AI가 또 한 번 진화하고 있습니다.
얼마 전까지만 해도, AI는 우리가 질문을 던지면 그에 대한 답을 내놓는 도구였습니다. 텍스트를 요약하고, 코드를 작성하고, 이미지를 생성하는 등 놀라운 일을 해냈지만, 어디까지나 사용자의 명령에 따르는 구조였죠.
그런데 이제는 AI가 스스로 판단하고, 행동하며, 서로 협업하기 시작했습니다. 목표를 이해하여 필요한 작업을 알아서 실행하고, 외부 도구를 활용하며, 다른 AI와 역할을 나누어 일하는 것이죠. 즉, 에이전틱 AI(Agentic AI)가 등장한 것입니다.
에이전틱 AI는 단순히 기능이 추가된 AI가 아닙니다. AI가 일상과 업무에서 갖는 의미 자체를 바꾸는 하나의 혁신이죠. 그런데 여기서 잠깐. 우리는 이 혁신적인 기술을 무조건적으로 긍정하기 전에, 에이전틱 AI의 면면을 이해하고 상황과 분야별 적합도를 따져볼 수 있어야 합니다.
오늘은 팀스파르타에서 에이전틱 AI에 대한 보다 깊은 인사이트가 필요한 분들을 위해 준비했습니다. 에이전틱 AI가 무엇인지, 에이전틱 AI가 적합할 때와 그렇지 않을 때는 언제인지, 에이전틱 AI를 조직에 제대로 도입하려면 무엇이 필요한지 등등 에이전틱 AI를 입체적으로 살펴봅니다.
에이전틱 AI, 답하는 AI에서 행동하는 AI로
- 기존 AI는 질문에 반응해 가장 그럴듯한 답을 생성해 왔습니다.
- 반면 에이전틱 AI는 목표를 이해하고, 작업을 스스로 실행하며, 협업합니다.
- 이 변화로 AI는 도구를 넘어, 업무와 일상의 기본 인프라가 될 전망입니다.
우리가 흔히 알고 있는 생성형 AI는 대량의 데이터를 학습해 질문에 대해 가장 가능성이 높은 답을 예측하는 모델입니다. 이러한 AI는 질문에 대한 답변은 물론 문서 요약, 코드 생성 등에 뒤어나지만, 어디까지나 사용자의 요청(질문)에 반응하는 구조를 갖고 있습니다. 무엇을 해야 할지 스스로 판단하거나 다음 행동을 이어서 실행하는 일은 없죠.
에이전틱 AI는 단순히 질문에 답하거나 코드를 만들어주는 데 그치지 않습니다. 스스로 일을 시작하고, 필요한 행동을 이어서 수행합니다. 기존의 생성형 AI가 가장 그럴 듯한 답을 내놓는 데 집중했다면, 에이전틱 AI는 목표를 이해한 뒤 그에 필요한 작업을 직접 실행합니다. 외부 도구를 사용하고, 다른 에이전틱 AI와 역할을 나누어 협업하는 것까지 가능하죠.
더 나아가 에이전틱 AI는 예상치 못한 문제가 발생했을 때도 유연하게 대응합니다. 데이터 소스에 접근할 수 없다면 대체 경로를 찾고, 정보가 불완전하다면 추가 확인을 요청하는 등 상황에 맞춰 전략을 조정합니다.
예를 들어 “이번 분기 마케팅 성과를 요약해줘”라고 요청했을 때, 에이전틱 AI는 어떤 데이터가 필요한지 판단하고, 외부 툴에서 데이터를 수집한 뒤, 성과를 비교 분석하고, 보고서 형태로 정리해 보여줍니다. 이 결과를 바탕으로 개선안을 먼저 제안하기도 하죠.
이런 변화는 우리 삶 속 AI의 존재감 자체를 바꿀 수 있습니다. 1~2년 뒤면 AI는 더 이상 특별한 기술이 아니라, 인터넷처럼 일상과 업무의 배경이 되는 기본적인 인프라가 될 가능성이 큽니다. 에이전틱 AI의 기능이 당연해지는 것이죠.
에이전틱 AI가 오히려 독이 되는 순간
- 에이전틱 AI, 모든 문제를 해결하는 만능 도구는 아닙니다.
- 결과의 정확성과 일관성이 중요한 업무에는 에이전틱 AI가 부적합할 수 있습니다.
많은 사람들이 에이전틱 AI가 세상을 혁신할 것이라 말합니다. 그런데 여기서 주의할 점이 있는데요. 새로운 기술이 등장하면 모두가 이에 대해 이야기하기 시작하고, 실제보다 과도한 기대가 쏠린다는 것입니다.
그러다 보니 벌써 모든 문제를 에이전틱 AI로 해결하려는 경향이 나타나고 있습니다. 에이전틱 AI가 만능 해결사는 아니기 때문에, 이러한 경향은 지양해야 하는데요. 잘못하면 간단한 기술로 해결할 수 있는 문제에 지나치게 복잡하게 접근하는 꼴이 될 수 있습니다. 단추 하나 떨어졌다고 옷을 새로 사는 것과 같이 말이죠.
