생성형 AI보다 에이전틱 AI가 기업 생산성 향상에 효과적이다?

연구 배경: 생성형 AI 도입의 현실과 한계

최근 몇 년간 생성형 AI(Generative AI)는 기업 혁신의 핵심 열쇠로 주목받으며 엄청난 투자가 이루어졌습니다. 2025년 상반기에만 AI 스타트업에 440억 달러 이상의 자금이 몰렸고 , 월가에서는 AI가 노동 생산성을 폭발적으로 끌어올릴 것이라는 기대를 품었습니다. 그러나 현실은 기대에 미치지 못했습니다. MIT 보고서 The GenAI Divide: 2025년 비즈니스 AI 현황에 따르면, 기업들이 추진한 생성형 AI 파일럿 프로젝트의 95%가 재무 성과를 내는 데 실패했고, 오직 5%의 기업만이 의미 있는 성과를 거두었습니다 . 실제로 챗GPT나 MS 코파일럿 같은 도구는 빠르게 확산되었지만 개인의 업무 효율을 높이는 수준에 그쳤을 뿐, 기업의 생산성 지표나 재무제표를 바꾼 경우는 5% 미만에 불과했습니다 .

이러한 GenAI 격차의 원인으로 기술 자체의 한계보다는 기업 내 통합 실패와 활용 방식의 문제가 지목됩니다  . 많은 기업에서 생성형 AI를 도입했지만, 이를 기존 업무 흐름에 녹여내지 못하고 일회성 실험에 그쳐 파일럿에서 실운영 단계로 넘어가지 못하는 사례가 속출했습니다 . MIT 연구진은 학습 격차를 핵심 문제로 언급했는데, 일반 소비자용 AI 도구는 유연하게 활용되지만 기업용 AI 시스템은 조직의 맥락을 배우거나 사용자 피드백을 반영하지 못해 실무에 녹아들지 못한다는 것입니다  . 그 결과 AI는 현장의 복잡한 업무에 적응하지 못하고 정적인 보조 도구 수준에 머물렀습니다 .

한편, 생산성 향상에 대한 AI의 실제 기여도에도 의문이 제기됩니다. MIT 보고서는 현재까지 AI 도입이 노동 생산성을 크게 높였다는 증거를 찾기 어렵다고 지적합니다 . 예를 들어, 가장 발전된 AI 제품조차 사무 작업의 30% 가량만을 자동화하는 데 그쳤고, 2025년 초 기준 일명 “AI 에이전트”라는 자율적인 디지털 노동자들도 실제 업무의 24%만 완수할 수 있었다는 조사 결과가 있었습니다 . 이러한 현실 때문에 일부 기업들은 AI로 인력을 대거 대체하려던 계획을 재고하고 있으며, 고객 응대 등 인간의 섬세함이 필요한 분야는 AI가 쉽게 대체하지 못한다는 점을 깨닫고 있습니다 . 요컨대, 생성형 AI를 도입한다고 해서 자동으로 조직 생산성이 향상되는 것은 아니며, 기존 업무와의 “마지막 1마일” 통합 없이는 투자 대비 성과가 미미한 실정입니다  . 이러한 배경에서 MIT 연구진은 어떻게 해야 AI의 잠재력을 실질적 성과로 연결할 수 있을지 고민하기 시작했습니다.

에이전틱 AI란 무엇인가?

이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 에이전틱 AI(Agentic AI)가 주목받고 있습니다. 에이전틱 AI란 인간의 개입 없이도 자율적으로 목표를 추구하고 의사결정을 내리며, 상황 변화에 맞게 계획을 조정할 수 있는 지능형 시스템을 말합니다 . 다시 말해, 에이전틱 AI는 정해진 범위 내에서 스스로 행동할 수 있는 능동적인 에이전트로서, 단순히 질문에 응답하는 도구를 넘어 실시간으로 학습하고 적응하는 디지털 동료에 가까운 개념입니다 .

