에이전트 AI를 통한 기업 재구축: 누락된 인텔리전스 계층

엔터프라이즈 스택은 고장난 것이 아니라 더 이상 사용되지 않습니다.

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 계층입니다. 그리고 그 계층의 핵심은 바로 Agentic AI입니다.

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.

에이전트 마켓플레이스: 엔터프라이즈 인텔리전스의 새로운 지평

앱 스토어가 소프트웨어 접근성을 민주화했듯이, 에이전트 마켓플레이스가 차세대 핵심 동력으로 부상하고 있습니다. 아직 도입 초기 단계이기는 하지만, 그 방향은 명확합니다. 기업들은 AI 역량을 처음부터 구축하는 것이 더 이상 전략적 또는 경제적으로 합리적이지 않다는 것을 깨닫고 있습니다.

대신, 그들은 구성 가능하고 확장 가능한 지능형 맞춤형 에이전트를 배포하여 수개월에 달하는 개발 시간을 단축하고 위험을 줄이는 방안을 모색하고 있습니다.

시너지를 위한 설계: 조정이 지능으로 전환되는 곳

연결된 기업에서 Agentic AI의 진정한 힘은 에이전트가 네트워크로 작동하여 컨텍스트를 공유하고, 서로의 결과물을 기반으로 구축하고, 집단적으로 가치를 증폭할 때 발휘됩니다.

다음 예를 살펴보세요.

• 이메일 에이전트는 수신 서신에서 가격 업데이트를 감지합니다.

• 조정 에이전트는 내부 시스템에 대해 데이터를 검증합니다.

• 보고서 에이전트는 불일치 사항을 요약하고 적절한 이해 관계자에게 알립니다.

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

그림 2: 여러 에이전트가 실시간으로 협업하여 작업을 추진하는 방법

인텔리전스 계층은 실시간 조치를 강화하고, 팀의 실행력을 전략 수립으로 끌어올리며, 학습을 통해 프로세스를 지속적으로 개선합니다. 단순히 속도 향상에만 국한되지 않고, 더욱 적응적이고 상호 연결된 방식으로 기업 전체에 인텔리전스를 확장하는 것을 의미합니다.

대리인의 미래를 위한 역할과 준비 재고

에이전트 시스템이 발전함에 따라, 조직은 단순한 기술적 준비성 이상의 문화적 준비가 필요합니다. 즉, 에이전트를 사람을 대체하는 도구가 아니라, 사람과 함께 일하는 전략적 기여자로 대하는 것을 의미합니다. 팀은 에이전트의 행동 방식에 대한 합의를 도출하고, 거버넌스를 통해 신뢰를 구축하며, 단순히 시간 절약이 아닌 의사 결정에 미치는 영향을 기준으로 성공을 정의해야 합니다.

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 및 업무 수행 방식을 근본적으로 재구축하는 것입니다.

IDC에 따르면 2026년까지 기업 워크플로의 55% 이상이 운영에 직접 내장된 자율 에이전트를 사용하게 될 것입니다.

이러한 변화는 이미 진행 중입니다. 지금 행동하는 기업은 기하급수적인 효율성과 의사 결정 우위를 확보하게 될 것입니다.

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.

AVRIO와 같은 플랫폼은 이러한 변화를 가능하게 하며, 통합된 마켓플레이스를 통해 기업에 적합한 에이전트를 제공하고 기존 시스템 전반에서 에이전트를 원활하게 조정할 수 있는 도구를 제공합니다.

시스템을 대체하지 않고 Agentic AI가 운영을 어떻게 바꿀 수 있는지 알아보고 싶으시다면 AVRIO 라이브 데모를 예약 하고 오늘 첫 번째 AI 에이전트를 만나보세요.