생성형 AI가 비즈니스 필수 요소로 완전히 자리잡으면서 기업들은 어떤 AI 접근법을 선택할지 고민하고 있다. 마이크로소프트(Microsoft)가 발표한 새로운 비즈니스 가이드에 따르면, 성공적인 AI 전환을 위해서는 AI 어시스턴트, AI 에이전트, 그리고 맞춤형 AI 솔루션을 전략적으로 조합해야 한다는 점이 강조되었다.

82% 기업 경영진이 AI 에이전트로 인력 확장 계획, 개인 생산성 도구 시대 종료

마이크로소프트의 2025 업무 트렌드 지수(Work Trend Index)에 따르면, 비즈니스 의사결정자의 82%가 AI 에이전트를 통해 인력 역량을 확장할 것이라고 확신한다고 답했다. 이는 AI가 단순한 개인 생산성 도구에서 비즈니스 프로세스를 전면적으로 변화시키는 도구로 진화했음을 보여준다.

AI 어시스턴트는 마이크로소프트 365 코파일럿(Microsoft 365 Copilot)과 같이 개인의 업무 효율성을 높이는 도구다. 이들은 아웃룩(Outlook), 워드(Word), 마이크로소프트 팀즈(Microsoft Teams) 같은 일상적인 앱에 직접 내장되어 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 생성하고, 인사이트를 제공하며, 대화를 요약하고 반복 작업을 자동화한다. 특히 공개 웹 콘텐츠가 아닌 내부 업무 데이터에 기반해 작동하며, 맞춤형 프롬프트와 비즈니스 로직을 통해 각 조직의 고유한 요구사항에 맞게 조정할 수 있다.

반면 AI 에이전트는 디지털 동료 팀처럼 작동하며, 단순히 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라 실제로 업무를 완료한다. 이들은 앱, 시스템, 데이터를 넘나들며 작업을 조정하고, 복잡성에 따라 로우코드(low-code) 또는 프로코드(pro-code) 도구로 개발할 수 있다. 예를 들어 고객 지원 티켓 관리에서 한 에이전트는 티켓을 분류하고 우선순위를 정하고, 다른 에이전트는 적절한 팀으로 라우팅하며, 세 번째 에이전트는 초기 응답을 작성하는 식으로 프로세스 내 특정 작업에 최적화된 방식으로 함께 작동한다.

맞춤형 AI가 50% 기업의 핵심 전략, 효율성과 경쟁우위 확보 수단으로 주목

MIT 테크놀로지 리뷰 인사이츠(MIT Technology Review Insights) 연구에 따르면, 비즈니스 리더의 절반이 효율성(50%), 경쟁우위(49%), 더 나은 사용자 경험(47%) 확보를 위해 맞춤형 AI를 우선시한다고 밝혔다. 이는 기업들이 범용 도구를 넘어서 자신만의 고유한 솔루션을 추구하고 있음을 시사한다.

기성 솔루션 확장의 핵심은 마이크로소프트 365 코파일럿과 같은 기존 도구를 조직의 데이터, 시스템, 워크플로우를 활용해 맞춤화하는 것이다. 이 접근법은 세 가지 주요 방법으로 구현된다. 첫째, 회사의 콘텐츠, 지식 베이스, 비즈니스 규칙에 생성형 AI를 기반으로 한다. 둘째, 팀의 작업 방식에 맞춰 프롬프트, 액션, 사용자 인터페이스를 수정한다. 셋째, CRM 시스템, ERP 플랫폼 등 기존 도구와 연결해 AI가 워크플로우 내에서 직접 작업하고 인사이트를 제공할 수 있도록 한다.

확장성의 주요 이점은 속도, 민주화, 보안이다. 작동하는 도구를 빠르게 배포한 후 진행하면서 반복하고 적응할 수 있으며, 비즈니스 사용자와 도메인 전문가가 로우코드 도구를 사용해 솔루션 설계에 도움을 줄 수 있다. 또한 처음부터 엔터프라이즈급 보안 장치와 거버넌스가 내장되어 있어 보안과 규정 준수를 보장한다. 예를 들어 의료 조직에서는 코파일럿을 확장해 케이스 매니저가 전자 의료 기록 시스템에 연결하고 임상 프로토콜에 맞춰 응답을 맞춤화해 치료 계획을 작성하도록 도울 수 있다.

맞춤형 AI 개발로 차별화된 경쟁우위 창출, 다중모달 경험부터 도메인별 에이전트까지

기성 도구로 해결할 수 없는 복잡한 프로세스나 전문 데이터, 독점적 경험 제공이 필요한 경우 맞춤형 AI가 진정한 전략적 우위를 제공한다. 맞춤형 개발은 기존 도구 확장을 넘어서 모델, 데이터, 솔루션을 구동하는 로직을 완전히 제어할 수 있게 해준다.