반면 생성형 AI는 주어진 프롬프트(질문/명령)에 따라 텍스트나 이미지 등의 콘텐츠를 만들어내는 기술로, 컨텐츠 생성에 초점을 둔 수동형 도구입니다. 두 개념의 차이를 정리하면 다음과 같습니다 :
• 행동 지향 vs 콘텐츠 지향: 생성형 AI가 콘텐츠(답변이나 이미지 등)를 만들어내는 데 주력한다면, 에이전틱 AI는 목표 달성을 위한 행동과 의사결정에 집중합니다 . 예를 들어 생성형 AI는 “올해 판매 보고서를 요약해줘”라는 요청에 텍스트 요약을 제공하지만, 에이전틱 AI는 스스로 어떤 행동이 필요한지 판단하고 연속된 작업을 실행합니다.
• 자율적 실행 vs 프롬프트 의존: 생성형 AI는 사용자가 명령을 내릴 때마다 작동하는 반면, 에이전틱 AI는 별도의 지시가 없어도 목표를 향해 지속적으로 작동할 수 있습니다 . 즉, 에이전틱 AI는 스스로 다음에 할 일을 결정하며 능동적으로 움직이는 반면, 생성형 AI는 사람이 한 질문에 그때그때 답하는 구조입니다.
• 연속적 업무 처리 vs 단발성 응답: 에이전틱 AI는 여러 단계의 업무나 프로세스를 연속적으로 수행할 수 있습니다. 예컨대 이메일을 확인하고 일정에 따라 회의 일정을 잡은 뒤 관련 자료를 준비하는 일련의 과정을 하나의 에이전트가 맡을 수 있습니다. 반면 생성형 AI는 한 번에 한 단계의 응답만 제공하고, 복잡한 업무 진행은 사람이 연결해야 합니다 .
• 동적 학습/적응 vs 정적 모델: 생성형 AI 모델은 한 번 훈련되고 나면 그 상태로 활용되며 사용 중에 새로운 것을 학습하지는 않습니다. 그러나 에이전틱 AI는 환경으로부터 피드백을 받아 실시간으로 상태를 업데이트하고, 시행착오를 통해 개선될 수 있습니다 . 다시 말해, 에이전틱 AI는 상황 변화에 대응하며 스스로 발전하도록 설계됩니다.

요약하면, 에이전틱 AI는 인간 팀원처럼 판단하고 행동하는 자율형 AI를 지향하며, 생성형 AI는 그런 에이전트의 뇌나 도구로 활용될 수 있는 기술 요소로 볼 수 있습니다. 실제 사례로는, 이메일이나 일정 관리 비서를 대신하는 사무용 AI 에이전트, 자율주행차의 경로를 실시간 최적화하는 AI, 고객 문의에 답변하고 계정 변경을 처리하는 가상 고객 서비스 에이전트 등이 에이전틱 AI의 예입니다 . 이러한 에이전틱 AI는 목표 지향적 행동을 통해 반복적 업무를 자동화하고, 사람에게 더 높은 부가가치 업무에 집중할 시간을 만들어줄 것으로 기대되고 있습니다 .

에이전틱 AI의 생산성 향상 효과 (핵심 주장)

MIT를 비롯한 최신 연구들은 에이전틱 AI가 기업 생산성 향상에 있어 생성형 AI보다 더 효과적일 수 있다고 주장합니다  . 이는 앞서 언급한 생성형 AI 프로젝트의 저조한 성과와 대조적으로, 에이전틱 AI를 도입한 기업들이 업무 프로세스 전반에서 가시적인 효율 개선을 보고 있기 때문입니다. MIT Sloan 경영대 교수인 시난 아랄(Sinan Aral)은 “우리는 이미 AI의 에이전틱 시대(Agentic Age)에 접어들었으며, 어떻게 하면 AI 에이전트와 협업하여 생산성과 성과를 극대화할 수 있을지에 대한 이해는 아직 초기 단계”라고 말했습니다 . 그는 MIT 디지털경제 이니셔티브를 통해 “에이전틱 AI의 잠재력을 실현하면서도 함정을 피하는 방법”을 모색하기 위한 대규모 실험들을 진행 중이라고 밝히고 있습니다 .

