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비즈니스 가치를 재정의하는 에이전트형 AI의 부상

2026년의 비즈니스 환경은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고 실행하는 Agentic AI(에이전틱 AI)에 의해 근본적으로 변화할 것입니다.

Google Cloud의 리포트에 따르면, 에이전틱 AI는 목표를 이해하고 계획을 수립하며 다양한 애플리케이션에 걸쳐 조치를 취함으로써 인간의 능력을 확장하는 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 이러한 변화는 백오피스부터 프론트 오피스, 그리고 경영진에 이르기까지 모든 직급에 영향을 미치며 인간의 성취 가능성을 한 단계 높이는 역할을 할 것입니다. 특히 에이전트는 고급 AI 모델의 지능과 도구에 대한 접근 권한을 결합하여 사용자의 통제하에 대리인으로서 업무를 수행하는 시스템으로 정의되며, 성공적인 전환을 위해서는 단순히 새로운 도구를 도입하는 것을 넘어 기존의 가설을 재검토하고 문화적 변화를 주도하는 리더십이 필수적입니다.

이러한 변화의 핵심은 추가 기능 으로서의 AI가 아닌 'AI-first' 프로세스로의 근본적인 전환에 있습니다. Oliver Parker 부사장은 이것이 워크플로의 본질적인 변화이며 기업 문화와 사고방식의 심오한 변화를 요구한다고 강조합니다.

과거의 기술이 특정 전문가의 전유물이었다면, AI 에이전트는 개인의 회상 능력, 데이터 처리 속도, 그리고 향상된 추론 능력을 증폭시켜 모든 사람에게 적용되는 최초의 기술 중 하나가 될 것입니다. 따라서 2026년의 비즈니스 가치는 이러한 기술적 가능성을 얼마나 널리 보급하고, 직원들의 기술 개발을 보장하며, 광범위한 참여를 이끌어내느냐에 달려 있습니다. 결과적으로 기업은 에이전틱 AI를 통해 단순 효율성 개선을 넘어 혁신과 성장의 새로운 엔진을 확보하게 될 것입니다.

1. 모든 직원을 위한 에이전트, 개인 생산성의 극대화

2026년의 가장 중요한 비즈니스 변화는 효율성 증대라는 차원을 넘어선 인간 중심의 혁신이며, 이는 모든 직원을 에이전트의 감독자로 변모시킬 것입니다. 기존의 컴퓨팅이 스프레드시트 분석이나 코드 개발과 같이 구체적인 지시를 입력하는 '지시 기반(Instruction-based)' 방식이었다면, 2026년에는 원하는 결과를 명시하면 AI가 수행 방법을 결정하는 '의도 기반(Intent-based)' 컴퓨팅으로 이동할 것입니다.

이미 생성형 AI를 사용하는 조직의 임원 중 52%가 AI 에이전트를 실무에 투입하고 있으며, 이들은 고객 서비스(49%), 마케팅 및 보안 운영(46%), 기술 지원(45%) 등 광범위한 분야에서 활용되고 있는 것 처럼 이러한 변화는 신입 사원부터 임원진까지 모든 직원이 자신의 업무를 직접 수행하는 것에서 벗어나 전문화된 AI 에이전트 팀을 관리하는 오케스트레이터가 됨을 의미합니다.

직원의 핵심 기능은 이제 전략적 방향을 제시하는 것으로 진화하며, 이를 위해 네 가지 주요 책임이 부여 될 것입니다.

• 일상적이고 반복적인 과업을 식별하여 적절한 에이전트에게 할당하는 업무 위임
• 에이전트가 달성해야 할 명확한 목표를 설정하는 것
• 인간의 판단력을 사용하여 AI가 내릴 수 없는 미묘한 결정을 내리고 가이드라인을 제공 전략 수립
• 최종 결과물의 품질과 정확성, 톤을 검증하는 체크포인트 역할을 수행하는 것

예를 들어 TELUS의 경우 57,000명 이상의 직원이 AI를 정기적으로 사용하여 상호작용당 약 40분의 시간을 절약하고 있으며, 이는 AI가 24시간 가용한 생산성 도구라는 인식의 변화를 잘 보여줍니다. 결과적으로 직원은 고부가가치 창출에 집중하고 AI 에이전트는 복잡한 다단계 워크플로를 관리하는 협업 모델이 정착될 것입니다.

