에이전틱 AI(Agentic AI)가 기업 전략의 중심으로 빠르게 부상하고 있다. 가트너(Gartner)는 2028년까지 기업용 소프트웨어 애플리케이션의 33%가 에이전틱 AI를 포함할 것이며, 일상적인 업무 의사결정의 최소 15%가 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이루어질 것으로 예측했다.

하지만 캡제미니(Capgemini)의 리포트에 따르면, IT 리더의 95%가 AI를 기존 시스템에 연결하는 데 어려움을 겪고 있다. 기업들은 평균 897개의 애플리케이션을 보유하고 있지만, 그중 절반 이상을 통합한 기업은 단 2%에 불과하다. 통합 없는 AI는 아무리 지능적이라도 실행력이 없다. 통합이야말로 에이전틱 AI를 연결되고 실행 가능한 지능으로 전환하는 핵심이다.

수동적 도구에서 능동적 협력자로, 에이전틱 AI의 진화

에이전틱 AI는 인공지능의 중대한 도약을 의미한다. 단순히 분석하거나 예측하거나 콘텐츠를 생성하는 시스템에서, 복잡한 환경 내에서 목적에 맞는 상황 인식 행동을 취할 수 있는 시스템으로의 전환이다. 에이전틱 AI는 여러 AI 모델을 조율하고 통합할 수 있으며, 추론, 학습, 반복적 계획을 활용해 조직 내 동적이고 다단계적인 과제를 해결한다.

에이전틱 AI 시스템을 정의하는 핵심 특성은 목표 지향적 추론, 실시간 적응성, 그리고 정적 명령에 의존하지 않고 진화하는 조건에 따라 행동을 조정하는 능력이다. 결정적인 능력은 협업적 오케스트레이션이다. 여러 에이전트가 인간의 개입을 줄이면서 공유된 목표를 향해 원활하게 조율한다. 이는 AI 에이전트를 목표를 추구하고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 지속적으로 학습할 수 있는 유능한 조력자로 자리매김한다.

통합이 없으면 가장 똑똑한 AI도 몸 없는 두뇌일 뿐

가트너에 따르면 에이전틱 AI는 AI 어시스턴트에 통합되고 소프트웨어, SaaS 플랫폼, 사물인터넷 기기, 로보틱스에 내장될 것이다. 연결된 기업 환경에서 에이전틱 AI 플랫폼은 생태계 내에서 능동적인 힘이 될 것이다. 하지만 통합이 이를 운영 가능하게 만든다.

통합은 에이전트가 동적이고 상황적인 응답을 제공하고, 워크플로우를 자동화하며, 모듈식 컴포저블 아키텍처를 통해 안전하게 확장할 수 있게 한다. 에이전틱 AI가 독립적으로 행동하도록 진화함에 따라, 통합은 인간 팀원과 동일한 맥락, 접근성, 민첩성을 가지고 작동하도록 보장한다.

멀티 에이전트 생태계에서 통합은 에이전트들이 서로에게 하위 작업을 위임하고, 정보를 교환하며, 결과를 수집할 수 있게 한다. 에이전틱 오케스트레이션은 복잡한 목표를 달성하기 위해 함께 작업하는 여러 AI 에이전트의 조율된 관리를 제공한다.

에이전틱 AI가 실제로 작동하려면 다섯 가지가 필요하다

에이전틱 AI가 잠재력에서 실제 영향으로 나아가려면 견고한 통합 기반이 필요하다. 리포트는 에이전틱 AI가 의존하는 중요한 다섯 가지 요소를 제시한다.

첫째, 에이전틱 AI는 생각하기 위해 데이터가 필요하다. AI 시스템은 기업 전체의 실시간 고품질 데이터에 대한 접근에 의존한다. 통합은 사일로화된 시스템을 연결하여 AI가 완전한 비즈니스 맥락으로 인사이트를 생성할 수 있게 한다.

둘째, 에이전틱 AI는 행동하기 위해 시스템이 필요하다. 전통적인 분석과 달리 에이전틱 AI는 단순히 권장하지 않고 행동한다. 통합은 AI가 워크플로우를 촉발하고, 기록을 업데이트하며, 최소한의 인간 입력으로 플랫폼 전반에 걸쳐 결과를 도출할 수 있는 경로를 제공한다.

셋째, 에이전틱 AI는 소통하기 위해 에이전트가 필요하다. 멀티 에이전트 시스템은 복잡한 작업을 해결하기 위해 특화된 AI 에이전트가 함께 작업하는 것을 사용한다. 통합이 핵심이다.

넷째, 에이전틱 AI는 확장성과 민첩성이 필요하다. 통합은 AI가 기업 전체로 확장되고 변화하는 비즈니스 요구에 적응할 수 있게 한다.

다섯째, 에이전틱 AI는 신뢰성과 관찰성이 필요하다. 통합은 신뢰할 수 있는 에이전트 조율과 실시간 관찰성을 위한 백본을 제공한다.

제조·의료·금융, 산업 현장에서 이미 성과 나타나

통합된 에이전틱 AI는 이미 산업 전반에 걸쳐 실제적이고 측정 가능한 영향을 제공하고 있다.

