기업용 AI 에이전트, 왜 ‘완전 자동’ 대신 단순하고 안전한 워크플로우를 택할까?
인공지능(AI)이 기업의 일상 업무에 자리 잡으면서, ‘완전 자율형 에이전트’라는 미래상이 떠오르고 있습니다. 그러나 실제 기업 현장에서는 인간 감독 하에 단순하고 통제 가능한 AI 워크플로우가 압도적으로 선택되고 있습니다. 왜 기업들은 자율성을 포기하고 “쉽고 안전한 길”을 선택하는 걸까요? 오늘은 최신 연구 결과와 업계 흐름을 바탕으로 그 이유와 다양한 실전 사례, 그리고 앞으로의 시사점을 쉽고 재미있게 풀어보겠습니다.
현장에서는 복잡한 AI보다 간단한 워크플로우가 대세
AI 전문가들은 영화처럼 AI가 모든 걸 스스로 판단하며 일하는 세상을 꿈꾸곤 합니다. 하지만 최근 UC Berkeley, Stanford, IBM Research 등의 조사에 따르면, 실제 조직에서 성공적으로 운영되는 AI 에이전트의 68%가 ‘열 단계 미만’의 단순한 작업 흐름만 수행하고, 무려 절반 가까이는 ‘다섯 단계 이하’에서 인간의 손길을 기다립니다.
특히 은행과 금융 분야에서 AI 도입이 활발하며, 이후 기술, 기업 서비스 등 다양한 분야로 확산되는 추세입니다. 이처럼 단순한 구조는 오류를 빠르게 잡아내고, 도메인 전문가들이 직접 결과를 검토할 수 있다는 점에서 실질적 효율을 가져다줍니다.
왜 단순한 AI를 선호할까? — 통제! 안전! 그리고 생산성
기업들이 단순한 AI를 선택하는 가장 큰 이유는 ‘통제력’과 ‘신뢰성’에 있습니다. 최신 AI 모델을 그대로 사용하는 ‘프롬프트 엔지니어링’에 집중하는 팀이 전체의 70%나 되고, 강화학습 등 복잡한 실험적 기술은 거의 쓰이지 않습니다.
수십 단계를 알아서 돌아가는 복잡한 시스템은 논문이나 실험실에서만 볼 수 있을 뿐, 실제 기업에서는 “몇 단계씩 점검하며, 사람이 꼭 마지막 판단을 내리도록” 설정합니다. 그렇게 해야만 안정적인 결과와 리스크 관리가 가능하기 때문이죠.
AI 도입의 진짜 목적: 속도보다 ‘업무 시간 절감’과 ‘생산성 향상’
놀랍게도 조직에서는 ‘빨리 처리하는 AI’보다 ‘업무 시간을 줄여주는 AI’를 더욱 가치 있게 생각합니다. 실제로 72.7%의 응답자가 “생산성 향상”을 도입 이유로 꼽았고, 이어 “단순 업무 자동화(50%)”와 “인간 근무 시간 축소(63.6%)”가 뒤를 이었습니다.
응답의 92%는 여전히 “최종 사용자가 인간”인 환경에서 돌아갑니다. 실제 직원이나 도메인 전문가들이 에이전트의 결과를 바로 검토하고, 의사결정은 직접 내리는 구조가 주류입니다.
커스터마이징이 대세, “프레임워크? 직접 만드는 게 낫죠!”
AI를 현업에 적용할 때 많은 개발팀은 기존의 프레임워크(예: LangChain, CrewAI 등)보다 “직접 구축”을 선호합니다. 그 이유는 소스 코드, API 직접 관리, 디버깅의 편리함 — 즉, 우리에게 딱 맞는 시스템을 만들 수 있기 때문입니다.
80% 이상의 실제 운영팀은 미리 정해둔 워크플로우(예: 보험의 경우 ‘보장 체크 → 필요성 체크 → 위험 확인’ 등)를 고수하며, 거기서만 살짝 AI가 개입하는 식으로 활용합니다. 이렇게 하면 변경 관리도 쉽고, 오류 포착도 빨라집니다.
신뢰성과 견고함: “AI는 아직 100% 믿을 수 없다”는 기업의 솔직한 고백
AI가 때때로 “모른다”는 대신 엉뚱한 답을 만들어 낼 수 있다는 점, 얼마나 위험할까요? 그래서 대부분의 팀은 ‘인간의 검증’을 반드시 거칩니다. 74%가 실제 사람이 결과를 보고 평가하며, 52%가 AI 모델로 평가하더라도 항상 사람의 손길을 더합니다.
기술적 신뢰성(견고함, 확장성)이 가장 큰 도전 과제이며, 보안, 데이터 보호 등은 상대적으로 관리하기 쉬운 영역으로 인식합니다. 공공 벤치마크 대신 AB 테스트, 실제 사용자 피드백을 통해 직접 성능을 점검하는 사례가 많습니다.
‘자율 에이전트’ 논문과 현실 기업 운영, 왜 이렇게 다를까?
학계 연구는 자율적 AI가 수십 단계, 수백 단계까지 알아서 척척 해내는 시나리오를 많이 다룹니다. 하지만 기업의 실제 운영환경은 단순, 안전, 통제를 중시하는 현실적인 방안을 택하고 있습니다. 현장 요구를 고려하지 않은 이론 연구는 ‘현실성 상실’이라는 비판에 직면하고 있습니다.
앞으로 기업용 AI는 어떻게 진화할까? 실용적 조언과 시사점
지금까지의 흐름을 보면, AI 에이전트는 “인간 전문가의 오른팔” 역할에 집중합니다. 복잡한 의사결정은 여전히 사람이, 반복적이고 정형화된 작업은 AI가 담당하는 분업 형태가 안정적이고 실용적이죠.
기업에서는 앞으로도 신뢰성과 안전, 그리고 에이전트의 ‘투명성’(어떻게 판단했는지 설명할 수 있는 것)을 중시하는 방향으로 진화할 가능성이 높습니다. AI 기술력과 효율성을 충분히 누리고 싶다면, 아래와 같은 전략을 추천합니다.
워크플로우는 단순하게, 그러나 사람의 검증은 꼭 거치세요.
프롬프트 엔지니어링과 맞춤형 커스터마이징에 힘을 주세요.
공공 벤치마크보다 현장 피드백과 AB 테스트를 활용하세요.
복잡한 의사결정, 리스크 관리 등은 반드시 인간 전문가에게 남겨두세요.
AI는 급변하는 기술입니다. ‘완전 자율’의 유혹에 빠진 꿈보다, 현실적이고 안전한 운영 방식이 펼치는 생산성 혁신이 기업의 미래를 더 크게 바꿀 거라는 점, 꼭 기억하세요.
참고
[1] Corporate AI agents use simple workflows with human oversight instead of chasing full autonomy - THE DECODER
[2] AI Agent Evaluation: Reliable, Compliant & Scalable AI Agents - Kore.ai
[3] Agentic AI in banking: Boosting frontline sales automation - McKinsey
[4] Agent Slop: The Hidden Productivity Risk in the Shift to Agentic AI - Built In
[5] 20 Companies advancing AI agent technology for enterprise efficiency and automation - FounderNest