특히 MIT 보고서가 강조하는 바에 따르면, 생성형 AI 활용의 성공과 실패를 가르는 요인은 기술 그 자체가 아니라 이를 기업 운영에 어떻게 녹여내는가에 달려 있습니다  . 5%의 성공한 기업들은 단순히 AI 툴을 도입하는 수준을 넘어, AI에 맞게 핵심 비즈니스 프로세스를 재구성하고 경영진이 적극 후원하며 명확한 목표 하에 추진했습니다 . 이들 선도 기업은 프롬프트에 답하는 수동적 도구 대신, 복잡한 업무를 자율 수행하는 능동적 AI 시스템(에이전틱 AI)으로 전환함으로써 업무 혁신을 이뤄냈습니다 . 다시 말해, “AI를 도입한다”는 것을 “AI와 함께 일하도록 업무 방식을 설계한다”는 의미로 받아들였고, 이 접근이 생산성 향상의 열쇠가 되고 있다는 것입니다.

MIT 보고서에서 소개된 한 임원의 말은 이를 단적으로 보여줍니다: “링크드인에서는 모든 것이 바뀌었다고들 하지만, 우리 회사의 실제 운영은 달라진 것이 없다” . 대부분의 기업이 AI 도구를 테스트해봐도 정작 현장 업무 프로세스는 근본적으로 변하지 않았다는 것입니다. 이에 비해 일부 선도 기업들은 AI를 업무 흐름 깊숙이 통합하여 AI가 사람 대신 결정하고 실행하도록 실험하고 있습니다 . 이러한 능동형 AI 활용이야말로 기업 생산성의 실질적 도약을 가져온다는 것이 MIT 연구진의 핵심 주장입니다. 다시 말해, 생성형 AI에서 에이전틱 AI로의 전환이야말로 AI 투자 효과를 극대화하는 비결이라는 것입니다 .

