지능형 AI가 기업 전략의 기초를 혁신적으로 변화시키고 있다.

기업 전략의 기초를 변화시키는 에이전틱 AI 비즈니스는 계속해서 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 생산성을 증가시키기 위해 노력해 왔습니다. 초기 기업인 고대 메소포타미아의 상인들은 기록 보관으로 경쟁 우위를 얻기 위해 글쓰기를 발명한 것으로 알려져 있습니다. 이러한 필요성은 모든 경제 시기에 존재했지만, 현재 AI 기술이 이러한 효율성을 새로운 차원에서 향상시키고 있습니다. 그 중심에 에이전틱 AI가 있습니다. PwC 미국의 최고 AI 책임자인 댄 프리스트는 "에이전틱 AI는 목표를 달성하기 위해 정의된 범위 안에서 독립적으로 인지, 결정, 행동할 수 있는 AI 시스템으로, 인간, 다른 시스템 또는 에이전트와 협력할 수 있다"고 말했습니다. (PwC, 혹은 프라이스워터하우스쿠퍼스는 '빅 포'로 알려진 세계 4대 전문 서비스 회사 중 하나입니다.) 에이전틱 AI는 과거 몇십 년 동안 사용해 온 알고리즘 기반 비즈니스 관리 시스템과 다르게 문맥을 이해하고, 스크립트 없이 변화하는 상황에 대응하며, 독립적으로 목표를 추구할 수 있습니다. 전통적인 자동화 시스템이나 일부 인간 관리자와 비교하면, 에이전틱 AI는 유연성, 모호성 처리, 그리고 비즈니스 운영 속도에 맞춘 정보된 결정을 내릴 수 있습니다. 프리스트는 "에이전틱 AI는 조직이 더 빠르고, 더 지능적이며, 더 확장 가능하게 운영되도록 돕는다. 이는 일과 의사결정 방식의 근본적인 변화를 가져온다"고 설명합니다. 그러나 기업 전체에 걸쳐 완벽하게 작동하는 에이전틱 AI를 단순히 마법의 손짓으로 실현하는 것은 불가능합니다. 많은 도전 과제가 존재합니다. 예를 들어, 오래된 도구와 프로세스에 깊게 뿌리 박힌 기존 기술 부채, 변화에 대한 거부감, 규제 문제, 조직 내에서의 AI 이해 부족 및 기술적 AI 스킬 부족 등이 있습니다. PwC의 AI 전문가는 "통합된 에이전트 시스템을 구현하는 데 일반적인 장벽에는 분산된 데이터 환경, 도구 간의 연동성 부족, 조직 구조의 단절 등이 포함된다"고 말했습니다. 아이러니하게도, 구현 과정 자체가 성공적인 AI 채택을 방해할 수 있습니다. 많은 기업들이 새로운 시스템을 작은 단계로 시작하는 IT 최선의 방법을 따르지만, 가장 유용한 AI 시스템들은 조직 간 정보를 활용해야 하므로 단계별 접근 방식은 종종 단편화, 비효율성, 그리고 이해관계자들로부터의 반발을 초래합니다. "이러한 도전 과제를 극복하려면 단순히 기술 업그레이드뿐만 아니라 문화적, 운영적 변화도 필요하다. 이는 cross-functional 조정과 확장 가능한 통합을 허용해야 한다"고 프리스트는 강조합니다. 또한, 보안, 규정 준수, 거버넌스 관련 우려 사항이 특히 규제가 엄격한 산업에서 AI 채택을 늦추는 역할을 합니다. 기업 전체에 걸쳐 에이전틱 AI를 성공적으로 배포하고 그 혜택을 누리려면, 관리자들은 비즈니스 프로세스를 재평가하고, cross-functional 조정 전략을 개발하며, 최고 경영진의 완전한 지지를 얻고, 조직 전반의 문화적 변화를 촉진해야 합니다. 증명 개념의 중요한 역할 처음에는 관리자들이 인간 프로세스를 기계에 넘기는 것에 대해 주저하는 것이 자연스럽습니다. 그러나 성공적인 배포의 열쇠는 증명 개념(POC)입니다. PwC의 AI 전문가는 "POC는 특히 회의론이 깊은 환경에서 중요성이 더욱 커지고 있다"고 말했습니다. 초기 단계 배포를 통해 AI 기반 운영으로의 원활한 전환을 보여주면서 혜택을 전달함으로써 기술 자체가 효과와 혜택을 입증할 수 있습니다. "POC부터 기업 전략까지의 길은 POC 자체보다 그 이전에 시작한다. 성공은 적합한 기회를 선택하는 데 달려 있다. AI가 실제 가치를 제공할 수 있는 고잠재력, 고확신도의 사용 사례를 선택하는 초기 판단이 기업이 AI를 확장하는 것을 구분한다. 바람직한 선택은 POC가 단순히 실행 가능성 테스트뿐 아니라 현실적인 비즈니스 영향력을 보여주는 무대를 마련한다"고 프리스트는 제안합니다. 물론 이 단계에서는 실패가 발생할 수 있지만, 계획이나 전략의 오류를 AI의 실패로 잘못 진단하지 않는 것이 중요합니다. 조직 내 인재들의 승인 획득 승인을 얻는 것은 도전 과제일 수 있습니다. 효율성이 개선되고 에이전틱 AI가 배포되면, 이 과정을 주도할 수 있는 이해관계자들의 직무 안정성이 줄어들 수 있습니다. 회사의 순익은 개선될 수 있지만, 개개인의 직원들은 기업 전체의 AI 채택과 관련된 변화를 두려워할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 프리스트는 팀원들이 AI에 의해 지원되는 것에 긍정적이거나 열정적인 지표를 찾아야한다고 조언합니다. 