- 에이전틱 AI: 자동화를 넘어, 기업의 의사결정을 스스로 수행하는 AI
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- TECH
에이전틱 AI: 규칙 기반 자동화를 넘어, 맥락 기반 의사결정으로
디지털 전환이 고도화되면서 기업이 인공지능에 기대하는 역할도 빠르게 변화하고 있습니다. 과거에는 반복 업무를 자동화하고 정해진 규칙을 정확히 수행하는 것이 주요 목적이었습니다. 그러나 이제는 변화하는 환경과 예측하기 어려운 상황에 스스로 대응할 수 있는 지능과 자율성이 요구되고 있습니다.
글로벌 공급망 변화, 소비자 행동의 다양화, 기술 및 규제 환경의 급변 속에서 모든 상황을 사전에 규칙으로 정의하는 방식에는 분명한 한계가 존재합니다. 이러한 배경에서 최근 주목받고 있는 기술이 바로 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다. 에이전틱 AI는 StartUs Insights가 발표한 2026년 12대 테크 트렌드 중 하나로 선정되며, 차세대 AI 패러다임으로 부상하고 있습니다..
에이전틱 AI의 개념과 기업 가치
에이전틱 AI는 ‘정해진 규칙을 따르는 자동화’를 넘어, 상황을 인식하고(Context-Aware), 목표를 수립하며(Plan), 행동을 실행하는(Act) 자율적 AI 에이전트를 의미합니다. 이는 사람이 미리 정의한 조건에 따라 반응하는 방식이 아니라, 다양한 데이터와 맥락을 종합적으로 해석해 현재 상황에 가장 적절한 의사결정과 후속 행동을 스스로 수행하는 것이 특징입니다. 다시 말해, 판단과 실행이 하나의 흐름으로 연결된 AI라고 볼 수 있습니다.
이러한 특성은 기업 환경에서 실질적인 경쟁력으로 이어집니다. 예를 들어 고객 지원 영역에서는 단순 문의 분류나 FAQ 제공을 넘어, 고객의 과거 이용 이력, 현재 사용 중인 서비스, 문의 시점과 맥락을 함께 분석해 대응 방식을 결정할 수 있습니다. 필요할 경우 보상 제안이나 기술 지원 연결과 같은 후속 조치까지 자동으로 실행함으로써, 고객 경험의 일관성과 대응 속도를 동시에 개선할 수 있습니다.
물류, 운영, 리스크 관리 영역에서도 에이전틱 AI의 활용 가능성은 큽니다. 상황 변화에 따라 우선순위를 조정하고, 예외 상황에 유연하게 대응함으로써 운영 안정성과 민첩성을 함께 높일 수 있습니다.
에이전틱 AI가 지금 주목받는 또 다른 이유는 자동화 전략이 ‘업무 효율화’에서 ‘의사결정 지능화’로 전환되고 있기 때문입니다. 기존 RPA나 워크플로우 자동화는 생산성을 크게 높였지만, 판단이 필요한 영역에서는 한계가 명확했습니다. 에이전틱 AI는 AI가 직접 판단과 실행을 수행함으로써, 운영 효율성뿐 아니라 비즈니스 민첩성(Agility)과 대응력을 함께 강화합니다. 최근에는 기술 성숙과 함께 관련 투자도 빠르게 확대되고 있으며, 글로벌 기술 기업과 스타트업을 중심으로 에이전틱 AI 프레임워크와 플랫폼 개발이 본격화되고 있습니다.
마무리: ‘자율적 의사결정 역량’을 만드는 기술
에이전틱 AI는 단순 자동화를 넘어, 기업이 변화하는 환경 속에서 스스로 판단하고 실행할 수 있는 자율적 의사결정 역량을 구축하는 기술입니다. 이를 위해 기업은 맥락 기반 의사결정을 지원할 수 있는 데이터 인프라를 우선적으로 마련해야 합니다. 단순 로그가 아닌 사용자 행동 이력, 시간·위치 정보, 외부 환경 변수, 시스템 상태 등 다양한 맥락 정보를 연결하는 구조가 핵심입니다.
또한 자율적인 AI 에이전트의 판단 범위를 명확히 정의하고, 어떤 경우에 인간 개입이 필요한지(Human-in-the-loop), 결과에 대한 책임을 어떻게 관리할지에 대한 정책 수립이 필수적입니다. 이는 기술 도입 못지않게 중요한 거버넌스 요소입니다.
에이전틱 AI는 전사적 확산보다, 제한된 업무 영역에서의 파일럿 적용을 통해 효과와 안정성을 검증하는 접근이 바람직합니다. 고객 지원, 운영 관리, 위험 탐지와 같이 판단과 실행이 반복되는 영역부터 단계적으로 적용하는 전략이 현실적인 출발점이 됩니다. 에이전틱 AI는 조직의 의사결정 구조와 실행 방식을 재정의하는 기술이며, 불확실성이 일상화된 환경에서 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 될 것입니다.