연구 및 실험 데이터로 본 성과 향상

다양한 연구와 실험 결과는 에이전틱 AI의 효과를 뒷받침하는 객관적 수치들을 보여줍니다. 주요 발견 사항은 다음과 같습니다:
• 생성형 AI 파일럿의 95% 실패: MIT NANDA 이니셔티브의 2025년 보고서에 따르면, 기업들이 진행한 생성형 AI 프로젝트 중 95%가 measurable한 비즈니스 성과를 내지 못했고 단지 5%만이 실질적인 ROI를 달성했습니다 . 이는 AI 도입에 따른 생산성 향상이 대부분의 조직에서 아직 나타나지 않았음을 뜻합니다.
• 성공한 5%의 공통점 – 에이전틱 접근: 위 보고서는 성공을 거둔 5% 기업의 특징을 분석했는데, 이들은 경영진의 강력한 지원 아래 명확한 비즈니스 문제 해결에 AI를 집중시켰으며 , 단순히 챗봇을 도입한 것이 아니라 AI가 능동적으로 업무를 수행하도록 업무 프로세스를 재편했습니다 . 즉, 수동적 도구 활용에서 능동적 에이전트 활용으로의 전환이 공통된 성공 요인이었습니다.
• 업무 처리 시간 단축 (실험 데이터): Stanford HAI와 MIT CSAIL의 공동 연구에서는 에이전틱 AI 프로토타입을 여러 업무에 적용한 결과, 일정 조율, 데이터 요약, 프로세스 코디네이션 등의 복잡한 워크플로우에서 인간만 수행할 때보다 65%~86%까지 작업 시간이 단축되는 것으로 나타났습니다 . 예를 들어, 한 기업의 물류 기획 업무에 다중 에이전트 시스템을 도입한 사례에서는 5시간 걸리던 계획 수립이 35분으로 줄어드는 극적인 개선이 관찰되었습니다 . 이처럼 에이전트의 자율성이 실제 업무 효율을 크게 높일 수 있다는 것을 데이터가 보여줍니다.
• 대기업들의 도입 움직임: 맥킨지 조사에 따르면 2025년 기준으로 Fortune 500 기업의 45%가 에이전틱 AI 파일럿을 진행 중이며, 금융 분야의 투자 리서치 에이전트, 법무 분야의 자율 브리핑 생성기, 사내 지식관리 디지털 직원 등 다양한 형태로 활용되고 있습니다 . 또한 Gartner는 2025년에 새로 도입되는 엔터프라이즈 AI의 60% 이상이 에이전틱 아키텍처를 포함할 것으로 전망하는 등 , 기업 현장에서 에이전틱 AI에 대한 관심과 투자가 급증하고 있습니다.
• 에이전틱 AI와 작업 성과: MIT의 별도 실험에서는 사람과 AI가 한 팀을 이루었을 때 작업 결과가 어떻게 달라지는지도 살펴보았습니다. 한 연구에서 사람-사람 팀과 사람-AI 팀이 마케팅 캠페인을 만드는 협업을 비교한 결과, 사람-AI 팀은 텍스트 작성에서 더 우수했지만 이미지 제작에서는 성과가 떨어지는 등 과제 종류에 따라 엇갈린 결과를 보였습니다 . 흥미로운 점은 사람-AI 팀에서는 팀원 간 커뮤니케이션 양상이 달라져, 잡담이나 사교적 대화는 줄고 업무 관련 대화에 집중됨으로써 업무 프로세스가 더욱 목표 지향적으로 변했다는 점입니다 . AI와 협업할 때 사람들이 불필요한 소통을 줄이고 더 일에 몰입한 결과로, 이는 에이전틱 AI가 투입되면 업무 방식 자체가 바뀌어 생산성이 향상될 수 있음을 시사합니다.

이러한 데이터들은 한 가지 결론을 뒷받침합니다: 에이전틱 AI를 제대로 활용할 경우 기업 내 업무 효율과 생산성이 눈에 띄게 개선될 수 있다는 것입니다. 반대로, 생성형 AI를 도입하고도 업무 방식이 그대로라면 기대했던 성과를 얻기 어렵다는 사실이 수치로 확인되고 있습니다.

실제 기업 적용 사례

에이전틱 AI의 효과는 실제 기업 사례에서도 서서히 입증되고 있습니다. 몇 가지 주목할 만한 사례를 소개합니다:
• 물류 기업 A사의 계획 수립 자동화: 앞서 언급한 바와 같이, 한 대형 물류 기업은 다중 AI 에이전트 시스템을 도입하여 복잡한 물류 계획 수립 시간을 5시간에서 35분으로 단축했습니다 . 이 시스템은 목표를 추론하고 작업을 연속 수행하는 기능을 갖추고 있어, 사람이 일일이 처리해야 했던 일들을 대부분 자동화했습니다. 그 결과 해당 기업은 연간 수백 시간의 업무를 절감하고, 직원들은 그 시간에 더 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 이 사례는 에이전틱 AI가 백오피스 업무 효율화 및 비용 절감에 큰 잠재력이 있음을 보여줍니다.
• CyberArk사의 세일즈 에이전트: 글로벌 보안 소프트웨어 기업인 CyberArk은 MIT와의 협업으로 세일즈 업무용 대화형 AI 에이전트를 시범 도입했습니다. 이 AI 에이전트는 판매 담당자들의 질의에 실시간으로 답변을 제공하고 가격 할인 승인 절차 등의 규칙을 자동으로 확인해 주는데, 연간 약 4,000시간에 달하는 영업팀의 업무 시간을 절약할 수 있는 것으로 추산되었습니다 . 금액으로 환산하면 약 32만 5천 달러 규모의 생산성 향상 효과이며, 단일 AI 도구를 업무 프로세스에 깊이 통합함으로써 얼마나 큰 가치 창출이 가능한지를 보여준 사례입니다. 이 에이전트 도입 이후 CyberArk은 영업사원들이 규칙이나 절차를 찾는 데 소요하던 시간을 아껴 고객 관계 구축과 전략 수립에 더 집중할 수 있었다고 합니다.
• 스타트업들의 집중 전략: MIT 보고서에 등장한 일부 성공 스타트업 사례도 참고할 만합니다. 이들 기업은 방대한 AI 프로젝트를 벌이기보다 특정 문제 한 가지에 AI를 적용하는 데 집중했고, 해당 솔루션이 효과를 보이면 전략적 파트너십을 맺어 빠르게 시장을 확대했습니다 . 그 결과 불과 1년 만에 매출을 수백억 원대로 끌어올린 사례도 있었는데 , 이는 선택과 집중을 통한 AI 활용이 성과로 이어질 수 있음을 보여줍니다. 반면 여러 대기업들은 명확한 목표 없이 막연한 “AI 혁신”을 추구하다 보니 자원이 분산되고 뚜렷한 성과를 못 내는 경우가 많았습니다 . 이 대비는 에이전틱 AI 도입도 결국 비즈니스 목표에 맞춘 전략적 활용이 중요함을 시사합니다.

