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최근 글로벌 기업의 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 도입 현황을 살펴보면 개념 검증(Proof of Concept, PoC) 이후 실제 확산 단계에서 다소 숨 고르기에 들어간 모습이 나타납니다. PoC를 넘어 실제 운영 단계로 진입하기 위해서는 보다 신중한 접근이 필요하다는 의견이 시장과 전문가 사이에서 제기되고 있기 때문입니다.1 이러한 배경에는 몇 가지 현실적인 요인이 자리 잡고 있습니다.
첫째는 투자 대비 성과(Return on Investment, ROI)의 불확실성입니다. 가트너(Gartner)는 도입 및 운영 비용 대비 수익성이 충분히 검증되지 않을 경우, 상당수 프로젝트가 확산 단계에 이르지 못할 가능성이 있다고 언급했습니다.2 둘째는 보안 및 통제 리스크입니다. 보안 전문 기업은 AI가 시스템 전반에 접근하는 구조이기 때문에 운영 통제와 체계적인 감사 시스템 없이는 예상치 못한 보안 이슈가 발생할 수 있음을 지적하고 있습니다.3
작년 에브릿띵 9월호 에서 Agentic AI가 가져올 미래 비전과 기대감을 다루었다면, 이번 호에서는 PoC를 마친 기업이 의사결정 직전에 반드시 다시 한번 짚고 넘어가야 할 조건에 주목합니다.
AI의 기능적 구현 가능성을 넘어 실제 비즈니스 환경에 성공적으로 안착하기 위해서는 ①수익성(ROI), ②안정성(보안·통제), ③연결성(데이터·속도)이라는 세 가지 조건에 대한 면밀한 검토가 선행되어야 하기 때문입니다. 이어서 가속화되는 AI 전환(AI Transformation, AX)의 흐름 속에서 글로벌 기업이 AI를 실제 비즈니스에 어떻게 적용하고 있는지 살펴봅니다.
오늘의 에브릿띵 정리
• 기업의 AI 도입 기준은 기술 구현 가능성에서 벗어나, 실제 업무 환경에서 ‘어떻게 운영하고 통제할 수 있는가’로 이동하고 있습니다.
• PoC 이후 AI를 확산하기 위해서는 수익성(ROI), 안정성(보안·통제), 연결성(데이터·속도)이라는 세 가지 조건을 함께 검증해야 합니다.
• 글로벌 성공 사례가 보여주듯, Agentic AI의 성과는 기술 자체보다 정교한 운영 설계와 명확한 성과 관리 체계에서 만들어집니다.
2026년, 기업이 바라보는 AI의 시선은 어떻게 달라졌나
생성형 AI 도입 초기, 기업은 기술의 기능 구현과 자동화 수준을 확인하는 데 집중했습니다. 반면 최근에는 실제 업무 환경에서 어떻게 운영하고 관리할 수 있는지가 도입 판단의 기준이 되고 있습니다.
적용 방식도 변화하고 있습니다. 기업은 업무 책임과 의사결정 구조가 명확한 영역을 중심으로 AI를 선별적으로 적용하고 있습니다. 도입 기준 역시 달라졌습니다. 조직이 AI를 얼마나 안전하게 통제할 수 있는지, 그리고 AI가 내놓은 결과의 근거를 명확하게 설명할 수 있는지에 더 큰 무게를 두고 있습니다.
이러한 흐름은 CES 2026 현장에서도 확인됐습니다. Agentic AI의 기술적 가능성을 보여주는 시연이 주를 이뤘지만, 기업의 관심은 실질적인 ‘운영·통제 설계’에 집중됐습니다. 특히 오류 통제 매커니즘, 운영 권한 설정, 관리 가능한 적용 범위 논의가 기술 도입의 핵심 쟁점으로 부각됐습니다.4
이처럼 AI는 업무 판단과 실행에 직접 관여하는 기술로 다뤄지고 있습니다. 따라서 기업은 오류 발생 시 책임 소재와 통제 범위를 명확히 설정하고, 운영 과정에서 지속적으로 관리할 수 있을지를 함께 검토해야 합니다. 나아가 운영과 확산 과정에서 발생하는 비용이 실제 성과로 이어지는지에 대한 검증 요구까지 더해지며, AI는 기술적 구현 가능성만으로는 도입을 결정하기 어려운 단계에 진입했습니다.
