‘인간과 협업’…AI 오케스트레이션이 뜬다

작성일 08-25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">윤기영의 원려심모<br>인공지능 투자의 성공 조건</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Zsq1i2Zwsh">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e4a3d929c2e75ffec22833abd1f3f74db00889b040c13342da62c47e37ba13aa" dmcf-pid="5OBtnV5rDC" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="생성형 인공지능 구글 제미나이에 “인공지능과 인간이 특정 과제 수행을 위해 머리를 맞대고 함께 논의하는 장면을 그려달라”고 주문해 얻은 그림." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/25/hani/20250825103701953ltks.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="H2vwzGEQmS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/25/hani/20250825103701953ltks.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            생성형 인공지능 구글 제미나이에 “인공지능과 인간이 특정 과제 수행을 위해 머리를 맞대고 함께 논의하는 장면을 그려달라”고 주문해 얻은 그림.
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          </figure>
          <p contents-hash="50bf42e9b82a6f253ec9920df6568077568b03e158ce00503116d043e507b8ee" dmcf-pid="1IbFLf1msI" dmcf-ptype="general">미국 매사추세츠공대(MIT)가 7월에 발간한 보고서 ‘생성형 인공지능 격차 : 2025 기업 인공지능 현황’(The GenAI Divide: State Of AI In Business 2025)은 생성형 인공지능 분야의 충격적인 현실을 드러냈다. 기업들이 생성형 AI에 쏟아부은 투자액이 300억달러를 넘어서지만, 무려 95%의 조직이 실질적인 투자 수익을 전혀 얻지 못하고 있다는 것이다. ‘거대한 투자, 미미한 성과’로 요약되는 ‘생성형 AI의 역설(The GenAI Paradox)’이다.</p>
          <p contents-hash="d329a17100c409d983dbcfb89fb7230c300936e69abe46cfb38bf0118ad36921" dmcf-pid="tCK3o4tsDO" dmcf-ptype="general">이를 해결할 열쇠는 어디에 있을까? 기술 자체의 성능 개선을 넘어 인간과 AI가 어떻게 협력하고 공존할 것인가를 고민하는, 새로운 접근 방식에서 찾아야 한다는 목소리가 높아지고 있다.</p>
          <h3 contents-hash="c115694966d04d7abaf7340f4991f2e5123536a409c55cd2831b50c7764f4e77" dmcf-pid="Fh90g8FOws" dmcf-ptype="h3">돈값 못하는 인공지능</h3>
          <p contents-hash="e4b677f0c8b7d46556c50d23ee50051851e5a12ec4b89069a824b568a1503f5b" dmcf-pid="3l2pa63Ism" dmcf-ptype="general">전문가들은 현재의 역설이 근본적으로 ‘잘못된 협업 모델’에서 비롯된다고 지적한다. 현재 대부분의 AI는 기존 업무 방식에 덧붙여진 ‘추가 기능(bolt-on)’ 형태로 작동한다. 이는 이메일 초안을 작성해주거나 자료를 요약해주는 ‘보조’ 역할에 머무르는 수준이다. 이러한 단편적인 도움은 개인의 효율을 일부 높일 수는 있으나, 조직 전체의 업무 프로세스를 혁신하고 가시적인 성과로 이어지게 하는 진정한 ‘협업’과는 거리가 멀다.</p>
          <p contents-hash="3b7a88f7e6c411c097905d4f8fe166cbf35c008ee77267fde37aba5ee76263aa" dmcf-pid="0SVUNP0Cmr" dmcf-ptype="general">더 큰 문제는 현재 AI가 사용자의 피드백이나 변화하는 환경에 맞춰 스스로 발전하는 학습 능력이 결여된 ‘정적 시스템’이라는 점이다. 일방적으로 지시만 수행하는 파트너와는 복잡하고 역동적인 실제 비즈니스 문제를 함께 해결해 나갈 수 없다. 결국 상호작용과 성장이 없는 현재의 인간-AI 관계가 값비싼 투자에도 불구하고 실질적인 성과를 내지 못하는 핵심 원인인 셈이다.</p>
          <h3 contents-hash="8b5998142a2eb55e4df19c0ac7787949b2405e50e16a8b5dda1749620730a718" dmcf-pid="pvfujQphmw" dmcf-ptype="h3">AI 오케스트레이션의 부상</h3>
          <p contents-hash="3bb5d392a4bf73ce43ea072e472f7534be3a29b70bd8bce7fd6ca9b3b5522eeb" dmcf-pid="UT47AxUlmD" dmcf-ptype="general">이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로, 인간과 AI가 상호 보완적인 파트너로서 함께 가치를 창출하는는 ‘협력 인공지능(Collaborative AI)’이라는 개념이 주목받고 있다. 이는 인간의 역할을 직접적인 과업 수행자에서 AI의 활동을 감독하고, 예외 상황을 처리하며, 최종 의사결정을 내리는 ‘조정자(Orchestrator)’ 또는 ‘감독자(Supervisor)’로 전환하는 것을 의미한다.</p>
