기업용 에이전틱 AI가 파일럿을 벗어나지 못하는 이유

에이전틱 AI는 더 이상 대기업의 아이디어 검증 단계에만 머무는 기술은 아니다. 다만 UiPath가 미국·영국·프랑스·독일·인도·싱가포르의 연매출 10억 달러 이상 민간기업 C레벨 임원과 IT 실무자 590명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 전사 단위로 안정적으로 운영하는 기업은 아직 소수다. 핵심 난제는 개별 AI 에이전트를 만드는 일이 아니라, 복잡한 기업 환경에서 데이터·업무 시스템·사람·통제를 연결한 업무 흐름을 운영하는 데 있다. 34

도입은 시작됐지만, 전사 정착은 아직

응답자의 31%만이 AI가 자사 업무에 완전히 정착했다고 답했다. 35%는 일부 팀에서만 제한적으로 활용하고 있었고, 11%는 제한적 실험 단계에 머물렀다. 37

이는 기업 AI에서 흔히 말하는 ‘파일럿에서 운영으로’ 넘어가는 과정의 격차를 보여준다. 한 부서 안의 제한된 업무에서 에이전트 성능을 확인하는 것과, 여러 부서에 걸친 실제 프로세스에 이를 투입하는 것은 다른 문제다. 실제 운영에서는 기업 데이터와 업무 애플리케이션에 안정적으로 연결하고, 예외 상황의 책임자와 처리 절차도 갖춰야 한다.

확산을 막는 세 가지 병목

에이전틱 AI 배포를 최적화하는 데 가장 큰 제약으로 꼽힌 항목은 다음과 같다.

• 데이터 품질 및 준비도: 38%
• 기존 업무 흐름 및 시스템과의 통합: 37%
• 거버넌스 및 컴플라이언스: 33% 14

이는 모델 성능만의 문제가 아니라 운영 구조와 시스템 아키텍처의 문제다. AI가 정보를 해석하거나 다음 행동을 제안할 수 있더라도, 실제 업무에 쓰려면 신뢰할 수 있는 입력 데이터, 적절한 접근 권한, 시스템 간 연결, 책임 소재, 자동 처리에 실패한 건을 넘길 절차가 필요하다.

특히 레거시 애플리케이션이 많고 부서 간 업무 절차가 복잡한 기업일수록 통합은 더 큰 과제가 된다. 한 팀이나 한 애플리케이션에서 잘 작동한 에이전트가 여러 시스템, 승인 단계, 담당자 인수인계가 이어지는 전 과정에 곧바로 적용되는 것은 아니다.

UiPath가 말하는 ‘비즈니스 오케스트레이션’

UiPath는 비즈니스 오케스트레이션을 데이터, 시스템, 업무 흐름, 사람, AI 에이전트를 연결하는 계층으로 설명한다. 쉽게 말해 업무 전 과정에서 어떤 일을 자동화 도구·에이전트·직원 중 누구에게 맡길지 조정하고, 진행 상태를 모니터링하며, 통제를 적용하고, 사람의 판단이 필요한 예외 건을 에스컬레이션하는 역할이다. 4

그러나 이런 오케스트레이션을 조직 전반에 완전히 정착시킨 응답자는 29%에 불과했다. 이 집단에서는 89%가 에이전틱 AI 도입이 투자수익률(ROI) 기대치를 충족하거나 초과했다고 답했다. 315

다만 이 수치를 오케스트레이션이 높은 ROI를 직접 만든다는 증거로 읽어서는 안 된다. 이번 조사는 공급업체가 후원했고 응답자 자기보고 방식으로 이뤄졌다. 오케스트레이션을 전사 도입할 역량이 있는 기업은 애초에 데이터 기반, 프로세스 관리, 시스템 통합 역량, 경영진 지원도 더 갖췄을 가능성이 있다. 즉, 결과는 상관관계를 보여줄 뿐 인과관계를 확정하지는 않는다. 15

규칙 기반 자동화와 에이전트를 함께 쓰는 업무

조사는 정형화된 반복 업무와 상황·맥락에 따라 달라지는 업무가 섞인 ‘하이브리드 워크플로’의 비중도 보여준다. UiPath는 이를 정적·반복적 프로세스와 동적·맥락 의존적 프로세스의 결합으로 정의하며, 응답 리더의 52%가 일상 업무에서 이런 흐름을 운영한다고 답했다. 10

이 환경에서 에이전트는 기존의 결정론적 자동화를 대체하기보다 보완할 수 있다. 규칙이 명확한 단계는 자동화가 처리하고, 비정형 정보 해석이나 변화하는 맥락, 판단이 필요한 부분은 에이전트가 지원하는 방식이다. 다만 이 조합 역시 전체 업무 흐름의 설계와 통제가 뒷받침돼야 규모 있게 운영할 수 있다.

기업이 원하는 효과는 ‘자율성’보다 운영 개선

응답자들이 오케스트레이션의 효과로 꼽은 항목은 다음과 같다.

• 직원이 더 높은 가치의 업무에 집중하도록 지원: 51%
• 애플리케이션 통합 확대: 47%
• 업무 흐름 감독·가시성 개선: 44% 4

이 결과는 기업이 단순히 더 자율적인 소프트웨어를 원한다기보다, 사람과 애플리케이션, 자동화, AI를 관찰하고 통제할 수 있는 비즈니스 프로세스 안에서 조정할 수 있기를 원한다는 점을 시사한다.

파일럿을 넘어가기 위해 필요한 것

이번 조사가 보여주는 메시지는 분명하다. 개별 에이전트 파일럿을 시작하는 일은 비교적 쉽지만, 이를 반복 가능하고 전사적으로 관리되는 역량으로 만드는 일은 훨씬 어렵다. 모델 선택이나 단일 에이전트 배포만으로는 부족하다.

전사 확산을 위해서는 데이터 신뢰성, 애플리케이션 상호운용성, 프로세스 책임 체계, 거버넌스, 모니터링, 사람에게 업무를 넘기는 경로가 함께 마련돼야 한다. 기업 리더가 던져야 할 질문도 ‘어디에 에이전트를 쓸 수 있는가’에 그치지 않는다. **‘이 에이전트가 전체 업무 흐름 안에서 어떻게 안전하고 측정 가능하게 작동할 것인가’**를 함께 설계해야 한다. 이 조정 문제를 해결한 기업이 부서 단위 실험을 부서 간 비즈니스 역량으로 발전시킬 가능성이 크다. 4