글로벌 컨설팅 기업 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company)가 2026년 8월 발표한 「The State of AI in 2026」에 따르면, 연 매출 10억 달러 초과 기업의 응답자 중 하나 이상의 업무 영역에서 AI Agent 적용을 확대하고 있다고 답한 비율은 전년 27%에서 40%로 높아졌습니다.
적용 범위가 넓어질수록 업무별로 Agent가 어떤 역할을 맡아야 하는지 판단하는 일이 중요해집니다. 여러 시스템을 거치더라도 처리 순서가 명확하다면 기존 자동화로 구성할 수 있습니다. 문서나 요청 내용을 이해하는 데 AI가 필요하더라도 이후 절차가 정해져 있다면 AI를 결합한 워크플로가 적합할 수 있습니다. 확인한 결과에 따라 추가로 수행할 작업을 선택해야 하는 업무에서는 Agent의 활용 가치를 검토할 수 있습니다.
따라서 도입 전에는 업무를 단계별로 살펴 적합한 자동화 방식을 선택해야 합니다. 필요한 정보와 시스템을 활용할 수 있는지, 기대 효과가 도입 비용에 비해 충분한지도 함께 확인해야 합니다. 이번 글에서는 사내 IT 서비스 요청 사례를 통해 자동화 방식의 차이를 알아보고, 업무에 맞는 방식을 선택하기 위한 세 가지 기준을 살펴보겠습니다.
1. 정해진 절차로 처리할 수 있는 업무인지 살펴봐야 합니다
먼저 업무에서 확인할 정보와 결과에 따른 조치가 정해져 있는지 살펴봐야 합니다. 여러 시스템을 거치더라도 처리 조건과 순서가 명확하다면 워크플로로 구성할 수 있습니다. 단계가 많은지보다 다음 작업을 미리 정할 수 있는지가 중요한 기준입니다.
예를 들어 “인사 이동 후 일부 메뉴가 보이지 않는다”는 요청에서 권한 누락이 확인됐다면, 권한 부여 기준에 따라 승인 절차로 연결하면 됩니다. 권한이 정상인 경우에도 추가 점검 항목과 결과별 조치가 정리돼 있다면 정해진 절차로 처리할 수 있습니다. AI가 요청 내용을 읽고 유형을 분류하더라도, 이후 과정까지 Agent가 판단해야 하는 것은 아닙니다.
반면 기존 절차로 원인을 찾기 어려워, 확인한 기록에 따라 조사 대상과 순서를 바꿔야 한다면 Agent 활용을 검토할 수 있습니다.
다만 반복되는 예외는 별도의 절차로 정리할 수 있으므로, 예외가 있다는 사실만으로 Agent가 필요하다고 판단해서는 안 됩니다.
실제 업무 기록에서 다음 항목을 확인하는 것이 좋습니다.
반복 처리: 같은 요청을 비슷한 순서로 처리하는가?
예외 유형: 자주 발생하는 예외도 조건별 절차로 정리할 수 있는가?
추가 판단: 중간 결과에 따라 확인할 자료와 다음 작업을 새로 선택해야 하는가?
승인자나 기준값만 바뀐다면 기존 워크플로를 수정해 대응할 수 있습니다. 요청마다 조사 과정이 달라진다면 Agent가 도움이 될 수 있지만, 선택한 작업과 결과를 검증하는 부담도 고려해야 합니다. 일반 요청은 워크플로로 처리하고, 추가 판단이 필요한 구간에 Agent를 적용하는 방안도 검토할 수 있습니다.
2. 판단에 필요한 정보와 업무 기준이 갖춰져 있는지 살펴봐야 합니다
처리 경로를 미리 정하기 어렵다고 해서 Agent가 문제를 해결할 수 있는 것은 아닙니다. 적절한 다음 작업을 선택하려면 현재 상태를 확인할 정보와 판단의 근거가 필요합니다.
예를 들어 인사 이동 정보가 최신 상태로 반영되지 않았다면 AI는 이전 소속을 기준으로 권한을 검토할 수 있습니다. 부서별 권한 기준이 문서마다 다르다면 어떤 기준을 적용해야 하는지도 불명확해집니다. 이러한 문제는 Agent의 판단 범위를 넓히는 것만으로 해결하기 어렵습니다.
도입 전에는 자료의 존재 여부에서 한 단계 더 나아가 실제 활용 가능한 상태인지 확인해야 합니다.
정보 접근: 필요한 시스템과 문서를 조회할 수 있는가?
최신성과 일관성: 인사 정보, 권한 내역, 정책 문서가 현재 상태를 반영하는가?
업무 기준: 같은 요청에 적용할 조건과 예외 처리 원칙이 정리돼 있는가?
결과 확인: 조회한 정보와 제안한 조치가 적절한지 담당자가 확인할 수 있는가?
자료가 있어도 연계 기능이 없거나 접근 권한이 제한돼 있다면 자동화할 수 있는 범위가 달라집니다. 이 경우 필요한 정보를 미리 모아 제공하는 방식, 일부 시스템만 연결하는 방식, 연계 환경을 먼저 정비하는 방안을 비교해야 합니다.
