에이전틱 AI 시대, 기업 경쟁력의 핵심은?

 

 

기업의 AI 도입은 이제 선택이 아닌 필수다. 많은 조직이 AI를 활용해 업무 효율을 높이고 있지만, 현장에서 체감하는 변화는 기대에 못 미치는 경우가 많다. AI가 다양한 인사이트를 제공하더라도 실제 실행은 여전히 사람 몫이기 때문이다. 데이터는 폭증하고 인프라는 복잡하고 사이버 위협은 더욱 정교해지고 있다. 단순히 ‘조언하는 AI’만으로는 한계가 분명하다.

 

이러한 흐름 속에서 주목받는 개념이 ‘에이전틱(Agentic) AI’다. 답을 제시하는 수준을 넘어 스스로 상황을 인지하고 판단하며 실제 행동까지 수행하는 AI를 의미한다. 이는 단순한 기술 진화가 아닌 엔터프라이즈 IT 운영 방식 자체를 바꾸는 구조적 변화에 가깝다. 과거 IT가 요청에 대응하는 지원 조직이었다면 이제는 시스템이 스스로 운영을 수행하는 ‘자율 실행 레이어’로 이동하고 있다.

 

다만 이러한 변화는 아직 초기 단계다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지의 ‘2025 State of AI’ 보고서에서는 AI 에이전트를 실제 업무에 확장해 활용하는 기업이 10% 미만에 그치는 것으로 나타났다. AI 도입과 실제 운영 사이에는 여전히 큰 간극이 존재한다.

 

 

실행하는 AI, ‘데이터’에서 갈린다

 

에이전틱 AI의 핵심은 ‘실행’이지만 이를 가능하게 하는 본질은 데이터다. 컴퓨팅 자원과 알고리즘이 점점 범용화 되는 환경에서 기업 경쟁력은 결국 데이터의 품질과 활용 방식에서 갈린다.

 

그러나 현실에서는 데이터 준비 수준이 이를 따라가지 못하고 있다. 히타치 밴타라의 ‘인프라스트럭처 글로벌 리포트 2025’에 따르면 모델 학습에 필요한 데이터 품질을 체계적으로 확보한 기업은 약 3분의 1 수준에 불과했다. 데이터의 출처와 흐름이 명확히 관리되지 않거나 민감 정보가 적절히 통제되지 않은 상태에서는 어떤 고도화된 AI라도 신뢰하기 어렵다.

 

이 지점에서 에이전틱 AI는 데이터 거버넌스를 강화하는 역할까지 수행한다. 데이터가 생성되고 이동하는 전 과정을 자동으로 분류·관리함으로써 신뢰성과 활용성을 동시에 확보할 수 있기 때문이다. 결국 에이전틱 AI의 성패는 기술이 아니라 데이터 기반에서 결정된다.

 

 

자율화의 조건, 거버넌스와 보안

 

운영 측면에서 에이전틱 AI의 가치는 더욱 분명하다. 데이터 관리, 스토리지 최적화, 예측 기반 유지보수, 사이버 보안 대응까지 IT 운영 전반에서 사람 개입을 줄이면서 안정성을 높인다.

 

특히 장애 대응 분야에서 효과가 크다. 히타치 밴타라의 조사에 따르면 디지털 서비스 중단 비용은 평균 분당 약 1만4000달러(한화 약 2080만 원)에 이르고, 대규모 기업일수록 피해 규모는 더욱 커지는 것으로 집계됐다. 사전 대응이 가능한 운영 구조는 단순한 효율을 넘어 비즈니스 연속성과 직결된다.

 

하지만 이러한 자율화는 반드시 통제 가능한 구조 안에서 이뤄져야 한다. 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트는 자율형 AI 에이전트에 대한 성숙한 거버넌스를 갖춘 기업은 약 20% 수준에 불과하다고 분석했다. AI 도입은 빠르게 확산되고 있지만 이를 통제할 체계는 아직 충분히 정립되지 않은 상황이다.

 

이 때문에 ‘제로 트러스트(Zero Trust)’와 같은 보안 원칙이 필수적으로 요구된다. 어떤 사용자나 시스템도 기본적으로 신뢰하지 않고 모든 접근을 지속적으로 검증하는 구조를 통해서만 자율화된 AI 환경을 안전하게 운영할 수 있다. 결국 에이전틱 AI는 단순한 기술 도입이 아니라 데이터와 보안, 거버넌스를 포함한 운영 체계 전반의 전환을 요구한다.

 

 

에이전틱 AI 시대, 속도보다 신뢰

 

에이전틱 AI 시대에 중요한 것은 속도가 아니라 신뢰다. 무엇을 해야 하는지 스스로 판단하고 그 과정과 근거를 설명할 수 있으며, 정책 범위 안에서 안정적으로 작동하는 시스템이 필요하다. 이를 위해서는 기술보다 먼저 데이터 기반과 거버넌스 체계가 준비돼야 한다.

 

이러한 흐름 속에서 기업들은 데이터 인프라와 운영 환경 전반을 재정비하고 있다. HS효성인포메이션시스템은 하이브리드 클라우드 기반 스토리지와 자동화 기술을 통해 변화하는 워크로드 환경에서도 안정적인 데이터 관리와 유연한 인프라 운영을 지원하고 있다. 이는 에이전틱 AI가 실제로 ‘작동할 수 있는 환경’을 만드는 중요한 기반이 된다.

 

AI는 충분히 발전했다. 이제 기업이 고민해야 할 것은 도입 여부가 아니라, AI가 실제로 ‘일할 수 있는 환경’을 갖추고 있는가다. 에이전틱 AI는 더 이상 미래 기술이 아니다. 준비된 기업에게는 이미 실행의 도구로 작동하며 그 격차는 점점 더 분명해지고 있다.