[기고] 에이전틱 엔터프라이즈 시대, AI로 ROI 높이려면
현재 엔터프라이즈 인공지능(AI)는 가장 중요한 전환점을 맞이하고 있다. 인간 생산성을 지원·가속·증강하는 코파일럿이나 도구 중심에서, 프레임워크 내부에서 스스로 추론하고 결정하며 행동하는 에이전틱 AI 시스템으로 무게 중심이 옮겨가고 있다. 이는 우리가 '에이전틱 엔터프라이즈(agentic enterprise)'로 부르는 개념이다. 지능이 비즈니스 운영 방식 자체에 직접 내재화되는 구조다. 단순히 쿼리에 응답하는 수준이 아니라 지능형 에이전트가 수행해야 할 적절한 행동을 식별하고 기업 시스템 전반에 걸쳐 실행을 조율한다. 이를 통해 AI는 수동적인 지원 도구에서 조직 전체 업무 조율과 실행을 이끄는 능동적인 오케스트레이터로 진화한다. 예를 들어 금융 서비스 분야에서 AI 에이전트는 시장 상황을 지속적으로 모니터링해 포트폴리오 배분을 동적으로 조정한다. 이를 통해 수익을 최적화하고 리스크를 완화할 수 있다. 제조업에서는 설비 고장을 예측하고 실시간으로 유지보수 워크플로를 실행할 수 있다. 유통업에서는 수요를 예측하고 가격 및 재고를 동적으로 조정할 수 있다. AI 도입 확산에 따라 기회는 더욱 커지고 있다. 최근 KPMG 조사에 따르면, 응답자 67%가 향후 12개월 내 경기침체가 발생하더라도 AI가 여전히 주요 투자 우선순위가 될 것이라고 전망했다. 이에 반해 다수 기업은 여전히 파일럿 단계에 머물른 상태다. 가장 큰 이유는 AI 에이전트를 활용하기위한 목적으로 설계되지 않은 기존 인프라를 유지하면서 에이전트를 도입하려 하기 때문이다. AI 에이전트는 실시간으로 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈 데이터에 접근하고, 다양한 시스템과 도구 전반에서 오케스트레이션이 가능해야 한다. 일부 조직들은 기존 시스템과 함께 작동하거나 워크플로에 통합되는 AI 에이전트를 무분별하게 구축하는 경우들이 늘고 있다. 이러한 분산 문제는 새로운 사일로를 만들어 에이전트의 효과를 제한하고 의미있는 비즈니스 성과 창출을 방해한다. 시스템 간 상호운용성과 연결성이 없으면 에이전트는 고립된 채로 작동한다. 결국 투자수익률(ROI)를 약화시키고 에이전틱 엔터프라이즈의 잠재력을 온전히 실현하지 못하게 된다. AI 성공은 결국 명확한 목표와 기대 성과를 어떻게 설정하느냐에 달려 있다. 이를 위해 다음 몇 가지 요소를 반드시 짚고 넘어가야 한다. 우선 기업은 AI 레디(AI-ready) 엔터프라이즈 백본을 구축해야 한다. 에이전틱 엔터프라이즈로 전환은 데이터, 컴퓨팅, 거버넌스, AI가 통합 플랫폼으로 결합되는 방식을 근본적으로 재설계하는 것을 의미한다. 핵심은 확장성과 유연성을 고려한 설계다. AI 에이전트는 기하급수적으로 증가하기 때문에, 모델과 워크플로 전반에서 병렬 실행과 엘라스틱(elastic) 컴퓨팅을 지원하고 동적 확장을 위해 스토리지와 컴퓨팅이 분리된 아키텍처가 필요하다. 또한 에이전틱 시스템은 거대언어모델(LLM), 엔터프라이즈 애플리케이션, API, 도구 등 복잡한 생태계 전반에서 작동해 유연하고 상호운용 가능한 컴포저블 아키텍처가 필수적이다. 거버넌스와 가드레일 구축도 빼놓을 수 없다. 정형·비정형 데이터를 포함한 통합 데이터에 대해 실시간 거버넌스를 유지하며 접근해야 에이전트는 단순 자동화를 넘어 지능적인 의사결정을 수행할 수 있다. 에이전트가 더 자율적인 역할을 맡을수록 기업은 가드레일, 지속적인 평가, 관찰 가능성을 통해 신뢰를 내재화해야 한다. 이를 통해 의사결정이 설명 가능하고 감사 가능하게 유지되며, 필요한 경우 인간의 개입이 가능하다. 에이전트 활동이 확대될수록 공격 표면도 증가하기 때문에 강력한 보안, 세분화된 접근 제어, 통합 거버넌스는 규정 준수와 안전한 운영을 위해 필수불가결하다. 목표를 기준으로 한 실행도 뒤따라야 한다. AI가 성장 가속화, 효율성 개선 등 명확하고 측정 가능한 성과를 창출할 수 있도록 목표를 먼저 설정하는 것이 중요하다. 이를 실현하는 효과적인 방법은 이상 탐지, 비정상적인 지출 변화 감지, 고객 행동 패턴 분석 등 구체적인 운영 과제를 목표로 삼는 것이다. 활용 사례는 실제 시나리오에서 AI 가치를 입증하는 동시에 빠르고 실질적인 결과를 제공한다. 예를 들어 단순하면서도 가치가 높은 영역에서 실험적인 프로젝트를 병행하는데 초점을 맞추는 '포트폴리오 접근 방식'이 엄격한 관리와 새로운 가능성 탐색이라는 양면의 균형을 맞출 수 있다. 초기 성과와 작은 성공 사례를 확보하는 일도 관건이다. 즉각적인 영향을 창출할 수 있는 프로젝트를 우선 추진하면 조직 전반에 신뢰와 추진력을 확보할 수 있다. 초기 성과는 투자 효과를 검증할 뿐 아니라, 향후 AI 확장을 위한 기반을 마련하고 전사적 도입을 가속하는 데 중요한 역할을 한다. 반드시 새로운 프로젝트를 시작해야 하는 것은 아니다. AI는 레거시 운영을 가속화하는 데에도 도움이 될 수 있다. 특히 자동화된 검증 기법은 프로세스 초기에 데이터 불일치나 오류를 식별해 마이그레이션 기간을 크게 단축하고 혼란을 최소화한다. 결과적으로 팀 전반의 빠르고 안정적인 전환이 가능해지며, 레거시 시스템 유지보수에서 벗어나 혁신과 새로운 비즈니스 과제 추진에 집중할 수 있게 된다. AI 에이전트는 단순한 기술 스택의 한 요소가 아니다. 이제는 기업 환경 내에서 추론하고 실행하며 학습할 수 있는 '디지털 팀원'으로 빠르게 자리잡고 있다. 그러나 성과를 내는 어떤 팀과 마찬가지로 명확한 목표, 구조화된 데이터 기반, 컨텍스트, 신뢰, 거버넌스, 가드레일 형태의 명확한 경계가 필요하다. 결국 데이터, 컴퓨팅, 거버넌스, AI 에이전트를 하나의 운영 레이어로 통합하는 견고한 백본에 투자하는 기업만이 AI를 통해 실질적인 ROI를 크게 이끌어내고 진정한 에이전틱 엔터프라이즈를 구축할 수 있을 것이다.
