에이전틱 AI 혼란 속에서 CIO가 꼭 확인해야 할 6가지 포인트

에이전틱 AI 혼란 속에서 CIO가 꼭 확인해야 할 6가지 포인트

 

최근 IT업계는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’, 즉 자율 에이전트로 불리는 차세대 AI 기술로 들썩이고 있습니다.

하지만 표준화된 정의 없이 벤더마다 제각각 “우리 제품이 에이전틱 AI”라 홍보하는 탓에 IT 리더들은 혼란을 겪고 있습니다​.

일부 전문가들은 에이전틱 AI를 “정교한 추론과 반복적 계획을 통해 복잡한 다단계 문제를 자율적으로 해결하는 기술”로 설명합니다​.

그러나 현실에는 아직 LLM(chatGPT 등)을 포장한 수준의 솔루션들이 많아, CIO들은 에이전틱 AI의 허상과 진실을 구분해야 할 때입니다​.

 

에이전틱 AI의 정의와 자율성

에이전틱 AI는 단순 챗봇과 달리 스스로 목표를 세우고 행동하며, 새로운 상황에 적응할 수 있는 자율성을 가진 에이전트를 뜻합니다​.

전문가들은 “에이전틱 AI는 사용자를 대신해 행동하고, 다른 시스템·에이전트와 상호작용하며 자율적으로 작동”해야 한다고 지적합니다​.

즉, 에이전틱 AI는 정보 수집·분석·실행·학습의 전 과정을 독립적으로 처리할 수 있는 능력을 가져야 합니다​.

기존 AI가 ‘프롬프트 입력→단일 답변’ 형태였다면, 에이전틱 AI는 여러 단계를 스스로 계획·실행하며 복잡한 업무도 처리합니다.

예를 들어, 은행에서는 이상 거래를 감지해 지속적 인간 감독 없이 자동 조치를 취하는 AI 에이전트를 도입하고 있습니다.

이처럼 여러 단계를 추론하고 스스로 의사결정하는 자율 에이전트를 구현하는 것이 진정한 에이전틱 AI의 모습입니다​.

 

벤더의 과장 마케팅과 ‘에이전트 워싱’

문제는 많은 솔루션이 “에이전트”라는 이름만 붙이고 실제 기능은 기존 자동화에 불과하다는 점입니다.

백베이스(Backbase) AI 리더 크리스 샤얀은 “현재 IT업계에는 ‘에이전트 워싱’ 현상이 만연해 있다”고 경고합니다​.

즉, 기본 자동화 기능에 그럴싸한 포장만 추가해 자율 에이전트로 홍보하는 경우가 많습니다.

CIO와 CTO는 이러한 과장된 마케팅을 구분하기 어려워 기본 기능만으로 에이전트라 홍보하는 솔루션에 예산을 낭비할 위험이 높습니다​.

전문가들은 “광고 문구보다 제품의 실제 작동 방식을 살펴야 한다”고 조언합니다.

예를 들어, 단순 질의응답 챗봇에 목표 지향 로직을 추가하는 수준의 솔루션을 자율 에이전트로 오인하면 높은 비용을 지불하고도 혁신 효과를 얻지 못할 수 있습니다​.

 

진짜 에이전틱 AI의 조건과 적용 사례

진정한 에이전틱 AI를 가려내려면 몇 가지 조건을 확인해야 합니다. 에이전트는 목표 달성을 위한 여러 단계를 논리적으로 추론하고, 그 과정에서 새로운 상황에 스스로 적응할 수 있어야 합니다​.

즉, 정보 수집→대안 분석→실행→결과 학습의 전체 루프를 자체 수행할 수 있어야 합니다​.

또한 비정형 업무나 예외 상황 처리처럼 고차원적 판단이 필요한 작업을 자동으로 처리할 수 있어야 합니다​.
대표적인 활용 사례로는 보험회사 아플랙(Aflac)과 스타트업 레전더리 엔터테인먼트, NASA 제트추진연구소(JPL) 등이 에이전틱 AI 도입을 추진했다고 알려져 있습니다​. 금융 분야에서는 AI 에이전트를 통해 고객의 복잡한 요청(예: “잔고가 가장 높은 계좌에서 돈을 이체해줘”)을 처리하는 사례가 나옵니다​. 빅테크들도 해당 흐름에 합류하여, Salesforce의 에이전트포스, ServiceNow의 AI 에이전트 등 플랫폼에 에이전트 기능을 추가하고 있습니다. 실제 업무 적용 시에는 ERP/CRM/BI 시스템과의 통합이 필수적이며, 에이전트는 변화하는 사업 환경에 맞춰 실시간 의사결정을 내려야 높은 가치를 발휘합니다​. 이밖에도 사이버 보안 위협 탐지나 비즈니스 인텔리전스 분야에서 에이전틱 AI를 활용한 자동 대응·분석 사례가 연구되고 있습니다​.

