에이전트형 AI가 개념 검증 단계를 넘어 실제 업무 환경에 투입되기 시작했다. 단순히 질문에 답하거나 문서를 생성하는 수준을 넘어, 목표를 부여받고 여러 단계를 거쳐 작업을 수행하는 형태의 AI가 기업과 조직 내부에서 활용되고 있다. 일정 정리, 보고서 초안 작성, 데이터 수집과 정리, 간단한 의사결정 보조까지 담당 범위가 넓어지면서 ‘지시를 따르는 도구’에서 ‘업무를 대신 처리하는 존재’로 역할이 이동하고 있다.

그러나 실사용 단계에 들어서자 한계 역시 분명하게 드러나고 있다. 에이전트형 AI는 업무 흐름을 이해하는 것처럼 보이지만, 실제로는 맥락 변화에 취약하다. 예외 상황이 발생하거나, 사전에 정의되지 않은 조건이 등장하면 판단이 흔들리고 엉뚱한 결과를 내놓는 사례가 반복되고 있다. 사람에게는 상식에 가까운 판단이 AI에게는 여전히 복잡한 계산 문제로 남아 있다.

신뢰성과 통제 문제도 현실적인 장벽이다. 에이전트형 AI는 여러 시스템에 접근해 연쇄적으로 작업을 수행하기 때문에, 한 번의 오류가 곧바로 업무 사고로 이어질 가능성이 크다. 잘못된 데이터 입력, 의도치 않은 외부 전송, 권한 범위 초과 같은 리스크가 상존하며, 이를 완전히 자동화로 맡기기에는 부담이 크다. 결국 사람의 승인과 개입이 필수적으로 남을 수밖에 없는 구조다.

비용 대비 효율 역시 기대만큼 빠르게 개선되지 않고 있다. 복잡한 작업을 수행할수록 연산 비용과 처리 시간이 증가하고, 이를 안정적으로 운영하기 위한 인프라 부담도 커진다. 단순 반복 업무에서는 분명한 효과를 보이지만, 고난도 업무로 갈수록 사람이 직접 처리하는 것과의 격차는 생각보다 크지 않다. 이로 인해 에이전트형 AI는 ‘전면 대체’보다는 ‘부분 보조’ 역할에 머무는 경우가 많다.

현재의 에이전트형 AI는 가능성과 한계를 동시에 보여주는 단계에 있다. 명령을 수행하는 수준은 이미 넘어섰지만, 책임을 온전히 맡기기에는 아직 불안정하다. 실사용 사례가 늘어날수록 기대는 현실적인 조정 국면에 들어가고 있으며, 당분간 에이전트형 AI는 사람을 대체하는 존재라기보다, 통제된 환경에서 업무 부담을 줄이는 도구로 활용되는 흐름이 이어질 가능성이 크다.

글 / 한만수 news@cowave.kr

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