에이전트형 AI, 시범사업에서 일상 업무로 옮기는 법

에이전트형 AI를 시험해 보는 일과 직원이 매일의 업무에서 믿고 쓰는 일은 다르다. 세일즈포스의 아세안(동남아시아국가연합) 지역 수석부사장 겸 총괄인 폴 카르부니는 기업이 소규모 시범사업을 반복하는 데 머물지 않으려면 직무와 직원 지원 방식, 기술적 안전장치를 함께 다시 생각해야 한다고 강조한다.1

도구보다 먼저, 실제 업무를 살펴야 한다

출발점은 ‘어떤 AI를 도입할까’보다 ‘직원이 어떤 일을 할 때 도움이 필요한가’라는 질문이다. 직무에 맞춰 사용법을 교육하고, AI를 별도 실험 공간이 아니라 기존 업무 흐름에 넣어야 한다. 세일즈포스의 연구가 초기 시범사업에서 깊이 있는 일상적 사용으로 옮겨 간 근로자들을 살펴본 결과, 직무별 교육·기존 업무와의 통합·강력한 데이터 보안이 전환을 뒷받침하는 조건으로 제시됐다.18

따라서 도구 사용 권한을 넓히는 것만으로는 충분하지 않다. 직원이 맡은 일에서 AI를 어떻게 활용할지 정하고, 실제 업무에서 쓸 만한지 살피며, 신뢰할 수 있는 환경을 갖춰야 한다는 뜻이다.118

보안과 책임은 확산 이후가 아니라 설계 단계부터

활용 범위가 커질수록 데이터 보호와 관리 체계를 뒤로 미뤄서는 안 된다. 싱가포르의 ‘에이전트형 AI 모델 거버넌스 프레임워크’는 조직이 AI 에이전트를 책임 있고 안전하게 배포하기 위한 실무 지침을 제시하며, 최종 책임은 사람에게 있다고 설명한다.4 기업에는 AI가 업무에 깊숙이 들어갈수록 사람의 감독과 데이터 보호 장치를 해당 업무 절차에 함께 설계해야 한다는 의미다.14

싱가포르 전략 명칭은 정확히 구분해야 한다

질문에 등장하는 **‘국가 AI 전략 2.2’**라는 명칭은 제공된 공식 자료에서 확인되지 않는다. 싱가포르의 공식 디지털 게이트웨이는 **‘국가 AI 전략 2.0’**을 명시하고, 스마트네이션 웹사이트는 2026년 5월 발표된 업데이트에 10개의 새로 정비된 우선순위가 담겼다고 설명한다.34

기업이 현장에서 풀어야 할 과제는 분명하다. 국가 차원의 AI 구상을 실제 성과로 잇기 위해서는 시범사업의 수보다 직원의 역량, 일상 업무와의 연결, 안전하게 사용할 수 있다는 신뢰에 주목해야 한다.1318