 

자율성의 의미와 기존 AI 비교

에이전틱 AI의 핵심은 완전 자율성입니다. 기존 생성형 AI나 챗봇은 사람이 제공한 프롬프트나 가이드라인에 수동적으로 반응하는 반면, 에이전틱 AI는 스스로 목표를 설정하고 계획을 수립합니다​.

예를 들어, 단순 챗봇은 질문에 답할 뿐이지만, 에이전틱 AI는 고객 요청을 이해하여 필요한 서비스를 판단하고 직접 실행까지 이어갑니다​.

백베이스 샤얀의 설명대로 “자율성은 정보 수집부터 대안 분석, 실행, 결과 학습까지 모든 과정을 독립적으로 처리”하는 능력입니다​.

기존 AI가 정해진 범위 내에서 도움만 준다면, 진정한 에이전틱 AI는 예기치 못한 입력에도 스스로 학습하며 적응적인 의사결정을 내릴 수 있는 점이 차별화 요소입니다​.

 

CIO를 위한 AI 구매 체크리스트

에이전틱 AI 도입을 검토할 때 IT 리더는 다음 항목을 점검해야 합니다(少아래에는 체크리스트 예시 6가지를 소개합니다):

1. 명확한 도입 목적 및 업무 적합성: 에이전틱 AI가 해결할 비즈니스 목표를 구체화합니다. 모든 프로세스가 자율 에이전트에 맞는 것은 아니므로, 도입 대상 업무가 다단계 의사결정을 필요로 하는지 확인해야 합니다​.
2. 데이터 준비 수준: 충분한 양과 품질의 데이터가 확보되어 있는지, 이를 분석할 인력과 인프라가 갖춰져 있는지 평가합니다. AI 프로젝트의 기본은 데이터 확보이므로, 데이터 수집·정제·분석 능력을 점검해야 합니다​.
3. 통합성 및 확장성: AI 에이전트가 기존의 ERP/CRM 등 시스템과 원활히 연동되는지 살펴봅니다. 예를 들어 전자상거래사의 추천 시스템처럼 기존 플랫폼과 통합성을 고려해야 실제 업무 흐름 속에서 효과를 발휘할 수 있습니다​.
4. 보안 및 규제 준수: 에이전트가 다룰 데이터의 민감도를 평가하고, 암호화·접근통제 등 보안 대책을 마련해야 합니다. 특히 금융이나 의료 등 규제가 엄격한 분야에서는 개인정보보호 법규를 준수하도록 계획해야 합니다​.
5. 벤더 솔루션의 실제 기능 검증: ‘에이전틱’이라는 이름에 현혹되지 말고, 솔루션이 진짜 자율성을 제공하는지 확인합니다. 벤더가 제시하는 기능 중 얼마나 독립적인 의사결정을 수행하는지 사례로 검토하고, LLM 래퍼인지 구체적으로 평가해야 합니다​.
6. 비용 구조와 ROI 분석: 초기 도입비용 외에 유지보수·인프라·운영 비용까지 고려합니다. 에이전틱 AI는 장기 프로젝트가 될 수 있으므로 총소유비용(TCO)을 산정하고, 예상 ROI를 검증해야 합니다​.

(추가로 인력·역량 준비나 윤리·거버넌스 체크도 필요하며, 특히 에이전트 동작범위 및 책임소재를 명확히 할 통제방안을 마련해야 합니다​.)

 

마케팅 용어보다 실기능을 보라

AI 솔루션 선택 시 화려한 마케팅 용어에 휘둘리지 않고, 실제 기능과 효과를 중심에 두어야 합니다.

문가들은 “에이전트 기반 솔루션이라 속여 놓고 실제론 고도화된 자동화에 불과했다면, 혁신 기회를 놓치고 비용만 더 지불할 수 있다”며 주의를 당부합니다​.

즉, 차세대 기술이라는 단어에 현혹되면 오히려 실망스러운 투자 수익률(ROI)을 초래할 수 있습니다.

따라서 벤더가 제시하는 용어보다 비즈니스 가치 창출 여부를 기준 삼아 평가해야 합니다.

 

결론: 작은 파일럿부터, 신중한 의사결정

에이전틱 AI는 기술 트렌드지만 아직 초기 단계인 만큼, 소규모 테스트를 통해 성능과 활용 가능성을 검증하는 것이 안전합니다.

실제 도입 전 PoC(Proof of Concept)를 통해 팀 규모나 프로세스 일부에 적용해 보며, 예상효과를 수치로 확인해야 합니다.

전문가들은 잘못된 에이전틱 AI 도입이 자원 낭비와 AI 불신으로 이어질 수 있다고 경고하므로​, 충분한 검토와 단계적 시행이 필수입니다.

궁극적으로 CIO는 마케팅이나 유행어에 휘둘리지 않고, 명확한 전략과 체크리스트 기반의 도입 전략으로 에이전틱 AI를 신중히 선택해야 합니다.

 

 

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