최근 기업용 AI 분야에서 새롭게 떠오른 개념인 에이전틱 AI(Agentic AI, 자율 AI 시스템)에 대한 관심이 급증하고 있습니다.
실제로 Gartner는 2024년 2분기 대비 4분기까지 ‘AI 에이전트’ 관련 문의가 약 750% 증가했다고 밝혔습니다.
하지만 아직 표준화된 정의가 없어, 에이전틱 AI에 대한 이해가 다양하여 오히려 혼란을 부추기고 있습니다.
예를 들어 일부 전문가는 에이전틱 AI를 스스로 목표를 설정하고 자율적으로 학습과 의사결정을 수행하는 지능형 시스템으로 보지만, 다른 쪽에서는 단순히 제한된 의사결정 보조 기능을 가진 AI도 에이전틱 AI로 취급합니다.
이러한 정의 혼선은 IT 리더와 CIO가 실제로 어떤 제품이 진정한 에이전틱 AI인지 판단하는 데 어려움을 줍니다.
따라서 이 글에서는 에이전틱 AI의 올바른 이해를 돕고자 합니다. 에이전트 워싱(Agent Washing)으로 알려진 마케팅 과장 사례부터, 진짜 에이전틱 AI가 갖춰야 할 조건, 도입 전 확인할 체크리스트, CIO 관점의 투자 리스크와 기대 ROI까지 종합적으로 살펴봅니다.
마지막으로 기능 중심 접근이 왜 중요한지도 논의합니다. IT 리더와 CIO가 이 글을 통해 에이전틱 AI에 대한 혼란을 해소하고 현명한 도입 전략을 수립하는 데 도움이 되길 바랍니다.
에이전틱 AI 정의와 현재 혼란
에이전틱 AI(Agentic AI)라는 용어는 아직 표준화된 정의가 없습니다.
예를 들어 Red Hat은 에이전틱 AI를 “인간 개입을 최소화하며 데이터와 도구를 활용하여 목표 지향적 행동을 수행하는 소프트웨어 시스템”으로 설명합니다.
즉, 복잡한 작업을 스스로 계획·실행할 수 있어야 한다는 의미입니다. Salesforce 역시 에이전틱 AI를 “데이터와 AI를 사용해 자율적으로 작업을 수행하도록 돕는 혁신 기술”로 정의하며, 자율성과 적응력이 핵심 특징이라고 강조합니다.
그러나 실제 시장에서는 이와 거리가 먼 솔루션까지 ‘AI 에이전트’라고 홍보되는 사례가 많습니다.
CIO 전문 매체는 “많은 벤더가 진정한 자율 기능이 없는 챗봇이나 일반적인 LLM 워크플로우에 불과한 제품을 에이전틱 AI로 포장한다”고 지적했습니다. 이런 마케팅 과장은 CIO들이 잘못된 솔루션을 도입해 기대치에 못 미치는 성과를 얻는 원인이 됩니다.
결국 IT 리더들은 ‘에이전틱 AI’라는 용어 자체보다 해당 기술이 실제로 어떤 문제를 해결하고 있는지, 진짜 자율성과 학습 능력이 있는지를 꼼꼼히 따져봐야 합니다.
에이전트 워싱(Agent Washing)과 마케팅 오용 사례
현재 AI 업계에서는 ‘에이전트 워싱’이란 용어로 불리는 마케팅 오용이 확산되고 있습니다.
Gartner 보고서에 따르면, 일부 벤더들이 단순 챗봇이나 기존 RPA(로봇 프로세스 자동화) 툴을 겉모습만 바꿔 AI 에이전트라고 홍보하고 있다고 경고합니다.
이로 인해 실제로는 전혀 자율적이지 않은 제품에도 불구하고, 마치 완전한 자율 AI 시스템인 것처럼 과장된 마케팅이 이루어집니다.
예를 들어 ChatGPT API를 이용해 단순히 사용자의 지시에 따라 이메일을 작성해주는 서비스는, 스스로 다단계 작업을 계획하여 수행하는 진정한 에이전트 역할을 하지 못함에도 ‘AI 에이전트’라는 용어로 포장됩니다.
이런 잘못된 사례를 경계하려면, 벤더의 홍보 문구에만 의존해서는 안 됩니다.
실제 데모나 파일럿 테스트를 통해 기능과 성능을 직접 검증해야 합니다.
