AI 에이전트 도입 가속화로 IT 조직의 업무 방식이 빠르게 변화하고 있습니다.
2025년 5월 PwC의 AI 에이전트 설문조사에 따르면, 미국 기업의 79%가 이미 AI 에이전트를 도입 중입니다. 그중에서도 53%가 IT 및 사이버 보안 분야에서 AI 에이전트를 활용하고 있죠.
그러나 모든 IT 조직이 충분히 빠르게 변화하고 있는 것은 아닙니다. 생성형 AI를 넘어 AI 시대의 필수 기술로 떠오르고 있는 AI 에이전트를 통해 역량을 강화하지 못한 IT 조직은 점점 더 뒤처질 수밖에 없는데요.
현재 시점에서 AI 에이전트는 IT 팀의 반복적인 업무를 최대 50%까지 수행할 수 있습니다. 코드 디버깅, 로그 모니터링, 데이터 정리, 인시던트 관리 같은 반복적인 작업을 자동으로 처리하죠. 나아가 AI 에이전트는 자신의 행동과 결과를 통해 학습하고 지속적으로 개선한다는 점에서 매우 강력합니다.
이제 생성형 AI를 넘은 AI 에이전트 도입이 필수인 시대가 코앞에 다가왔습니다. 이런 흐름 속에서 AI 에이전트는 우리가 일하는 방식을 어떤 방식으로 바꾸어 나갈까요? AI 에이전트 도입이 가장 활발한 IT 조직을 중심으로 AI 에이전트가 업무 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 살펴보겠습니다.
인간과 AI 에이전트가 하이브리드 팀으로 일합니다
기존의 개발 프로젝트는 IT 전문가가 환경 설정부터 디버깅 및 테스트까지 모든 단계를 직접 관리했는데요. 이제는 AI 에이전트 도입으로 이전의 워크플로우가 완전히 바뀌고 있습니다.
AI 에이전트는 저장소 복제, 스캐폴딩 생성, 일반적인 오류 해결, 기본 테스트 실행과 같은 반복적인 작업을 자동으로 수행합니다. 개발자는 AI 에이전트를 협력자로 활용하여 더 빠르게 작업할 수 있는 것이죠.
과거에는 새로운 서비스 배포 요청이 들어오면 IT 전문가가 요청을 접수하고, 분석하고, 비즈니스 케이스를 작성하고, 우선순위를 평가하는 등의 모든 과정을 직접 처리해야 했습니다. 반면 오늘날의 AI 에이전트는 초기 분석, 분류, 비즈니스 케이스 생성을 자동으로 수행합니다. IT 전문가가 할 일은 AI가 준비한 자료를 검토하고, 최종 의사결정을 내리고, 전략을 수립하는 등 더 가치 있는 영역으로 집중되죠.
즉, 인간+AI 하이브리드 팀 체계를 기반으로 IT 전문가는 멘토링, 코드 품질 및 위험 검토, 전략적 의사 결정 지원 등 창의적이고 전문적인 업무에 리소스를 투자할 수 있습니다. AI 에이전트는 개발 프로세스를 지원할 뿐만 아니라 그 영향을 배가시켜, 소규모 팀도 더 빠르고 안전하게 더 많은 성과를 낼 수 있도록 돕습니다.
AI 에이전트끼리 협업합니다
더 흥미로운 지점은 한 프로젝트를 수행하는 과정에서 여러 AI 에이전트가 협업한다는 것입니다. 실무자가 문제 해결이나 새 앱 배포 등을 요청하면, 여러 AI 에이전트가 각자의 역할을 수행하여 프로세스를 진전시켜 나갑니다.
예를 들면 요청 입력 시 한 에이전트는 수신을 확인하고, 다른 에이전트는 요청을 분류하고 해당 사업부에 태그를 지정하며, 세 번째 에이전트는 내부 데이터를 분석하여 비즈니스 케이스를 작성합니다. 네 번째 에이전트는 데이터를 검증하고 불일치 사항을 표시하며, 다섯 번째 에이전트는 제안 사항을 IT 부서의 포트폴리오 우선순위와 비교하여 평가하는 것이죠.