특히 규정 준수, 정산, 승인 프로세스처럼 매번 정확히 동일한 결과를 내는 것이 매우 중요한 영역이라면, 에이전틱 AI보다 규칙 기반의 시스템을 구축하는 것이 훨씬 적합합니다. 에이전틱 AI는 상황에 따라 유연하게 판단하고, 때로는 다른 경로로 문제를 해결하기 때문에, 정확성과 일관성이 최우선인 업무에는 맞지 않습니다. 결과가 명확한 조건에 기반하여 정리되는 업무라면 몇 줄의 코드나 자동화로 충분히 가능합니다.
예를 들어 급여 계산이나 비용 정산의 경우 근무 시간, 수당, 세율처럼 이미 정확한 규칙이 정해져 있습니다. 여기에 에이전틱 AI를 도입하는 것은 오히려 리스크를 키울 수 있습니다. 에이전틱 AI는 그때그때 답이 다를 수 있고, 복잡한 추론 과정을 거쳐 결론을 내리는데 그 과정이 불투명할 수 있기 때문이죠. 이 경우 규칙 기반 시스템, 자동 계산 로직 등이 더 정확하고, 예측 가능하며, 관리도 쉬운 방법입니다.
팀스파르타가 제안하는 AI 활용 여부 판단 방법
상황 | 적합한 방법 |
규칙 기반의 반복적인 작업이나 구조화된 데이터를 입력하는 경우 | 규칙 기반 자동화 |
긴 문서와 같은 비정형적 데이터를 다루지만 작업이 여전히 추출형 또는 생성형인 경우 | 생성형 AI, 자연어 처리, 예측 분석 |
과거 데이터 기반 분류·예측 | 예측 분석, 생성형 AI |
결과물에 종합적인 판단이나 창의적인 해석이 필요한 경우 | 생성형 AI |
여러 단계를 거치는 의사 결정이 필요하고, 입력값과 상황 변수가 매우 다양한 경우 | AI 에이전트 |
에이전틱 AI가 힘을 발휘하는 영역
- 에이전틱 AI는 정답이 정해져 있지 않고 상황별 판단이 필요한 업무에 강합니다.
- 고객 서비스나 전문 상담처럼 변동성이 큰 영역이 대표적입니다.
- 에이전틱 AI와 사람이 역할을 나누는 하이브리드 구조를 통해 효율과 안정성을 함께 확보할 수 있습니다.
에이전틱 AI는 정답이 하나로 정해져 있지 않고, 상황에 따른 판단이 필요한 문제에 강점을 보입니다. 워크플로우나 입력값이 자주 바뀌는 등 변동성이 크고 표준화가 낮은 영역에서는 에이전틱 AI가 상당 부분을 대신할 수 있죠.
가장 대표적인 사례가 고객 서비스입니다. 고객이 문의하는 내용은 배송 일정 확인부터 복잡한 환불·교환·결제 조건 문의까지 매우 다양하고, 고객의 텍스트도 정형화되어 있지 않습니다. 이런 환경에서 에이전틱 AI는 고객 문의 및 회사의 제품·서비스에 대한 내부 지식 기반을 참고해 답변하고 주문·배송 조회, 반품 요청 같은 조치까지 직접 실행할 수 있습니다. 단순 FAQ 응답을 넘어, 고객의 구매 이력을 분석해 맞춤형 제안을 하거나, 배송 지연 시 자동으로 보상 절차를 시작하는 등 능동적인 서비스를 제공하는 것이죠.
물론 모든 요청을 에이전틱 AI가 끝까지 처리할 필요는 없습니다. 1단계에서는 에이전틱 AI가 일반적인 문의를 처리하고, 복잡하거나 중대한 문의는 2단계로 넘겨 사람이 직접 대응하는 방식의 단계별 시스템을 구축하여 효율을 높이는 동시에 리스크를 최소화할 수 있습니다.
해당 사례로 법률 분야 같은 전문 서비스의 에이전틱 AI 활용이 대표적인데요. 계약서 검토 과정에서 에이전틱 AI가 유사 판례를 검색하고, 조항별 리스크를 평가하며, 수정 제안까지 자동으로 생성하도록 하고, 변호사는 에이전틱 AI가 1차로 정리한 내용을 검토하고 최종 판단만 내리는 것입니다.
에이전틱 AI 확산을 위한 조직 설계, 에이전틱 메시
- 팀 단위의 에이전틱 AI 도입은 조직 내 중복 개발과 기술 부채를 부릅니다.
- 에이전틱 메시는 에이전틱 AI의 재사용과 협업을 위한 운영 구조입니다.
- 에이전틱 메시를 갖추었을 때, 에이전틱 AI를 조직 역량으로 전환할 수 있습니다.
만약 조직 곳곳에서 각각 에이전틱 AI를 도입하기 시작하면 혼란이 발생할 수 있습니다.
마케팅팀, 고객지원팀, 영업팀 등등이 각자의 방식으로 에이전틱 AI를 구축하면 비슷한 기능을 팀마다 중복 개발을 하거나, 데이터 연결 방식이 제각각이라 유지 보수가 어려워지는 등 시간이 지날수록 더 많은 유지 보수 비용과 재작업이 발생하는 기술 부채가 발생할 수 있죠.