PoC 이후, 성공적 안착을 위한 세 가지 필수 조건
PoC 단계에서는 제한된 업무 범위와 단순한 조건 속에서 에이전트의 수행 능력을 비교적 쉽게 확인할 수 있습니다. 정해진 데이터와 시나리오 안에서는 스스로 계획을 수립하고 결과를 도출하는 과정도 안정적으로 작동하기 때문입니다. 그러나 실제 운영 단계에 진입하면 업무 범위가 확장되고 조건이 복잡해집니다. 이러한 복잡성을 극복하고 성공적으로 안착하기 위해, 기업이 반드시 확인해야 할 필수 조건은 다음 세 가지로 요약됩니다.
1) 수익성(ROI): 비용을 넘어 가치를 입증하라
AI 도입을 검토하는 기업은 초기 구축 비용뿐 아니라 운영과 확산 과정에서 발생하는 비용이 실제 업무 성과로 이어질 수 있는지를 함께 고려합니다. 단순 자동화 가능 여부를 넘어, 업무 처리 시간 단축, 오류 감소, 재작업 비용 절감 등 투자 대비 성과를 정량적으로 입증할 수 있는지가 도입을 결정짓는 척도가 됩니다.
2) 안정성(보안·통제): 자율성에 안전장치를 걸어라
에이전트가 기업 데이터를 다루는 만큼, 기업의 데이터가 외부 학습에 무단으로 쓰이지 않도록 차단하고, 데이터 전송·저장 전 과정에 암호화를 적용하는 등 엄격한 보안 검증이 필수적입니다. 또한 조직 계정 기반으로 권한을 통제하거나 사용 이력을 추적·관리할 수 있는 통제 가능한 시스템인지도 중요하게 고려해야 합니다.
3) 연결성(데이터·속도): 시스템과 유기적으로 결합하라
실제 업무 적용을 위해서는 기업 데이터를 직접 호출하고, 기존 업무 시스템과 원활히 연동되는 환경이 필수입니다. 특히 대용량 데이터 처리 능력과 안정적인 응답 속도가 보장되어야만, AI를 단발성 도구가 아닌 지속 가능한 업무 워크플로로 활용할 수 있습니다.
실질적 ROI를 입증한 글로벌 성공 사례
PoC 단계를 넘어 구체적인 비즈니스 성과를 창출하고 있는 글로벌 성공 사례를 살펴보겠습니다.
1) 업무 생산성 및 협업 자동화
마이크로소프트는 코파일럿(Copilot)과 코파일럿 스튜디오(Copilot Studio)를 중심으로, 개발·운영·일반 업무 전반에 Agentic AI를 적용했습니다. 에이전트는 조직의 보안 정책과 권한 체계 안에서만 작동하도록 설계됐으며, 독자적인 판단보다는 업무 맥락에 기반한 실행 보조와 의사결정 지원에 주력합니다.
마이크로소프트의 성과 분석에 따르면, 실제 업무 환경에서 사용자 1인당 하루 평균 약 25~30분의 업무 시간이 절감되었으며, 응답자의 70% 이상이 생산성 향상을 체감했다고 답했습니다. 이는 Agentic AI가 단순 기술 도입을 넘어, 업무 시간 단축이라는 확실한 정량적 성과와 ROI로 연결될 수 있음을 보여주는 사례입니다.5
2) 핵심 비즈니스 프로세스 내 에이전트 적용
SAP는 ERP, 재무, 공급망 등 규칙과 책임 구조가 명확한 업무 영역에 Agentic AI를 접목했습니다. 프로세스 안에서의 의사결정 보조와 실행 지원에 집중함으로써, 기존 업무 흐름을 유지하며 효율을 극대화하는 방식을 택한 것입니다.
