페가시스템즈, 기업 핵심 업무용 AI 에이전트 강화…토큰 과금 대신 ‘업무 완료’ 요금 도입

워크플로 자동화 기업 페가시스템즈가 기업의 핵심 업무에 AI 에이전트를 본격 투입할 수 있도록 돕는 대규모 기능 업데이트를 공개했다. 이번 개편은 ‘거버넌스’, ‘신뢰성’, ‘비용 통제’를 전면에 내세운 점이 핵심이다.

회사는 최근 열린 연례 행사 ‘페가월드’에서 오케스트레이션, 애플리케이션 개발, 인력 교육, 과금 체계까지 아우르는 AI 강화안을 발표했다. 해당 기능들은 ‘페가 인피니티 ’26’ 릴리스에 포함되며, 올해 3분기 출시될 예정이다.

페가시스템즈의 최고제품책임자 케림 아크고눌은 이번 버전을 두고 “지난 10여 년 사이 가장 야심찬 제품 출시”라고 평가했다. 회사는 그동안 기업들이 AI를 시범 적용하는 데는 성공했지만, 이를 대규모 실무에 연결하는 과정에서 운영 리스크와 규제 준수, 비용 부담에 부딪혀 왔다고 진단했다.

토큰 기반 과금 부담 정조준

이번 발표에서 가장 눈에 띄는 대목은 대형언어모델(LLM) 사용 비용을 겨냥한 새 가격 정책이다. 지금까지 많은 AI 서비스는 ‘토큰’ 사용량에 따라 비용을 매겼다. 토큰은 단어 일부나 문장 부호 같은 데이터 처리 단위로, 사용량이 많아질수록 요금이 불어난다.

페가시스템즈의 최고기술책임자 돈 슈어먼은 “기업들이 AI에 투입하는 돈과 실제 성과 사이의 간극을 더 예민하게 보기 시작했다”며, 잘못 운영하면 에이전트가 많은 토큰만 소모한 채 업무 효율 개선에는 큰 도움을 주지 못할 수 있다고 지적했다.

이에 따라 회사는 토큰당 과금 대신 ‘완료된 비즈니스 케이스당’ 고정 요금을 받는 모델을 도입했다. 페가시스템즈는 이를 통해 이른바 ‘AI 토큰 세금’을 줄이고, 일부 고객은 업무 복잡도와 규모에 따라 AI 비용을 20배 이상 낮출 수 있다고 설명했다.

오픈 MCP 지원 확대… 클로드·제미나이·오픈AI 연동

기술 측면에서는 오픈 표준 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)’ 지원 확대가 중심에 섰다. MCP는 외부 AI 에이전트가 페가의 워크플로를 찾아 실행할 수 있도록 돕는 규약이다.

회사 설명에 따르면 앤트로픽의 ‘클로드’, 구글의 ‘제미나이’, 오픈AI의 LLM, 아마존웹서비스의 ‘에이전트코어’ 기반 에이전트도 페가가 관리하는 비즈니스 프로세스를 호출할 수 있다. 다만 실행 과정은 기업의 거버넌스 통제 범위 안에서 이뤄진다.

페가시스템즈는 기존의 많은 ‘에이전틱 AI’ 접근법이 실행 단계에서 LLM의 반복 추론에 지나치게 의존한다고 보고 있다. 이 경우 결과가 들쭉날쭉해지고 비용도 빠르게 불어날 수 있다는 것이다. 대신 회사는 추론의 상당 부분을 서비스 운영 시점이 아니라 설계 단계로 옮기는 ‘예측 가능한 AI’ 구조를 제시했다.

아크고눌은 “에이전트를 안정적으로 실행하고 확장하며 조율할 방법이 없다면 기업은 혁신 대신 불안정을 떠안을 수 있다”며, 새 MCP 기능이 핵심 업무 프로세스와 AI 에이전트를 쉽게 연결해 ‘예측 가능한 결과’와 ‘예측 가능한 비용’을 가능하게 한다고 말했다.