그는 "성공적인 채택은 인간이 이를 사용하는데 개방되어 있을 때 결정된다"고 말합니다. AI 에이전트에 대한 신뢰는 사람들이 AI 여정의 끝에 의미 있는 가치 제안이 있다는 것을 믿는 데 달려 있습니다. 사용자들이 AI가 자신의 이익을 위해 또는 현실적인 가치를 제공한다고 생각하지 않으면, 회의감이 커질 것입니다. 프리스트는 "우리는 AI 에이전트가 사람들을 대체하는 것이 아니라, 사람들을 강화하는 데 사용되어야 한다고 믿는다. AI 에이전트가 복제할 수 없는 전문성, 다양성, 전략적 사고 등이 필수적인 요소이다"라고 말합니다. 그는 리더들이 AI 활성화된 미래를 준비해야한다고 권고하며, 이는 AI와 함께 작업하는 방법, 데이터에서 가치를 추출하는 방법, 그리고 인간과 AI가 협력하여 혁신을 추구하는 고성능 팀을 구성하는 방법 등을 포함합니다. 실제 적용 사례 PwC는 고객이 AI 에이전트를 근로 전략에 통합하는 데 도움을 줍니다. 기술, 호텔, 의료 분야에서의 실질적인 성공 사례를 들 수 있습니다. 기술: 한 주요 기술 기업은 에이전틱 AI 기반의 다채널 접촉 센터를 구축하여 고객 참여를 재설계했습니다. 예측 의도 모델링, 적응형 대화, 실시간 분석 등을 활용하여 전화 시간을 약 25% 줄이고, 전화 이관을 최대 60% 줄이며, 고객 만족도를 약 10% 높였습니다. 호텔: 한 대형 호텔 기업은 현대적인 AI 기반 플랫폼 내에서 민첩한 워크플로를 배포하여 브랜드 표준을 전 세계 포트폴리오에서 관리하는 과정을 단순화했습니다. 이제 지능형 에이전트가 업데이트, 승인, 규정 준수 추적을 자동화하여 검토 시간을 최대 94% 줄였습니다. 의료: 한 글로벌 의료 기업은 에이전틱 AI 워크플로를 암 치료 분야에 배포하여 암 치료를 혁신했습니다. 지능형 에이전트가 임상 및 운영 프로세스를 단순화하면서 비정형 문서의 추출, 표준화, 질의 응답을 자동화하여 의사와 연구자들이 정밀 치료와 연구에 필요한 임상 정보를 찾는 것이 약 50% 쉬워졌습니다. 또한 AI 기반 문서 검색 및 합성을 통해 직원들의 사무 업무 부담이 거의 30% 감소되었습니다. 인프라 구축 및 거버넌스 확립 인프라와 거버넌스는 서로 연관되어 있습니다. 에이전트의 본질은 조직 단위를 넘어서 다양한 분야와 시스템 사이에서 소통해야 하는 것입니다. 이 수준에서의 연동성이 도입되면, 기술적 호환성이 주요 도전 과제 및 요구 사항이 됩니다. 표준, 모듈화된 시스템, 오픈 소스 구현은 장기적인 위험을 줄이고 호환성 및 유지 관리를 증가시킬 수 있습니다. PwC는 기업들이 시스템 간 확장, 보안, 관찰 가능성을 지원하는 스케일러블한 플랫폼에 투자해야한다고 권장합니다. 이는 강력한 데이터 파이프라인, API, 거버넌스 프레임워크 등을 포함하며, 에이전트가 대규모로 신뢰성 있고 책임감 있게 운영될 수 있도록 돕습니다. "효과적인 AI 에이전트 거버넌스 프레임워크는 명확한 책임, 강력한 감독, 그리고 규제 기준과의 일치를 결합해야 한다. 투명성, 설명 가능성, 데이터 보안, 편향 완화와 같은 원칙은 기술 아키텍처와 조직 정책 모두에 포함되어야 한다"고 프리스트는 말했습니다. 이는 지속적인 과정으로, 검토, 모델 검증, 그리고 에이전트가 확장될 때 통제력을 유지하는 데 도움이 되는 'human-in-the-loop' 메커니즘을 포함해야 합니다. 장기 전망 PwC는 앞으로 2년 동안 에이전틱 AI가 팀 운영 방식을 변화시킬 것으로 예상합니다. 지능은 비즈니스의 본질적인 부분이 되어 더 나은 의사결정, 더 정보화된 리더, 그리고 높이 특화된 전문가를 만들어낼 것입니다. "이 시기는 성능이 뛰어난 시대로, 에이전트가 팀의 효율성을 극대화하여 인류 역사상 가장 똑똑한 팀을 만드는 시기의 시작"이라고 프리스트는 말했습니다. 5년 뒤를 내다보면, 에이전틱 AI는 기업 인프라의 기본적인 층으로 진화할 가능성이 큽니다. 이 에이전트들은 점점 더 자율적으로, 지속 학습을 통해 실시간으로 비즈니스 목표에 적응하고, 인간과 다른 에이전트와의 원활한 협력을 가능하게 할 것입니다. 프리스트는 "이러한 변화가 일시적인 것이 아니라, 기반적인 변화라는 점을 기억하는 것이 중요하다. 이 변화는 사라지지 않을 것이다"라고 강조합니다. 산업 전문가들은 에이전틱 AI가 비즈니스 전략의 근본적인 변화를 가져올 것으로 평가하며, PwC와 같은 전문 서비스 기업들은 이러한 기술의 성공적인 통합을 위한 전략과 지원을 제공하고 있습니다. 에이전틱 AI는 비즈니스의 새로운 시대를 열어가며, 기업들은 이 변화에 적극적으로 대응하고 있습니다.