에이전트 AI를 활용한 기업 재설계: 지능적인 성공

Enterprise 스택은 단순히 고장난 것이 아니라 더 이상 사용되지 않으며 비즈니스 속도를 저하시킵니다.

지난 20년 동안 엔터프라이즈 아키텍처는 점점 더 복잡해졌지만, 동시에 기묘하게 정체되어 있었습니다. 맨 아래에는 데이터 레이크, 웨어하우스, 스프레드시트가 있고, 중간에는 앱, 플랫폼, 대시보드가 있으며, 맨 위에는 이 모든 것을 연결하는 프로세스와 사람들이 있습니다. 이러한 계층 구조는 더 느리고 더 결정론적인 세상을 위해 만들어졌습니다. 통찰력은 기다릴 수 있고, 의사 결정은 회의 후에 이루어지며, 월별 보고 주기만으로도 충분했던 세상 말입니다.

그 세상은 사라졌습니다.

오늘날 기업들은 데이터 홍수 속에서도 인텔리전스에 대한 갈증을 느끼고 있습니다. 기업들은 끊임없이 변화하는 고객 기대, 시장 격변, 그리고 운영 차질에 실시간으로 대응해야 합니다. 정적인 대시보드, 불안정한 워크플로, 그리고 수동으로 실행되는 프로세스로는 더 이상 이러한 변화에 발맞출 수 없습니다.

그 자리에 등장한 것은 단순히 더 스마트한 툴셋이 아니라 근본적으로 다른 계층, 즉 인텔리전스 계층 입니다. 그리고 이 계층의 핵심은 바로 Agentic AI 입니다.

그림 1: 기존 엔터프라이즈 스택 vs. 새롭게 부상하는 인텔리전스 계층. 대시보드부터 의사 결정까지, 이 새로운 계층은 실시간 작업과 조정을 주도합니다.

자동화에서 에이전시로: 무엇이 다른가

분명히 말씀드리자면, 자동화는 새로운 것이 아닙니다. 기업들은 수년간 매크로, 스크립트, 봇, 트리거를 사용해 왔습니다. RPA조차도 '모든 것을 자동화한다'고 약속했습니다. 하지만 이러한 접근 방식은 엄격하고 미리 코딩된 지침에 의존했습니다.

에이전트 AI는 다릅니다.

에이전트형 AI는 단순히 지시를 따르는 것이 아니라, 목표를 이해하고, 시스템을 관찰하고, 데이터를 기반으로 추론하고, 작업을 계획하고, 결과에 따라 적응하는 자율적인 소프트웨어 개체("에이전트")를 의미합니다. 에이전트형 AI는 정적인 스크립트가 아니라, 다음에 무엇을 해야 할지 능동적으로 파악하는 역동적인 문제 해결사입니다.

혁신적인 것은 시간을 절약하는 것이 아닙니다. 업무 구조 자체를 바꾸는 것이죠.

변화의 긴급성과 정보 계층이 실제로 하는 일

하지만 Agentic AI의 차별점을 이해하는 것은 전체 이야기의 일부일 뿐입니다. 오늘날 Agentic AI의 절박함을 부추기는 것은 기업의 요구를 변화시키는 여러 요인들이 융합되고 있기 때문입니다.

기존 엔터프라이즈 시스템은 오늘날의 속도, 규모, 복잡성에 맞춰 설계되지 않았습니다. 한때 느리고 분산된 환경에서 원활하게 작동했던 워크플로는 이제 현대적인 요구에 부응하기 어렵습니다. 한편, AI 인프라는 성숙해졌으며, LLM과 멀티모달 모델은 이제 실시간 추론, 계획 및 의사 결정 실행을 지원합니다.

에이전트 AI는 자동화를 추가하는 것이 아니라, 기업의 연결 지능(connected intelligence)으로 기능함으로써 이러한 순간에 대응합니다. 이러한 지능형 에이전트는 여러 시스템을 통합하고, 목표를 해석하며, 실행을 조율합니다. 또한, 공유된 맥락을 유지하고, 지속적으로 적응하며, 기업 규모로 운영됩니다.

그 결과, 기업이 분석에만 그치지 않고 행동할 수 있도록 하는 분산되고 통합되어 있으며 항상 학습하는 광범위한 인텔리전스 계층이 구축되었습니다.

