AI Agent의 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있습니다. 초기에는 문서를 검색하거나 질문에 답하고, 초안을 작성하는 등 사람의 업무를 돕는 역할이 중심이었습니다. 최근에는 필요한 정보를 직접 찾고 여러 업무 도구와 시스템을 연결해 실제 업무를 처리하는 형태로 활용 범위가 확대되고 있습니다.기업의 활용 분야도 다양해지고 있습니다. 고객 문의 대응뿐 아니라 소프트웨어 개발, 재무 결산, 보험 심사, 사내 업무 등 실제 업무 과정 곳곳에서 AI Agent가 활용되고 있습니다.
성과를 바라보는 기준도 달라지고 있습니다. 단순히 모델이 얼마나 정확하게 답하는지를 넘어 업무 시간이 얼마나 줄었는지, 반복 작업이 얼마나 줄었는지, 기존 업무 방식이 어떻게 달라졌는지를 구체적인 지표로 확인하는 사례가 늘고 있습니다. 먼저 최근 AI Agent가 실제 업무를 어떻게 바꾸고 있는지 살펴보겠습니다.
최근 AI Agent는 실제 업무에서 어떻게 활용되고 있을까요?
AI Agent는 고객지원과 문서 검색을 넘어 개발, 재무, 보험 등 다양한 업무로 활용 범위를 넓히고 있습니다. 최근에는 단순히 답변이나 초안을 만드는 수준을 넘어, 기업의 데이터와 업무 시스템을 활용해 실제 작업까지 수행하는 사례도 늘고 있습니다.
□ 답변만 하던 AI에서 ‘후속 업무까지 처리하는 Agent’로
인도의 글로벌 항공사 Air India는 고객지원 AI Agent ‘AI.g’를 운영하고 있다고 밝혔습니다. AI.g는 하루 약 4만 건의 문의를 처리하고 있으며, 출시 이후 1,300만 건 이상의 대화에서 97%의 처리 성공률을 기록했습니다. 최근에는 예약 변경이나 환불처럼 여러 시스템을 거쳐야 하는 업무까지 Agent가 이어서 처리하도록 활용 범위를 넓히고 있습니다.
글로벌 산업기술기업 Siemens도 고객과 직원의 전화 문의에 AI Agent를 활용하고 있습니다. 2026년 공개된 사례에 따르면 들어오는 전화의 약 90%를 Agent가 직접 처리하거나 적절한 담당 부서로 연결하고 있다고 밝혔습니다.
□코드 보조에서 ‘개발 업무를 직접 수행하는 Agent’로
글로벌 배달 플랫폼 기업 Delivery Hero는 자율형 개발 Agent ‘Herogen’을 실제 개발 업무에 활용하고 있습니다. Herogen은 코드 작성과 테스트, 검토까지 수행하며 하루 170건 이상의 Pull Request를 만들고 병합합니다. 일부 작업은 기존 일주일 정도 걸리던 시간을 수분 수준으로 줄였다고 밝혔습니다.
글로벌 반도체 기업 AMD도 반도체 설계와 검증 과정에 AI Agent를 적용하고 있습니다. 매일 진행되는 대규모 시뮬레이션 결과를 Agent가 분류하고 오류 원인을 찾아 수정안을 제시하며, 일부 개발 과정은 기존 수 주에서 수일 수준으로 줄었다고 공개했습니다.
□ 단순 자동화에서 ‘기존 업무 시스템과 연결된 Agent’로
미국 전기차 제조사 Rivian은 재무 결산 업무에 AI Agent를 적용했습니다. Agent가 ERP 데이터와 실제 결산 업무를 연결해 자료 수집과 거래 내역 확인 등 반복 작업을 수행하면서, 결산 주기마다 15일이 넘는 수작업을 줄였다고 밝혔습니다.
글로벌 패션 유통기업 LC Waikiki도 재무 시스템과 AI Agent를 연결해 직원이 자연어로 필요한 재무 정보를 확인할 수 있도록 했습니다. 회사 측은 일상적인 재무 데이터 조회 시간을 30~50% 줄였다고 밝혔습니다.