최근 미국 증권감독당국(SEC)도 AI 기술을 과장한 기업을 제재했는데, 음성인식 AI 업체 ‘Presto Automation’가 성능을 부풀려 고발당한 바 있습니다
따라서 기업들은 실제 업무 시나리오를 기반으로 기술을 평가해야 합니다.
여러 솔루션의 사례를 비교하며, 해당 제품이 어떤 업무를 얼마나 자동화하고 개선하는지를 살펴봐야 합니다.
마케팅 용어에 현혹되지 않고 기술적 한계와 장단점을 명확히 파악하는 것이 중요합니다.
진정한 에이전틱 AI의 핵심 조건
진정한 의미의 에이전틱 AI는 단순 자동화 도구 이상으로 지능적이고 자율적인 행동이 필요합니다.
일반적으로 다음 조건을 갖추어야 합니다:
- 자율적 계획 및 실행: 스스로 작업 목표를 이해하고, 문제 해결을 위해 단계별 계획을 수립해 실행할 수 있어야 합니다. 사용자가 하나하나 지시하지 않아도 복잡한 다단계 업무를 처리하는 능력이 필수적입니다.
- 지속적 학습과 적응: 과거 경험과 데이터를 바탕으로 스스로 학습하여 행동을 개선할 수 있어야 합니다. 새로운 상황이 발생하면 전략을 즉시 수정하고, 오류를 탐지하여 수정할 수 있는 역량이 필요합니다.
- 맥락 기반 의사결정: 상황(Context)을 이해하고 판단을 내려 실행할 수 있어야 합니다. 단순 입력-출력이 아니라, 주어진 환경과 목표에 맞는 결정을 독립적으로 내릴 수 있어야 합니다.
- 협업 및 통합 능력: 다른 시스템이나 인간과도 협업할 수 있어야 합니다. 필요한 경우 기존 IT 시스템, 데이터베이스 등과 연동하여 정보를 주고받으며 업무 프로세스에 자연스럽게 녹아들어야 합니다.
- 신뢰성과 통제: 운영 중 발생하는 예외 상황에 대응하고, 사람이 결과를 검증·통제할 수 있는 메커니즘이 있어야 합니다. 즉, 완전한 자동화라 할지라도 항상 감사(audit) 가능한 경로를 확보해 두어야 합니다
정리하면, 에이전틱 AI는 반복적 작업을 넘어서 지속적인 학습과 환경 인식을 통해 복합 문제를 해결할 수 있어야 합니다. 이런 자율성과 적응력을 갖추었을 때만 진정한 에이전틱 AI라 할 수 있습니다.
IT 리더를 위한 도입 체크리스트
에이전틱 AI 도입을 고민하는 IT 리더라면 아래 질문을 통해 솔루션을 평가해 보세요:
- 다단계 자율성 확인: 해당 시스템이 복잡한 다단계 업무를 스스로 계획하고 완료할 수 있나요? 단순한 트리거-응답 수준인지, 아니면 자체적으로 과제를 분해해서 해결할 수 있는지 살펴야 합니다.
- 학습능력 점검: 시간이 지날수록 스스로 학습하고 성능이 개선되나요, 아니면 미리 코딩된 대로만 동작하나요? 실제 결과가 점진적으로 향상되는지, 과거 데이터로부터 학습하는 기능이 있는지 확인해야 합니다.
- 의사결정 범위: 어떤 종류의 결정을 독립적으로 처리할 수 있나요? 승인이나 감독 없이 의미 있는 행동을 취할 수 있는 범위가 어느 정도인지 평가합니다.
- 통합성: 기존의 IT 인프라·시스템(ERP, CRM, 데이터베이스 등)과 얼마나 잘 연동되나요? API나 데이터 플로우가 원활한지, 기존 비즈니스 프로세스에 무리 없이 통합되는지 검토해야 합니다.
- 보안 및 거버넌스: 개인정보와 보안 정책을 준수하나요? AI 에이전트의 의사결정 이력과 행동을 투명하게 기록하고, 필요 시 수정·중단할 수 있는 안전장치가 있는지 확인합니다.
- 운영 통제 옵션: 이상 상황이 발생했을 때 사람이 개입할 수 있나요? 초기에는 사람의 모니터링을 통해 이상 징후를 감지하고, 판단을 보완할 수 있어야 합니다.
이 밖에도 명확한 목표 설정과 파일럿(시범) 도입이 중요합니다.
조직에서 에이전틱 AI가 해결할 구체적인 업무 과제를 정의하고 KPI를 설정하세요.