이 새로운 차원의 역량을 구현하려면 더 스마트한 도구뿐만 아니라 더 스마트한 설계도 필요합니다. 지능형 에이전트의 핵심을 이루는 아키텍처부터 시작하여, 이를 구축하는 방법을 살펴보겠습니다.

인텔리전스 계층 설계: 의도를 담은 디자인

에이전트 AI는 의도적이고 시스템 수준의 접근 방식을 요구합니다. 단순히 도구를 추가하는 것이 아니라, 기업 아키텍처에 지능을 심층적이고 유기적으로 통합하는 것을 의미합니다.

이는 에이전트의 작동 방식을 정의하는 것으로 시작됩니다. 즉, 에이전트가 데이터를 인식하는 방식, 목표를 해석하는 방식, 계획을 실행하는 방식, 결과에 따라 적응하는 방식을 정의하는 것입니다. 이 모든 것이 보안, 규정 준수 및 거버넌스에 대한 엔터프라이즈급 표준을 준수하는 동시에 이루어집니다.

하지만 아키텍처만으로는 충분하지 않습니다. 조직은 컴퓨팅 환경, 오케스트레이션 프레임워크, 관측 도구, 거버넌스 메커니즘 등 적절한 지원 인프라를 제공해야 합니다. 이러한 보이지 않는 구성 요소는 안정적인 확장을 지원하고 비용이 많이 드는 취약성을 방지하는 데 필수적입니다.

효과적으로 기능하려면 이 계층이 다음 사항을 충족해야 합니다.

• 이기종 시스템과의 인터페이스

• 워크플로 전반에 걸쳐 컨텍스트 유지

• 역동적인 계획 및 실행 지원

• 설계상 관찰 가능하고, 관리 가능하며, 내결함성이 있어야 합니다.

이러한 기능을 구현하기 위해 조직은 AWS Step Functions 또는 Temporal과 같은 이벤트 기반 플랫폼을 통해 조정되는 컨테이너화된 마이크로서비스를 사용하여 에이전트를 배포하는 경우가 많습니다. 에이전트는 워크로드 복잡성 및 확장성 요구 사항에 따라 서버리스 환경(예: AWS Fargate) 또는 쿠버네티스 클러스터(예: EKS)에서 호스팅될 수 있습니다.

이러한 구성 요소는 독립적으로 또는 다른 구성 요소와 협력하여 작동할 수 있는 모듈형 에이전트의 기반을 형성합니다.

이러한 구조적 기반이 없다면 Agentic AI는 본래 의도한 연결형 지능이 아닌, 또 다른 취약한 자동화 계층으로 전락할 위험이 있습니다.

이제 이러한 수준의 통합이 가능한 이유를 살펴보겠습니다.

통합 패턴: 스택에 지능을 네이티브로 구현

에이전트 시스템은 추가되는 것이 아니라 아키텍처에 일류 시민으로 통합될 때 제대로 작동합니다. 주요 패턴은 다음과 같습니다.

• 이벤트 기반 아키텍처: Amazon EventBridge나 Kafka와 같은 서비스를 사용하여 데이터 변경, 사용자 작업 또는 시스템 이벤트와 같은 실시간 신호를 기반으로 에이전트를 트리거합니다.

• 추상화 계층: GraphQL API, Amazon API Gateway 또는 미들웨어를 도입하여 에이전트를 레거시 시스템의 복잡성으로부터 보호합니다.

• 컨텍스트 메모리: Amazon Neptune(그래프 DB), DynamoDB 또는 임베딩 기반 리콜을 위한 벡터 저장소를 사용하여 공유 상태 및 장기 메모리를 유지합니다.

모범 사례: AWS Fargate 또는 EKS에 컨테이너화된 서비스로 에이전트를 배포하고, 복원성, 확장성 및 모듈성을 위해 단계 함수 또는 시간 워크플로를 사용하여 조정합니다.

현실 관리: 무시할 수 없는 통합 과제

인텔리전스 계층을 구축하면 새로운 디자인 고려 사항이 생기지만, 적절한 기반이 갖춰지면 이러한 고려 사항은 완전히 관리 가능합니다.

기업에 최적화된 Agentic AI는 데이터, 시스템 및 제어 시스템 전반에 걸친 세심한 통합을 필요로 합니다. 이러한 요소들을 조기에 예측함으로써 에이전트가 안정적이고 안전하게 기업 목표에 부합하는 방식으로 동작하도록 보장합니다.