2. 모든 워크플로를 위한 에이전트, 디지털 조립 라인의 구축

비즈니스 프로세스의 혁신은 개별 에이전트의 활용을 넘어 여러 에이전트가 협력하여 전체 공정을 완수하는 '디지털 조립 라인(Digital Assembly Line)' 구축으로 기업 운영 효율성의 극대화로 이어질 것입니다. 이는 인간의 안내를 받는 다단계 워크플로로서, 조달, 보안 운영, 고객 지원과 같은 복잡한 프로세스를 End2End 로 실행하여 비즈니스는 연중무휴 24시간 체제로 전환되 지속적인 운영이 가능해질 것입니다.

보고서에 따르면 조기 도입 기업의 88%가 최소 하나 이상의 생성형 AI 사례에서 긍정적인 투자 대비 효과(ROI)를 거두고 있는 것으로 확인이 되었으며, 특히 통신 산업에서는 네트워크 운영, 현장 서비스, 고객 센터 등 기존에 단절되었던 기능들을 통합하여 네트워크 이상 징후를 스스로 해결하고 자동으로 서비스 티켓을 발행하는 통합 시퀀스를 구현할 수 있습니다. 이러한 '세대적 리팩토링'은 기업의 핵심 워크플로와 기술 스택 전체를 변화시키고 있습니다.

이러한 디지털 조립 라인을 가능하게 하는 기술적 기반은 Agent2Agent(A2A) 프로토콜과 MCP(Model Context Protocol) 가 시스템의 중추 역할을 맡을 것이며, A2A 프로토콜은 서로 다른 개발자가 만들거나 다른 프레임워크 기반의 에이전트들이 원활하게 소통하고 협력할 수 있게 해주는 개방형 표준이 될 것입니다.

한편 MCP는 AI 모델이 실시간 데이터에 접근하거나 행동을 수행할 수 없다는 한계를 극복하기 위해 Cloud SQL, Spanner, BigQuery와 같은 데이터 소스와 도구를 연결하는 표준화된 양방향 연결을 제공할 것입니다. 실제 사례로 Elanco는 Gemini 모델을 사용하여 2,500개 이상의 비정형 문서를 자동 분류 및 분석함으로써 대규모 사이트에서 발생할 수 있는 약 130만 달러의 생산성 손실 위험을 줄였습니다. 또한 Salesforce와 Google Cloud는 A2A 프로토콜을 사용하여 플랫폼 간에 작동하는 에이전트를 공동 개발하며 에이전틱 기업을 위한 개방형 기반을 구축하고 있습니다.

3. 고객 경험의 혁신, 컨시어지 서비스의 실현

지난 10년간의 고객 서비스 자동화가 단순한 질문에 답하고 티켓 수를 줄이는 사전 프로그래밍된 챗봇에 의존했다면, 2026년에는 컨시어지 스타일의 에이전트가 주요 대고객 서비스로 급부상하게 될 것입니다. 이러한 차세대 에이전트는 고객의 선호도와 과거 대화 내용을 기억해 진정한 일대일 경험을 제공하며, 임원진의 49%가 이미 이러한 고객 서비스 및 경험 분야에 에이전트를 도입하고 있습니다.

기존 시스템이 상담원 연결을 위해 '상담원!'을 반복하게 만들었다면, AI 에이전트는 고객이 자연스럽게 말하고 맥락을 제공하도록 허용하여 훨씬 빠르고 인간적인 상호작용을 가능하게 할 것입니다. 이러한 변화의 핵심은 단순한 AI 기술이 아니라 기업의 내부 데이터(구매 이력, 물류 상태 등)와 결합된 그라운딩(Grounding) 기술에 있습니다.

