에이전틱 AI ② 기업의 업무 자동화를 이끄는 작동 방식 및 도입 전략

생성형 AI가 텍스트를 만들어내던 초기 단계는 이미 지나가고 있습니다. 기업의 AI 활용은 단순 응답 생성에서 벗어나 실제 업무 절차를 스스로 계획하고 실행하는 방향으로 전환되고 있으며, 이 변화의 중심에 에이전틱 AI(Agentic AI)가 자리 잡고 있습니다. 에이전틱 AI는 목표를 이해하고 이를 기반으로 계획을 수립한 뒤 외부 시스템과 지속적으로 상호작용해 최종 결과물을 실현하는 새로운 형태의 실행형 AI 시스템입니다. 최근 등장한 Model Context Protocol(MCP)은 이러한 구조를 보다 안정적으로 구현할 수 있게 해주며 실제 기업 환경에서의 에이전틱 AI 도입 가능성을 크게 높이고 있습니다.

이러한 변화는 이미 여러 기업의 실무 환경에서 검증되고 있습니다. 엘리스는 다양한 산업군의 기업과 함께 에이전틱 AI 기반 업무 자동화 구조를 설계하고 실제 운영 단계까지 연결되는 프로젝트를 수행하고 있습니다.

생성형 AI에서 에이전틱 AI로: 기술적 진화

생성형 AI는 입력된 정보를 정교하게 가공해 요약하거나 텍스트를 생성하는 데 효과적인 반면, 단일 입력과 단일 출력 구조로 제한적인 상호작용 능력을 가지고 있습니다. 이후 등장한 AI 에이전트는 ReAct 기반의 추론과 도구 호출 기능을 결합하면서 특정 도구를 통해 제한된 형태의 자동화를 수행할 수 있습니다. 그러나 여전히 전체 업무를 장기적 관점에서 계획하고 조율하는 능력은 부족합니다.

반면 에이전틱 AI는 목표를 중심으로 장기적 맥락을 유지하며 실행 실패 시 스스로 실행 과정을 조정할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 에이전틱 AI는 시스템 전체의 기능적 조합을 전제로 하며, 이를 통해 사람이 수행하던 복잡한 노동까지 포괄하는 전혀 새로운 기술 패러다임을 제시합니다.

→ 생성형 AI vs AI 에이전트 vs 에이전틱 AI 차이 알아보기

엘리스 컨설팅 사례 : 현장 운용 조직의 에이전틱 AI 도입

실제 엘리스가 컨설팅한 S 통신사의 대규모 현장 운용 조직은 품질·공정·운영 데이터를 각각 다른 시스템에서 조회해야 해 보고서 작성과 의사결정에 많은 시간이 소요되었습니다. 이 환경에서 생성형 AI는 데이터를 요약하는 수준에 머물렀지만 에이전틱 AI 구조를 적용한 이후에는 업무 목표 자체를 기준으로 전체 프로세스를 재설계할 수 있었습니다. 데이터 통합 조회, 분석, 시각화, 보고서 생성까지 하나의 연속된 흐름으로 계획·실행되어 실무자의 개입은 최종 검토 단계로 최소화되었습니다.

에이전틱 AI의 작동 방식

에이전틱 AI는 여러 모듈이 상호작용하며 동작하는 복합 시스템으로 구성됩니다. 핵심은 목표를 해석해 이를 실행 가능한 단계로 변환하는 계획 수립 모듈(Planner)입니다. Planner는 사용자가 제시한 목표를 분석해 이를 실질적인 행동 단위로 분해하고 전체적인 워크플로우를 설계합니다. 이러한 계획을 유지하기 위해 시스템 내부에는 단기·중기·장기 메모리로 구성된 메모리 계층이 존재합니다. 단기 메모리는 현재 단계 해결을 위한 정보, 중기 메모리는 작업 세션의 지속성을 위한 문맥, 장기 메모리는 벡터 DB 형태의 축적된 지식을 저장해 시스템이 시간에 따라 학습하는 것과 유사한 효과를 제공합니다.