□ 서류 검토 지원에서 ‘판단 근거까지 정리하는 Agent’로
에이프리카는 보험 설계사 채용 심사 업무에 AI Agent를 적용할 수 있도록 지원했습니다. Agent가 여러 위촉 서류를 확인하고 기준에 따라 검토 결과와 근거를 정리하며, 실제 위촉 여부에 대한 마지막 결정은 사람이 맡도록 구성했습니다. 체코 보험사 Direct Pojišťovna도 보험금 청구 과정에서 신청서와 사진, 보고서 등 여러 자료를 AI가 먼저 확인하도록 구성했습니다. 회사 측은 유리 파손 보험금 청구 처리 시간이 약 15분에서 2분으로 줄었으며, 해당 청구의 약 60%를 자동으로 처리하고 있다고 밝혔습니다.
이처럼 최근 AI Agent는 답변에서 업무 처리로, 코드 보조에서 실제 개발 수행으로, 독립된 AI 도구에서 기존 업무 시스템과의 연결로 활용 범위를 넓히고 있습니다. 동시에 보험 심사처럼 판단과 책임이 중요한 업무에서는 Agent와 사람이 역할을 나누는 방식도 활용되고 있습니다.
그렇다면 AI Agent를 실제 업무에 성공적으로 활용하기 위해서는 무엇이 필요할까요? AI Agent를 도입하고 운영할 때 확인해야 할 네 가지 핵심을 살펴보겠습니다.
AI Agent 도입·운영의 4가지 핵심은?!
[1] 개별 업무보다 전체 업무 흐름을 봐야 합니다
생성형 AI를 업무에 적용하는 초기 단계에서는 문서 검색, 요약, 이메일 작성처럼 개별 작업의 시간을 줄이는 방식이 주로 활용됐습니다. 이후 AI Agent 활용이 확대되면서 적용 방식도 달라지고 있습니다. 하나의 작업을 지원하는 데 그치지 않고 필요한 정보를 찾고, 업무 시스템이나 도구를 활용하며, 그 결과에 따라 다음 업무까지 이어서 처리하는 방식으로 활용 범위가 넓어지고 있습니다.
이 때문에 AI Agent를 도입할 때는 ‘어떤 기능에 AI를 적용할 것인가’보다 ‘하나의 업무가 처음부터 끝까지 어떻게 진행되는가’를 먼저 살펴볼 필요가 있습니다.
실제 업무는 하나의 화면이나 시스템 안에서 끝나는 경우가 많지 않습니다. 자료를 확인한 뒤 다른 시스템에 입력하고, 조건에 따라 담당자를 찾거나 승인을 요청하며, 처리 결과를 다시 기록하는 식으로 여러 단계가 연결됩니다. 이 과정에서 사람이 시스템 사이를 오가거나 같은 정보를 반복해서 확인하는 구간이 많을수록 Agent를 활용할 수 있는 여지도 커집니다.
Agent 적용 전에는 다음과 같은 업무 흐름을 확인해볼 수 있습니다.
사람이 여러 시스템을 오가며 같은 정보를 반복해서 확인하는가
앞선 작업의 결과에 따라 다음 처리 방법이 달라지는가
자료 확인, 입력, 검토, 승인 등이 여러 단계로 나뉘어 있는가
하나의 업무를 끝내기 위해 여러 데이터와 시스템을 함께 사용해야 하는가
사람이 직접 정보를 옮기거나 다음 담당자에게 전달하는 과정이 반복되는가
여기서 모든 단계를 Agent로 바꿀 필요는 없습니다. 먼저 사람이 반복적으로 정보를 옮기거나 같은 내용을 확인하는 구간, 업무가 자주 멈추거나 다음 단계로 넘어가는 데 시간이 걸리는 지점을 찾는 것이 중요합니다. 이후 Agent가 여러 시스템을 이용해야 한다면 어떤 데이터를 읽고 쓸 수 있는지, 어떤 조건에서 다음 업무를 실행할지, 오류나 예외가 발생했을 때 어디에서 멈출지까지 함께 설계해야 합니다.