SAP의 고객 사례 분석에 따르면, 재무·구매·공급망 업무의 의사결정 및 처리 속도가 최대 30% 이상 향상되었습니다. 아울러 반복 작업과 휴먼 에러에 따른 재작업 비율도 유의미하게 감소했습니다. 이는 Agentic AI가 기존 업무 체계를 대체하기보다, 프로세스를 강화해 운영 효율과 정확도를 동시에 개선할 수 있음을 보여주는 사례입니다.6
성공 사례에서 공통적으로 확인되는 접근 방식은 다음 세 가지로 요약됩니다.
첫째, AI를 업무 단위로 분리해 적용했습니다. 반복적 판단이 필요하거나 규칙과 책임이 명확한 영역을 우선 선정하여, 에이전트의 역할과 권한을 통제 가능한 범위로 설정했습니다. 이를 통해 운영 리스크를 최소화하고 성과 측정이 용이한 구조를 확보했습니다.
둘째, 제어 가능한 운영 환경의 사전 구축입니다. 에이전트가 수행할 수 있는 행동을 사전에 정의하고, 승인·감사·로그 관리 체계를 구축함으로써 자율성과 통제 사이의 균형을 확보했습니다. 이는 PoC 단계에서 간과하기 쉬우나, 실제 운영 환경에서는 필수 전제 조건으로 작용했습니다.
셋째, 명확한 성과 측정 기준(KPI) 수립입니다. 단순 자동화 여부를 넘어, 업무 처리 시간 단축, 오류 감소, 재작업 비용 절감 등 구체적인 정량 지표로 성과를 평가했습니다. 이를 통해 기술 도입의 효용성을 조직 차원에서 명확히 입증할 수 있도록 설계했습니다.
앞서 살펴본 글로벌 성공 사례는 Agentic AI가 실질적인 비즈니스 성과를 창출 할 수 있음을 보여주고 있습니다. 동시에 그 성공의 핵심 전제는 기술 자체가 아니라 정교한 운영 설계와 성과 관리 체계에 있다는 점을 시사합니다.
하지만 글로벌 성공 모델을 조직에 그대로 적용하기란 쉽지 않습니다. 기업마다 보유한 데이터 환경과 레거시 시스템, 산업별 규제 요건이 모두 상이하기 때문입니다. 따라서 각 기업의 고유한 특성과 비즈니스 환경에 최적화된 구체적인 설계와 운영 전략에 대한 심도 있는 논의가 필요한 시점입니다.
오늘 에브릿띵은 어떠셨나요?
PoC 이후 실제 비즈니스 환경에 성공적으로 안착하기 위해서는 수익성·안정성·연결성이라는 세 가지 조건의 충족 여부가 관건임을 확인했습니다. 기술의 기능적 구현 가능성은 이미 검증되었습니다. 이제 남은 과제는 AI를 안정적인 운영 궤도에 올려, 실질적인 비즈니스 성과로 증명해 내는 것입니다.
이러한 과제의 해법을 공유하기 위해 다가오는 2월 11일(수), 월간 D-Talks가 ‘전략적 전환에서 현업 적용까지: Enterprise를 위한 Agentic AI 로드맵’을 주제로 열립니다. 생성형 AI와 Agentic AI의 빠른 발전 속에서, 기업의 고민은 이제 ‘AI를 도입할 수 있을까?’를 넘어 ‘어떻게 비즈니스 성과로 연결할 것인가’로 이동하고 있습니다.
이러한 흐름 속에서 이번 D-Talks에서는 LG CNS의 AX 구축 경험에서 도출된 Agentic AI 실제 적용 사례와 OpenAI가 직접 전하는 ChatGPT Enterprise를 소개할 예정입니다. 생성형 AI 도입 이후의 과제를 고민하고 계신 분이라면, 월간 D-Talks를 통해 Enterprise AI를 성과로 전환하는 방향을 확인해 보시기 바랍니다.