기대할 수 있는 사항과 앞서 나가는 방법은 다음과 같습니다.

의도적으로 설계된 인텔리전스 계층은 취약성을 초래하지 않고 오히려 기업의 의사 결정에 회복력, 투명성, 통제력을 부여합니다.

기반 아키텍처와 통합이 구축되면 다음 단계는 확장성입니다. 플러그 앤 플레이 방식의 인텔리전스가 가능해지는 것이죠. 다음 섹션에서 이러한 확장성이 어떻게 구현되는지 살펴보겠습니다.

에이전트 마켓플레이스: 엔터프라이즈 인텔리전스의 새로운 지평

앱 스토어가 소프트웨어 접근성을 민주화했듯이, 에이전트 마켓플레이스가 차세대 핵심 동력으로 부상하고 있습니다. 이러한 마켓플레이스는 지능적이고 업무별 맞춤형 에이전트를 제공하며, 각 에이전트는 자율성, 정확성, 그리고 적응성을 바탕으로 개별 워크플로를 처리하도록 설계되었습니다.

기업들은 AI 기능을 처음부터 구축하는 대신, 기존 시스템 및 데이터 계층과 직접 통합되는 사전 구축된 플러그 앤 플레이 에이전트를 활용하고 있습니다. 양식을 자동 스캔하는 문서 처리기, 거래 내역을 확인하는 결제 검증기, 또는 워크로드를 지능적으로 할당하는 케이스 라우터 등, 이러한 맞춤형 에이전트는 개발 노력을 획기적으로 줄이는 동시에 가치 창출 시간을 단축합니다.

이 모델의 중심에는 에이전트틱 AI 아키텍처(Agentic AI Architecture)가 있습니다. 에이전트틱 AI 아키텍처는 기업에 지능을 기본적으로 제공하는 계층화된 설계입니다. 에이전트틱 AI 아키텍처는 세 개의 상호 연결된 계층으로 구성됩니다.

• 기업 생태계: 가치가 제공되는 운영 표면 - ERP 시스템, 레거시 플랫폼, IT 도구 및 지원 시스템.

• AI 에이전트 마켓플레이스: 특정 작업을 해결하도록 구축되었지만 워크플로 전반에서 유연하게 협업하도록 설계된 여러 지능형 에이전트로 구성된 모듈식 계층입니다.

• 데이터 기반 계층: 아키텍처의 중추로, 연결성, 연합 액세스, 거버넌스 제어, 재사용 가능한 데이터 제품을 제공하여 모든 에이전트가 컨텍스트, 규정 준수 및 확신을 가지고 작동하도록 보장합니다.

그림 2: 에이전트 마켓플레이스 아키텍처 그림

이러한 계층들이 모여 통합된 인텔리전스 패브릭을 형성합니다. 에이전트는 단순히 시스템에 연결되는 것이 아니라 시스템을 이해합니다. 그리고 조화롭게 작동하도록 설계될 때, 에이전트는 단순히 행동하는 데 그치지 않고 협업합니다.

시너지를 위한 설계: 조정이 지능으로 전환되는 곳

에이전트를 배치하는 것은 시작에 불과합니다. Agentic AI의 진정한 힘은 이러한 에이전트들이 지능형 네트워크로 작동할 때 발휘됩니다. 즉, 맥락을 공유하고, 서로의 결과물을 기반으로 구축하며, 개별 자동화가 제공할 수 있는 수준을 훨씬 뛰어넘는 조율된 결과를 도출할 때 발휘됩니다.

다음 예를 살펴보세요.

• 이메일 에이전트는 수신 서신에서 가격 업데이트를 감지하고 관련 데이터를 다운스트림 에이전트에게 전달합니다.

• 조정 에이전트는 이 입력을 사용하여 내부 시스템과 정보를 비교하여 맥락을 풍부하게 합니다.

• Insight Agent는 이전 두 에이전트의 정보를 바탕으로 불일치 사항을 요약하고 해당 이해 관계자에게 알림을 보내 인간의 조정 없이 워크플로를 완료합니다.

그림 3: 여러 에이전트가 실시간으로 협업하여 작업을 추진하는 방법

이러한 시너지는 단순한 자동화가 아닙니다. 이는 디지털 전문가 간의 협업을 위한 생생하고 진화하는 시스템입니다.

