⟪2026년의 새로운 AI 패러다임, 에이전틱 AI⟫ 시리즈
③ AI 에이전트 도입 시 조직이 가장 흔히 겪는 난관 3가지
AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 챗봇이 아닙니다.
AI 에이전트는 데이터를 읽고, 판단하고, 여러 시스템을 오가며 실제 업무를 수행합니다. 즉, 조직의 워크플로우 안으로 직접 들어오는 AI죠.
그에 따라 AI 에이전트 도입도 단순한 솔루션 도입과 다릅니다. 기술만 준비된다고 성공하는 것이 아니죠. 사람, 성과, 기존 시스템이 함께 정렬되지 않으면 AI 전환 프로젝트는 쉽게 멈춰버립니다.
지난 몇 년간 수많은 기업들이 AI 에이전트를 도입하는 과정에서 여러 난관에 부딪혔습니다. 그 사례들이 쌓이면서, 이제는 다양한 보고서가 나오고 있죠.
오늘은 이 자료들에 기반해 팀스파르타에서 성공적인 AI 에이전트 도입을 위해 조직이 풀어가야 할 난관 3가지와 실질적인 해결 방법을 전해드립니다.
사람의 문제: AI 에이전트가 현장과 동떨어져 있을 때
많은 기업이 AI 에이전트 도입을 앞두고 AI 전문가를 찾습니다.
프롬프트 엔지니어, 머신러닝 전문가, 데이터 엔지니어 등 고급 기술 인력을 확보하는 데 열을 올리죠. 그러나 정작 AI 에이전트를 도입하는 산업이나 비즈니스 등 전문 분야에 대해 깊은 지식과 실무 경험을 갖고 있는 도메인 전문가(Domain Expert)의 중요성을 간과하는 경우가 많습니다.
기술보다 중요한 것은 판단 주체입니다
AI 에이전트는 단순한 챗봇 모델이 아니라 업무 판단까지 자동화하는 구조입니다.
그에 따라 도입 과정에서도 어떤 업무에서 AI 에이전트를 써도 되는지, AI 에이전트를 어디까지 신뢰할 수 있는지, 언제 사람이 개입해야 하는지 등등에 관해 최종 판단을 내릴 수 있는 도메인 전문가가 적극 개입해야 합니다.
이 과정에는 해당 분야의 전문 지식은 물론이고, 관련 규제, 조직 및 비즈니스 히스토리에 대한 깊은 직관이 필요하기 때문인데요. 여기서 도메인 전문가는 AI 에이전트를 실제 업무 프로세스에 연결하는 비즈니스 번역자(business translator) 역할을 수행하게 됩니다. 만약 기술팀이 AX를 주도하면, 실무 현장과 업무 맥락에서 동떨어진 AI 에이전트가 탄생할 수 있습니다.
AI 에이전트의 잠재력을 현실로 끌어내는 것은 AI 전문가가 아닌 도메인 전문가입니다. IT 기술자가 아닌 도메인 전문가만이 AI 에이전트 중심의 혁신을 주도할 수 있는 독보적인 자리에 위치해 있습니다. 그리고 이를 잘 알고 있는 조직만이 경쟁에서 우위를 점할 수 있습니다.
AI 전문가를 채용하는 대신, 내부의 도메인 전문가를 리스킬하세요
AI 에이전트 도입 과정에서 ‘사람의 문제’를 해결하기 위한 방법은 바로 이미 조직 내부의 도메인 전문가를 재교육하는 것입니다.
AI 전문가를 뽑는 것이 아니라, 각 도메인에서 뛰어난 전문성, 분석적인 사고방식, 조직 내 영향력 등을 갖춘 전문가를 발굴하여 AI 활용 역량을 육성하는 것이죠. 이들은 조직 내 AI 챔피언이 되어 더 나은 모니터링, 거버넌스, 멘토링으로 AI 에이전트 도입 ·확산을 성공적으로 이끌 수 있습니다.
만약 신규 채용을 하더라도, AI 전문가가 아닌 도메인 전문가를 영입하고 그의 AI 활용 능력을 개발하는 것이 더 비용 효율적입니다. AI 엔지니어 등 AI 전문가를 채용한 뒤 관련 도메인 지식을 학습시키는 조직은 더 긴 시간, 더 높은 비용, 그리고 인력 유지의 어려움을 겪을 수밖에 없습니다.
