AI Agent, 업무 자동화의 다음 단계(1)

사람이 더 중요한 판단에 집중할 수 있게 돕는 자동화

2026년 4월 9일 | SKYWARE INSIGHT

기업의 업무 자동화는 꾸준히 발전해 왔습니다. 반복 작업을 처리하는 RPA(Robotic Process Automation)에서 문서 작성과 분석을 지원하는 생성형 AI까지, 기술은 기업의 일하는 방식을 조금씩 바꿔 왔습니다.

최근에는 여기서 한 단계 더 나아간 AI 에이전트(AI Agent)가 주목받고 있습니다. 기존 자동화가 사람이 정해 놓은 절차를 수행하는 방식이었다면, AI 에이전트는 주어진 목표를 바탕으로 필요한 작업을 계획하고, 여러 시스템을 활용해 결과를 만들어 내는 방식입니다.

예를 들어, 기존 자동화에서는 담당자가 어떤 데이터를 조회하고, 어떻게 가공하며, 어느 시스템에 입력할지 미리 지정해야 했습니다. 반면 AI 에이전트는 “어제 발생한 발송 실패 건을 분석하고 운영 보고서를 작성해 줘”라는 요청을 받으면, 필요한 데이터를 찾아 분석하고 보고서 초안을 작성하는 일련의 과정을 수행하도록 설계할 수 있습니다.

달라진 것은 자동화할 수 있는 업무의 범위입니다. 단순한 반복 처리에서 정보 분석과 판단이 필요한 업무로, 개별 작업의 자동화에서 여러 업무가 연결된 프로세스의 자동화로 확장되고 있습니다.

01. 업무 자동화는 어떻게 달라졌을까?

기업의 자동화 기술은 크게 세 단계로 구분할 수 있습니다.

규칙 기반 자동화 · 정해진 일을 정확하게

RPA와 스크립트는 사전에 정의한 규칙과 순서에 따라 업무를 수행합니다. 매일 정해진 시간에 시스템에 접속해 매출 자료를 내려받고, 엑셀 파일을 취합하거나 보고서를 발송하는 업무가 대표적입니다.

처리 과정이 명확하고 반복 빈도가 높은 업무에 적합하며, 일관된 결과를 빠르게 얻을 수 있다는 장점이 있습니다. 다만 사전에 정의하지 않은 상황이 발생하거나 업무 절차가 변경되면 추가적인 규칙 설정과 유지보수가 필요합니다.

생성형 AI · 사람이 수행하던 지식 업무를 보조

생성형 AI의 등장으로 자동화의 범위는 문서 작성, 정보 요약, 데이터 해석, 소프트웨어 개발 등으로 확대됐습니다. 회의 내용을 요약하거나 계약서의 주요 조항을 정리하고, 프로그램 코드를 작성하는 작업까지 지원할 수 있습니다.

기존 자동화가 구조화된 데이터를 정해진 방식으로 처리했다면, 생성형 AI는 자연어와 같은 비정형 정보를 이해하고 새로운 결과물을 만들어 낼 수 있다는 차이가 있습니다. 다만 일반적인 대화형 AI 활용 방식에서는 사용자가 작업을 지시하고, 생성된 결과를 확인해 다른 업무 시스템에 반영해야 하는 경우가 많습니다.

AI 에이전트 · 목표에 따라 여러 작업을 연결

AI 에이전트는 생성형 AI의 판단 능력에 외부 시스템 접근과 실행 기능을 결합합니다. 업무 목표를 전달받으면 필요한 작업을 나누고, 데이터를 조회하거나 도구를 실행하며, 결과에 따라 다음 작업을 선택할 수 있습니다.

가령 고객 문의를 처리할 때 답변 생성과 함께 주문 내역을 조회하고 배송 상태를 확인한 뒤 필요한 후속 처리까지 진행하도록 구성할 수 있습니다. 물론 모든 업무를 AI가 독립적으로 완료한다는 의미는 아닙니다. 실제 수행 범위는 연결된 시스템, 접근 권한, 업무 규칙에 따라 달라집니다.

세 기술은 함께 쓰입니다. 단순하고 규칙이 명확한 업무는 여전히 RPA가 효율적입니다. AI 에이전트의 가치는 여러 시스템을 연결해야 하거나, 업무 중 발생하는 상황에 따라 다음 작업을 선택해야 하는 영역에서 더욱 커집니다.

02. AI 에이전트는 어떤 방식으로 작동할까?

AI 에이전트를 이해할 때 중요한 것은 AI 모델 자체보다 AI가 실제 업무를 수행할 수 있도록 연결된 환경입니다. 에이전트는 일반적으로 다음과 같은 과정으로 작동합니다.

목표 입력작업 계획데이터 조회 및 도구 실행결과 검증후속 작업 또는 승인 요청

예를 들어 시스템 운영 담당자가 “지난 24시간 동안 발생한 주요 장애와 대응 현황을 정리해 줘”라고 요청했다고 가정해 보겠습니다. 에이전트는 장애 이력을 확인하고 관련 로그를 조회한 다음, 발생 시간과 영향 범위를 분류합니다. 이어서 기존 장애 사례나 처리 이력을 참고해 원인 후보를 정리하고, 담당자가 검토할 수 있는 보고서를 작성합니다.