IT 전문가는 이러한 기초 작업이 완료된 후에야 개입합니다. 여러 AI 에이전트가 협업하여 생성한 비즈니스 케이스를 검토하고, 승인을 결정하고, 우선순위를 설정하는 것이 팀원의 몫이죠.
AI 에이전트 간의 협업이 확산되면서 이제는 다수의 에이전트를 통합적으로 운영 및 관리하는 역할이 중요해지고 있는데요. AI 에이전트를 도입한 조직은 여러 에이전트의 워크플로우를 조율하고, 대시보드로 작업 상태를 모니터링하며, 안전하고 효율적인 운영을 지원하는 거버넌스 구축하는 데 초점을 맞추는 것이 중요합니다.
피라미드가 아닌 수평적인 소규모 팀으로 전환합니다
전통적인 피라미드 조직은 정보와 전문 지식이 중간 이상 직급이나 특정 부서에 집중되어 있다는 전제를 깔고 설계된 구조입니다.
그런데 조직에 AI 에이전트를 도입하면 중간 직급의 조정, 보고, 관리 등 규칙·데이터에 기반한 작업을 흡수하게 됩니다. 보고-승인-전달 단계가 줄어들고, 중간 관리 인원이 축소되면서 자연스럽게 조직 구조가 납작해지죠.
소수의 팀원과 다수의 에이전트로 구성된 IT 조직은 특정 프로젝트의 성과를 처음부터 끝까지 end-to-end로 책임질 수 있습니다. 그에 따라 피라미드형 대규모 조직보다 수평적인 소규모 팀 구조, 적은 인원이 AI 에이전트를 활용하여 넓은 담당 범위를 담당하고 프로젝트 중심으로 모여 네트워크형으로 일하는 팀 구성이 가속화되는 것이죠.
포춘에 따르면 실제로 10명의 개발팀보다 엔지니어 1명, 프로덕트 오너 1명, 시스템 아키텍트 1명, 그리고 수십 개의 AI 에이전트로 구성되는 조직 평탄화가 확산되고 있습니다. 과거에는 대규모 IT 조직이 필요했지만, 이제는 소규모로 구성된 팀이 AI 에이전트와 고효율로 협업하여 더 큰 성과를 내는 방식으로 조직이 진화해가는 것입니다.
AI 에이전트, 준비 없이 도입하면 생산성 떨어집니다
AI 에이전트는 이제 선택이 아닌 필수로 자리하고 있습니다.
AI 에이전트를 기반으로 빠르게 나아가는 다른 조직들에게 뒤처지지 않으려면, 우리 조직도 직원이 주도하고 AI 에이전트가 따르는 새로운 워크플로우를 준비해야 합니다. 나아가 IT 부서 안팎의 모든 직원에게 이것이 업무의 미래라는 것을 분명히 알려야 합니다
그리고 이 모든 것은 체계적이고 전문적인 AI 교육으로 가능합니다. 교육 없이 AI 에이전트를 성급하게 도입하면, AI 워크슬롭과 같이 AI 도입으로 오히려 생산성이 낮아지는 부작용이 나타납니다.
AI 시대, 이제는 어느 산업이든 AI 기술을 도입하기 전에 조직 구성원들이 AI 기술을 제대로 이해하고 효과적으로 활용하며, 새로운 워크플로우를 설계하고, 이를 바탕으로 전략적인 의사 결정을 내릴 수 있는 교육이 필요합니다.
스파르타 AI 기업교육은 이러한 조직의 AI 전환을 체계적으로 지원합니다. 필수 기초 소양인 AI 리터러시부터 가장 최신 기술이 반영된 산업.·직급·직무별 AI 활용 실습까지. 실무에서 바로 적용 가능한 AI 기업교육을 제공합니다.
스파르타 AI 기업교육, 이렇게 다릅니다
- 산업·직무·직급에 맞춘 맞춤형 AI 교육 커리큘럼 설계
- 실무 적용 가능한 프로젝트 기반 실습 중심 학습
- 4단계 검증 및 지속적인 자체 강사 풀 관리로 고품질 강의 보장
- 강사와 보조 강사(기술 튜터)의 수강생 밀착 관리로 학습 공백 0%
- AI 교육의 A to Z를 함께하는 팀스파르타 PM의 전문 컨설팅
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