기업들이 주목하는 'Agentic AI' 기술 – 효율성과 도전 과제

최근 IT 업계에서 가장 뜨거운 키워드 중 하나는 바로 'Agentic AI' 입니다.
이 기술은 최소한의 인간 개입으로 다수의 업무를 자동화할 수 있는 AI 솔루션을 의미하는데요.
일반적인 AI보다 더 자율적이며, 특정 비즈니스 목적에 따라 독립적으로 판단하고 실행하는 것이 특징입니다.

기업들은 업무 효율성을 높이고 비용을 절감하기 위해
Agentic AI 기술을 적극적으로 도입하고 있으며,
특히 보안, 고객 지원, 데이터 분석 등 여러 분야에서 활용되고 있죠.

그러나 기술이 급속도로 발전하는 만큼,
어떤 제품을 선택해야 할지, 비용 대비 효과는 어떠한지 고민하는 기업들도 많습니다.

Agentic AI, 어디에 활용될까?

현재 많은 기업이 Agentic AI를 도입하고 있지만,
어떤 부문에서 특히 효과적인지 살펴보겠습니다.

기업 분야	활용 예시	기대 효과
사이버 보안	자동 탐지 및 위협 대응 봇	실시간 보안 강화
고객 지원	AI 챗봇 및 응대 자동화	고객 만족도 향상 및 운영 비용 절감
영업 및 마케팅	실시간 맞춤형 제안 AI	고객 전환율 증가
데이터 분석	자동화된 데이터 정리 및 보고	분석 시간 단축 및 정확성 향상

예를 들어, **보안 기업 'Armis'**는 IT 인프라 보호를 위해
AWS의 Agentic AI 서비스 **'Amazon Q'**를 활용하고 있습니다.
이 시스템은 네트워크 트래픽을 분석하여 자동으로 보안 위협을 탐지하고,
필요한 경우 즉각적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.

한편, **소프트웨어 기업 'Netskope'**는 사내 커뮤니케이션 툴인
Slack과 연결된 Agentic AI를 도입하였는데요.
이를 통해 IT 헬프데스크 문의를 효율적으로 처리하고,
시장 경쟁사의 가격 변동을 실시간으로 모니터링할 수 있도록 하고 있습니다.

Agentic AI 선택 시 고려해야 할 요소

기술 도입이 빠르게 진행되는 만큼,
기업들은 Agentic AI 선택 시 신중할 필요가 있습니다.

다음과 같은 요소를 고려하면 보다 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.

요소	설명
비용	AI 도입 및 유지 비용이 적절한가? ROI(투자 대비 효과)가 높은가?
유연성	기업의 기존 시스템과 쉽게 연동이 가능한가?
데이터 보안	정보 보호 및 프라이버시 정책을 충족하는가?
사용 편의성	직원들이 쉽게 적응하고 활용할 수 있는 인터페이스인가?
벤더 종속성	한 공급업체에 의존하지 않고 유연한 선택이 가능한가?

🎯 Agentic AI를 도입하는 기업들의 전략

'Principal Financial'의 CTO인 Kathy Kay는
Agentic AI 기술이 단순한 유행을 넘어,
“인간의 역량을 극대화할 수 있는 도구”라고 강조합니다.

이러한 접근 방식에 따라,
기업들은 전략적으로 필요한 AI 솔루션만을 선택하고 있으며,
초기 도입 후 효율성을 검토한 뒤 점차 확대하는 방식을 채택하고 있습니다.

또한, 'Motive'의 CTO Patrick Richards는
비용 절감을 위해 한 공급업체에 완전히 묶이는 것을 피하려는 전략을 구사하고 있습니다.
즉, 여러 업체의 AI 솔루션을 비교 분석 후, 가장 적합한 것을 선택하는 것이 핵심입니다.

미래 전망 – Agentic AI의 확대 적용

전문가들은 향후 5년 내 절반 이상의 기업이 Agentic AI를 도입할 것으로 예상합니다.
특히 초개인화된 고객 서비스, 자동화된 비즈니스 프로세스, 더욱 정교한 보안 시스템 등에서
이 기술이 혁신을 이끌 것입니다.

그러나 종합적인 비용 분석, 데이터 보안 및 기술 신뢰성 검토가 필수적이며,
단순한 트렌드가 아닌 장기적인 효과를 고려한 맞춤형 도입 전략이 필요합니다.

기업이 목표하는 가치를 극대화하며,
Agentic AI를 활용할 수 있는 방안을 찾는 것이
앞으로 IT 트렌드의 중요한 전략이 될 것입니다. 🚀