이 밖에도 금융 업계에서는 투자 전문 AI 에이전트가 인간 애널리스트를 보조하여 투자 리포트를 자동 작성하거나, 제조 업계에서는 예지보전 에이전트가 설비 데이터를 모니터링해 정비 일정을 자동 조율하는 등   다양한 현장 도입 사례가 나타나고 있습니다. 아직 대다수 기업에게는 새로운 영역이지만, 선도 기업들의 실험과 성과가 축적되면서 에이전틱 AI의 가치가 구체적으로 증명되어 가고 있습니다. 이러한 사례들은 “에이전틱 AI가 제대로 활용되면 성과를 낸다“는 MIT 보고서의 메시지를 뒷받침하는 현실 증거라고 할 수 있습니다.

향후 전망: 에이전틱 AI 시대의 도래

전문가들은 에이전틱 AI가 생성형 AI에 이은 차세대 AI 패러다임으로서, 향후 업무 환경을 크게 바꿀 것으로 전망합니다  . MIT 테크놀로지 리뷰 등은 에이전틱 AI를 AI의 “3번째 물결”, 즉 예측형 AI와 생성형 AI를 잇는 새로운 AI 인력(new AI workforce)이라고 부르며, “여전히 이전 세대 AI에 머무른 조직이라면 이제 에이전틱 AI를 탐색해야 할 시점”이라고 강조합니다 . 실제로 에이전틱 AI 시장은 2024년 약 29억 달러 규모에서 2030년 482억 달러 규모로 급성장할 것으로 예측되며 , 2023년 이후 2025년 상반기까지 관련 스타트업에 97억 달러 이상의 벤처투자가 유입되는 등  산업계의 기대도 매우 높습니다. 투자자들은 에이전틱 시스템이 생성형 AI 이후의 “다음 플랫폼 전환”을 이끌 것이라고 믿고 거액을 베팅하고 있습니다 .

기업 현장에서도 AI 에이전트를 업무에 포함시키려는 움직임이 빨라지고 있습니다. Gartner의 보고서는 2028년까지 엔터프라이즈 소프트웨어의 33%가 에이전틱 AI 기능을 포함할 것이라고 내다봤습니다 . 또 다른 전망에 따르면 머지않아 기업 내 일상의 많은 상호작용을 AI 에이전트(디지털 직원)가 대신하게 될 것이라는 예측도 있습니다 . 이런 변화 속에서 기업 조직 구조와 일하는 방식도 재편될 것으로 예상됩니다. MIT 연구진은 미래의 기업을 “고정된 부서 구조가 아니라 인간과 AI 에이전트가 공동 목표를 위해 협업하는 허브”에 비유했습니다 . 예를 들어, 향후에는 AI 에이전트와 사람이 팀을 이뤄 프로젝트를 수행하고, 에이전트는 반복적 작업을 처리하며 사람은 창의적 문제 해결과 고객 대응, 전략 수립에 집중하는 형태가 일반화될 수 있습니다 . 실제로 일부 조직에서는 특정 업무에 AI가 “동료”로 참여하도록 하는 실험을 시작하며, 에이전트의 성과를 별도로 측정하고 관리하는 시도도 이뤄지고 있습니다  .

