AI 혁신: 다음 단계는 더 큰 모델이 아니라 더 똑똑한 에이전트입니다.

AI 도구를 도입하여 경쟁 우위를 확보하려는 조직들에게 있어 , 논의와 결정은 주로 대규모 언어 모델을 중심으로 이루어져 왔습니다.

새로운 버전이 출시될 때마다 이전 버전보다 향상된 추론 능력, 더 높은 정확도, 그리고 더 뛰어난 기능들이 제공됩니다.

하지만 기본 모델이 더욱 강력해지고 널리 보급됨에 따라 조직의 진정한 결정 요인은 어떤 모델을 선택하느냐가 아니라 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 프록시 AI를 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 될 것입니다.

제이 플로렌스

Digital Modus의 솔루션 엔지니어.

최근 열린 가트너 데이터 & 애널리틱스 서밋 2026에서 분석가들은 분명한 메시지를 전달했습니다. 바로 독립형 AI 모델은 시대에 뒤떨어지고 있으며, 자율적이고 상호 연결된 AI 에이전트가 미래라는 것입니다. 하지만 에이전트 AI의 진정한 이점을 누리려면 IT 리더들은 "반복 빈도가 높고 복잡성이 낮은 사용 사례를 우선시하고, 예방적 통제를 구현하며, 인력의 역량을 강화해야" 합니다.

저는 이 말에 덧붙여 기업용 AI의 다음 단계는 가장 큰 모델을 만드는 것이 아니라 더 나은 에이전트를 구축하는 데 있다는 점을 말씀드리고 싶습니다.

이는 인공지능을 단순히 또 다른 챗봇으로만 보는 시각에서 벗어나, 직원 지원, 반복적인 작업 자동화, 조직 전반의 효율성 향상을 가능하게 하는 운영 역량으로 인식해야 함을 의미합니다.

인공지능의 가장 큰 기회는 대화 속에 있는 것이 아닙니다.

많은 사람들에게 인공지능이란 여전히 ChatGPT 에서 질문을 하고 답변을 받는 것을 의미합니다. 물론 그것도 하나의 활용 사례이며, 대화형 인터페이스는 인공지능을 더 쉽게 접할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 하지만 이는 인공지능이 제공할 수 있는 가능성의 극히 일부분에 불과합니다.

인공지능 에이전트의 가장 가치 있는 응용 분야 중 일부는 대화보다는 운영 프로세스에 초점을 맞춥니다. 예를 들어, 고등 교육 분야에서 인공지능 에이전트는 학생들이 등록, 캠퍼스 시설 또는 행정 절차에 대한 일상적인 질문에 답변하여 지원 서비스를 이용하도록 돕고, 교직원들이 더 복잡한 문제를 처리할 수 있도록 합니다.

교통 분야에서 에이전트는 일정 정보, 후속 여행 옵션 및 고객 지원을 단일 상호 작용으로 통합하여 사용자가 여러 서비스를 검색하는 번거로움을 덜어줄 수 있습니다.

다른 분야에서는 기업들이 AI 에이전트를 활용하여 영업 문의를 검증하고, 복잡한 문서를 요약하고 , 계약서에서 정보를 추출하는 등 이전에는 수작업으로 몇 시간씩 걸리던 작업을 자동화하고 있습니다.

이러한 에이전트들의 공통점은 질문에 답할 수 있을 뿐만 아니라 행정적 부담을 줄여주고 사람들이 판단력, 전문성, 그리고 인간적인 상호작용이 필요한 업무에 집중할 수 있도록 해준다는 점입니다.

더 나은 상담원은 더 나은 문제에서 시작한다.

프록시 AI에 대한 가장 큰 오해 중 하나는 조직이 AI 프록시를 배포할 위치를 파악하는 것부터 시작해야 한다고 생각하는 것입니다.

실제로 AI 솔루션 개발을 고려하는 기업이라면 먼저 “AI를 어디에 활용할 수 있을까?”라는 질문을 던지는 것이 아니라 “어떤 비즈니스 문제를 해결하려고 하는가?”라는 질문을 던져야 합니다.

기술부터 자동화하는 방식은 종종 조직이 잘못된 프로세스를 자동화하여 실질적인 가치를 거의 제공하지 못하는 에이전트를 구축하게 만듭니다. 가장 큰 성과를 거두는 조직은 직원들이 반복적인 관리 업무, 정보 검색, 시스템 간 데이터 수동 전송 등에 너무 많은 시간을 소비하는 운영상의 약점을 먼저 파악하는 조직입니다.