실제로 많은 기업들이 부서마다 독립적으로 AI 솔루션을 도입했다가 1~2년 후 통합과 표준화 과정에서 막대한 비용을 지불하는 경우가 많습니다. 서로 다른 AI 도구들이 호환되지 않고, 데이터가 고립되어 전사적 인사이트를 얻기 어려워지는 것이죠.
이를 방지하기 위해 전문가들은 에이전틱 메시(Agentic Mesh)를 강조합니다. 각자 따로 움직이던 에이전틱 AI들이 공통된 규칙과 연결된 구조 안에서 함께 일할 수 있는 기반을 마련하는 것이죠. 다시 말해 여러 에이전트가 공통 자원을 재사용하고 협업하는 네트워크 설계를 구축하는 것입니다.
즉, 여러 팀이 같은 데이터 소스를 공유하고, 주문·결제·고객 정보 같은 공통 시스템과 연결하며, 이미 만들어진 에이전틱 AI의 기능을 다시 활용하는 것인데요. 핵심은 각 팀이 매번 처음부터 에이전틱 AI를 새로 만드는 것이 아니라, 이미 존재하는 에이전틱 AI의 기능을 찾아서 가져다 쓸 수 있는 구조를 갖추는 겁니다. 여러 에이전틱 AI를 만들더라도 복잡하게 얽히지 않도록 통제할 수 있는 환경을 구축하고, 서로 협력하고 소통할 수 있는 기술적 인프라를 갖추는 것이 중요합니다.
이와 같은 에이전틱 메시는 중복 개발을 방지해 비용을 절감하고, 규정·보안·품질 리스크를 줄이며, 배포·수정·모니터링을 용이하게 만들어 조직 내 에이전틱 AI 확산을 가속화하는 데 효과적입니다. 그 결과 에이전틱 AI 도입이 팀 단위의 프로젝트가 아닌 조직 전체의 역량으로 발전할 수 있죠.
에이전틱 AI 도입, 전사적인 교육이 우선해야 합니다
에이전틱 AI, 단순히 새로운 도구를 하나 더 쓰는 문제가 아닙니다.
에이전틱 AI를 도입하려는 조직은 이 기술을 어떻게 이해하고, 어디까지 맡기며, 어떤 기준으로 통제할 것인지를 판단하고 설계할 수 있어야 합니다.
이처럼 에이전틱 AI를 제대로 활용하려면, 기술 도입보다 먼저 사람의 이해 수준을 끌어올리는 과정, 즉 교육이 필요합니다. 에이전틱 AI가 기존 AI와 무엇이 다른지에 대한 이해부터 AI를 어떻게 설계하고, 평가하고, 운영할 것인가에 대한 사고방식을 만드는 과정을 거쳐야 하죠.
이 지점에서 조직은 질문을 다르게 해야 합니다.
“AI를 도입할까?”가 아니라, “우리 조직은 AI와 함께 일할 준비가 되어 있는가?“로 말이죠.
이 질문에 긍정적인 답을 이끌어낼 수 있는 방법은 바로 교육입니다.
스파르타 AI 기업교육은 에이전틱 AI 시대를 준비하는 조직에 필요한 실질적인 역량을 제공합니다. 단순히 AI 도구 사용법을 가르치는 것을 넘어, AI와 함께 일하는 방법, AI를 전략적으로 활용하는 사고방식, AI 도입 시 발생하는 리스크 관리 역량까지 다룰 수 있도록 돕습니다.
스파르타 AI 기업교육이 에이전틱 AI 시대의 필수 조건인 이유
특히 에이전틱 AI처럼 분야·업무별 도입 여부에 대한 판단 능력이 중요한 영역에서 스파르타는 차별화된 교육을 제공합니다. 어떤 문제에 어떤 AI를 적용해야 하는가라는 전략적 사고를 키우는 데 집중하기 때문이죠.
나아가 실제 업무 데이터를 활용한 실무 프로젝트 기반 학습(PBL)을 통해, 수강생들은 자신의 업무 맥락에서 AI를 실험하고, 실패하고, 개선하는 경험을 쌓습니다. 이 가운데 강사와 기술 튜터가 밀착 관리하며, 단 한 명도 뒤처지지 않도록 학습 공백을 0%로 만듭니다.
또한 스파르타는 조직 전체의 AI 확산 로드맵을 함께 고민합니다. 처음부터 전사적 관점에서 AI 역량을 체계적으로 쌓아갈 수 있도록 전담 PM이 HRD 담당자와 함께 교육의 A to Z를 설계하고 관리합니다. 교육 전후로 조직의 AI 활용 역량을 측정하고, 다음 단계를 제안하는 지속 가능한 AI 전환 파트너십을 제공하죠.
에이전틱 AI 시대는 이미 시작되었습니다.
오늘날 중요한 것은 AI 도입 여부가 아니라, 우리 조직의 AI 역량입니다.
우리 조직의 AI 경쟁력을 지키고 싶다면, 팀스파르타와 함께 시작하세요.
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