이러한 변화는 새로운 직무와 역량의 필요성도 뜻합니다. 에이전틱 AI를 도입하면 “AI 운영 관리자”(Agent Operations Manager)처럼 여러 AI 에이전트들을 감독하고 조율하는 역할이나, AI와 상호작용 설계자(AI Interaction Designer)처럼 인간-에이전트 협업을 원활하게 하는 직무가 등장할 것이라는 전망이 있습니다 . 또한 조직 구성원 모두가 AI에 대한 이해(AI literacy)와 비판적 사고, 데이터 윤리 의식을 갖추도록 교육하는 것이 중요해질 것입니다 . 한편으로 AI 에이전트와 함께 일하는 환경에서는 인력을 무조건 감축하기보다는, 기존 인력이 떠날 때 충원을 줄이는 방식으로 점진적 조정이 이뤄질 것이라는 시각도 있습니다 . 즉, 에이전틱 AI는 잘만 활용하면 사람을 대체하기보다 보완하여 전체적인 업무 생산성을 높이고, 사람은 더 높은 부가가치를 창출하는 데 집중하도록 만드는 도구로 자리매김할 수 있습니다.

정리하면, 에이전틱 AI 시대는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라 이미 일부 조직에서 시작된 흐름이며, 향후 몇 년간 그 영향력이 본격화될 것으로 보입니다. MIT 보고서는 *“기술의 잠재력은 막강하지만, 통합을 신중히 하고 목표를 명확히 하지 않으면 생성형 AI도 값비싼 미완의 약속에 그칠 수 있다”*고 경고했습니다 . 이 교훈을 바탕으로 기업들은 능동적 AI를 업무에 융합함으로써 실질적 성과를 창출하는 방향으로 나아갈 것으로 기대됩니다. 향후 성공의 열쇠는 단순히 새로운 AI 도구를 도입하는 데 그치지 않고, 조직 구조와 문화를 AI와 공진화(co-evolve) 시키는 것이라 할 수 있습니다.

