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지난해 12월호에서는 2025년을 앞두고 생성형 AI의 전망을 살펴보며, 특히 AI 에이전트의 부상을 가장 주목할 변화로 소개했습니다. 당시 가트너(Gartner)가 선정한 ‘2025년 10대 전략 기술’에도 AI 에이전트가 포함되었으며, 기업의 업무 방식과 의사결정을 근본적으로 바꿀 잠재력으로 강조되었죠.
최근 발표된 맥킨지 테크놀로지 트렌드 아웃룩 2025(McKinsey Technology Trends Outlook 2025)는 기업이 AI를 도입하며 업무 방식과 경쟁 전략을 빠르게 바꾸고 있는 흐름을 잘 보여줍니다. 맥킨지는 생산성과 경쟁력을 높이는 기술, 특히 Agentic AI가 앞으로의 경쟁 구도를 결정할 핵심이라고 분석했습니다.1) 이제 AI는 비즈니스 핵심 인프라로 자리 잡았고, Agentic AI는 가장 빠르게 성장하는 기술로 부상하고 있습니다.
Agentic AI는 질문에 답하거나 결과를 만들어내는 수준을 넘어, 복잡한 업무 흐름을 계획하고 실행하는 ‘가상 동료’로 평가받습니다. 마케팅, 프로젝트 운영, 데이터 분석 등 산업 전반에서 변화가 감지되고 있으며, 특히 소프트웨어 개발 분야에서는 속도와 효율성이 두드러지게 나타나고 있습니다.
예를 들어, 2025년 5월 공개된 깃허브 코파일럿 코딩 에이전트(GitHub Copilot Coding Agent)는 이슈 할당부터 코드 작성, 풀 리퀘스트(Pull Request, 개발자가 코드 변경을 팀에 제안하고 검토·승인을 받는 절차) 생성까지 자동으로 수행해 개발자가 설계와 리뷰에 집중할 수 있도록 돕습니다.
이번 에브릿띵에서는 Agentic AI가 업무 방식을 어떻게 바꾸고, 산업의 경쟁 구도를 어떻게 재편하고 있는지 살펴보겠습니다.
오늘의 에브릿띵 정리
기업은 Agentic AI를 통해 프로젝트 관리 효율을 높이고, 미래 전략을 신속하게 수립하며, 고객 경험을 개선하고 있습니다. 전사 차원의 협업 속도가 빨라지고, 불확실한 환경 대응력이 강화되며, 고객 접점의 만족도가 높아지고 있습니다.
개인은 Agentic AI를 통해 반복 업무에서 벗어나 복잡한 문제 해결과 가치 있는 판단에 집중할 수 있습니다. 직무별 전문성은 강화되고, 업무 몰입도와 만족도가 함께 높아지고 있습니다.
Agentic AI 확산에는 체계적인 기반이 필요합니다. 여러 도메인에 걸쳐 AI를 설계·운영하려면 효율적인 개발 환경과 운영 도구가 필수입니다. 같은 기술이라도 적용 맥락과 준비 수준에 따라 전혀 다른 결과가 만들어집니다.
AI Agent와 Agentic AI, 무엇이 다를까?
AI 기술의 진화는 자동화에서 자율성과 추론 중심으로 이동하고 있습니다. 이 흐름 속에서 자주 언급되는 개념이 AI Agent와 Agentic AI입니다. 이름은 비슷하지만 접근 방식에는 분명한 차이가 있습니다.
AI Agent는 ‘정해진 일을 잘하는 전문가’에 가깝습니다. 대규모 언어 모델과 다양한 도구를 활용해 주어진 작업을 자동화합니다. 다만 미리 정해둔 흐름과 규칙을 벗어나면 멈추거나 사람에게 넘깁니다. 명확한 요청이나 특정 이벤트가 있어야 움직이며, 결과 역시 사람이 검토하는 경우가 많습니다. 그래서 반복적이고 규칙이 뚜렷한 업무에서 강점을 보입니다.
반면 Agentic AI는 ‘목표 달성을 위해 스스로 판단하고 움직이는 종합 전문가’로 비유할 수 있습니다. 목표를 입력하면 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 찾아 실행합니다. 결과를 점검하고 수정하는 과정까지 반복합니다. 여러 단계를 나누고 우선순위를 조정하며, 예외 상황에도 능동적으로 대응할 수 있습니다. 업무가 단순히 하나의 규칙대로만 흘러가지 않고, 예상치 못한 변수가 많은 현실적 환경에 더 가까운 방식입니다.