업무 기준이 담당자의 경험에만 남아 있는 경우도 있습니다. 같은 증상을 보고 어떤 기록을 추가로 확인하는지, 어떤 상황에서 다른 부서에 넘기는지 정리하면 AI에 맡길 수 있는 범위와 사람의 판단이 필요한 부분을 구분하는 데 도움이 됩니다.
실행 결과의 영향도 함께 고려해야 합니다. 점검 정보를 수집해 조치안을 제시하는 것과 실제 권한을 변경하는 것은 책임과 검토 수준이 다릅니다. 권한 변경이 다른 업무나 정보 접근에 영향을 준다면, 도입 범위를 정보 조회와 처리안 제시까지로 정하는 선택도 가능합니다.
정보와 기준이 충분한지에 따라 Agent를 적용할 업무뿐 아니라 어디까지 맡길지도 달라집니다. 도입 전 검토에서는 기능의 가능성과 현재 업무 환경에서의 실행 가능성을 함께 확인해야 합니다.
3. 기대 효과와 도입 비용을 함께 검토해야 합니다
Agent를 적용할 수 있는 업무를 찾았다면 우선 도입할 가치가 있는지 판단해야 합니다. 자주 발생하는 단순 요청과 드물지만 조사 시간이 긴 요청은 업무 부담의 형태가 다릅니다. 건수만으로 우선순위를 정하면 개선 효과가 큰 부분을 놓칠 수 있습니다.
예를 들어 계정 잠금 요청이 많고 처리 절차도 일정하다면 규칙 기반 자동화나 AI 워크플로로 효과를 얻을 수 있습니다. 복합적인 접속 오류는 건수가 적더라도 담당자가 여러 기록을 조사하느라 많은 시간을 쓴다면 Agent 적용을 검토할 가치가 있습니다.
현재 업무에서 다음 항목을 확인하면 기대 효과를 구체화할 수 있습니다.
업무량: 유형별 요청 건수와 특정 시기에 집중되는 정도
처리 부담: 정보 수집, 원인 조사, 담당자 간 전달에 드는 시간|
개선 범위: 자동화로 줄일 수 있는 작업과 계속 사람이 맡아야 할 작업
업무 영향: 처리 지연이나 오류가 직원의 업무와 서비스에 미치는 영향
이때 AI가 제시한 결과를 검토하는 시간도 예상해야 합니다. 담당자가 결과를 믿기 어려워 같은 자료를 처음부터 다시 확인해야 한다면 절감 효과는 작아집니다. 반면 확인한 기록과 판단 근거가 정리돼 있어 검토할 부분을 좁힐 수 있다면, 최종 결정은 사람이 하더라도 업무 부담을 줄일 수 있습니다.
비용에는 모델 사용료 외에도 시스템 연계, 데이터와 정책 정리, 결과 검증에 필요한 작업이 포함됩니다. 여러 차례 정보를 조회하고 판단하는 과정에서는 호출 횟수와 처리 시간이 요청마다 달라질 수 있습니다. 따라서 단순히 요청 한 건의 응답 비용보다 업무를 완료하기까지 필요한 전체 비용을 비교하는 것이 좋습니다.
예상 효과가 불분명하다면 도입 전 소규모 검증으로 선택의 근거를 확보할 수 있습니다. 정상 요청과 예외 요청을 함께 선정해 기존 방식, AI 워크플로, Agent 방식 가운데 적용 가능한 대안을 비교하는 것입니다. 이때 확인할 것은 결과의 정확성과 함께 담당자의 추가 조사·검토가 얼마나 줄어드는지입니다.
검증 결과에 따라 도입 범위도 달라질 수 있습니다. 일반 요청은 워크플로로 처리하고 조사 부담이 큰 요청에만 Agent를 적용할 수 있습니다. 연계 비용이 큰 시스템은 후순위로 두거나, 실행보다 정보 정리와 처리안 제시부터 시작할 수도 있습니다.
기대 효과를 구체적으로 설명할 수 있어야 도입 범위와 우선순위도 정할 수 있습니다. ‘Agent를 활용한다’는 목표를 ‘어떤 요청에서 어떤 작업을 줄인다’는 목표로 바꾸는 과정이 필요합니다.
사내 IT 서비스 요청 하나에도 규칙에 따른 승인, AI를 활용한 요청 해석, 상황에 따른 추가 조사가 함께 존재합니다. 각 단계의 요구를 나누면 기존 자동화로 처리할 부분과 AI 워크플로가 필요한 부분, Agent의 판단이 도움이 될 부분이 드러납니다.
도입 전에는 처리 순서를 미리 정할 수 있는지, 판단에 필요한 정보와 기준이 갖춰져 있는지, 기대 효과가 도입 비용에 비해 충분한지를 차례로 살펴봐야 합니다. 이 세 가지를 확인하면 구현할 기능뿐 아니라 우선 적용할 업무와 범위를 구체적으로 정할 수 있습니다.
AI Agent는 업무 전체를 한꺼번에 맡기는 방식으로만 도입할 필요가 없습니다. 기존 절차 안에서 다음 작업의 선택이 필요한 부분을 찾아 적용하고, 그 효과를 근거로 범위를 넓혀갈 수 있습니다. 업무에 필요한 판단의 범위를 명확히 하는 것이 적합한 자동화 방식을 선택하는 출발점입니다.