[2] 모든 업무를 맡기기보다 사람과 Agent의 역할을 다시 나눠야 합니다
Agent가 할 수 있는 일이 많아지면서 자동화 범위를 어디까지 넓힐 것인지도 중요한 과제가 되고 있습니다. 하지만 실제 업무에서는 모든 과정을 Agent에게 맡기기보다 업무의 성격과 위험도에 따라 Agent와 사람이 맡을 역할을 구분하는 것이 중요합니다.Agent는 많은 자료를 빠르게 확인하거나 정해진 기준을 반복적으로 적용하고, 여러 시스템을 오가며 작업을 수행하는 데 유리합니다. 반면 예외가 많거나 판단의 결과에 책임이 따르는 업무, 금전·계약·인사처럼 잘못된 처리의 영향이 큰 업무는 사람의 확인이 필요할 수 있습니다.
따라서 자동화 범위를 정할 때는 단순히 ‘Agent가 할 수 있는가’뿐 아니라 ‘잘못 처리됐을 때 어떤 영향이 발생하는가’도 함께 봐야 합니다.
업무 성격에 따라 역할을 나누면 다음과 같습니다.
반복적인 검색과 자료 확인은 Agent가 처리
정해진 기준에 따른 분류·검토·실행은 Agent가 우선 수행
불확실성이 높거나 예외가 많은 업무는 Agent가 분석하고 사람이 확인
금전·계약·인사 등 책임이 큰 결정은 사람이 최종 판단
실행 결과를 되돌리기 어려운 작업은 사람의 승인 후 실행
특히 Agent가 정보를 찾아주는 수준을 넘어 실제 시스템에 데이터를 입력하거나 업무를 실행한다면, 사람이 어느 단계에서 확인하고 개입할 것인지도 미리 정해야 합니다. 모든 실행을 사람이 승인하면 자동화 효과가 낮아지고, 반대로 Agent에게 과도한 권한을 주면 작은 오류가 실제 업무에 영향을 줄 수 있습니다. 업무의 중요도와 위험에 따라 자동 실행, 실행 후 확인, 사람의 사전 승인 등 개입 수준을 다르게 설계하는 것이 필요합니다.
[3] 모델 성능보다 실제 업무가 얼마나 달라졌는지 봐야 합니다
AI를 도입할 때 모델 성능과 답변 정확도는 중요한 기준입니다. Agent가 실제 업무에서 사용되려면 기본적으로 정확하고 안정적으로 동작해야 하기 때문입니다. 하지만 Agent가 실제 업무에 적용된 이후에는 기술 성능만으로 활용 효과를 판단하기 어렵습니다. 기업이 Agent를 도입하는 목적은 높은 벤치마크 점수를 얻는 것이 아니라 업무 시간을 줄이고, 더 많은 업무를 처리하며, 사람이 반복적으로 해야 하는 작업을 줄이는 것이기 때문입니다.
따라서 Agent의 성과를 확인할 때는 모델 자체의 정확도와 함께 실제 업무가 어떻게 달라졌는지를 측정해야 합니다.
업무 하나를 처리하는 시간이 얼마나 줄었는가
사람이 반복해서 수행하던 작업이 얼마나 줄었는가
같은 인원으로 처리할 수 있는 업무량이 늘었는가
Agent가 처음부터 끝까지 완료한 업무 비율은 어느 정도인가
사람이 다시 확인하거나 수정해야 하는 비율은 어느 정도인가
오류나 예외로 인해 다시 처리해야 하는 업무는 얼마나 발생하는가
특히 Agent가 업무를 ‘수행한 것’과 실제로 ‘완료한 것’을 구분해서 보는 것이 중요합니다. 예를 들어 Agent가 1,000건의 문서를 분석했더라도 사람이 결과를 모두 다시 검토해야 한다면 실제 업무 절감 효과는 크지 않을 수 있습니다. 반대로 대부분의 업무를 Agent가 안정적으로 완료하고 일부 예외만 사람이 처리한다면 실제 활용 효과는 훨씬 커집니다.