이러한 과제들을 명확히 이해하게 되면, 프록시 AI는 단순히 활용 사례를 찾는 기술이 아니라 효과적인 운영 도구가 됩니다.

실행의 중요성이 모델 자체의 중요성보다 더 크다.

오늘날 최첨단 AI 모델은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 더욱 강력해지고, 빨라지고, 비용 효율성도 높아지면서 경쟁 우위의 구도가 바뀌고 있습니다.

조직이 단순히 하나의 핵심 모델을 선택하는 것만으로 경쟁사보다 뛰어난 성과를 내기 어려울 것입니다. 오히려 성공은 모델을 둘러싼 모든 요소에 점점 더 좌우될 것입니다.

데이터 품질은 가장 중요한 차별화 요소 중 하나입니다. AI 에이전트의 성능은 기반이 되는 정보의 질에 달려 있습니다. 상충되는 문서, 일관성 없는 정책, 또는 부실한 지식 관리는 필연적으로 AI 출력의 품질을 저하시킵니다.

클레임 엔지니어링은 종종 간과되는 또 다른 중요한 기술입니다. 에이전트를 설계한다는 것은 단순히 지시를 내리고 일관된 결과를 기대하는 것이 아닙니다. 잘 설계된 클레임은 명확한 경계를 설정하고, 에이전트의 책임을 정의하며, 에이전트가 목표에 집중할 수 있도록 합니다.

거버넌스에도 동일하게 적용됩니다. 훌륭한 에이전트는 모든 질문에 답할 필요가 없습니다. 오히려 자신의 역할을 이해하고, 권한 밖의 요청은 거절해야 할 때를 알고, 진정으로 필요한 정보와 권한만을 가지고 행동해야 합니다. "최소 권한" 원칙을 적용하는 것은 보안 측면에서 좋을 뿐만 아니라, 불필요한 처리를 최소화하고 비용을 절감하여 효율성을 향상시킵니다.

궁극적으로 실행의 질이 기본 모델의 크기보다 훨씬 더 중요합니다.

자신감은 야망이 아니라 반복을 통해 길러진다.

또 다른 흔한 오해는 프록시 AI를 대규모 변혁 프로그램 전반에 걸쳐 배포해야 한다고 생각하는 것입니다. 실제로는 정반대인 경우가 대부분입니다.

의미 있는 성과를 달성하는 조직은 일반적으로 측정 가능한 가치를 제공하는 명확하게 정의된 사용 사례에서 시작합니다. 이는 직원 간의 신뢰를 구축하고 투자 수익을 입증하며, 보다 복잡한 워크플로로 확장하기 전에 거버넌스를 개선할 수 있도록 합니다.

에이전트 AI는 출시일에 완성되는 프로젝트가 아니라 시간이 지남에 따라 진화하는 제품으로 취급해야 합니다. 하지만 이는 조직이 테스트에 접근하는 방식에도 변화를 가져옵니다.

기존 소프트웨어는 매번 동일한 출력을 제공하도록 설계되었습니다. 그러나 AI 에이전트는 본질적으로 확률적이므로 일관성이 기능성만큼 중요해집니다. 따라서 지속적인 테스트, 모니터링 및 최적화는 성공적인 배포에 필수적입니다.

마찬가지로 중요한 것은 직원들이 이 여정에 함께해야 한다는 점입니다. 신뢰를 구축하는 것은 AI 에이전트 개발이 완료된 후 공개하는 것이 아니라, 개발 과정 전반에 걸쳐 팀을 참여시키고 의사 결정 과정, 안전 장치, 그리고 기술이 직원들의 전문성을 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 한다는 점을 이해시키는 것입니다.

더욱 뛰어난 에이전트가 인공지능의 다음 단계를 결정할 것입니다.

인공지능 산업이 더 빠르고, 더 저렴하고, 더 뛰어난 기본 모델을 계속해서 만들어낼 것이라는 점은 필연적입니다. 하지만 기업들이 이러한 역량을 의미 있는 상업적 가치로 전환할 수 있을지는 필연적인 것이 아닙니다.

차세대 AI 경쟁은 가장 큰 모델을 가진 팀이 승리하는 것이 아닙니다. 실제 운영 문제를 해결할 수 있는 신뢰할 수 있고 잘 관리되는 에이전트를 구축하는 팀이 승리할 것입니다.