최근 기업 IT 업계에 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’가 화두로 떠오르고 있습니다.
하지만 이 용어는 아직 표준화된 정의조차 없어 혼란을 부르고 있습니다.
많은 벤더가 자사 제품을 ‘자율 AI’라고 홍보하지만, 실제로는 단순 자동화에 불과한 경우가 적지 않습니다.
이런 상황에서 IT 리더는 에이전틱 AI 도입 여부를 결정하기 전에 꼼꼼한 점검과 명확한 전략이 필요합니다.
에이전틱 AI란 무엇인가?
NVIDIA는 에이전틱 AI를 ‘정교한 추론과 반복 계획’으로 ‘복잡한 다단계 문제를 자율적으로 해결’하는 AI로 정의합니다.
센드버드 등도 에이전틱 AI를 ‘설정된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 의사결정을 내리고 … 학습하는’ 인공지능 시스템이라고 소개합니다.
하지만 분야에 따라 정의가 제각각이어서 표준화된 기준은 없습니다. 일부 전문가는 에이전틱 AI를 환경과 상호작용하며 논리적 사슬(chain of logic)을 통해 독립적 의사결정을 내리는 시스템으로 설명하는 반면, 다른 전문가는 단순히 일정 수준의 의사결정 능력을 갖추면 에이전틱 AI로 볼 수 있다고 말합니다.
에이전트 워싱(Agent Washing)과 마케팅 허상
많은 벤더가 자사 솔루션에 ‘에이전틱 AI’라는 라벨을 붙이고 있지만, 실제로는 진정한 자율성 대신 단순 자동화 기능에 불과한 사례가 많습니다.
CIO 보고서에 따르면 대부분의 벤더는 아직 ‘진정한’ 자율성을 갖춘 에이전틱 AI를 제공하지 못하고 있으며, 페리곤(Perigon)의 잭 바솔로뮤는 “이른바 에이전트 대부분은 사실상 LLM을 포장하거나 고도화한 LLM 워크플로우에 불과하다”고 지적했습니다.
실제로 글로벌 시장조사기관 가트너는 “기존 챗봇이나 단순 RPA를 AI 에이전트로 과대포장하는 에이전트 워싱(agent washing)이 확산되고 있다”고 경고한 바 있습니다.
이런 과장된 마케팅으로 인해 IT 리더는 제품의 실질 기능과 가치를 명확히 구분하기가 어려워지고 있습니다.
진짜 자율성 vs 단순 자동화
전문가들은 에이전틱 AI와 단순 자동화의 차이를 다음과 같이 설명합니다:
- 전통적 자동화: 사전 정의된 규칙에 따라 반복적 작업을 수행합니다. 구조화된 프로세스에는 신뢰할 만하지만, 변화에 대한 적응성은 떨어집니다.
- AI-강화 워크플로우: 기존 워크플로우에 LLM 등 AI 기능을 추가해 효율을 높입니다. 그러나 여전히 결정론적 경로를 따라가며, 진정한 자율성은 아닙니다.
- 진정한 자율 에이전틱 AI: 실시간 데이터를 학습·예측하고 논리적으로 추론하여 비정형 과제를 스스로 해결합니다. 예를 들어, 제조현장에서 실시간 센서 데이터를 분석해 유지보수 일정을 최적화하는 등 복합적인 업무를 자율적으로 처리할 수 있습니다.
에이전틱 AI 도입 고려사항: 질문 리스트
새로운 AI 솔루션을 도입할 때는 다음 질문들을 자문해야 합니다:
- 어떤 문제를 해결할 것인가? – AI 도입은 명확한 과제 해결에 초점을 맞추어야 합니다. 예를 들어, 뉴욕의 NYU 랭혼 의료센터는 입원 및 외래환자의 진단코드를 수집해 관련 연구자료와 연결한 뒤, 그 결과를 학생들에게 다음 날 아침 제공하는 에이전틱 AI를 성공적으로 운영 중입니다.
- 필요한 데이터가 충분한가? – AI 에이전트는 풍부한 데이터를 기반으로 학습하기 때문에 데이터의 양과 품질이 확보되어 있어야 합니다. 또한 데이터 준비와 관리 인프라가 갖춰져 있는지도 점검해야 합니다.
- 보안·프라이버시는? – 에이전틱 AI는 다양한 소스의 데이터를 통합하여 활용하므로 보안 취약점과 개인정보 보호 이슈가 발생할 수 있습니다. 도입 전 시스템의 취약점을 미리 점검하고, 관련 규제나 표준을 준수할 준비가 되었는지 확인해야 합니다.
- 기술 전략과의 정합성 – 도입할 AI 플랫폼이 기존 IT 인프라와 호환되는지 검토해야 합니다. 또한 한꺼번에 과도한 시스템을 도입하기보다, 소규모 에이전트부터 단계적으로 도입하여 리스크를 관리하는 방법도 고려해볼 수 있습니다.
- 모니터링 계획은 있는가? – 에이전틱 AI는 한 번 도입하면 끝나는 것이 아닙니다. 지속적인 모니터링과 개선이 필수이며, 운영 중인 AI가 기대한 성과를 내고 있는지 주기적으로 평가해야 합니다.
CIO/IT 리더를 위한 체크포인트
에이전틱 AI 도입 시 CIO와 IT 리더들이 반드시 신경 써야 할 점은 다음과 같습니다:
- 비즈니스 가치 검증: 도입할 AI 솔루션이 실제 비즈니스 과제를 해결하며 측정 가능한 가치를 창출하는지 확인해야 합니다.
- 데이터 및 역량 준비: 양질의 데이터 확보와 이를 관리할 전문가 확보가 필수입니다. 데이터의 적절성, 업데이트 주기, 데이터 품질 관리 방안 등을 철저히 점검하세요.
- 보안·프라이버시 검토: AI가 다룰 데이터 범위가 넓어질수록 새로운 공격 표면이 늘어납니다. 보안 테스트와 개인정보 보호 대책을 수립해 리스크를 최소화해야 합니다.
- 벤더 주장 검증: 벤더의 과장된 마케팅에 속지 않도록 제품의 실제 기능을 테스트하세요. 데모나 파일럿 프로젝트를 통해 ‘홍보된 것만큼의 기능이 있는지’ 반드시 검증해야 합니다.
- 지속적 모니터링: 에이전틱 AI는 *‘설치해 끝’*이 아닙니다. 도입 이후에도 AI 모델의 성능과 결과를 모니터링하고, 필요한 경우 조정해야 합니다.
결론
에이전틱 AI는 기업 경쟁력을 높일 수 있는 기회이지만, 명확한 정의 없이 기술 도입에만 급급하면 되려 함정에 빠질 수 있습니다.
이 글에서 살펴본 전략과 체크리스트를 참고하여, 진정한 자율 AI의 가치를 검증하고 안전하게 도입하길 바랍니다.
