김영섬 코난테크 대표 "공공서 쌓은 AI 신뢰, 제조 현장으로 확대"

코난테크놀로지가 인공지능(AI)을 '쓰는' 기업에서 AI가 '일하는' 기업으로의 전환을 돕는 에이전트 중심 전략을 제시했다. AI 도구를 추가하는 데 그치지 않고 AI가 기업의 업무 프로세스를 직접 수행할 수 있도록 워크플로우와 시스템을 재설계해야 한다는 구상이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 9일 서울 서초구 엘타워에서 열린 '코난 AI 서밋 2026' 개회사를 통해 "스스로 판단하고 실행하는 에이전트 AI가 산업 현장을 바꾸고 있다"며 "에너지 공기업과 대법원, 경기도청 등 공공 영역에서 쌓아온 신뢰를 제조 현장으로 넓히겠다"고 밝혔다. 이어 "다양한 산업 현장의 실제 사례와 코난테크놀로지가 직접 운영 중인 에이전트 아키텍처를 통해 그 변화를 확인할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 4회차를 맞은 이번 행사는 실제 AI 에이전트를 구축한 고객사가 연사로 나서는 파트너스데이 형식으로 진행됐다. 양승현 코난테크놀로지 최고운영책임자(COO)는 이어진 키노트에서 "개인 차원의 작업 시간 단축은 상당수 기업이 체감하고 있으나 재무적 성과로 이어진 사례는 아직 소수"라며 "기업 현장이 AI가 실제로 일하는 곳이 돼야 한다"고 강조했다. 양 COO는 최근 AI 모델 성능이 빠르게 상향 평준화되면서 기업 경쟁력이 더 이상 어떤 모델을 선택하느냐에만 달려 있지 않다고 진단했다. 기업의 지식과 도구, 프로세스, 권한 등을 AI가 활용할 수 있도록 연결하고 실제 업무를 완수할 수 있는 구조를 만드는 것이 중요하다는 것이다. 특히 AI가 복잡한 문제를 해결하면서도 의외의 작업에서는 실패하는 등 능력치에 있어 '재그드 프런티어(불규칙한 경계선)' 문제가 여전히 존재한다고 지적했다. 양 COO는 AI 오류율을 단순히 낮추는 것보다 AI가 스스로 오류를 발견하고 검증·재시도할 수 있도록 만드는 '오류 관측 가능성'을 소개했다. 여러 단계의 작업을 수행하는 에이전트의 경우, 앞단의 오류가 뒤의 업무로 전파될 수 있는 만큼 업무를 분해하고 체크포인트와 검증, 재시도, 롤백 등이 가능한 구조를 갖춰야 한다는 설명이다. AI 도입의 성과를 실제 투자수익률(ROI)로 연결하기 위해서는 업무 방식 자체를 바꿔야 한다는 점도 강조했다. 개인이 AI를 활용해 작업 시간을 줄이는 것만으로는 비용 절감이나 매출 증가로 곧바로 이어지지 않기 때문이다. 양 COO는 이를 위한 해법으로 '에이전트 워크플로우'를 제시했다. 현재 코파일럿 방식이 사람이 업무 주체로 남아 중간중간 AI를 활용하는 구조라면 에이전트 워크플로우에서는 AI가 업무의 주체가 되고 사람은 결과를 검증하고 최종 승인하는 역할을 맡는다. 코난테크놀로지는 이를 '에이전트 엔터프라이즈' 성숙 단계로 설명했다. 레벨2가 업무용 코파일럿을 활용하는 수준이라면 레벨3부터는 팀 단위 업무를 AI가 수행하고 사람이 승인·책임지는 방식으로 전환된다. 이후 팀 간 워크플로우를 연결하는 레벨4, 전사 업무에 AI가 적용되는 레벨5로 확장할 수 있다. 양 COO는 "AI를 더 많이 쓰는 기업이 아니라 AI가 일할 수 있도록 업무를 다시 설계하는 기업이 앞서간다"며 "AI를 쓰는 기업에서 AI가 일하는 기업으로 가는 변화의 출발점은 모델이 아니라 워크플로우"라고 말했다.