Agentic AI의 핵심은 추론입니다. 단순히 지시를 따르는 것이 아니라, 상황을 이해하고 다음 단계를 스스로 이어가는 능력에 초점을 맞춥니다. 이를 뒷받침하는 대표적 기술이 CoT(Chain of Thought)와 CoA(Chain of Action)입니다. CoT는 복잡한 문제를 풀 때 답을 곧바로 내지 않고 중간 과정을 단계적으로 사고하며 추론하는 방식입니다. CoA는 이렇게 세운 계획을 실제로 실행에 옮기는 과정으로, 필요한 도구를 활용해 데이터를 조회하거나 시스템을 조작하며 업무를 자동화합니다. 기술 용어는 다소 복잡해 보일 수 있지만, 결국 중요한 것은 ‘AI가 스스로 생각의 흐름을 이어가며 목표에 다가갈 수 있는가?’라는 점입니다.
따라서 두 기술은 경쟁 관계가 아니라 상호 보완적으로 볼 수 있습니다. 명확한 규칙이 있는 업무에는 AI Agent가, 복잡하고 불확실성이 높은 업무에는 Agentic AI가 강점을 발휘합니다. 기업과 개인은 상황과 목적에 맞춰 이 두 가지 방식을 함께 활용할 수 있습니다.
Agentic AI로 다시 설계되는 기업 운영
Agentic AI는 조직의 의사 결정, 전락 수립 방식, 고객 접점 등 기업 운영의 여러 지점을 동시에 바꾸고 있습니다. 기업은 Agentic AI를 통해 개별 부서의 효율 개선을 넘어 전사적인 혁신을 경험하고 있습니다. 이 변화는 다양한 영역에서 나타나지만, 아래 사례들은 Agentic AI가 기업의 업무 효율성을 높이고, 미래 전략을 더 신속하게 수립하며, 고객 만족도를 끌어올리는 과정을 직관적으로 보여줍니다.
전사 프로젝트 관리 방식이 크게 달라졌습니다. 과거에는 수십 개의 프로젝트 일정을 조율하기 위해 PM이 매일 수많은 회의를 오갔습니다. 일정 변경이나 리소스 충돌이 생기면 부서 간 조정에 며칠씩 걸리곤 했습니다. 이제는 Agentic AI가 프로젝트 현황을 실시간으로 추적합니다. 지연 가능성을 미리 감지하고, 리소스 배분과 우선순위 조정안을 제시하며, 승인만 거치면 곧바로 반영됩니다. 의사결정 속도는 빨라지고 불필요한 자원 낭비는 줄어듭니다. 결국 프로젝트 성공률은 높아지고 기업은 변화에 민첩하게 대응할 수 있습니다.
신제품 출시 전략 수립에서도 변화가 뚜렷합니다. 시장 진입 전략을 마련하려면 마케팅, 영업, R&D 데이터를 모으고 분석하는 데 많은 시간이 들었고, 경쟁사 동향 파악에도 막대한 리소스가 필요했습니다. 이제는 Agentic AI가 방대한 외부 데이터를 실시간으로 수집하고, 내부 세일즈 데이터와 통합해 종합 분석을 수행합니다. 그 결과 시장 진입 전략의 초안을 빠르게 작성할 수 있고 경영진은 장기간의 분석 과정을 기다릴 필요가 없습니다. 시장 진입 타이밍 손실은 줄어들며, 신제품 성공 가능성은 한층 높아집니다.
글로벌 고객 지원 센터도 달라졌습니다. 예전에는 시차와 언어 차이 때문에 응대 지연이 잦았고, 반복적인 부서 이관으로 고객 불만이 쌓이곤 했습니다. 이제는 Agentic AI가 고객 문의의 의도를 먼저 파악합니다. 내부 매뉴얼과 로그 데이터를 탐색해 즉시 해결책을 제시합니다. 필요하면 시스템 설정까지 스스로 변경합니다. 상담을 보조해주는 것에서 그치는 것이 아니라 고객 문제를 끝까지 해결하는 것입니다. 덕분에 24시간 동일한 품질의 서비스가 가능해졌습니다. 문의의 1차 해결률은 높아지고, 고객 만족도와 상담 인력의 효율도 함께 향상됐습니다.
세 가지 사례는 Agentic AI가 기업 운영 방식을 새롭게 설계하고 있음을 보여줍니다. 필요한 순간을 놓치지 않고 대응할 수 있다는 점에서, AI는 선택이 아니라 필수 도구가 되고 있습니다. 이어서 개인의 업무 환경에서는 어떤 변화가 일어나고 있는지 살펴보겠습니다.
