기업의 AI 활용은 단순한 지식생성이 아니라 실제 업무 실행 능력으로 확장되고 있습니다. 생성형 AI가 답변을 만들고, AI 에이전트가 작업 단위를 자동화한다면 에이전틱 AI는 목적을 이해하고 전체 과업을 스스로 계획해 끝까지 수행하는 실행 중심 AI입니다. 이 전환은 AI 기술이 ‘도구 활용 능력’을 갖추는 순간부터 시작되었으며, 최근 MCP(Model Context Protocol)가 등장하면서 에이전틱 AI를 표준화된 방식으로 구축할 수 있는 기반도 빠르게 마련되고 있습니다.
생성형 AI의 시대: ‘대답하는 AI’의 한계
생성형 AI는 지식 요약, 문서 작성, 리서치, 데이터 기반 보고서 초안 생성 등 많은 업무에서 즉각적인 효율을 만들어냈습니다. 그러나 본질적으로 생성형 AI는 “대답”과 “생성”이라는 텍스트 기반 작업에 최적화되어 있습니다. 실제 실무에서는 대답 외에도 데이터 불러오기, 정제, 분석, 검증, 파일 저장, 공유 등 일련의 실행 과정이 뒤따릅니다.
예를 들어 매출 하락 원인을 분석하는 상황에서는 데이터베이스 접근, 모델 선택, 문서화까지 이어지는 여러 단계가 필요합니다. 생성형 AI는 이 중 일부를 도울 뿐 전체 프로세스를 완성할 수는 없습니다. 이 때문에 기업은 단순한 언어 생성 모델을 넘어 실제 업무를 수행할 수 있는 AI를 필요로 하게 되었습니다.
AI 에이전트의 등장: 작업 단위 자동화를 시도한 첫 단계
이 요구를 충족하기 위해 등장한 개념이 AI 에이전트입니다. AI 에이전트는 특정 역할 또는 목적에 맞추어 설계된 인공지능 모듈로, 외부 시스템과 연결되어 제한된 범위의 작업을 자동화합니다. API 호출, 파일 읽기·쓰기, 간단한 프롬프트 체인 구성 등이 가능해지면서 생성형 AI보다 한 단계 높은 활용성이 제공되었습니다.
예를 들어 “지난주 고객 문의 메일만 추려서 요약해줘”라는 요청을 수행하기 위해 메일 API 호출, 필터링, 내용 분석, 문서화라는 일련의 과정을 실행할 수 있습니다. 기존 생성형 AI가 문장을 만드는 도구였다면, AI 에이전트는 작업 단위의 자동화를 시도하는 형태라고 볼 수 있습니다.
그러나 AI 에이전트는 예상치 못한 예외 상황에 취약하고, 장기적 과제를 수행하는 계획 능력이 제한적이며 외부 시스템과 깊이 있게 연결되기 어려운 특성을 갖고 있습니다.
에이전틱 AI: 자율적으로 계획하고 실행하는 AI
에이전틱 AI(agentic AI)는 기존 생성형 AI와 AI 에이전트의 한계를 넘어 목표 중심으로 전체 과업을 계획하고 수행하는 능력이 강화된 실행형 AI입니다. 핵심은 AI가 스스로 문제를 정의하고 이를 해결하기 위한 계획을 수립하며, 외부 도구와 시스템을 활용해 원하는 결과물을 만들어낸다는 점입니다.
에이전틱 AI를 구성하는 핵심 기능
첫째, 목표 이해 및 과업 재정의 능력입니다. 지시문을 그대로 수행하는 것이 아니라 사용자가 진짜로 달성하려는 목적을 우선적으로 파악합니다. “지난 분기 매출 하락 원인을 분석해줘”라는 요청은 단순한 질문이 아니라 데이터 분석 업무 전체를 의미합니다. 에이전틱 AI는 이를 과업 전체로 재정의합니다.
둘째, 고도화된 계획 능력입니다. 과업을 세부 단계로 분해하고 실행 순서를 설계합니다. 데이터 수집, 모델 실행, 검증, 보고서 생성 등 전체 일련의 흐름을 스스로 구성합니다.
셋째, 실행 능력입니다. 에이전틱 AI는 필요한 도구를 호출하고 데이터베이스에 접근하며, 파일을 생성・저장하고 결과를 기반으로 다음 스텝을 조정할 수 있습니다. 단순히 텍스트를 생성하는 모델이 아니라 시스템을 활용해 결과물을 완성하는 AI입니다.
AI 에이전트와의 차이
에이전틱 AI는 기존 AI 에이전트와 달리 자율성과 회복성을 갖습니다. 예외 상황 발생 시 스스로 오류를 보완하고 경로를 수정하며 목표에 맞춰 전체 업무를 재계획할 수 있습니다. 또한 도구 호출의 범위가 훨씬 넓고, 외부 시스템과의 통합 수준도 깊습니다. 기존 에이전트가 워크플로 자동화라면 에이전틱 AI는 목적 달성을 위한 자율적 업무 수행 체계에 가깝습니다.