구체적인 사례로 Home Depot의 'Magic Apron' 에이전트는 고객에게 24시간 전문가 가이드를 제공하고 상세한 사용법, 제품 추천, 리뷰 요약 등을 서비스하고 있고, 물류 분야에서는 배송 실패가 감지되었을 때 에이전트가 배송 차량의 고장을 확인해 다음날 오전 시간으로 일정을 재조정하는 동시에 사과의 의미로 10달러의 크레딧을 자동 지급한 뒤 고객에게 안내 문자를 보내는 능동적인 대고객 서비스를 수행하고 있습니다. 이러한 변화는 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라, 상담원이 감정적으로 복잡하거나 고도의 판단이 필요한 상담에만 집중할 수 있도록 업무 환경을 개선하게 될 것입니다.

또한 제조 현장에서는 관리자에게 교대 근무 조별 성과 차이에 대한 원인을 분석하여 맞춤형 교육이나 기계 설정값 최적화를 제안하는 등 개인화의 개념이 소비자 경험을 넘어 산업 현장 전반으로 확대되고 있기도 합니다. 결과적으로 에이전틱 AI는 의료 분야에서도 반응형 시스템에서 예측형 학습 보건 시스템으로의 전환을 이끌어내어 고품질 의료의 민주화를 실현할 것으로 기대됩니다.

4. 보안 에이전트, 경고 대응에서 선제적 방어로의 진화

보안 영역에서 AI 에이전트는 단순히 위협 알람을 전달하는 단계를 넘어, 위협을 분석하고 대응 조치를 직접 수행하는 전략적 방어자로 진화할 것으로 예측되는 가운데, 현대 보안 운영 센터(SOC)의 분석가들은 데이터와 경보의 홍수 속에서 '경보 피로(Alert Fatigue)'를 겪고 있습니다. 82%의 분석가가 너무 많은 경보로 인해 실제 위협을 놓칠까 우려를 표하고 있습니다.

2026년의 AI 에이전트는 이러한 상황을 근본적으로 개선하여 보안 팀이 위협을 식별하고 대응하는 방식을 혁신할 것입니다. 보고서에 따르면 임원의 46%가 보안 및 사이버 보안 운영에 AI 에이전트를 도입하고 있으며, 이는 단순한 자동화를 넘어 에이전트가 스스로 추론하고 관찰하며 새로운 정보에 따라 행동을 조정하는 단계로 진화하고 있음을 보여줍니다. 특히 Google DeepMind의 CodeMender 연구 결과는 AI 에이전트가 잘 테스트된 소프트웨어에서도 새로운 제로데이 취약점을 찾아낼 수 있는 능력이 있음을 입증했습니다.

보안 분야의 에이전틱 SOC는 각기 특화된 역할을 가진 에이전트들이 협력하는 시스템으로 운영됩니다. 예를 들어 보안 경보가 발생하면 데이터 관리, 선별 및 조사, 위협 연구, 맬웨어 분석, 탐지 엔지니어링 에이전트들이 순환하며 프로세스를 처리하고, 분석 담당자는 에이전트의 행동을 감독하며 최종 결정을 내리는 전략적 수비수 역할을 수행하게 될 것입니다.

Specular와 같은 플랫폼은 Gemini 2.5 Pro를 사용하여 공격 표면 관리와 침투 테스트를 자동화함으로써 기업이 위협의 우선순위를 신속하게 결정하고 대응할 수 있도록 돕습니다. 또한 Torq는 'Socrates'라는 AI SOC 분석가를 통해 티어-1 분석가 업무의 90%를 자동화하고 수동 작업을 95% 감소시켜 10배 빠른 대응 시간을 달성하기도 했습니다.

보안 전문가들은 이제 AI와 보안 모두에 능통한 '바이링구얼(Bilingual)' 역량을 갖춰야 하며, 이를 통해 고도로 정교해지는 AI 기반 위협에 맞서 선제적인 방어 체계를 구축하게 될 것입니다.

5. 성장을 위한 에이전트, 인재 업스킬링과 조직의 미래

AI 에이전트 시대를 선도하기 위한 가장 결정적인 요소는 기술 자체보다 이를 운영하고 관리할 사람의 역량 강화(Upskilling)에 있습니다.

기술의 반감기가 급격히 짧아지는 환경에서 리더의 82%는 기술 학습 자원이 조직의 경쟁력 유지에 필수적이라고 동의하며, 71%는 학습 자원 활용 후 매출 증대를 경험했습니다. 보고서는 성공적인 AI 학습을 위해 목표 설정, 스폰서십 확보, 모멘텀 유지, 일상 워크플로 통합, 리스크 대비라는 5가지 핵심(5 Pillars of AI Learning)을 제시합니다.

