<잇(IT)터뷰 전체 영상 보기>
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◼ 게스트 : 손예진 총괄 / 워카토
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
◼ 아래 각 목차를 클릭하시면 해당 내용을 영상으로 바로 보실 수 있습니다.
✔ AI ROI 현황과 문제점
✔ AI 에이전시 갭의 정의
✔ Context와 Trust 장벽
✔ 에이전트 성숙도 모델
✔ 마스터 에이전트 오케스트레이션
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 생성형 AI 도입 후 기업들이 직면한 ROI 딜레마와 해결책을 다룹니다. 많은 기업이 AI에 대규모 투자를 했음에도 명확한 비즈니스 성과를 얻지 못하면서 재무팀의 추가 투자 승인이 어려워지고 있는 현실을 분석합니다.
단순한 챗봇 수준의 Low Agency AI에서 벗어나 진정한 비즈니스 가치를 창출하는 High Agency AI로 진화하기 위한 전략을 제시합니다. Workato의 에이전트 성숙도 모델을 통해 기업이 어떻게 멀티 에이전트 오케스트레이션으로 발전할 수 있는지 구체적인 로드맵을 확인할 수 있습니다.
1. AI ROI 현황과 문제점
“지금 이제 생성형 AI가 크게 된 지 한 1년 정도 된 시점인데, 이제는 재무팀에서…AI 도입을 승인을 안 해주시려고 해요. 왜냐면 큰 돈을 투자했는데 이게 되냐 안 되냐에 대해서 챌린지를 하기 시작하는 거죠.”
이 발언은 현재 많은 기업이 직면한 AI 투자의 딜레마를 정확히 표현한다. 초기 AI 도입 시기의 높은 기대감과 달리, 실제 비즈니스 성과가 가시화되지 않으면서 조직 내부에서 회의적 시각이 증가하고 있다.
*AI ROI 부진의 현실적 배경
– 막대한 초기 투자 대비 명확하지 않은 성과 지표
– 기술적 성취와 비즈니스 가치 창출 간의 격차
– 재무팀의 투자 효율성에 대한 의구심 증가
이러한 상황은 AI 기술 자체의 문제가 아니라, 기업들이 AI를 활용하는 방식의 한계에서 비롯된다. 대부분의 기업이 단순한 Q&A 챗봇이나 기본적인 자동화 수준에 머물러 있어, AI의 진정한 잠재력을 발휘하지 못하고 있다.
2. AI 에이전시 갭의 정의
Gartner의 “Mind the AI Agency Gap” 모델을 통해 현재 AI 구현의 근본적 문제를 파악할 수 있다. 이 모델은 AI 에이전트의 능력을 Low Agency에서 High Agency까지 스펙트럼으로 구분한다.
① Low Agency AI 특징
– 정적이고 반응적인 동작
– 단순한 작업 처리
– 규칙 기반의 제한적 응답
– 사일로화된 기능
② High Agency AI 특징
– 적응적이고 능동적인 동작
– 복잡한 목표 달성
– 자율적 의사결정
– 통합적 비즈니스 프로세스 관리
현재 대부분의 기업 AI 구현은 Low-to-Mid Agency 수준에 머물러 있어, 진정한 비즈니스 혁신을 이루지 못하고 있다. 이것이 바로 투자 대비 성과가 미미한 근본 원인이다.
3. Context와 Trust 장벽
“에이전시 갭이라고 했던… 그 갭이 그러면 생기는 가장 큰 이유가 두 가지인데요. 영어로는 Context와 Trust라고 합니다.”
High Agency AI로 발전하지 못하는 두 가지 핵심 장벽을 명확히 정의한다.
1) Context 장벽
대부분의 AI 에이전트는 특정 애플리케이션이나 부서의 한정된 맥락에서만 동작한다. 진정한 비즈니스 가치를 창출하려면 전사적 맥락(Enterprise Context)에 대한 이해가 필요하다.
– 현재 상황: 재무, 영업, 인사, 생산 등 각 부서별 사일로화된 데이터
– 필요한 것: 모든 부서 데이터를 통합한 전체적 비즈니스 이해
– 해결 방향: 크로스 시스템 데이터 접근과 통합 분석 능력
2) Trust 장벽
기업 환경에서 AI가 할루시네이션을 일으키거나 오류를 범할 경우의 리스크는 개인 사용과는 차원이 다르다.