1) Gartner, <Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025>, Forrester <Predictions 2026: Artificial Intelligence>
2) Gartner, <Reuters(2025)>
3) Barron’s, <CrowdStrike 분석(2024)>
4) Gartner, <Agentic AI research / CES 2026 enterprise sessions>
5) Microsoft, <Work Trend Index / UK Government Copilot pilot>
6) SAP, <공식 블로그 및 SAP Sapphire 발표 자료>
오늘의 요약 Q&A
Q1. PoC 이후, AI가 곧바로 확산하지 않는 이유는 무엇인가요?
A. PoC 단계에서는 제한된 업무 범위와 단순한 조건 속에서 AI의 기능 구현 가능성을 비교적 쉽게 확인할 수 있습니다. 그러나 실제 운영 단계로 진입하면 업무 범위가 확장되고 조건이 복잡해지면서, AI가 만들어내는 성과가 비용을 정당화할 수 있는지에 대한 검증이 필요해집니다. 여기에 AI가 시스템 전반에 접근하는 구조에서 발생할 수 있는 보안과 통제 리스크까지 더해지며, 많은 기업이 확산 단계에서 신중한 재검토에 들어가고 있습니다. 이로 인해 PoC 이후 AI 확산은 기술 문제가 아니라 운영과 관리의 문제로 전환되고 있습니다.
Q2. AI 도입 전, 기업이 확인해야 할 3가지 운영 조건은 무엇인가요?
A. AI를 실제 비즈니스 환경에 적용하기 위해서는 수익성, 안정성, 연결성이라는 세 가지 운영 조건을 함께 점검해야 합니다. 단순히 자동화가 가능한지를 넘어, 도입과 운영 과정에서 발생하는 비용이 업무 시간 단축이나 오류 감소와 같은 실질적인 성과로 이어질 수 있는지가 중요합니다. 동시에 기업 데이터가 안전하게 보호되고, AI의 행동과 결과를 조직이 통제·관리할 수 있는 구조인지도 확인해야 합니다. 더 나아가 기존 업무 시스템과의 원활한 연동과 안정적인 응답 속도가 확보되지 않으면, AI는 지속 가능한 업무 도구로 자리 잡기 어렵습니다.
Q3. 글로벌 사례에서 확인되는 Agentic AI 도입 방식의 공통점은 무엇인가요?
A. 글로벌 기업들은 Agentic AI를 전사적으로 확산하기보다, 규칙과 책임 구조가 명확한 업무 영역을 중심으로 선별 적용하고 있습니다. 에이전트의 역할과 권한을 사전에 정의하고, 승인과 감사, 로그 관리가 가능한 운영 환경을 먼저 구축함으로써 자율성과 통제 사이의 균형을 확보했습니다. 또한 단순한 기술 도입 여부가 아니라, 업무 처리 시간 단축이나 오류 감소와 같은 정량 지표를 통해 성과를 측정하고 있습니다. 이러한 접근은 AI를 독립적인 의사결정 주체가 아니라, 기존 업무 흐름을 강화하는 실행 보조 수단으로 활용하고 있음을 보여줍니다.
Q4. 국내 기업 환경에서 AI 도입 시 특히 고려해야 할 점은 무엇인가요?
A. 국내 기업은 글로벌 성공 사례를 그대로 적용하기보다, 자사 환경에 맞춘 운영 설계를 우선적으로 검토해야 합니다. 레거시 시스템 비중이 높고 산업별 규제 요건이 상이한 만큼, 데이터 연계 방식과 보안·통제 기준에 대한 사전 점검이 필수적입니다. 또한 AI 결과에 대한 책임 소재와 의사결정 구조가 조직 내에서 명확히 정리되어 있어야 실제 운영 단계로 이어질 수 있습니다. 결국 국내 환경에서 AI 도입의 관건은 기술 선택이 아니라, 운영과 관리가 가능한 구조를 얼마나 정교하게 설계하느냐에 달려 있습니다.