규제가 엄격한 산업에서도 이러한 패턴은 유효합니다. 포춘 100대 금융 서비스 기업은 문서 검증, 결제 확인, 규정 준수 모니터링, 지능형 케이스 라우팅 전반에 AI 에이전트를 배치하여 17단계의 프리미엄 처리 워크플로를 혁신했습니다. 그 결과 처리 시간이 60% 단축되고, 수작업 오류는 80% 감소했으며, 운영 오버헤드는 거의 40% 감소했습니다. 이는 에이전트 간 협력이 실질적인 운영 성과를 가져온다는 것을 보여줍니다.

인텔리전스 계층을 구축함으로써 기업은 운영 방식을 혁신할 뿐만 아니라 인간과 에이전트 간 협업의 새로운 시대를 위한 기반을 마련하고 있습니다.

이것이 과대광고가 아닌 전략적 변화인 이유

Agentic AI는 기업 운영의 근본적인 재설계를 의미합니다. 단순한 기술적 진화가 아니라 새로운 업무 방식을 제시합니다. 단순한 추가 기능이 아니라, 의사 결정 방식과 업무 처리 방식을 근본적으로 혁신하는 것입니다.

IDC에 따르면 2026년까지 기업 워크플로우의 55% 이상이 운영에 직접 내장된 자율 에이전트를 사용하게 될 것입니다. 가트너는 에이전트 아키텍처를 도입한 기업들이 이미 첫해에 의사결정 주기를 35% 단축했다고 덧붙였습니다. 이는 미래의 잠재력뿐만 아니라 현재의 영향력을 시사합니다. 이러한 변화는 이미 진행 중입니다. 지금 행동하는 기업들은 기하급수적인 효율성과 의사결정 우위를 확보하게 될 것입니다.

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지능형 에이전트가 행동을 주도하는 반면, 모든 인텔리전스 계층의 기반은 바로 데이터에 있습니다. 바로 이 부분에서 Avrio가 등장합니다. Avrio는 Trianz의 혁신적인 솔루션으로, 기업이 데이터를 활용하는 방식을 혁신하고 있습니다.

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Avrio를 차별화하는 주요 기능

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• 에이전트 마켓플레이스: 사용자 행동과 비즈니스 요구 사항에 맞춰 조정, 보강, 의사 결정 등의 작업을 자율적으로 수행하도록 설계된 AI 에이전트의 즉시 사용 가능한 마켓플레이스를 활용하세요.

• 내장형 거버넌스: 내장형 거버넌스, 제로 이동 데이터 연합, 셀프 서비스 데이터 제품을 통해 액세스 가능한 동안 데이터가 안전하고 규정을 준수하도록 보장합니다.

현실 세계에 미치는 영향

Avrio의 데이터 상품화 접근 방식은 데이터 접근 및 활용 방식에 혁신을 일으켜 Amazon Prime Video*나 Netflix*와 같은 기업 데이터 환경을 구축합니다. 모든 기업 및 타사 데이터를 데이터 상품으로 즉시 이용할 수 있고, 권한이 있는 사용자가 간단하고 직관적인 환경에서 접근할 수 있는 체계적인 마켓플레이스를 상상해 보세요.

결과는 자명합니다. Avrio의 통합 인터페이스는 분산된 툴체인을 대체하고, 비용을 절감하며, 규정 준수를 보장하고, 데이터 품질을 유지하는 동시에 팀이 원시 데이터를 몇 개월이 아닌 몇 주 만에 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있도록 지원합니다.

하지만 Avrio는 단순한 데이터 플랫폼이 아닙니다. Agentic AI를 구동하는 지능화 기반입니다. 데이터 접근과 맥락을 통합함으로써 지능형 에이전트가 데이터를 분석할 뿐만 아니라 실시간으로 계획, 추론, 행동할 수 있도록 지원합니다.

기존 데이터 분석을 넘어 지능형 데이터 플랫폼의 미래를 수용할 준비가 된 조직을 위해 Avrio는 진정으로 민주화된 AI 기반 데이터 경험을 향한 근본적인 전환을 의미합니다.

기업의 중심에 인텔리전스를 가져오세요

인텔리전스 계층은 더 이상 선택 사항이 아니라 기본입니다. Agentic AI는 이미 다양한 산업 분야의 기업에서 신속한 조정부터 수동 작업 감소까지 실질적인 성과를 창출하고 있습니다.

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