          <p contents-hash="8ded46af357ba31e11bc209b10f0487a0ced2065e35fe7a42980749d1ec84748" dmcf-pid="uhVUNP0CsE" dmcf-ptype="general">이러한 고도화된 협업을 가능하게 하는 기술적 대안으로 ‘AI 에이전트’가 부상하고 있다. AI 에이전트는 명확한 목표 아래 자율적으로 계획을 세우고 행동하며, 과거의 상호작용을 ‘기억’, 복잡한 목표를 분해하는 ‘계획’, 외부 도구를 사용하는 ‘도구 사용’ 등 지속적인 학습 능력을 갖춘 능동적인 소프트웨어다.</p>
          <p contents-hash="cfbd35e3c776247d3019247319abd86b476cec17a501a0a1edaf3852c24d4703" dmcf-pid="7lfujQphIk" dmcf-ptype="general">여기서 중요한 점은 AI 에이전트가 고도화되면서 단순한 과업 자동화를 넘어 ‘AI 오케스트레이션(AI Orchestration)’으로 발전한다는 것이다. AI 오케스트레이션이란 여러 부서와 시스템에 걸쳐 있는 복잡한 비즈니스 프로세스 전체를 AI가 지능적으로 조정하고 최적화하는 단계를 뜻한다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="23594212afc495c631ba5950ef76c8e6806aca8021def4998d7025bab6254e05" dmcf-pid="zS47AxUlsc" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 오케스트레이션이 실제 현장에 적용되는 모습은 콜센터 사례를 떠올리면 된다. 픽사베이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/25/hani/20250825103703298sgiq.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="XedfOo2Xwl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/25/hani/20250825103703298sgiq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 오케스트레이션이 실제 현장에 적용되는 모습은 콜센터 사례를 떠올리면 된다. 픽사베이
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="964415d0260a0c49863e99f72329be594a594f4a07bf9cfe56597071e28bb7f4" dmcf-pid="qv8zcMuSOA" dmcf-ptype="general">AI 오케스트레이션이 실제 현장에 적용되는 모습은 콜센터 사례를 통해 쉽게 이해할 수 있다. 고객 문의가 접수되면 에이전트는 스스로 문제를 진단하고 과거 데이터를 분석해 재고 확인, 배송팀 연락 등 일련의 과업을 자율적으로 수행한다. 인간 상담원은 이러한 과정 전반을 감독하고, AI가 해결하지 못하는 감정적인 문제나 매우 이례적인 상황에 개입해 문제를 해결하는 ‘최종 해결사’ 역할을 맡는다. 이는 단순 업무를 AI에 위임하고 인간은 더 높은 수준의 창의적, 전략적 판단에 집중하는 이상적인 협업 모델의 한 예시다.</p>
          <p contents-hash="5eaf7f9c958a0e5b41bdd67c9fb9034a6611328a325f1323e5547832bd0034b3" dmcf-pid="BT6qkR7vmj" dmcf-ptype="general">전체 과정 혹은 과정을 이루는 작업 수준에서 인간과 AI의 협업 정도는 과업의 복잡성과 AI의 자율성 정도에 따라 몇가지 단계로 나뉠 수 있다. 가장 기본적인 단계는 AI가 자료 요약처럼 인간의 작업을 돕는 도구로 기능하는 'AI 보조'다. 여기서 더 나아가 AI가 대부분의 과업을 자율적으로 수행하되 중요한 결정은 인간의 승인을 필요로 하는 '인간 감독 하의 AI 자율 수행(Human-in-the-loop)' 모델이 있으며, 한 단계 더 발전하면 AI가 정해진 규칙 내에서 자율적으로 작동하고 예외적인 상황에서만 인간에게 보고하는 '조건부 위임’ 방식이 가능하다. 마지막으로 특정 영역에서는 AI가 인간의 개입 없이 모든 과업을 수행하는 '완전 자율' 단계에 이를 수 있다.</p>
          <h3 contents-hash="d4dac0456d7c730a30b528a6fb6d757cd44a1ab2cfb9f585c8226980ffd34a76" dmcf-pid="byPBEezTsN" dmcf-ptype="h3">
<strong>성공적인 협업의 조건은?</strong><br><br> </h3>
          <p contents-hash="7e0fc7fd6180473656872d885ffe0ce999ac15956f0087783e818cdb480ac91b" dmcf-pid="KWQbDdqyIa" dmcf-ptype="general">성공적인 인간-AI 협업 모델을 구축하기 위해서는 기술 발전뿐만 아니라 신뢰, 책임, 투명성 확보라는 과제가 선행되어야 한다. AI의 의사결정 과정을 인간이 이해하고 추적할 수 있는 ‘설명 가능성’과 ‘투명성’은 시스템에 대한 신뢰를 구축하고 책임 소재를 명확히 하는 데 필수적이다. 또한 AI 에이전트의 행동이 인간의 가치와 윤리에 부합하도록 하는 ‘가치 정렬(Value Alignment)’ 역시 중요한 과제로 꼽힌다. 벤 슈나이더만(Ben Shneiderman) 메릴랜드대 교수가 ‘인간 중심 AI’에서 강조했듯이, 기술은 인간의 통제 아래 있을 때 가장 큰 잠재력을 발휘하며 성공적인 파트너로 인정받을 수 있다.</p>
          <p contents-hash="6857f41ad190ae8f357f06a96174b1d6b0836b83ae6f31f3bd5c0675799194e3" dmcf-pid="9YxKwJBWwg" dmcf-ptype="general">윤기영/한국외국어대 겸임교수·에프엔에스컨설팅 미래전략연구소장</p>
         </section> 
        </div> 
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