'AI 에이전트' 시대의 도래
I 가 무서운 속도로 진화하고 있다. 지난 2월 'AI 에이전트(AI Agent)'란 용어가 소개된 일이 있다. '소프트뱅크 월드 2025' 컨퍼런스에서 손정의 회장이 제시한 'AI 에이전트' 체제로의 전환에서 나온 말이다. 여기서 영어 Agent는 '대리인', 즉 '인간을 대리하는 존재'의 의미로 보면 될 것 같다.
기업경영의 새로운 표준이 될 'AI 에이전트' 체제로의 전환이란 기업 운영과 서비스 제공 방식을 AI 기술 기반의 자율적·지능적 에이전트 시스템으로 혁신하는 것을 말한다. AI 기술 적용 가능성에 관한 언급은 많았지만, 이제부터 'AI 에이전트'를 현업에 도입, 사람 대신 AI 가 의사결정, 고객 응대, 데이터 분석 등을 수행하는 체제로 본격 전환하겠다는 것이다.
그렇다면 'AI 에이전트' 체제로의 전환은 어떻게 달성할 수 있는가? 그 과정은 다음과 같이 간단한 3단계로 구분해 볼 수 있다.
< 1단계 >
AI 데이터 플랫폼 구축
방대한 데이터의 실시간 처리 및 인프라 확보
< 2단계 >
AI 기반 의사결정 시스템 구축
예측 분석, 고객 맞춤형 서비스 등에 적용
< 3단계 >
인력 재구성
AI 중심의 조직 구조 개선 및 AI 와 인간의 협업 모델 확립
굳이 'AI 에이전트' 체제 전환을 해야 할 이유는 분명하다. 비용 절감과 업무 효율성 향상, 고객의 경험 개선과 맞춤형 서비스 제공, 새로운 비즈니스 모델과 시장 창출 등 전통적인 경영기법으로는 달성하기 어려운 획기적 기여를 하기 때문이다.
Google Cloud에서는 'AI 에이전트'를
고객 에이전트(맞춤형 고객 경험 제공)
직원 에이전트(반복 업무 처리/관리)
크리에이티브 에이전트(이미지와 아이디어 생성, 디자인 및 창작 프로세스 강화)
데이터 에이전트(데이터 분석, 의미 있는 패턴을 찾아 핵심 전략 수립)
코드 에이전트(소프트웨어 개발 가속화)
보안 에이전트(보안 상황 강화, 예방, 탐지, 대응 등)
등 6가지 유형으로 구분해 놓고 있다.
중소기업의 경우에도 'AI 에이전트' 활용 방법은 다양하며, 기업의 업종과 목표에 따라 맞춤형 전략을 선택할 수 있다. 다만 기존 업무 프로세스에 'AI 에이전트'의 도입에 따른 충돌이나 저항을 피하기 위해서는 체계적인 전략과 신중한 변화 관리가 필요하다. 이를 위해 큰 틀에서 다음과 같은 절차를 참고하면 도움이 될 것 같다.
1. 파일럿 프로젝트 : 일부 업부에 AI 시험 적용하여 문제점 파악 후 개선 기회 제공
2. 점진적 확장 : 성공 사례를 기반으로 점차 범위를 확대, 충돌 가능성 최소화
3. 업무 재설계 : 인력과 AI 의 역할 분담 명확히 하고, AI 보조 형태로 업무 재구성
4. 인터페이스 개선 : AI 와 기존 시스템의 연동을 위해 인터페이스와 프로세스 조정
5. 변화에 대한 이해와 수용 강조 : 직원들에게 AI 도입 목적과 기대 효과 설명
6. 재교육과 역량 강화 : AI 와 협업할 수 있도록 직원 역량 강화 프로그램 제공
7. 책임 분담 명확화 : AI 와 인간의 역할, 책임, 권한에 대한 명확한 정책 수립
8. 문제 해결 절차 : 프로세스 변화에 따른 문제 발생 시 신속 해결을 위한 절차 마련
9. 현장 의견 반영 : 실무자/관리자들의 피드백 적극 수렴 및 시스템과 프로세스 개선
10. 유연성 확보 : 변화에 따른 재조정이 가능하도록 유연한 운영 방침 마련
기존 업무와 'AI 에이전트' 간 충돌을 최소화하고 성공적인 도입을 가능케 하기 위해서는 체계적인 변화 관리와 내부 의사소통, 그리고 유연한 프로세스 설계가 중요하다. 기술적 측면, AI 윤리, 개인정보 보호 및 글로벌 규제 등의 문제도 있지만 이러한 혁신 바람은 향후 산업 전반에 지금껏 경험해보지 못한 새로운 변화를 가져올 것임은 분명하다.
결국 AI 가 가진 역향을 확장하려면, 지금까지 산발적으로 시도했던 전략들을 통합하여 AI 혁신 방식으로 재설정해야 할 것이다 또한 자율적, 효과적으로 운영할 수 있는 조직 기반을 마련해야 하며 직원 재교육을 통해 새로운 인프라에 적응시켜야 한다. 다만 이러한 전환은 오직 CEO만이 할 수 있는 결정이다.
참고문헌
https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-agents?hl=ko
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/seizing-the-agentic-ai-advantage
https://www.youtube.com/watch?v=2TMANDp9v3w
사업이 성장하여 시스템에 의한 체계적인 경영관리가 필요할 때,
전문가 부재로 데이터에 의한 경영관리의 어려움을 느낄 때,
기업 경영 경험이 부족하여 경영관리의 어려움을 느낄 때,
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