작은 파일럿 프로젝트를 통해 효과를 검증한 뒤 점진적으로 시스템 범위를 확대하는 것이 바람직합니다.
CIO 관점: 투자 리스크와 ROI
에이전틱 AI 도입은 기대만큼 리스크도 큽니다. CIO 관점에서 주요 고려사항은 다음과 같습니다:
- 높은 기대와 비용: 많은 경영진이 에이전틱 AI에서 100% 이상의 ROI를 기대하지만, 초기 도입을 서두르다 과도한 비용을 투입하면 오히려 기대에 못 미칠 수 있습니다. 예를 들어 성능이 검증되지 않은 시스템에 프리미엄을 지불하면, 실제 혜택을 얻지 못해 ROI가 낮아지고 전체 AI 전략에 대한 신뢰를 잃을 수 있습니다.
- 보안 및 규제 문제: AI가 다루는 데이터 범위가 넓어지면서 보안 취약점이나 개인정보 침해 리스크가 증가합니다. 특히 금융·헬스케어 등 규제가 엄격한 분야에서는 컴플라이언스 준수 여부를 면밀히 확인해야 합니다.
- 통합 비용: 기존 레거시 시스템과의 호환성 부족으로 추가 개발 및 유지보수가 필요할 수 있습니다. 예상치 못한 통합 비용이 초기 예산을 초과할 위험을 늘 고려해야 합니다.
- ROI 실현 기간: AI 투자는 일반적으로 1~3년 내 수익을 기대하지만, 에이전틱 AI는 기술 검증과 조직 적응에 시간이 걸립니다. 초기 도입 뒤 당장의 효과가 미미하더라도 포기하지 말고 장기적 관점에서 ROI를 평가해야 합니다.
최근 조사에 따르면, 선도 기업들은 빠른 도입과 과도한 지출로 얻은 교훈을 바탕으로 신중한 접근을 하고 있습니다.
예를 들어 PagerDuty 조사에서는 에이전틱 AI를 도입할 때 보안·거버넌스 강화, 파일럿 프로젝트, 직원 교육 등에 중점을 두고, 기술 과열(hype)에 흔들리지 않도록 리스크 관리를 강조했습니다.
CIO는 충분한 검토와 단계적 실험을 통해 위험을 최소화해야 합니다.
기능 중심 접근의 중요성
마지막으로, ‘에이전틱 AI’라는 용어에만 주목해서는 안 됩니다.
TrEvolution의 Ilia Badeev는 “‘AI 에이전트’라는 용어는 단지 마케팅 포장일 뿐”이라며, 제품이 실제 제공하는 기능과 성능을 검토해야 한다고 조언했습니다.
예를 들어 해당 AI 도구가 고객 응대 업무를 자동화한다고 한다면, 실제로 어떤 질문에 얼마나 정확한 답변을 생성해내는지 살펴봐야 합니다.
내부 보고서나 분석 지원이라면, 얼마나 유의미한 초안을 제공하는지 확인해야 합니다.
따라서 도입 검토 시에는 제안된 주요 기능과 사용 시나리오를 명확히 분석해야 합니다.
과장된 용어에 속기보다, 기업에 실질적 이익을 가져다줄 기능을 중심으로 평가해야 합니다.
또한 벤더의 기술 로드맵, 커스터마이징 가능성, 커뮤니티 지원 여부 등도 중요한 평가 요소가 됩니다.
결론: 신중한 도입과 실천
에이전틱 AI는 아직 초기 단계지만, 제대로 활용하면 기업 업무 자동화와 혁신을 크게 가속화할 수 있는 잠재력이 있습니다.
IT 리더와 CIO는 앞서 언급한 혼란과 오용 사례를 인지하고, 도입 전 기능, 보안, 기대 ROI 측면을 꼼꼼히 검토해야 합니다.
특히 명확한 비즈니스 목표를 설정하고, 파일럿을 통해 결과를 측정하며 단계적으로 확대하는 접근이 중요합니다.
마지막으로, 핵심은 용어 자체가 아니라 실제 해결하고자 하는 업무 문제와 필요한 기능입니다.
에이전틱 AI라는 유행어에 현혹되기보다, 기업에 실질적 이익을 가져다줄 솔루션을 중심으로 전략을 세워야 합니다.
이렇게 준비하면 에이전틱 AI를 통해 조직의 업무 효율성과 경쟁력을 높일 수 있을 것입니다.
