최근 기업 환경에서 AI와 자동화 기술이 빠르게 확산되는 가운데, 실제 업무 현장 체감 효과는 여전히 제한적이다. 기업용 소프트웨어에 AI 기능은 증가하고 있으나 일하는 방식의 근본적 변화는 더딘 상황이다. 제조·금융 등 전통산업으로 확장되는 자동화 트렌드와 함께 단순 반복 작업을 넘어 AI에이전트로 진화하는 새로운 흐름이 형성됐다. 이에 <디지털데일리>는 ‘AI 업무혁신 시대’를 심층 분석해 기업 디지털 전환 청사진을 제시한다. [편집자주]
[디지털데일리 이안나기자] AI 에이전트가 기업 업무혁신 새로운 패러다임을 열고 있다. 기존 로봇프로세스자동화(RPA)가 정형화된 반복 업무를 자동화하는 데 머물렀다면 AI 에이전트는 자연어 이해와 상황 판단, 다양한 시스템 연동 역량을 바탕으로 복합적이고 창의적인 업무까지 스스로 처리한다.
이로써 기업들은 단순한 효율화에 그치지 않고 일하는 방식 자체를 근본적으로 재설계하는 AI 업무혁신 시대로 접어들고 있다. 리서치앤마켓에 따르면 올해 글로벌 AI 에이전트 시장규모는 약 5.29억달러로, 2035년 2168억달러까지 연평균 약 40% 이상 성장할 것으로 전망된다.
글로벌 IT 기업들은 이미 AI 에이전트 경쟁을 본격화하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 오피스 제품군과 윈도에 ‘코파일럿’을 통합, 내부 데이터와 연동된 맞춤형 업무 지원을 제공한다. 오피스365 전반에서 사용자가 자연어로 명령만 내리면 이메일 작성, 회의록 요약, 일정 관리, 데이터 분석 등 다양한 작업을 자동으로 처리한다.
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[디지털데일리 이안나기자] AI 에이전트가 기업 업무혁신 새로운 패러다임을 열고 있다. 기존 로봇프로세스자동화(RPA)가 정형화된 반복 업무를 자동화하는 데 머물렀다면 AI 에이전트는 자연어 이해와 상황 판단, 다양한 시스템 연동 역량을 바탕으로 복합적이고 창의적인 업무까지 스스로 처리한다.
이로써 기업들은 단순한 효율화에 그치지 않고 일하는 방식 자체를 근본적으로 재설계하는 AI 업무혁신 시대로 접어들고 있다. 리서치앤마켓에 따르면 올해 글로벌 AI 에이전트 시장규모는 약 5.29억달러로, 2035년 2168억달러까지 연평균 약 40% 이상 성장할 것으로 전망된다.
글로벌 IT 기업들은 이미 AI 에이전트 경쟁을 본격화하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 오피스 제품군과 윈도에 ‘코파일럿’을 통합, 내부 데이터와 연동된 맞춤형 업무 지원을 제공한다. 오피스365 전반에서 사용자가 자연어로 명령만 내리면 이메일 작성, 회의록 요약, 일정 관리, 데이터 분석 등 다양한 작업을 자동으로 처리한다.
세일즈포스 ‘에이전트포스’는 고객관계관리(CRM) 시스템에 AI 에이전트를 결합해 영업·마케팅·고객서비스 등 전방위 업무 자동화와 실시간 데이터 기반 개인화 서비스를 제공한다. 기존 AI 기능 대비 더 높은 자율성과 실시간 데이터 적응력을 갖췄다는 점이 특징이다.
유아이패스는 RPA를 넘어 AI 에이전트 중심 자동화 전략을 내세우고 있다. ‘에이전트 빌더’ 플랫폼은 AI 에이전트, 로봇, 사람을 하나의 지능형 시스템으로 통합해 복잡한 업무까지 자동화가 가능하다. IBM은 기업이 AI 에이전트를 실무에 효과적으로 적용할 수 있도록 지원하는 왓슨x 오케스트레이트를 선보였다.
국내 주요 기업들도 AI 에이전트 개발에 적극적이다. 업스테이지는 자체 LLM인 '솔라'와 여러 AI 모델을 기반으로 문서 자동 이해 및 처리, 정보 추출, 자연어 검색 등 산업별 맞춤형 AI 에이전트 솔루션을 제공하고 있다. 글로벌 시장에서 활약하는 센드버드는 AI 솔루션 ‘옴니프레젠트 AI 에이전트’를 선보였다. 고객 행동을 실시간으로 분석해 먼저 응답하는 ‘프롬프트리스’ 방식이다.
기업간거래(B2B) 금융 솔루션을 제공하던 웹케시는 올해 핀테크 전문 기업에서 금융 AI 에이전트 기업으로 전환한다는 목표를 제시했다. 이를 위해 ▲AI 기반 현금관리서비스(CMS) 확대 ▲금융 및 공공 부문 AI 에이전트 전환 ▲그래픽처리장치(GPU) 기반 인프라 고도화 등 세 가지 핵심 전략을 추진한다.
AI 에이전트 도입 효과는 수치로도 입증되고 있다. 여러 컨설팅 보고서에 따르면 JP모건체이스는 법률 계약서 검토에 AI 에이전트를 도입, 연간 36만 시간 이상 업무 시간을 절약해 수백만 달러 비용을 절감했다. 맥킨지 연구에 따르면 소프트웨어 개발자가 AI 코딩 에이전트를 활용할 경우 20~40%가량 생산성이 향상됐다.
이처럼 AI 에이전트는 고객 상담 자동화, 내부 문서 관리, 영업·마케팅 자동화, 데이터 기반 의사결정 지원 등 다양한 영역에서 실제 업무 혁신을 가능하게 만든다. AI 에이전트 도입은 단순한 자동화 수준을 넘어 기업 경쟁력 강화와 일하는 방식의 근본적 변화를 이끌고 있다. 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 AI가 대체함으로써 직원들은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됐다.
또한 AI 에이전트는 방대한 데이터를 실시간으로 분석해 인사이트를 도출하고, 고객 행동을 예측하는 등 데이터 기반 의사결정도 지원한다. 특히 24시간 실시간 대응과 개인화된 서비스 제공은 고객 만족도와 충성도를 높인다. 이는 기업 브랜드 경쟁력 강화로 이어지게 된다.
다만 AI 에이전트 확산에는 데이터 보안과 개인정보 보호, 내부 시스템 간 통합, 인간과 AI의 협업 등 해결해야 할 과제도 남아 있다. 각 부서별 도입된 AI 에이전트 연동과 관리 복잡성, 투명한 의사결정과 책임 소재 확보 등은 앞으로 기업들이 풀어야 할 숙제다.
업계 관계자는 “AI 에이전트는 이제 업무 자동화를 넘어 기업의 전략적 의사결정과 혁신을 이끄는 동반자로 자리매김하고 있다”며 “성공적인 도입을 위해서는 기술적 역량뿐 아니라 데이터 거버넌스, 윤리·보안, 직원 교육 등 다각도 노력이 병행돼야 한다”고 말했다.
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