정보가 부족하면 추가 데이터를 조회할 수도 있습니다. 다만 서비스 재시작이나 설정 변경처럼 운영 환경에 직접 영향을 주는 작업은 사전에 정해진 승인 절차를 거치도록 설계해야 합니다.

이를 가능하게 하는 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

• AI 모델 요청 내용을 이해하고 업무 수행에 필요한 판단과 계획을 지원합니다.
• 도구 및 시스템 연동 ERP, CRM, 데이터베이스, 메신저 등에서 정보를 조회하거나 허용된 작업을 실행합니다.
• 업무 지식 및 이력 활용 사내 문서, 업무 규정, 과거 처리 내역 등을 참고해 결과의 적합성을 높입니다.
• 실행 관리 및 통제 작업 순서, 오류 처리, 결과 검증, 접근 권한과 승인 절차를 관리합니다.

특히 기업 환경에서는 시스템 연동이 중요합니다. 최근에는 MCP(Model Context Protocol)와 같은 개방형 연결 규약이 확산되면서 AI 애플리케이션과 외부 데이터 · 도구를 연결하는 방식도 표준화되고 있습니다.

하지만 연결 기술이 발전했다고 해서 기업 시스템을 곧바로 에이전트화할 수 있는 것은 아닙니다. 실제 구축 과정에서는 기존 시스템의 API, 데이터 구조, 보안 정책, 권한 체계까지 함께 고려해야 합니다. 기업용 AI 에이전트의 완성도는 모델 성능과 함께 기존 업무 시스템을 얼마나 안정적으로 연결하고 통제할 수 있는지에 달려 있습니다.

03. 기업 현장에서는 어디에 활용할 수 있을까?

AI 에이전트의 활용 가능성은 복잡한 미래 기술보다 기업이 매일 수행하는 업무에서 먼저 확인할 수 있습니다.

운영 관리 데이터를 모으는 업무에서 결과를 분석하는 업무로

시스템 운영 담당자는 매일 여러 관리 화면을 확인하며 처리 건수, 장애 현황, 서비스 이용량 등을 취합합니다. AI 에이전트를 연계하면 시스템별 운영 데이터를 수집하고 전일 대비 변동 사항이나 이상 징후를 분석해 보고서 초안을 작성하도록 할 수 있습니다. 담당자는 수치를 일일이 취합하기보다 이상 항목을 검토하고 필요한 대응 방안을 결정하는 데 집중할 수 있습니다.

IT 운영 장애 발생 후 원인 분석까지의 시간 단축

장애가 발생하면 담당자는 모니터링 지표와 시스템 로그, 최근 변경 이력을 확인하며 원인을 추적합니다. AI 에이전트는 이러한 정보를 연계해 장애 발생 시점의 주요 변화와 원인 후보를 정리하는 데 활용할 수 있습니다. 예를 들어 메시지 발송 실패가 급증했을 때 발송 결과 코드, 통신사별 오류 현황, 서비스 상태를 비교해 확인이 필요한 항목을 제시하는 방식입니다.

담당자는 초기 정보 수집에 드는 시간을 줄이고, 원인 확인과 복구에 집중할 수 있습니다. 실제 복구 조치는 영향 범위와 위험 수준에 따라 별도의 통제가 필요합니다.

커머스 · 고객 경험 답변을 제공하는 AI에서 업무를 처리하는 AI로

커머스 영역에서도 AI의 역할이 확대되고 있습니다. 기존 챗봇은 고객의 질문에 답하거나 필요한 정보를 안내하는 데 중점을 뒀습니다. AI 에이전트는 여기서 나아가 상품 검색, 개인화 추천, 장바구니 관리, 주문 조회 등 실제 쇼핑 기능과 연결될 수 있습니다.

스카이웨어의 AI CX 챗봇 CLOUVI 역시 이러한 고객 경험의 확장이라는 관점에서 볼 수 있습니다. 고객의 질문과 쇼핑 맥락을 이해하고, 커머스 시스템과 연계해 상품 탐색부터 구매 관련 작업까지 지원하도록 구성하면 고객은 여러 화면을 이동하지 않고도 필요한 업무를 이어갈 수 있습니다. 복잡한 상담은 대화 맥락과 관련 정보를 상담원에게 전달해 후속 응대의 효율성을 높일 수 있습니다.

AI와 실제 업무 시스템을 연결해 고객이 원하는 작업을 얼마나 정확하고 편리하게 처리할 수 있는지가 경쟁력이 됩니다.

04. 기술에 대한 기대만큼 도입 효과도 따져봐야 한다

AI 에이전트의 가능성이 크다고 해서 모든 도입 프로젝트가 성공하는 것은 아닙니다. 글로벌 IT 리서치 기업 가트너(Gartner)는 2025년 6월 발표한 전망에서 비용 증가, 불명확한 사업 가치, 미흡한 위험 통제 등의 이유로 2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것이라고 예측했습니다.