성과의 문제: 도입 프로젝트가 추진력을 잃었을 때
AI 에어전트는 기대가 큰 만큼 불확실성도 큽니다. 그러나 경영진은 빠르게 눈에 보이는 성과를 원하죠.
이런 이유로 AI 에이전트 도입 초기에 성공 사례를 확보하지 못하면 조직의 투자 의지와 열정이 쉽게 식어버릴 수 있습니다. 도입 프로젝트는 실험으로 남고, 실험은 곧 우선순위에서 밀려나죠.
그러나 많은 기업들이 AI 에이전트 도입 과정에서 첫 단추를 잘못 끼우고, 초기 성과를 내지 못합니다.
주로 전사적인 AI 에이전트 도입과 같은 거대한 목표를 설정했다가 결국 흐지부지되는 경우가 흔합니다. 아무런 제약 없이 프로젝트를 진행해 너무 많은 목표를 추구하다가 완료가 불가해지거나, 중간 점검 단계가 없어 우선순위가 좁혀지지 않고 누적되기만 하는 것이죠.
작은 성공이 구조를 바꿉니다
AI 에이전트 도입에 성공한 조직들은 다릅니다. 작은 성공을 설계하고 달성하여 조직의 신뢰를 구축하고 장기적인 혁신의 토대를 마련했죠.
예를 들어 한 기업은 “모든 직원에게 AI 어시스턴트를 제공하겠다”는 전사적 캠페인을 시작했다가 범위가 너무 넓어 속도가 나지 않자, 보다 좁은 범위의 첫 성공 사례를 만드는 데 집중했습니다. 이 같은 수정 전략으로 ‘신규 거래처 온보딩을 자동화하는 AI 에이전트 도입’에 집중하여 3개월 만에 온보딩 시간을 40% 단축할 수 있었죠. 이 성과는 리더의 신뢰를 확보하는 계기가 되었고, 조직은 AI 에이전트를 더 넓은 범위로 확장 도입할 수 있었습니다.
이처럼 AI 에이전트 도입 초기에 업무 생산성, 비용 절감, 리드타임 단축 등 즉각적인 개선이나 효율성 향상을 가시화하면 경영진을 비롯한 조직은 더 큰 변화나 장기적인 AX 전략에 개방적인 태도를 갖추게 됩니다.
AI 에이전트 도입은 야망이 프로젝트를 앞지를 때 실패합니다. 명확한 범위, 짧은 일정, 그리고 측정 가능한 결과로 작은 성과를 확보해야 복잡한 프로젝트에 필요한 추진력을 얻을 수 있습니다.
수치화된 성과로 이어지는 12주 프로젝트로 시작하세요
빠르고 측정 가능한 결과를 설계하여 추가적인 투자를 뒷받침하는 근거를 마련해 보세요. 거창한 발표는 나중에 해도 됩니다.
AX 전문가들은 12주(3개월) 안에 측정 가능한 가치를 창출할 있는 프로젝트부터 시작할 것을 권합니다. 이 기간 동안 하나의 작업, 하나의 사용자 그룹, 그리고 하나의 정량화 가능한 결과에 집중하는 것이죠.
이러한 방식으로 초기에 AI 에이전트의 가치를 입증한 다음, 단계적 확장을 통해 AI 에이전트를 확장하세요. 이러한 점진적인 접근을 통해 새로운 프로젝트를 진행할 때마다 신뢰를 공고히 구축해나가며 지속 가능한 로드맵을 그려나갈 수 있습니다.
기술의 문제: 대대적인 시스템 개편이 필요할 때
많은 기업들이 10년, 20년 이상 사용해온 기존 시스템을 기반으로 비즈니스를 운영하고 있습니다. 인사, 재무, 고객 관리 같은 핵심 업무가 모두 오래된 시스템에 연결되어 있죠.
문제는 이 시스템들이 스스로 데이터를 읽고, 판단하고, 여러 시스템을 오가며 업무를 수행하는 AI 에이전트를 전제로 만들어지지 않았다는 것인데요. 그렇다고 모든 시스템을 한 번에 교체하는 건 현실적으로 불가합니다.
레거시 시스템은 기업의 핵심 운영 기반인 만큼, ERP, 재무, 인사 등의 기반이 되는 이 시스템을 한번에 건드리려면 AI 에이전트 도입 단계부터 대대적인 IT 개편 프로젝트를 실행해야 합니다. 이는 데이터 접근은 물론 시스템 간 연결 등 프로세스 등이 복잡해져 비용과 시간이 급격히 늘어나게 됩니다. 심하면 기존 시스템의 안정성까지 흔들리는 문제로 이어질 수 있죠.