제조 및 공급망 분야에서는 IoT 센서, 생산 라인, 유지보수 로그의 데이터를 통합하여 장비 고장을 발생 전에 예측한다. 공급망에서 AI 에이전트는 날씨, 교통, 수요 신호를 지속적으로 분석하여 물류와 재고를 최적화한다. 의료 분야에서는 AI 에이전트가 환자 데이터를 분석하고 맞춤형 개입을 권장하여 개인화된 치료를 지원한다. 일정 관리, 청구, 규정 준수와 같은 관리 업무를 자동화하여 임상의가 환자에게 집중할 수 있게 한다.

금융 서비스에서는 에이전트가 거래를 실시간으로 모니터링하고, 이상을 감지하며, 즉각적인 조치를 취한다. 사기를 차단하거나, 의심스러운 활동을 표시하거나, 검토를 위해 사례를 에스컬레이션한다. 에너지 분야에서는 IoT 센서와 SCADA 시스템을 통합해 그리드 성능을 모니터링하고, 이상을 감지하며, 예측 유지보수를 촉발한다. 에이전트는 실시간으로 협력하여 부하 패턴, 날씨 예측, 장비 상태를 분석하여 에너지 분배를 최적화한다.

고객 서비스 분야에서는 가트너가 2029년까지 에이전틱 AI가 일반적인 고객 서비스 문제의 80%를 인간의 개입 없이 자율적으로 해결하여 운영 비용을 30% 절감할 것으로 예측했다.

통합 과제 해결법, 데이터부터 휴먼인더루프까지

통합된 에이전틱 AI는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 구현 과정에서 여러 복잡한 과제에 직면한다.

첫째, 데이터 호환성과 품질이 에이전틱 지능의 기반이다. 기업 데이터는 CRM, ERP, 레거시 애플리케이션과 같은 사일로화된 시스템에 분산되어 있다. 솔루션은 엔터프라이즈 데이터 플랫폼에 투자하고 데이터 중심 문화를 채택하는 것이다. 둘째, 통합 복잡성과 상호 운용성 문제다. 솔루션은 올바른 통합 전략을 갖춘 엔터프라이즈 iPaaS 플랫폼을 구현하는 것이다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 같은 새로운 표준은 에이전트가 도구 및 데이터 소스와 상호작용할 수 있도록 인터페이스를 표준화하는 것을 목표로 한다.

셋째, 확장성과 성능 문제다. 솔루션은 컴퓨팅 워크로드의 동적 할당을 가능하게 하는 컴포저블 모듈식 분산 아키텍처를 채택하는 것이다. 넷째, 보안과 윤리 문제다. 솔루션은 스택 전반에 걸쳐 보안, 거버넌스, 윤리적 감독 프레임워크와 AI 시스템을 통합해야 한다.

다섯째, 휴먼인더루프의 필수성이다. 휴먼인더루프 접근법은 중요한 의사결정 지점에서 인간의 판단을 통합하고, 명확한 에스컬레이션 프로토콜을 수립할 수 있게 한다. 캡제미니 리서치 인스티튜트 보고서에 따르면 조직의 60% 이상이 향후 1년 내에 AI 에이전트를 인간 팀 내의 도구 또는 협력자로 배치할 것으로 예상한다. 인간-에이전트 협업을 통합하는 조직은 고부가가치 작업에서 최대 65% 더 많은 참여, 53% 더 많은 창의성, 60% 더 높은 생산성을 보고한다.

FAQ ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. 에이전틱 AI가 기존 AI와 다른 점은 무엇인가?

A: 에이전틱 AI는 단순히 데이터를 분석하거나 콘텐츠를 생성하는 기존 AI와 달리, 복잡한 환경에서 목적에 맞는 상황 인식 행동을 취할 수 있는 시스템이다. 인간의 입력을 줄이면서도 작업을 시작하고, 적응하고, 완료할 수 있는 능동적 협력자로 작동한다.

Q2. 왜 통합이 에이전틱 AI에 필수적인가?

A: 아무리 지능적인 AI라도 기업의 데이터와 시스템에 접근하지 못하면 실행력이 없다. 현재 IT 리더의 95%가 AI를 기존 시스템에 연결하는 데 어려움을 겪고 있으며, 평균 897개의 애플리케이션을 보유한 기업 중 절반 이상을 통합한 곳은 2%에 불과하다.

Q3. 에이전틱 AI는 어떤 산업에서 성과를 내고 있나?

A: 제조업에서는 장비 고장을 사전 예측하고, 의료에서는 맞춤형 치료를 제공하며 관리 업무를 자동화한다. 금융에서는 실시간 사기를 차단하고, 에너지에서는 그리드를 최적화한다. 가트너는 2029년까지 고객 서비스 문제의 80%를 AI가 자율 해결하며 운영 비용을 30% 절감할 것으로 예측했다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 캡제미니에서 확인 가능하다.

리포트 명: Agentic AI powered by integration

이미지 출처: 캡제미니

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.