성과 지표도 도입 시점에 한 번 확인하고 끝내기보다 운영 과정에서 지속적으로 살펴봐야 합니다. 데이터가 바뀌거나 새로운 업무 유형이 추가되면 정확도와 처리 결과도 달라질 수 있기 때문입니다. 처리시간, 완료율, 사람 개입률, 재작업률 등을 지속적으로 확인하고 필요할 때 Prompt, Knowledge, Tool이나 업무 규칙을 조정할 수 있어야 합니다.
[4] Agent 활용이 확대될수록 함께 연결하고 관리할 수 있어야 합니다
처음에는 한두 개 업무에 Agent를 적용하더라도 성과가 확인되면 다른 부서와 업무에서도 활용 요구가 늘어날 수 있습니다. 이때부터는 개별 Agent를 빠르게 만드는 것만으로는 충분하지 않습니다.
Agent가 늘어날수록 함께 관리해야 할 구성 요소도 많아집니다. Agent마다 사용하는 LLM과 데이터가 다를 수 있고, 연결되는 업무 시스템과 Tool, 접근 권한도 달라질 수 있기 때문입니다.
따라서 다음과 같은 정보를 일관된 기준으로 확인하고 관리할 수 있어야 합니다.
어떤 Agent가 어떤 데이터와 Knowledge에 접근하는가
어떤 LLM과 버전을 사용하고 있는가
어떤 Tool과 업무 시스템을 호출할 수 있는가
각 Agent에 어떤 실행 권한이 부여되어 있는가
누가 Agent를 생성하고 변경할 수 있는가
어떤 판단과 Tool 호출을 거쳐 결과가 만들어졌는가
오류가 발생했을 때 실행 과정을 추적할 수 있는가
Agent별 사용량과 운영 비용은 어느 정도인가
특히 실제 업무를 수행하는 Agent는 일반적인 챗봇보다 관리 범위가 넓습니다. 답변 내용뿐 아니라 어떤 데이터를 조회했는지, 어떤 Tool을 실행했는지, 실제 시스템에 어떤 작업을 수행했는지까지 확인할 수 있어야 합니다. Agent 구성 방식도 업무에 따라 달라질 수 있습니다. 비교적 단순한 업무라면 하나의 Agent가 여러 Tool을 활용하는 방식이 효율적일 수 있고, 서로 다른 전문 지식이나 권한이 필요한 업무라면 여러 Agent가 역할을 나누는 구조가 적합할 수 있습니다.
중요한 것은 처음부터 Single Agent나 Multi-Agent 가운데 하나를 정답으로 정하는 것이 아닙니다. LLM이나 Tool이 바뀌고 업무 범위가 달라져도 Agent와 데이터, Knowledge, Tool의 연결 관계를 필요에 따라 변경할 수 있어야 합니다.활용 규모가 커질수록 이러한 유연성과 함께 접근 권한, 변경 이력, 실행 과정, 사용량과 비용을 일관된 기준으로 관리할 수 있는 운영 체계도 필요합니다.
이제 기업의 관심은 ‘AI Agent를 사용할 것인가’에서 ‘어떻게 실제 업무에 안착시키고 지속적으로 활용할 것인가’로 옮겨가고 있습니다. Agent가 실제 데이터를 다루고 업무 시스템을 실행하기 시작하면, 단순한 기술 도입을 넘어 기존 업무 방식과 운영 체계까지 함께 달라져야 하기 때문입니다.
처음부터 모든 업무를 Agent로 전환할 필요는 없습니다. 실제 효과를 확인할 수 있는 업무부터 시작하고, 운영 과정에서 확인된 결과를 바탕으로 적용 범위와 실행 수준을 조정해 나가는 것이 현실적입니다. 이 과정에서 중요한 것은 특정 모델이나 기술에 맞춰 환경을 고정하는 것이 아니라, 업무와 기술의 변화에 따라 Agent의 구성과 연결 방식을 유연하게 바꿀 수 있는 기반을 갖추는 것입니다.