초기엔 레거시와 충돌하지 않는 설계가 필요합니다
처음부터 AI 에이전트를 ‘기존 시스템을 대체하는 새로운 플랫폼’으로 삼지 않는 것이 중요합니다. 그보다는 ‘기존 시스템과 연결해 주는 똑똑한 중간 레이어’, 즉 지능형 미들웨어로 AI 에이전트를 활용하는 것이 적절합니다.
예를 들면 기존 시스템 화면은 그대로 두되 AI 에이전트가 뒤에서 데이터를 읽고 정리해 다음 단계를 자동으로 처리하도록 만드는 것입니다. 또는 AI 에이전트를 오래된 프로그램과 직접 연결시키지 않은 상태에서 기존 화면을 통해 사람처럼 작업을 수행하게 하는 것이죠. 정확하게는 대규모 언어 모델 기반 커넥터를 활용해 기존 코드베이스에서 API를 자동 생성하거나, 레거시 워크플로우를 AI 자동화로 감싸 기존 인터페이스를 그대로 활용하는 식입니다.
이렇게 하면 AI 도입 초기에 대대적인 시스템 교체를 거치지 않아도 AI 에이전트가 실제 업무를 수행할 수 있습니다. 전면 교체가 아니라, 기존 레거시 기술 위에 AI 에이전트를 얹어 점진적으로 지능을 확장하는 방식으로 AX를 진행해 나가는 것이죠.
AI 에이전트의 역할·권한·업무 경계를 먼저 설계하세요
AI 에이전트는 판단과 실행을 자동화하는 계층이기 때문에 반드시 시스템을 재구축해야만 작동하는 기술은 아닙니다.
따라서 AI 에이전트 도입 초기 단계에서는 가치를 증명하기 위해 기존 워크플로우 위에서 에이전트가 어떤 역할로, 어떤 단계에서, 어떤 권한으로 작동할 것인지를 명확히 설정하세요. AI 에이전트의 책임 범위를 좁게 정의할수록, 레거시 시스템을 건드릴 필요가 줄어듭니다.
나아가 사람의 개입 지점을 의도적으로 남겨두어 조직의 신뢰를 유지하면서 점진적 확장을 해나갈 수 있도록 AX를 설계하는 것이 좋습니다.
AI 에이전트, 준비되지 않은 조직에서는 돌아가지 않습니다
AI 에이전트는 단순한 자동화 도구가 아닙니다.
AI 에이저트는 업무 판단과 실행의 일부를 맡는 새로운 실행 계층입니다. 그렇기 때문에 조직은 도입 이전에 스스로에게 먼저 물어야 합니다.
우리 조직은 AI 에이전트와 함께 일할 준비가 되어 있는가?
이 질문에 답하려면 도메인 전문가가 AI를 이해해야 하고, 실무자가 성과를 설계할 수 있어야 하며, 리더가 권한과 책임 구조를 판단할 수 있어야 합니다.
결국 AI 에이전트 도입은 조직 전체의 AI 이해 수준을 끌어올리는 데서 시작해야 합니다.
그리고 여기에는 교육이 필수적으로 수반되어야 합니다.
스파르타 AI 기업교육은 에이전틱 AI 시대에 필요한 조직 역량을 체계적으로 설계하고, 육성합니다. 단순한 AI 도구 활용 교육이 아니라, 고객사에 맞추어 AI 에이전트를 어디에 적용하고, 어디까지 맡길 것인지 판단할 수 있는 실무 중심 교육을 제공합니다.
팀스파르타는 고객사의 산업·직무·직급·AI 성숙도에 맞춘 맞춤형 커리큘럼을 개발하고, 강사와 기술 튜터가 밀착 관리하며, 스파르타 PM이 HRD 담당자와 함께 교육 설계부터 운영, 성과 측정까지 전 과정을 동행합니다. 스파르타 AI 기업교육은 단일한 교육 콘텐츠가 아닌, AI 교육에 필요한 모든 요소를 갖춘 시스템으로 고객사와 함꼐합니다.
AI 에이전트 시대, 중요한 것은 도입 속도가 아닌 조직의 준비도입니다.
대한민국을 대표하는 기업들이 선택한 AI 교육 파트너, 팀스파르타와 함께 AI 에이전트 시대에 대비하세요.
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