반복적인 업무는 AI에게, 창의적인 업무는 사람에게
Agentic AI는 기업 운영을 넘어 직원 업무 환경의 변화를 만들고 있습니다. 아래 사례들은 업무 환경에서 가장 흔히 볼 수 있으면서도 Agentic AI의 효과를 직관적으로 확인할 수 있는 영역을 보여줍니다.
소프트웨어 개발·테스트 엔지니어의 역할이 달라졌습니다. 과거에는 오류 로그를 분석하고, 원인을 찾은 뒤, 담당자를 배정하고 수정 후 재테스트까지 반복하는 데 많은 시간이 들었습니다. 이제는 Agentic AI가 로그를 자동 분석해 오류를 분류하고, 유사 사례를 참고해 담당자를 배정합니다. 코드 수정 제안과 테스트 재실행까지 자동화되면서, 엔지니어는 단순 반복 작업에서 벗어나 복잡한 문제 해결과 품질 개선에 집중할 수 있게 되었습니다.
보험 심사원의 업무도 한층 간소화되었습니다. 이전에는 환자의 진료 기록을 확인하고, 보험 약관과 심사 기준을 일일이 하나씩 대조해야 했습니다. 이 과정에서 누락이나 해석 차이도 자주 발생했습니다. Agentic AI는 진료 기록에서 질병을 자동으로 인식하고 약관과 바로 연결해 지급·거절 사유까지 정리해 줍니다. 덕분에 심사원은 반복적인 대조 작업에서 벗어나, 더 복잡하거나 예외적인 사례에 집중할 수 있습니다.
법무 담당자의 계약서 검토 업무도 크게 달라졌습니다. 과거에는 계약서 초안을 작성하고, 조항별 규정과 비교해 리스크를 메모하고, 부서 협의를 거치느라 며칠씩 걸리곤 했습니다. 이제는 Agentic AI가 문서를 업로드하는 즉시 위험 조항을 알려주고, 관련 법규와 과거 사례를 제시합니다. 수정안 초안까지 자동으로 마련해 주면서 검토 시간은 단축되고, 리스크 관리도 강화되었습니다.
결국 Agentic AI는 방대한 데이터를 해석하고 의사결정부터 실행까지 과정을 스스로 주도합니다. 사람은 AI가 설계한 자동화된 흐름을 바탕으로, 전략과 창의성이 필요한 영역에 집중할 수 있습니다.
속도를 결정짓는 것은 도구와 운영
앞서 살펴본 사례들은 Agentic AI가 복잡한 규정과 방대한 데이터를 스스로 해석하고 의사결정과 실행까지 이어갈 수 있음을 보여줍니다. 그 결과 업무 흐름은 단축되고, 조직은 사람 중심의 병목 구조에서 데이터와 규칙 중심의 유연한 구조로 전환되고 있습니다.
이 변화는 기업과 개인 모두에게 의미가 있습니다. 반복 작업이 줄어들고, 의사결정은 빨라지며, 더 전략적인 영역에 집중할 수 있는 환경이 마련되기 때문입니다.
그러나 Agentic AI가 다양한 영역에서 제대로 작동하려면, 이를 뒷받침할 개발 및 운영 도구가 필수적입니다. AI Agent를 설계하고 연동하며 고도화하는 과정은 생각보다 복잡합니다. 다양한 시스템과의 연결, 예외 상황 대응, 지속적 개선이 요구되기 때문입니다.
따라서 효율적인 개발 환경과 체계적인 운영 솔루션은 앞으로 Agentic AI의 확산 속도를 좌우하는 핵심 요소가 될 것입니다.
오늘의 에브릿띵은 어떠셨나요?
지금까지 우리는 Agentic AI가 어떻게 기업과 개인의 업무 방식을 바꾸고 있으며, AI 전환의 속도를 어떻게 높이고 있는지 살펴보았습니다. 데이터 분석에서 의사결정 및 실행까지, Agentic AI는 이미 다양한 분야에서 변화를 만들어내고 있습니다. 이 흐름을 이해하는 것이야말로 다음 전략을 설계하는 출발점이 될 것입니다.
이 주제를 더 깊이 알고 싶다면, 오는 9월 10일(수) 열리는 월간 D-Talks를 주목해 보셔도 좋습니다. 이번 주제는 ‘AI Agent 개발 방식의 전환과 도입 사례’입니다. Agentic AI, 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG), 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 에이전트 등 최신 기술을 기반으로, 실제 적용 사례와 빠른 고도화를 위한 전략을 소개할 예정입니다. 지금 바로 D-Talks를 등록하고, AI Agent 개발과 적용의 미래를 확인해보세요!
1) IT Professionals, <AI takes charge: McKinsey’s 2025 tech hotlist>
