오늘날 기업들은 디지털 전환을 넘어, AI가 기업 운영과 의사결정을 주도하는 새로운 패러다임인 인공지능 전환(AI Transformation, AX) 시대를 맞이하고 있습니다. AX는 기존 시스템에 AI를 접목시켜 업무 프로세스를 혁신하고, AI가 직접 전반적인 업무를 수행하여 의사결정 과정에 적극 개입하는 개념입니다.

이러한 변화는 단순한 기술 도입을 넘어 AI와 인간이 협력하여 비즈니스 혁신을 만들어가는 미래 지향적 접근 방식으로 진화하고 있습니다. 실시간 데이터 분석, 자동화를 통한 업무 효율성 극대화, 맞춤형 고객 경험 제공 등 AI의 직접적인 가치 창출은 이제 전 산업군에 걸쳐 가시화되고 있습니다.

특히, 기업의 운영 시스템과 자연스럽게 융합된 AI 기반 애플리케이션이 빠르게 확산되면서 기업의 의사결정과 실행 과정에 AI가 자연스럽게 개입하는 흐름이 가속화되고 있습니다.

최근에는 스스로 판단하고 행동하는 ‘AI Agent(AI 에이전트)’의 부상도 눈에 띕니다. 단순히 지시에 따라 움직이는 도구를 넘어, AI가 능동적으로 업무를 수행하고 협업의 주체로 자리 잡는 방향으로 진화하고 있는 것입니다.

AI는 이제 보조 기술이 아닌, 비즈니스의 모든 순간에 깊이 관여하는 전략적 파트너로 부상했습니다. 이에 따라 기업은 단순한 도입을 넘어, AI를 어떤 방식으로 활용하고 어디에 내재화할 것인지에 대한 새로운 전략적 접근이 필요한 시점입니다. 이와 관련해 기업 운영의 일부로 스며들고 있는 AI의 흐름과 향후 전망을 살펴보겠습니다.

기업 운영의 일부로 스며드는 AI (feat. Application with AI)

AX 시대의 흐름 속에서 AI는 단순히 데이터 처리와 분석에 그치지 않고, ERP, CRM, SCM 등 기존 운영 시스템과 융합한 ‘AI 기반 애플리케이션(Application with AI)’으로 진화하고 있습니다. 이는 AI가 기업의 핵심 업무에 직접 관여하며 실질적인 성과 창출의 중심으로 이동하고 있음을 의미합니다.

대표적으로, CRM(Customer Relationship Management)에 AI 기반 애플리케이션을 결합하면 고객 데이터를 세밀하게 분석해 개인화된 추천, 프로모션, 고객 지원을 제공함으로써 고객 맞춤형 서비스를 실현하고, 마케팅 최적화를 통해 고객 만족도와 충성도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

또한, ERP(Enterprise Resource Planning) 영역에 운영 자동화를 도입하면 자원 관리, 생산 계획, 재고 관리 등 다양한 프로세스를 효율화할 수 있습니다. AI가 반복적인 업무를 자동화하고, 데이터 분석을 통해 수요 예측과 생산 스케줄을 최적화함으로써 운영 비용을 절감하고 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.

마지막으로, SCM(Supply Chain Management)분야에서는 AI가 공급망 전반에 걸쳐 리스크와 운영 성과를 지속적으로 모니터링하며, 변화하는 시장 환경에 따라 공급망 운영을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 △시장 동향 △공급망 붕괴 위험 △지정학적 이슈 등을 심도 있게 분석하여, 불확실한 상황에서도 대체 공급 업체를 신속하게 선별해 공급망 관리의 안정성을 높이고 기업 리스크를 최소화할 수 있습니다.

이와 더불어 Microsoft 365 Copilot, Google Duet AI, Notion AI 등과 같은 AI Agent는 문서 작성, 이메일 요약, 일정 관리, 코딩 지원 등 일상 업무를 자율적으로 수행하여 임직원의 업무 효율성과 생산성을 획기적으로 높이고 있습니다. 특히, 콘텐츠 생성 및 편집(Runway ML, Adobe Firefly), 소프트웨어 개발 지원(GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer) 등의 영역에서도 AI Agent를 활용할 수 있어 AI 기반 애플리케이션의 실질적인 활용이 확대되는 추세입니다.

이처럼 AX 시대에 접어들며 AI는 단순한 보조 기술의 역할을 넘어, 조직 전반에 걸친 변화의 촉매제로 작용하고 있습니다. AI가 업무 프로세스에 깊숙이 파고들며 전방위적인 혁신을 이끄는 가운데, 기업의 성패를 좌우하는 핵심이 AI를 어떻게 조직 내부에 녹여내고 전략적으로 운용하느냐에 달려 있다고 해도 과언이 아닌 셈입니다.

