CIO의 필수 전략 '에이전트형 AI'…디지털 전환 핵심축 부상

디지털 전환의 주체로 떠오른 최고정보책임자(CIO)들이 그 어느 때보다 복잡한 과제를 안고 있다. 비용 절감, 규제 대응, 보안 강화는 물론이고, AI 기반 자동화와 같은 미래 기술 도입까지 동시에 추진해야 하기 때문이다. 특히, 최근 주목받고 있는 ‘에이전트형 AI’는 이러한 역학 속에서 단순한 유행이 아닌 실질적 생산성 도구로 부상하고 있다.

에이전트형 AI는 제한된 인력과 예산 하에서도 더 많은 성과를 만들어내야 하는 CIO들에겐 매우 현실적인 대안으로 평가된다. 클라우드 전환과 고객경험 혁신을 공히 요구받는 현재, CIO들은 인프라 관리자에서 전략적 혁신 리더로 진화하고 있다. 이 과정에서 AI 에이전트의 도입은 단순한 기술 투자가 아니라 전체 IT 전략의 가속 장치로 작용할 수 있다.

다만 CIO들이 실제 도입을 고려할 때 마주치는 가장 큰 장벽은 ‘어디서부터 시작할까’에 대한 명확한 기준의 부재다. 이는 대다수 리더들이 기존의 필수 과제를 조율하는 동시에 새로운 기술을 병행해야 한다는 부담으로 이어진다. 이러한 고민 속에, 에이전트형 AI 도입을 위한 실행 중심의 로드맵이 절실히 요구되고 있다.

실행 프레임워크는 총 4단계로 구성된다. 1단계는 정보 검색 중심의 에이전트로, 단순 검색 및 응답이 중심이다. 예컨대, 하루 평균 5만 건 이상의 고객 전화를 처리하는 글로벌 브로커는 AI 도입 전 상담사별 90분이 걸리던 사전 준비를 AI 에이전트로 수분 이내로 줄이며 효율성을 입증했다. 다음 단계에서는 단일 도메인에서 일정 조정이나 고객 정보 업데이트처럼 직접적인 수행 기능이 추가되며, 더 높은 복잡도의 다중 도메인 간 조율과 협업, 즉 3단계와 4단계로 이어진다.

궁극적으로 CIO는 이 4단계 프레임워크를 참고해 자신들의 조직 상황에 맞는 적절한 진입점과 확장 방향을 설정해야 한다. 산업군이나 보안 요건에 따라서는 외부 고객이 아닌 내부 직원 지원용 에이전트부터 시작하는 것이 더욱 합리적일 수도 있다. 일부 기업은 데이터 품질 점검이나 워크플로우 자동화를 통해 AI 신뢰성을 확보하는 절차부터 진행 중이다.

에이전트형 AI는 단순히 자동화를 넘어서, 조직의 핵심 전략 수행 능력을 키우는 기반 구조로 변모하고 있다. 이는 기술이 아닌 조직 역량의 문제이며, 데이터 거버넌스, 접근 통제, 감시 체계 등 보다 넓은 관점에서의 설계가 필요하다. 결국 에이전트 도입은 한 번의 도입이 아니라 장기적 플랫폼 구축과 조직 내 신뢰 형성의 여정에 가깝다.

AI에 기반한 에이전트 기술은 더 이상 먼 미래의 패러다임이 아니다. 노동력 부족과 급변하는 고객 기대를 극복해야 하는 환경에서 기업들은 기존 방식에 안주할 여유가 없다. 디지털 전환을 본격화하는 지금, CIO들이 에이전트 전략을 중심축으로 삼아 기술과 인력을 조화시킨다면, 에이전트는 단순한 도구를 넘어 지능형 업무의 중심축이 될 수 있다. 캐나다 토론토의 거리엔 개인 변호사 광고가, 샌프란시스코엔 AI 에이전트 브랜드가 빌보드를 장식한다. 지역과 산업마다 도입 양상은 다를 수 있지만, 더 이상 멈춰 있을 수는 없다. 이 변화는 인터넷이 도입됐을 때만큼이나, 이미 시작된 흐름이다.