특히 '에이전트 오케스트레이터'나 'AI 비서실장'과 같은 새로운 역할에 필요한 전문 지식은 현재 시장에 존재하지 않으므로, 기업이 직접 내부 인재를 육성하는 것이 무엇보다 중요합니다. TELUS의 경우 구글 스킬 교육 프로그램을 통해 팀원의 96%가 AI 도구 사용에 자신감을 얻었으며, 이는 궁극적으로 더 빠르고 스마트하며 인간 중심적인 기업으로 나아가는 경로가 됩니다.

AI 에이전트 시대를 선도하기 위한 가장 결정적인 요소는 기술 자체보다 이를 운영하고 관리할 사람의 역량 강화(Upskilling)에 있습니다. 기술의 진화보다 더 중요한 것은 그것을 활용하는 사람이며, 2026년에는 인재 업스킬링(Upskilling)이 비즈니스 가치 창출의 궁극적인 동력이 될 것입니다.

기술적 지식의 유효기간인 '반감기'가 일반 전문 기술은 4년, 기술 분야는 2년까지 짧아진 상황에서 조직은 준비된 AI 인력을 양성하기 위한 총체적인 전략을 수립해야 합니다. 임원진의 82%는 기술 학습 자원이 조직의 AI 경쟁력 유지에 도움이 된다고 동의하며, 실제로 학습 자원을 활용한 조직의 71%가 수익 증가를 경험 했습니다.

보고서는 성공적인 AI 학습을 위해 다섯 가지 기준을 아래와 같이 제시하고 있습니다.

• 100% 도입과 같은 측정 가능한 목표 설정(Establish goals)
• 임원 , 리더, 기술 전문가로 구성된 후원 체계 확보(Secure sponsorship)
• 게임화된 아이디어 교환이나 분기별 시상식 등을 통해 모멘텀 유지 및 혁신 보상(Sustain momentum and reward innovation)을 실천
• 사내 해커톤이나 필드 데이(Field Days)를 통해 AI를 일상 워크플로에 통합(Integrate AI into daily workflows)하여 실전 연습 기회를 제공
• 데이터 사용 규칙과 소셜 엔지니어링 인식 교육을 통해 신뢰할 수 있는 프레임워크로 리스크 대비(Prepare for increasing risks) 강화

TELUS의 경우 Google Skills 교육 프로그램을 통해 직원들의 96%가 AI 도구 사용에 대한 자신감을 얻었으며, 프로그램의 영향력이 단기간에 두 배로 증가하는 성과를 거두었습니다. 결국 리더는 비판적 사고와 윤리적 판단력을 중점적으로 교육하여, 직원이 단순히 도구를 사용하는 수준을 넘어 AI를 위한 '비서실장(Chief of Staff for AI)' 역할을 수행할 수 있도록 지원해야 합니다.

마치며

2026년 비즈니스 환경은 스스로 계획하고 실행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)를 통해 근본적으로 변화할 것입니다. 과거의 구체적 지시 방식에서 벗어나, 사용자가 목표를 제시하면 AI가 최적의 수행 방법을 결정하는 의도 기반 컴퓨팅으로 진화할 것이며 이에 따라 실무자들은 단순 업무 수행에서 AI 에이전트 팀을 관리하고 전략적 의사결정을 내리는 오케스트레이터로 역할에 변화가 생길 것입니다.

또한, 여러 에이전트가 협력하는 디지털 조립 라인과 표준화된 통신 프로토콜(A2A, MCP)의 도입으로 기업의 워크플로가 통합되어 생산성의 효율화가 극대화 될 것입니다. 고객 서비스는 데이터 그라운딩 기술을 통해 초개인화된 컨시어지 수준으로 발전하며, 보안 분야 역시 선제적 대응 체계로 대전환을 맞이하게 될 것입니다. 이러한 기술 혁신의 핵심 동력은 인재의 업스킬링에 있으며, 기업은 직원이 AI를 전략적으로 활용할 수 있도록 조직 문화를 재편하고 교육 시스템을 강화할 것입니다.