문서 처리·승인 요청 자동화 기능 추가

새로운 에이전트 서비스도 함께 공개됐다. ‘에이전틱 할당 에이전트’는 승인이나 추가 정보가 필요할 때 직원이나 고객에게 자동으로 연락할 수 있다. 또 문서 처리 에이전트는 문서, 이미지, PDF를 분석해 분류하고 필요한 정보를 추출하는 기능을 제공한다.

이는 금융, 보험, 고객지원처럼 승인 절차와 문서 검토가 많은 산업에서 활용도가 높을 것으로 보인다. 기업 입장에서는 단순 반복 업무를 자동화하면서도 통제 가능한 범위 안에서 AI를 운영하려는 수요가 커지고 있다.

개발 환경도 개편… 자연어로 워크플로 구성

개발 부문에서는 AI 기반 신규 환경 ‘인피니티 스튜디오’가 공개됐다. 이 도구는 기존 블루프린트 AI 워크플로 설계 플랫폼 기능을 흡수했고, 깃허브 코파일럿, 클로드 코드, 오픈AI 코덱스 같은 외부 코딩 보조 도구와도 연동된다.

개발자는 자연어 명령만으로 연동 설정, 워크플로 설계, 사용자 인터페이스 수정 등을 수행할 수 있다. 플랫폼은 블루프린트 설계를 바탕으로 구현 계획을 자동 생성하고, 워크플로를 MCP 인터페이스로 외부에 노출해 더 넓은 AI 에이전트 생태계에 참여할 수 있게 한다.

회사는 여기에 자사의 ‘최적 아키텍처 원칙’을 개발 과정에 녹여 넣어, AI가 코드를 생성하더라도 기업용 시스템에 맞는 구조적 일관성을 유지하도록 했다고 강조했다.

교육 프로그램 확대… “기술과 현업의 간극 줄인다”

페가시스템즈는 AI 도입 과정에서 현업 요구와 기술 구현 사이의 간극이 커지고 있다는 판단 아래 ‘솔루션 디자이너 이니셔티브’도 시작했다. 이 프로그램은 페가 아카데미 무료 자격 과정, 블루프린트 전달 워크숍, 커뮤니티 기반 AI 전문성 강화 프로그램으로 구성된다.

회사가 제시한 초기 도입 사례에 따르면 블루프린트 딜리버드 방식을 활용한 고객들은 요구사항 분석 속도가 50% 빨라졌고, 프로젝트의 80%가 90일 안에 가동에 들어갔다. 초기 설계 이후 재작업도 30% 줄었다는 설명이다.

‘자율 에이전트 난립’보다 결정형 워크플로 강조

창업자 겸 최고경영자 앨런 트레플러는 경쟁사들이 프롬프트 중심 에이전트 프레임워크에 무게를 두는 것과 달리, 페가는 ‘결정형 워크플로’에 더 집중한다고 밝혔다. 각 애플리케이션마다 대화 가능한 에이전트를 자동으로 붙이되, 그 에이전트가 해당 앱의 워크플로를 정확히 이해하고 처리하게 만드는 방식이라는 설명이다.

그는 AI의 가치는 단순히 더 많은 토큰을 쓰는 데 있는 것이 아니라, 대규모 환경에서 신뢰할 수 있는 결과를 안정적으로 내는 데 있다고 강조했다. 과금 또한 토큰 소비량이 아니라 실제로 완료한 ‘의미 있는 업무’ 기준으로 이뤄져야 한다는 주장이다.

이번 발표는 기업용 AI 시장이 ‘실험’에서 ‘운영’ 단계로 이동하고 있음을 보여준다. 특히 생성형 AI 비용이 빠르게 불어나면서, 앞으로는 성능 경쟁뿐 아니라 ‘얼마나 통제 가능하고 예측 가능한가’가 핵심 평가 기준이 될 가능성이 커지고 있다.