개발자 지원을 통해 달성할 수 있는 것들은 크게 세 가지다. 첫째, 텍스트, 이미지, 비디오, 음성을 결합한 다중모달 AI 경험으로 독특한 고객 경험을 창출할 수 있다. 둘째, 재고 최적화, 재무 예측, 위험 모니터링 같은 전문 작업을 위한 도메인별 에이전트를 출시할 수 있다. 셋째, 고객 행동과 기타 입력에 실시간으로 적응하는 지능형 디지털 제품을 구동할 수 있다.

AI 네이티브 앱 구축을 위해서는 단순히 기존 시스템에 인텔리전스를 추가하는 것으로는 충분하지 않다. 확장성, 적응성, 성능을 위한 강력한 기반이 필요하며, 이를 위해 세 가지 핵심 요소가 함께 작동해야 한다. 개발자 도구는 로우코드 프로토타입에서 풀스케일 프로코드 솔루션까지 유연성을 제공하며, 오케스트레이션 레이어는 모델 관리, API 배포, 스택 전반의 조정을 담당한다. 데이터 관리는 구조화되고 거버넌스가 적용된 접근 가능한 데이터를 AI 기반으로 제공한다.

마이크로소프트 AI 개발 스택은 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오(Microsoft Copilot Studio)와 비주얼 스튜디오(Visual Studio), 깃허브(GitHub) 같은 개발자 도구, 애저 AI 파운드리(Azure AI Foundry)를 통한 AI 애플리케이션 서버, 마이크로소프트 패브릭(Microsoft Fabric)을 통한 데이터 기반을 제공한다.

보안과 책임감 있는 AI, 기업 AI 전환의 필수 기반

AI 전환 과정에서 보안과 신뢰는 선택사항이 아니라 필수다. 최근 연구에 따르면 기업 리더들의 80%가 민감한 데이터 유출을 우려하고 있으며, 55%는 AI 규제에 대한 명확한 지침을 원한다고 답했다. 이는 이론적 위험이 아니라 평판에서 규정 준수, 고객 신뢰에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칠 수 있는 실질적이고 즉각적인 우려사항이다.

AI 보안은 단순히 모델을 잠그는 것이 아니라 디지털 자산의 모든 계층에서 사람, 프로세스, 데이터를 보호하는 것이다. 특히 AI 에이전트를 책임감 있게 구축하는 것은 이러한 기술이 윤리적이고 신뢰할 수 있도록 보장하는 데 중요하다. 다양하고 대표적인 훈련 데이터 사용, 직원의 명확한 역할과 책임 정의, AI 기반 제품의 지속적인 감독 보장 같은 모범 사례를 따르는 것이 필수적이다.

마이크로소프트의 책임감 있는 AI에 대한 약속은 다섯 가지 핵심 영역으로 구성된다. AI 시스템과의 모든 상호작용에서 민감한 데이터를 보호하고, 신생 위협을 실시간으로 탐지하고 대응하며, 모든 수준에서 접근 제어 및 거버넌스 정책을 시행한다. 또한 민첩성을 유지하면서 진화하는 규정을 준수하고, 투명성, 책임감, 설명책임을 통해 사용자 신뢰를 구축한다.

FAQ

Q: AI 어시스턴트와 AI 에이전트의 차이점은 무엇인가요?

A: AI 어시스턴트는 개인의 업무 효율성을 높이는 도구로 콘텐츠 생성과 업무 지원에 초점을 맞춘 반면, AI 에이전트는 비즈니스 프로세스를 자동화하고 실제 업무를 완료하는 디지털 동료 역할을 합니다. 어시스턴트는 사람을 도와주고, 에이전트는 독립적으로 또는 다른 에이전트와 협력해 복잡한 작업을 수행합니다.

Q: 기성 AI 솔루션을 확장하는 것과 처음부터 맞춤형 AI를 개발하는 것 중 어떤 것을 선택해야 하나요?

A: 빠른 배포와 비용 효율성이 중요하다면 기성 솔루션 확장을, 고유한 비즈니스 요구사항이나 차별화된 경쟁우위가 필요하다면 맞춤형 개발을 고려해야 합니다. 대부분의 기업은 기성 솔루션으로 시작해 필요에 따라 점진적으로 맞춤화 수준을 높이는 것이 효과적입니다.

Q: 기업에서 AI 도입 시 보안 위험을 어떻게 관리해야 하나요?

A: 민감한 데이터 보호, 접근 제어 정책 시행, 실시간 위협 탐지, 규정 준수 확보가 핵심입니다. 특히 AI 시스템과의 모든 상호작용에서 데이터 보안을 보장하고, 직원들에게 명확한 역할과 책임을 부여하며, AI 기반 제품에 대한 지속적인 감독 체계를 구축해야 합니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 MS에서 확인 가능하다.

리포트 명: The Business Guide to AI Solutions

이미지 출처: MS

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.