[현장] "AI는 앱이 아니다"…워크데이, '디지털 직원' 체계로 업무 재편 선언
워크데이가 기업용 인공지능(AI)을 단순한 애플리케이션이 아닌 '디지털 직원'으로 재정의하며 본격적인 인력 구조 전환에 나섰다. 플랫폼 중심 접근을 통해 AI 에이전트를 온보딩하고 통제하는 체계를 갖춤으로써 업무 방식 전반을 재설계하겠다는 구상이다. 워크데이는 22일 서울 송파구 롯데호텔월드에서 '워크데이 엘리베이트 서울 2025'를 열고 AI 기반 업무 혁신 전략을 공개했다. '에이전틱 AI 기반의 비즈니스 혁신이 가져올 미래의 업무 환경'을 주제로 열린 이번 행사에서는 정응섭 워크데이코리아 지사장과 샨 무어티 아시아·태평양 지역 최고기술책임자(CTO)가 주요 연사로 나서 각각 한국 기업을 위한 실행 전략과 차세대 AI 플랫폼 청사진을 설명했다. 이날 정응섭 지사장은 인간과 AI 에이전트가 협업하는 미래 인력 모델에 대한 인식을 강조하며 HR이 생성형 AI와 가장 잘 맞는 영역임을 짚었다. 샨 무어티 최고기술책임자(CTO)는 AI 에이전트를 단순 소프트웨어가 아닌 '디지털 직원'으로 간주해야 한다고 주장했다. 이같은 '직원으로서의 에이전트'를 통합 운영할 수 있도록 플랫폼을 제공하겠다는 포부다. 정응섭 지사장 "AI 에이전트…10년 준비로 신뢰 가능한 환경 만든다" 이날 정응섭 지사장은 '에이전틱 AI 기반의 비즈니스 혁신'을 주제로 인간과 디지털 에이전트가 공존하는 미래 업무 환경의 구조를 제시했다. 그는 워크데이가 국내 기업을 위해 어떤 준비를 해왔고 어떤 방향으로 AI 전략을 설계하고 있는지 구체적으로 설명하며 AI 도입이 단순한 기술 채택이 아닌 조직적 전환임을 강조했다. 생성형 AI 시대의 도래 후 워크데이가 주목한 핵심은 인사(HR) 업무와 AI의 상호적합성이다. 업무가 연단위 주기로 반복되고 테스크 단위로 세분화되며 사람과의 상호작용을 통해 지속적 학습이 가능한 점에서 AI가 효과적으로 개입할 수 있다는 것이다. 워크데이는 이 같은 가능성을 예견하고 10년 전부터 '스킬 클라우드'라는 형태로 인재 역량 분석 기반 시스템을 구축해왔다. 정 지사장은 "이미 수년 전부터 HR 업무에 필요한 데이터를 정제해 왔고 전 세계 7천만 사용자의 데이터가 동일한 구조로 저장돼 있다"며 "단순한 양이 아닌 맥락 있는 텍스트 기반 데이터가 AI 학습의 질을 결정한다"고 강조했다. 에이전트의 역할 설계에 있어서도 워크데이는 과업 기반이 아닌 역할 기반 접근을 택했다. 이는 실제 인사 담당자, 채용 담당자처럼 각기 역할을 수행할 수 있는 AI를 설계한다는 개념이다. 더불어 그는 회사가 AI 개발의 질적 제고를 위해 보수적 전략을 택하고 있다고 밝혔다. 연간 10개 미만의 에이전트를 출시하며 무분별한 기술 확산 대신 신뢰와 안전성을 우선시한다는 방침이다. 정 지사장에 따르면 이는 '책임감 있는 AI(Responsible AI)' 원칙을 따른 것으로, 제품화 전 검증과 통제 체계를 내재화하고 있다. 이날 발표에서 그는 워크데이가 보유한 AI 에이전트의 실사용 사례도 공개했다. 현재 워크데이는 85개 이상의 유스케이스를 운영하고 있으며 1만1천여 고객사 중 약 4천100개 기업이 하나 이상의 AI 기능을 실제로 활용하고 있다. 정응섭 워크데이 코리아 지사장은 "우리는 AI 시대에 갑자기 대응하는 것이 아니라 오랫동안 준비해온 전략과 데이터를 기반으로 고객에게 실질적인 가치를 제공할 수 있다고 확신한다"며 "AI는 도구가 아니라 동료이며 안전하고 신뢰할 수 있는 업무 환경을 함께 만드는 파트너"라고 말했다. 