붙였다. 그는 “하향식으로 AI를 밀어붙이기보다는 실질적이고 점진적인 성공을 보여주고, 명확한 책임 프레임워크를 수립하며, 신뢰와 광범위한 도입을 이끌어낼 내부 지지자를 육성해야 한다”라고 진단했다.

IT 솔루션 제공업체인 프레시디오(Presidio)의 CTO 롭 킴은 CIO와 CTO가 빠른 성과를 낼 수 있는, 작지만 영향력 있는 프로젝트부터 시작해 단계적으로 AI 에이전트를 구현해야 한다고 전했다. 또한 IT 직원들의 정기적으로 피드백을 받아야 한다고 설명했다.

킴은 “리더십과 실무자가 인사이트와 과제를 공유할 수 있는 정기적인 포럼을 만들어야 한다. 이를 통해 리더가 현장의 우려사항을 인식하고 선제적으로 해결할 수 있다”라고 조언했다.

킴은 IT 실무자들이 AI 에이전트를 우려하고 있지만, 기술이 성숙해지면서 계속 발전할 것이라는 점을 기억해야 한다고 말했다. 모델 추론 능력이 향상되면서 여러 AI 에이전트가 진정한 의미의 협업을 할 수 있게 되고, 이를 통해 IT팀이 원하는 결과를 더 효율적으로 달성할 수 있을 것이라고 그는 설명했다.

그는 “현재 도입 중인 AI 에이전트는 가장 기초적인 버전이며, 앞으로 계속 발전할 전망이다. 결과적으로 사람은 더 많은 업무를 동시에 처리하면서 AI 에이전트와 봇의 작업을 효율적으로 관리할 수 있게 될 것”이라고 말했다.
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