– 거버넌스: 명확한 AI 사용 정책과 가이드라인
– 보안: 민감한 기업 데이터 보호와 접근 권한 관리
– 권한 제어: 단계별 승인 프로세스와 인간 개입 지점
– 검증 가능성: AI 의사결정 과정의 투명성과 추적 가능성
이 두 장벽을 해결하지 않고는 AI 에이전트가 단순한 도구 수준을 벗어나 진정한 비즈니스 파트너로 진화할 수 없다.
4. 에이전트 성숙도 모델
Workato는 5단계 에이전트 성숙도 모델을 통해 기업의 AI 진화 로드맵을 제시한다.
① 1단계: 챗봇/코파일럿 (Basic Agent)
– “단일 앱 컨텍스트 내에서의 간단한 Q&A”
– 특정 애플리케이션 내 정보 조회
– 기본적인 FAQ 응답
– 제한된 범위의 사용자 지원
② 2단계: 지식 에이전트 (Knowledge Agent)
– “더 넓은 지식 베이스(KBS)와 전사적 맥락 접근”
– 여러 시스템의 정보 통합 조회
– 향상된 맥락 이해 능력
– 보다 정확하고 포괄적인 답변 제공
③ 3단계: 어시스턴트 (Assistant)
– “여러 시스템에 걸친 액션 수행 (예: 제품 재주문)”
– 단순한 정보 제공을 넘어선 실행 능력
– 크로스 시스템 작업 처리
– 사용자 요청에 따른 구체적 액션
④ 4단계: 오케스트레이션 (Deep Action)
– “복잡한 비즈니스 프로세스의 end-to-end 관리”
– 여러 시스템 연결한 워크플로우 실행
– 인간 승인 단계 포함한 프로세스 관리
– 비즈니스 룰 기반 자동화
⑤ 5단계: 멀티 에이전트 오케스트레이션 (Core Agent)
– “다수의 1st/3rd party 에이전트 조율하여 높은 수준의 비즈니스 성과 달성”
– 마스터 에이전트 역할 수행
– 능동적 비즈니스 신호 감지 및 대응
– 전체적 최적화 관점에서의 의사결정
5. 마스터 에이전트 오케스트레이션
성숙도 모델의 최종 단계인 Core Agent 개념은 AI ROI 혁신의 핵심이다.
1) 실제 사례 비교
– Basic Agent: “Your order is on its way. It is at the Port of Los Angeles.” (단순 정보 전달)
– Better Agent: “Your order has been stuck at Port of LA. I’ve re-ordered and selected a faster route.” (문제 인식 + 개별 대응)
– Core Agent: “Your order has already been rerouted due to a tariff hold along with 167 other orders.” (능동적 대량 처리 + 시스템 차원 최적화)
2) Core Agent의 핵심 특징
– 능동적 모니터링: 비즈니스 신호를 실시간으로 감지하고 분석
– 전체적 최적화: 개별 케이스가 아닌 시스템 전체 관점에서 의사결정
– 다중 에이전트 조율: 전문화된 하위 에이전트들을 효율적으로 관리
– 예측적 대응: 문제가 발생하기 전에 선제적 조치 실행
이러한 Core Agent는 단순한 자동화를 넘어서 진정한 비즈니스 인텔리전스로 작동한다. Workato의 iPaaS 기반 통합 플랫폼은 이러한 오케스트레이션을 실현하는 이상적인 환경을 제공한다.
3) 결론: AI 오케스트레이션이 답이다
AI ROI 딜레마의 해결책은 더 강력한 AI 기술이 아니라, AI를 어떻게 활용하느냐에 있다. 단순한 챗봇에서 시작하여 궁극적으로는 마스터 에이전트 오케스트레이션까지 발전하는 체계적 접근이 필요하다.
4) 성공적인 AI 전환을 위한 핵심 요소
– 전사적 맥락 통합: 사일로화된 데이터를 넘어선 통합적 관점
– 신뢰할 수 있는 거버넌스: 안전하고 검증 가능한 AI 운영 체계
– 단계적 성숙도 발전: 기본 에이전트에서 오케스트레이션까지 체계적 진화
– 능동적 비즈니스 대응: 반응적 처리에서 예측적 최적화로 전환
Workato의 접근법은 단순히 AI 도구를 제공하는 것이 아니라, 기업이 AI의 진정한 가치를 실현할 수 있는 플랫폼과 방법론을 제공한다는 점에서 차별화된다.
AI 투자에 대한 회의론이 증가하는 현 시점에서, 이러한 오케스트레이션 접근법은 AI ROI를 획기적으로 개선할 수 있는 실질적 해답을 제시한다.
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