에이전틱 AI가 모든 기업의 상상력을 사로잡았다. 추론, 의사 결정, 변화하는 상황에 동적으로 적응할 수 있는 자율 시스템을 약속하기 때문이다. 인간의 개입 없이 독립적으로 작동하는 기계가 전사적인 규모로 프로세스를 간소화하고 효율성을 높인다는 매력을 거부하기는 어렵다. 에이전틱 AI가 차세대 유망 기술로 주목받는 것은 당연하다.

마케팅 문구와 솔루션 업체의 야심 찬 주장으로 한층 강력해진 비전이다. 덕분에 2022년 전 세계 AI 투자 규모는 900억 달러를 넘어섰으며, 그 중 상당 부분이 에이전틱 AI 같은 기술에 집중됐다. 그러나 한 걸음 물러서서 살펴보면, 클라우드에 구현된 에이전틱 AI는 기업의 현실보다 화려한 프레젠테이션에 더 초점을 맞추고 있다는 불안한 사실이 드러난다.

부족한 실현 가능성

에이전틱 AI는 여전히 개념적 단계에 머물러 있다. 커다란 잠재력에도 불구하고, 이 기술은 기업 환경에서 광범위한 채택이나 확장성을 입증하지 못했다. 자율적 시스템이 산업을 혁신한다는 이야기는 많이 들었지만, 의미 있는 도입 사례는 극히 드물다.

딜로이트의 최근 설문조사에 따르면, AI를 추구하는 기업 중 4%만이 에이전틱 AI 시스템을 적극적으로 테스트하거나 구현하고 있는 것으로 나타났다. 대다수 기업은 신중한 실험 단계에 머물러 있다. 이런 격차는 관련 과제를 고려할 때 놀라운 일이 아니다. 에이전틱 AI는 고급 추론, 상황 이해, 복잡하고 구조화되지 않은 환경에서 자율적으로 학습하고 적응하는 능력이 필요하다. 이런 수준의 정교함은 대부분 기업이 아직 달성하지 못한 목표다.

또한 인프라와 비용이라는 장애물도 만만치 않다. 최근 가트너의 보고서에 따르면, 에이전틱 AI 프로젝트를 진행하는 데는 기존 머신러닝 프로젝트보다 2~5배의 비용이 소요되는 경우가 많다. 이런 시스템에는 방대한 훈련 데이터, 고급 처리 능력, 기존 워크플로우와의 강력한 통합이 필요한데, 모든 기업이 이런 준비가 되어 있는 것은 아니다.

단절과 격차의 원인

에이전틱 AI 도입은 주로 기술의 미성숙과 과도한 기대라는 두 가지 원인으로 난항을 겪는다. 에이전틱 AI는 자율적인 의사 결정을 약속하지만, 실제 상황에서 엣지 케이스(Edge Case), 예측 불가능한 변수, 인간 의사 결정의 미묘한 차이를 처리하는 데 어려움을 겪고 있다. 필자는 이런 문제를 직접 목격했다.

수년 동안 에이전틱 AI의 대표적 사례로 칭송받았던 자율주행 차량을 생각해보자. 테슬라와 웨이모와 같은 업체가 진전을 이루고 있지만, 완전한 자율 주행은 기술적 장애물로 가득 찬 먼 목표에 불과하다. 에이전틱 AI를 추구하는 업체들은 판단력과 적응력이 요구되는 역동적인 실제 상황에서 시스템이 흔들리는 유사한 함정을 금방 만나게 된다.

이런 예는 마케팅 문구와 실제 구현 역량 사이의 격차가 커지고 있음을 보여준다. 과대 광고는 혁명적인 변화를 약속하지만, 실제 진전은 느리고 점진적이다.

재평가 필요한 접근 방법

과대포장에 의존하는 프로젝트는 대부분 성공하지 못한다. 가치 창출을 위한 명확한 로드맵 없이 에이전틱 AI에 투자하는 기업은 시간, 돈, 자원을 낭비할 위험이 크다. 가장 화려한 신기술을 쫓기보다는 기업의 특정 요구사항과 측정 가능한 결과에 집중해야 한다. 대규모 에이전틱 AI 솔루션이 답이 아닐 수도 있다. 많은 기업이 기존 워크플로우와  원활하게 통합되는 추천 시스템이나 예측 분석과 같은 단순한 AI 도구를 구현하는 것이 더 나은 ROI를 달성할 수 있다.

유의미한 AI 도입은 명확성에서 시작된다. 전사 확장을 단행하기 전에 파일럿 프로그램을 우선 순위로 정하고 통제된 환경에서 에이전틱 AI를 테스트해야 한다. 이런 테스트에는 비용 절감이나 프로세스 효율성 개선 같은 측정 가능한 성과를 추적하는 핵심 성과 지표가 함께 사용되어야 한다.

또한 인프라의 준비 상태도 매우 중요하다. 에이전틱 AI는 일반적으로 강력한 데이터 세트, 원활한 통합, 편견이나 책임과 같은 윤리적 문제를 해결하기 위한 노력이 필요하다. 이런 요소가 없으면 프로젝트는 실패할 가능성이 높다.

기업은 또한 솔루션 업체에 책임을 물어야 한다. 에이전틱 AI 마케팅은 투명성이 부족하고 적절한 증거나 벤치마크를 제시하지 않고 과감한 주장을 하는 경우가 많다. 솔루션 업체에 구체적인 사항을 질문하고 객관적인 답변을 얻어야 한다. 기업은 정보에 기반한 의사 결정을 내리기 위해 확장성, 배포 일정, 기술적 한계에 대해 더 깊은 인사이트를 요구해야 한다.

과대 광고와 가치 관리

에이전틱 AI는 의심할 여지 없는 잠재력이 크지만, 현재 상태는 과대포장이 많고 실제 성과는 부족하다. 기업이 이런 기술을 서둘러 도입하면 자율성이라는 약속에 유혹되어 근본적인 복잡성을 이해하지 못한 채 비용이 많이 드는 함정에 빠질 위험이 있다.

기업은 즉각적인 비즈니스 요구사항에 집중하고 점진적인 AI 솔루션을 우선 순위로 정하고, 업체에 투명성을 요구함으로써 과대 광고의 함정을 피할 수 있다. 에이전틱 AI를 가장 먼저 도입하기 위한 경쟁이 되어서는 안된다. 가능한 한 가장 스마트한 방법으로 도입하는 것이 중요하다. 대다수 기업에 가장 좋은 방법은 기술이 성숙할 때까지 기다리면서 현재의 보다 실용적인 AI 이니셔티브를 추진하는 것이다.

결국, 기업의 AI가 성공하는 것은 첨단 기술을 추구하는 것과는 관계가 없다. 실질적이고 측정 가능한 가치를 창출하는 것이다. 실용적인 현실에 뿌리를 두고 있는 기업은 에이전틱 AI가 결국 그 잠재력을 발휘할 때 오늘날과 미래에 지속 가능한 성장을 위한 기반을 다질 수 있을 것이다.
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