AX와 함께 진화하는 ‘AI Agent’

앞서 살펴본 것처럼 AX 시대 속 AI는 기업 운영 핵심 시스템과 결합되어 자동화와 생산성 향상의 중심축 역할을 하고 있습니다. 최근에는 더 나아가 단순한 자동화와 데이터 분석을 뛰어넘어 스스로 사고하고 행동하는 새로운 차원으로 진화하고 있습니다. 이러한 흐름의 중심에 있는 개념이 바로 ‘Agentic AI(에이전틱 AI)’입니다.

일반적으로 ‘Agentic AI’를 ‘AI Agent’와 혼동하여 동일한 개념으로 착각할 수 있지만, AI Agent와 Agentic AI는 서로 다른 개념입니다. AI Agent는 사용자의 명령이나 지시를 바탕으로 특정 작업을 수행하는 반면, Agentic AI는 자율적으로 판단하고 의사결정까지 내리는 한 단계 진화된 형태입니다. 즉, Agentic AI는 단순히 주어진 업무를 수행하는 것을 넘어, 문제를 스스로 정의하고 해결하며 자율적 의사결정까지 가능합니다.

예컨대 앞서 소개했던 Microsoft 365 Copilot이나 Google Duet AI와 같이 오피스 업무의 생산성 향상을 돕는 AI Agent는 현재까지는 사용자의 업무 패턴을 분석하고 반복 작업을 자동화하는 수준에 머물러 있습니다. 하지만 이들이 Agentic AI로 진화해 사용자의 개입 없이도 업무를 스스로 판단하고 자율적으로 실행하는 단계에 도달하면, 데이터 분석, 고객 응대, 운영 최적화 등 기업의 핵심 업무 영역 전반에 걸쳐 보다 본질적인 변화를 일으킬 것으로 전망됩니다.

기업에 내재된 AI 기술은 자동화를 시작으로, 예측 단계를 넘어 자율 운영으로 발전하기까지 이르렀습니다. 따라서 기업은 Agentic AI가 가져올 근본적인 변화와 기회를 정확히 파악하고, 이를 비즈니스 목표와 연계하여 전략적으로 활용할 필요가 있습니다.

 

미래 시장의 선두 주자가 되는 방법 : AI와 함께 진화하라

전반적인 AI 기술의 진화 흐름을 미루어 보았을 때, 향후 기업들은 AI 도입을 미룰 수 없을 것으로 예측됩니다. 이는 단순히 새로운 AI 기술을 도입하는 문제가 아니라, AI가 비즈니스의 핵심 엔진으로 자리 잡고 있는 현실을 직시해야 한다는 의미이기도 합니다.

다시 한번 강조하자면 AI는 이제 더 이상 단순한 ‘지원 도구’가 아닙니다. AI는 기업 운영의 모든 영역을 관통하며, 비즈니스 혁신을 이끄는 핵심 엔진으로 자리 잡고 있습니다. 특히 ERP, CRM, SCM 등 핵심 애플리케이션에 내재된 AI 기술은 초기의 단순한 자동화를 넘어, 정교한 예측과 자율적인 운영 단계로 빠르게 진화하고 있습니다.

또한, 최근 AI 기술은 데이터를 스스로 학습하고 이를 기반으로 자율적인 의사결정까지 수행하며 기업의 의사결정 과정에 직접 참여하는 주체로 변화하고 있습니다.
이러한 변화 속에서 AX 역시 더 이상 단순한 업무 자동화를 의미하지 않습니다. AI가 사람과 함께 의사결정을 내리고, 비즈니스의 중요한 순간을 주도하는 단계로 나아가고 있습니다.

특히, 앞으로 AI를 어떻게 전략적으로 활용하느냐에 따라 기업 간 경쟁력 격차가 급속도로 확대될 것으로 전망됩니다.
따라서 기업들은 지금 이 순간부터 AI를 '경영 전략의 핵심 파트너'로 인식하고, AI 기반의 자율적 운영과 의사결정 체계를 구축하기 위한 본격적인 전략 수립이 필요한 시점입니다. 앞으로 AI와 함께 진화하지 못하는 기업은 시장에서 도태될 수밖에 없으며, AI와 함께 성장하는 기업만이 미래를 주도하게 될 것입니다.

 

1) Cornell University, <Transforming Software Development: Evaluating the Efficiency and Challenges of GitHub Copilot in Real-World Projects>

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