도입 시 고려사항 및 권고

에이전틱 AI를 도입하려는 기업은 그 강력한 이점만큼이나 여러 고려해야 할 사항들도 염두에 두어야 합니다. MIT와 업계 전문가들은 다음과 같은 점들을 강조합니다:
• 데이터 접근 및 보안: 에이전틱 AI가 유용하려면 기업의 내부 데이터와 시스템에 넓은 접근권한을 가져야 하는데, 이는 보안과 프라이버시 위험을 수반합니다 . 기업은 민감한 데이터가 외부로 유출되거나 에이전트가 권한을 남용하지 않도록 철저한 접근 통제와 암호화, 모니터링 등 보안대책을 마련해야 합니다. 또한 클라우드 기반 AI 서비스의 경우 데이터 이동이 불가피하므로 데이터 거버넌스 정책을 강화해야 합니다.
• 책임 있는 의사결정과 오류 관리: 자율적으로 행동하는 AI는 예기치 못한 결정을 내리거나 실수를 범할 가능성이 있습니다 . 치명적인 오류를 막기 위해 인간의 확인 절차(Human-in-the-loop)를 어느 정도 유지할지 고민해야 합니다 . 특히 안전이나 윤리가 중요한 영역(예: 의료, 차량 운행 등)에서는 AI 판단에 대한 이중 점검 체계와 최악의 상황을 대비한 제한 장치(guardrail)가 필요합니다. 에이전트의 행동 로직을 투명하게 설명할 수 있는 설명가능성(XAI) 도구를 도입하여 AI 결정의 이유를 추적하는 것도 신뢰성 확보에 중요합니다.
• 윤리 및 규제 준수: 에이전틱 AI는 인간의 가치관이나 윤리를 선제적으로 이해하지 못하기 때문에 예상치 못한 사회적, 윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다 . 예를 들어, 수익 최적화만 추구하는 에이전트가 고객에게 부당한 조치를 취할 위험 등이 있습니다. 따라서 기업은 AI 윤리 가이드라인을 수립하고, 결정 과정에서 편향이나 차별 요소가 없는지 지속적으로 점검해야 합니다. 또한 각국의 AI 규제가 점차 강화되고 있으므로, 법적 준수(Compliance)와 책임 소재 규정을 명확히 해야 합니다. 의사결정 권한을 위임한 AI에 문제가 발생했을 때 누가 책임질 것인지에 대한 대비도 필요합니다.
• 조직 문화와 인재 역량: 에이전틱 AI를 성공적으로 활용하려면 기술뿐 아니라 사람의 준비도 중요합니다. 조직 내 구성원들이 AI 에이전트와 효율적으로 협업하려면 **AI 리터러시(활용 역량)**와 비판적 사고 능력, 데이터 활용 능력 등을 키워야 합니다 . 또한 직원들이 AI를 경쟁자가 아닌 협업 도구로 인식하도록 문화 형성이 필요합니다. 초기에는 일부 거부감이나 업무 방식 충돌이 있을 수 있으므로 충분한 교육과 변화관리(change management)를 병행해야 합니다. 아울러 AI가 맡은 업무 범위와 인간의 역할을 명확히 정의하고, 성과 평가 체계도 이에 맞게 조정할 필요가 있습니다 (예: AI가 처리한 성과를 어떻게 인간 팀원의 평가에 반영할지 등).
• 명확한 목표 설정과 단계적 도입: 마지막으로, 에이전틱 AI 도입은 기술 프로젝트가 아니라 전사적 비즈니스 변화로 인식해야 합니다 . 경영진의 확고한 지원 아래 달성하고자 하는 구체적 목표를 설정하고 시작하는 것이 중요합니다. 성과를 내기 위한 문제 정의 없이 막연히 “AI 해야 한다”는 접근은 실패 확률이 높습니다 . 작은 성공 사례를 만들고 이를 확장하는 단계적 전략이 권장됩니다. 처음부터 모든 업무에 에이전트를 투입하기보다, 효과를 측정하기 쉬운 파일럿 영역에서 시작해 성과를 입증한 뒤 점차 확대하는 것이 바람직합니다. 또한 자체 개발과 외부 솔루션 활용의 균형도 고려해야 합니다. MIT 보고서에 따르면 특정 규제가 많은 산업에서는 내부에서 AI 시스템을 처음부터 만들기보다 검증된 전문업체의 솔루션을 도입할 때 성공 가능성이 두 배 높았다고 합니다 . 따라서 외부 파트너십을 통한 도입이 유리한지, 아니면 자체 역량을 기르는 것이 좋은지 판단해 최적의 경로를 선택해야 합니다.

요약하면, 에이전틱 AI는 분명 기업 생산성의 새로운 동력원이 될 수 있지만, 그 성패는 기술 자체보다 이를 어떻게 받아들이고 운영 환경에 녹여내느냐에 달려 있습니다 . 적절한 보안과 윤리적 통제 장치를 갖추고, 조직 문화와 프로세스를 AI와 조화를 이루도록 바꾸어나갈 때, 비로소 에이전틱 AI는 비용 투입 이상의 성과를 보장하는 강력한 도구가 될 것입니다. 기업들은 이러한 고려사항들을 염두에 두고 한 발 한 발 신중하면서도 적극적으로 에이전틱 AI 활용 전략을 펼쳐나가야 할 것입니다.