기존 챗봇이나 RPA에 실질적인 자율 실행 기능을 추가하지 않은 채 AI 에이전트로 소개하는 이른바 ‘에이전트 워싱(Agent Washing)’에 대해서도 경고했습니다. 반면 가트너는 2028년까지 일상적인 업무 의사결정의 최소 15%가 에이전틱 AI를 통해 자율적으로 이뤄지고, 기업용 소프트웨어 애플리케이션의 33%가 에이전트 기능을 포함할 것으로 전망했습니다. 이는 기술의 확산 가능성과 실제 도입의 어려움을 동시에 보여 줍니다.

AI 에이전트를 구축했다는 사실 자체가 업무 효율을 보장하지는 않습니다. 처리 시간이 얼마나 줄었는지, 결과의 정확도가 유지되는지, 운영 비용 대비 효과가 있는지 검증해야 합니다. 단순 반복 업무에 복잡한 AI 에이전트를 적용하면 기존 자동화보다 구축비와 운영비가 더 높아질 수도 있습니다.

따라서 도입을 검토할 때는 “어떤 AI를 사용할 것인가”보다 “어떤 업무를 얼마나 개선할 것인가”를 먼저 정의해야 합니다.

출처: Gartner, 「Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027」, 2025.06.25.

05. AI 에이전트 도입, 어디서부터 시작해야 할까?

기업에서 AI 에이전트를 안정적으로 도입하려면 처음부터 모든 실행 권한을 부여하기보다 단계적으로 적용 범위를 넓히는 것이 합리적입니다.

이 과정에서 확인할 기준은 다음과 같습니다.

• 최소한의 접근 권한 에이전트가 업무에 필요한 시스템과 데이터에만 접근하도록 제한해야 합니다.
• 중요한 실행의 승인 절차 비용 발생, 개인정보 처리, 데이터 삭제, 대외 발송 등은 위험도에 맞는 통제 기준이 필요합니다.
• 업무 처리 과정의 추적 어떤 데이터를 조회했고, 어떤 도구를 실행했으며, 어떤 결과가 발생했는지 확인할 수 있는 기록 체계가 필요합니다.
• 실제 성과의 측정 업무 처리 시간, 성공률, 오류율, 사람의 개입 횟수, 건당 처리 비용 등을 비교해 도입 효과를 검증해야 합니다.

기술 도입 자체보다 운영 과정에서 신뢰성과 경제성을 확보하는 것이 중요합니다.

06. AI 에이전트 시대, 기업 시스템 구축의 방향

AI 에이전트의 확산은 기업 시스템을 구축하고 운영하는 방식에도 변화를 가져오고 있습니다. 그동안 기업 시스템은 사람이 화면에 접속해 데이터를 조회하고 입력하며 업무를 처리하는 방식으로 설계됐습니다. 앞으로는 사람뿐 아니라 AI 에이전트도 기업이 허용한 범위 안에서 시스템의 기능과 데이터를 이용할 수 있어야 합니다.

그러려면 기존 업무 시스템의 API 연계, 데이터 표준화, 접근 권한 관리, 실행 이력 추적, 승인 프로세스 등의 중요성이 더욱 커질 것입니다.

스카이웨어는 20년 이상 기업의 커머스, 메시징, 조달 및 업무 시스템을 구축하고 운영해 왔습니다. 그 경험에서 보면, AI 기술을 기존 기업 환경에 적용할 때는 새 기능을 추가하기 전에 할 일이 있습니다. 실제 업무가 어떤 절차로 이루어지고 있는지 이해하고, 기존 시스템과 연결할 수 있는 부분을 찾으며, AI가 수행할 업무와 사람이 책임질 판단의 경계를 명확히 하는 과정이 필요합니다.

AI 에이전트 도입은 기업의 업무 프로세스와 시스템 운영 구조를 함께 들여다보는 일입니다. 스카이웨어는 기존 기업 시스템 구축 경험을 기반으로 AI와 업무 시스템을 연결하고, 실제 현장에서 활용할 수 있는 자동화 환경을 구현하는 방향에 주목하고 있습니다.

07. 자동화의 목적은 더 나은 업무 환경

AI 에이전트가 모든 업무를 대신할 수는 없습니다. 업무의 정확성을 검증하고, 예외 상황에 대응하며, 중요한 의사결정에 책임을 지는 역할은 여전히 사람에게 있습니다. 다만 사람이 직접 데이터를 찾아 취합하고 여러 시스템을 오가며 반복하던 작업은 점차 줄어들 수 있습니다. 그만큼 사람은 문제를 분석하고, 결과를 판단하며, 업무를 개선하는 데 더 많은 시간을 활용할 수 있습니다.

앞으로 기업의 경쟁력은 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단을 사람이 담당하도록 설계하느냐에 달려 있을 것입니다.

AI 에이전트는 그 변화를 실제 기업 업무에 적용하기 위한 새로운 기술적 수단입니다.

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