생성형 AI / AI 에이전트 / 에이전틱 AI 비교
| 구분 | 생성형 AI | AI 에이전트 | 에이전틱 AI |
|---|---|---|---|
| 핵심 역할 | 질문에 답변하고 텍스트를 생성하는 모델 | 특정 작업 단위를 자동화하는 실행 모듈 | 목표를 이해하고 전체 과업을 계획・수행하는 자율적 AI |
| 작업 범위 | 문서 작성, 요약, 분석 등 텍스트 기반 작업 | API 호출, 파일 읽기/쓰기 등 제한적 자동화 | 데이터 접근, 도구 호출, 파일 생성, 프로세스 수정까지 전체 업무 수행 |
| 계획 능력 | 없음 | 제한적(프롬프트 체인 기반) | 고도화된 계획 능력으로 과업 분해・경로 설계 가능 |
| 예외 처리 | 불가 | 제한적 처리 가능 | 자체적으로 오류 보정 및 경로 재설계 가능 |
| 대표 활용 사례 | 보고서 작성, 요약, 콘텐츠 생성 | 메일 필터링, 파일 정리 자동화 | 데이터 분석 전체 프로세스 자동화, 업무 운영 자동화 |
생성형 AI 이후의 경쟁력은 에이전틱 AI가 결정합니다
에이전틱 AI는 AI 기술이 새로운 단계로 진입했음을 의미합니다. 기업의 경쟁력은 얼마나 빠르게 에이전틱 AI 기반 운영 체계로 전환하느냐에 달려 있습니다. 특히 생산성, 비용 효율, 품질 표준화가 중요한 산업일수록 도입 효과가 즉각적입니다.
엘리스는 실무자가 에이전틱 AI를 빠르게 실습하고 실무에 적용할 수 있도록 교육 실습 플랫폼 엘리스LXP를 통해 프로그래밍이 가능한 실습 환경을 제공합니다. 엘리스LXP는 브라우저만 있으면 즉시 코드 실행, 데이터 처리, 모델 실험까지 가능해 교육자와 실무자가 동일한 조건에서 AI 실습을 진행할 수 있도록 설계되어 있습니다.
교육자는 엘리스LXP에서 VSCode, Dify 등과 같은 서드파티 환경을 직접 선택할 수 있습니다. Dify는 LLM 워크플로우를 시각적으로 구성하고 외부 도구·API를 연결해 에이전틱 AI의 초기 버전을 직접 만들어볼 수 있는 플랫폼입니다. 엘리스LXP에서 바로 Dify를 실행해 에이전틱 AI 개발 실습을 진행하고, 실제 업무 자동화에 어떤 방식으로 적용할 수 있는지 빠르게 검증할 수 있습니다.
엘리스는 이러한 실습 환경과 함께 기업 맞춤형 자동화 설계, 교육, 컨설팅까지 연계해 에이전틱 AI 기반 운영 체계를 실질적으로 구현할 수 있도록 지원하고 있습니다. 지금 바로 엘리스와 함께 기업 맞춤형 에이전틱 AI 도입 전략을 설계해 보세요.
FAQ
에이전틱 AI를 도입하는 데 드는 비용은 어느 정도인가요?
도입 비용은 사용하는 모델 크기, GPU 인프라 규모, 도구 통합 범위, 사내 시스템 연동 수준에 따라 크게 달라집니다. 특히 기업별 데이터 형태와 운영 환경에 따라 커스터마이징 수준이 다르기 때문에 고정 비용보다는 단계적 투자 방식이 일반적입니다. 대부분의 기업은 파일럿 규모로 시작한 뒤 점차 확장하는 방식을 선택합니다.
에이전틱 AI가 기업 데이터 보안에 영향을 주지는 않나요?
에이전틱 AI는 내부 시스템과 연결되기 때문에 보안이 핵심 요소입니다.
데이터 암호화, 접근 통제, 로깅·감사 체계, 온프레미스 실행 환경, 전용 모델 운영 등 다양한 방식으로 보안 요구사항을 충족할 수 있습니다. 특히 금융·공공기관에서는 외부 전송 없이 내부망에서 실행하는 방식이 선호됩니다.
우리 조직이 에이전틱 AI를 도입할 준비가 되었는지 판단하려면 무엇을 확인해야 하나요?
핵심은 데이터 접근성, 시스템 연동 구조, 내부 정책 준수 여부입니다.
데이터가 사일로화되어 있거나 시스템 간 연결성이 낮다면 에이전틱 AI가 충분히 기능할 수 없습니다. 또한 업무 프로세스가 문서화되어 있는지, API 기반 연동이 가능한지 등 기본적인 기술 환경을 먼저 점검할 필요가 있습니다.
에이전틱 AI를 활용하려면 직원 역량도 변화해야 하나요?
AI 활용 역량, 데이터 이해도, 도구 사용 능력이 일정 수준 필요합니다.
이에 따라 많은 기업이 에이전틱 AI 도입과 동시에 리터러시 교육, 직무별 AI 활용 교육, 운영자 교육을 함께 진행합니다.