샨 무어티 CTO "AI는 직원이다…온보딩과 관리가 필요한 시점" 이어서 발표를 진행한 샨 무어티 워크데이 아시아·태평양 CTO는 에이전트 기반 AI가 생성형 AI의 한계를 넘어 실질적인 업무 변화를 주도할 수 있는 해법이라고 강조했다. 그는 목표 지향형 구조와 적응 능력을 갖춘 에이전틱 AI가 기존 자동화 기술과는 다른 수준의 성과를 가능하게 할 것이라고 진단했다. 그는 '챗GPT' 등장 이후의 생성형 AI가 기대와 달리 기업 환경에서 5~10% 수준의 생산성 향상에 그쳤다고 설명했다. 콘텐츠 요약, 이미지 생성, 회의록 작성 등 단순 과업 중심 기능만으로는 투자 대비 수익(ROI)에 실질적 영향을 주기 어렵다는 것이다. 이에 비해 에이전트 기반 모델은 업무 목표 설정과 계획, 실행, 재학습까지 가능한 구조로 인간과 유사한 적응력을 발휘할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 무어티 CTO는 AI 에이전트를 크게 두 유형으로 나눴다. 기업 규칙을 사전에 입력받고 이를 자동 수행하는 '해석형' 에이전트와 주어진 목표 안에서 자율 판단과 실행을 담당하는 '실행형' 에이전트다. 후자의 경우 높은 유연성과 생산성 향상 효과를 가지지만 동시에 법규와 컴플라이언스를 충족하기 위해 더 복잡하고 정교한 플랫폼 환경이 필요하다는 것이 무어티 CTO의 설명이다. 그는 "실행형 에이전트는 법적·윤리적 통제를 반드시 내장해야 한다"며 "우리는 이를 안전하게 설계할 수 있는 구조를 갖추고 있다"고 설명했다. 이를 위해서는 에이전트를 신입 직원처럼 다뤄야 한다는 관점이 제시됐다. 단순한 앱이 아닌 '디지털 직원'으로서 역할 정의, 접근 권한, 작업 모니터링, 평가와 코칭까지 필요하다는 것이다. 이와 관련해 워크데이는 '에이전트 시스템 오브 레코드(Agent system of Record)'라는 중앙 관리 체계를 마련했다. 신규 에이전트를 조직에 온보딩하고 역할을 정의한 뒤, 작동 제어와 비용 추적, 컴플라이언스 점검, 성과 개선까지 통합 관리할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 이는 부서 간 에이전트 남용이나 타사앱 무단 사용 이슈도 방지할 수 있다는 설명이다. 워크데이는 에이전트의 확산에 대비해 세 가지 개발 경로를 운영 중이다. 핵심 영역에 대해서는 워크데이가 직접 개발하고 고객이 자사 특화 기능을 개발하는 '익스텐드', 산업별 요구에 대응하는 파트너 개발 방식도 지원한다. 이 모든 기능은 '워크데이 일루미네이트'라는 통합 AI 프레임워크 안에서 자동화, 보조, 혁신 등 세 가지 방향으로 제공된다. 워크데이는 현재 85개 이상의 에이전트 기능을 프로덕션 환경에 적용하고 있다. 이 가운데 어시스트 영역은 검색과 작업 가이드를 포함해 전체 사용자의 75% 이상이 일상적으로 활용하고 있으며 생성형 AI 기능은 별도 과금 없이 워크데이 플랫폼에 기본 포함돼 있다. 무어티 CTO는 에이전트의 계층 구조에 대해서도 언급했다. 전략 수립과 지시를 담당하는 '기획 에이전트' 아래에 각 테스크를 수행하는 '대리 에이전트'가 배치되는 구조다. 이들은 내부 응용 프로그램 인터페이스(API)뿐 아니라 외부 벤더 에이전트와도 '에이전트-투-에이전트 프로토콜'을 통해 상호작용할 수 있어 유연한 확장성이 가능하다. 샨 무어티 CTO는 "우리는 양보다 질을 우선하며 모든 에이전트는 철저한 기술 검증과 비즈니스 가치 입증을 전제로 한다"며 "디지털 직원으로서의 AI는 이제 관리와 책임의 대상이며 우리는 이를 위한 플랫폼과 철학을 모두 갖추고 있다"고 말했다.
