기업 AI, ‘도구’ 넘어 ‘실행 시스템’으로…에이전트 도입 본격화

기업용 인공지능(AI)이 단순 지원 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 ‘에이전트형 기업’ 모델로 빠르게 이동하고 있다. 핵심은 기존처럼 업무 위에 AI를 덧붙이는 방식이 아니라, 의사결정 기능을 워크플로에 직접 심어 운영 전반을 바꾸는 데 있다.

더큐브리서치의 수석 애널리스트 존 퍼리어(John Furrier)는 최근 기업 AI 흐름에 대해 중견·성장 기업 시장이 특히 빠르게 커지고 있다고 진단했다. 그는 AI 가치가 대기업보다 오히려 충분히 서비스되지 못했던 중간 시장에서 본격적으로 확산하고 있다고 설명했다. 이는 실험 단계의 AI 도입과 실제 현장 실행 사이의 격차가 점차 뚜렷해지고 있다는 의미로도 읽힌다.

에이전트형 AI, 사람 보조에서 자율 실행으로

AI 에이전트 콘퍼런스를 이끄는 사이먼 찬(Simon Chan)은 기존 소프트웨어가 오랫동안 ‘기록 시스템’ 역할에 머물렀다면, 이제는 스스로 판단하고 행동하는 시스템으로 넘어가고 있다고 짚었다. 사용자가 브라우저에서 직접 입력하고 처리하던 업무 흐름 일부를 AI가 맡아, 정해진 통제 범위 안에서 결정을 내리고 작업을 수행하는 구조가 형성되고 있다는 설명이다.

이 같은 변화는 단순 자동화를 넘어선다. 기업은 에이전트형 AI를 통해 사람이 매번 개입하지 않아도 반복 업무를 처리하고, 팀과 상호작용하며, 운영 효율을 높이는 방향을 모색하고 있다. 업계가 주목하는 지점도 ‘AI가 무엇을 할 수 있는가’에서 ‘실제 운영 환경에서 얼마나 안정적으로 일을 맡길 수 있는가’로 옮겨가고 있다.

API 연동형 vs 컴퓨터 사용형, 기술 접근은 갈린다

실제 구현 방식에서는 두 갈래 접근이 나타난다. 시뮬러의 공동창업자이자 최고경영자(CEO) 안 리(Ang Li)는 현재 시장의 AI 에이전트를 크게 ‘API 에이전트’와 ‘컴퓨터 사용 에이전트(CUA)’로 나눴다.

API 에이전트는 여러 소프트웨어와 백엔드 시스템을 코드로 연결해 작동한다. 반면 컴퓨터 사용 에이전트는 별도 복잡한 연동 없이 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 있는 데스크톱이나 노트북 환경에서 직접 작업을 수행하는 방식이다. 쉽게 말해 전자는 시스템 간 정교한 연결에 강점이 있고, 후자는 사람이 컴퓨터를 쓰는 방식 자체를 AI가 모방해 유연하게 작업할 수 있다는 장점이 있다.

이 차이는 기업의 도입 전략에도 영향을 준다. 내부 시스템이 잘 정리된 기업은 API 기반 접근이 유리할 수 있지만, 레거시 환경이 많거나 빠른 실험이 필요한 조직은 컴퓨터 사용형 에이전트에 더 관심을 둘 가능성이 크다.

인력 부족과 복잡성 확대가 도입 압박 키운다

에이전트형 AI 확산 배경에는 노동력 부족과 업무 복잡성 증가도 자리하고 있다. 감사·자문 업계용 AI 플랫폼을 제공하는 필드가이드의 최고경영자 진 창(Jin Chang)은 대형 회계·자문 firms가 향후 20년 운영 모델을 재설계하는 차원에서 에이전트형 AI 투자에 적극 나서고 있다고 밝혔다.

그는 특히 공인회계사(CPA) 서비스 수요는 늘어나는데 이를 감당할 실무 인력은 충분히 늘지 못하고 있다고 지적했다. 기업 입장에서는 단기 효율화 수단이 아니라 전문성 부족을 보완하고 생산성을 유지할 ‘장기 해법’으로 에이전트형 시스템을 보기 시작했다는 뜻이다.

이 흐름은 특정 산업에 국한되지 않는다. 인력 수급이 빡빡하고 처리해야 할 데이터·규제가 많은 업종일수록, AI를 단순 챗봇이 아닌 실행 레이어로 배치하려는 수요가 커질 가능성이 높다.

실험보다 ‘얼마나 맡길 수 있나’가 핵심

기업 현장에서는 이제 에이전트형 AI의 가능성보다 실제 성과가 더 중요한 평가 기준이 되고 있다. 카벨라의 최고경영자 앤서니 사르댕(Anthony Sardain)은 자사 플랫폼이 제품 기획부터 제조, 배송까지 연결되는 과정에서 브랜드 업무의 약 90%를 자동화한다고 설명했다.

이 발언은 시장의 관심이 개념 검증을 넘어 구체적 운영 효과로 옮겨갔음을 보여준다. 속도와 일관성, 확장성이 매출과 비용 구조에 직접 연결되는 영역일수록, 기업은 AI 에이전트가 어느 정도까지 ‘실제 일’을 대신할 수 있는지 냉정하게 따지고 있다.

결국 에이전트형 기업의 부상은 AI를 새로운 소프트웨어 기능으로 보는 단계를 지나, 기업 운영 구조 자체를 바꾸는 전환으로 해석된다. 다만 확산 속도가 빨라질수록 인프라 통합, 통제 체계, 거버넌스 구축이 함께 따라와야 한다는 점도 분명하다. 업계의 다음 경쟁은 더 똑똑한 AI보다, 더 안정적으로 실행되는 AI를 누가 먼저 현장에 안착시키느냐에 달려 있다.