실제 실행 단계에서는 Tool Executor가 외부 시스템과 연결되어 데이터를 조회하거나 코드를 실행하고, 문서를 생성하거나 데이터베이스를 조작하는 등 다양한 작업을 수행합니다. 이 과정에서 생성된 결과물은 Critic 혹은 Verifier 모듈이 내부 품질 기준에 따라 검증하고, 오류가 감지되면 Planner가 새로운 경로를 재구성해 시스템이 과제를 완결할 수 있도록 조정합니다.

▲ 에이전틱 AI 시스템 구조 도식화

엘리스 컨설팅 사례 : 제조・모빌리티 기업의 멀티에이전트 구축

제조·모빌리티 계열 기업 H사는 비정형 데이터 기반 테이블 변환 작업이 대표적인 병목 지점이었습니다. 기존에는 사람이 복잡한 테이블 구조를 하나하나 검수해야 했고, 이 과정에서 품질 편차와 리소스 소모가 반복적으로 발생했습니다. 이를 해결하기 위해 엘리스와 협업해 멀티에이전트 구조를 설계해 테이블 변환·검증·수정 역할을 분리했고, 에이전트 간 반복적인 피드백 사이클을 통해 결과 품질을 자동으로 개선하는 구조를 구축했습니다. 특히 기준에 맞지 않는 결과를 자동으로 감지하는 기능을 통해 오류 누적을 방지하고 휴먼 리소스 개입을 크게 줄이는 데 기여했습니다.

MCP의 등장과 에이전틱 AI 생태계 확장

에이전틱 AI가 실질적으로 확산되기 위해서는 모델이 외부 시스템에 접근하고 도구를 실행하기 위한 인터페이스가 필요합니다. 기존 플러그인 방식은 플랫폼에 종속되는 구조로, 확장성에도 한계가 있어 기업 환경에 적용하기 어려웠습니다.

모델과 외부 도구 간의 통신을 표준화한 프로토콜인 MCP는 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 운영체제나 개발 환경이 달라도 동일한 방식으로 도구를 연결할 수 있고, 실행 구조 역시 일관되게 유지됩니다. 이를 통해 개발자는 여러 기능을 하나의 인터페이스로 구성할 수 있습니다.

→ MCP란?

MCP의 도입은 결국 에이전틱 AI 구축 비용을 대폭 낮추는 효과로 이어집니다. 기업은 업무 시스템과 AI를 연결하기 위한 모든 연동 규격을 새롭게 정의할 필요 없이 MCP 기반의 표준 도구 모듈을 구성해 빠르게 운영 환경에 적용할 수 있습니다.

기업 환경에서 에이전틱 AI 적용 방식

에이전틱 AI는 특정 산업이나 조직 유형에 국한되지 않고 다양한 실무 환경에서 즉시 효과를 발휘할 수 있습니다. 월간 실적 보고서 생성, 개발 조직의 코드 분석과 리팩터링, 테스트 자동화, MLOps·DevOps 환경의 운영 자동화까지 적용 범위는 매우 넓습니다.

엘리스의 컨설팅 사례를 보면, 공통적으로 중요한 지점은 “어떤 모델을 쓰느냐”보다 “어떻게 업무 목표를 구조화하고, 이를 실행 가능한 에이전트 시스템으로 설계하느냐”입니다. 단순 자동화가 아니라 업무 흐름 전체를 AI 중심으로 재구성할 때 에이전틱 AI의 효과가 극대화됩니다.

실제 운영 경험으로 검증된 엘리스의 AI 컨설팅 전략

엘리스는 실제 기업 환경에서 검증된 에이전틱 AI 설계 경험과 고성능 인프라 역량을 바탕으로 각 조직의 업무 특성에 맞는 현실적인 도입 전략을 제시합니다. AI를 ‘도입한 기업’이 아니라 AI로 ‘업무 방식을 재정의하는 기업’으로 전환하고 싶다면, 체계적인 설계와 실제 운영 경험이 필요합니다.

기업 맞춤형 에이전틱 AI 도입 전략이 필요하시다면 엘리스와 함께 실행 가능한 에이전틱 AI 환경을 설계해 보세요.