AI 병목? 진짜 문제는 사람…인간 ‘결재’에 막힌 AI 에이전트들 작성일 05-25 20 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="BZpGDSEoCR"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="30b8e1b5163c607228c21aafcc5cea342a51f49effccdc8e982d91a1ad273469" dmcf-pid="b5UHwvDglM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/552796-pzfp7fF/20260525080011831bcqg.png" data-org-width="640" dmcf-mid="qq5SNsaeCe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/25/552796-pzfp7fF/20260525080011831bcqg.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="c9a76f4ce3a4a21c7f6d21ea1bc3116d78c85b0b0c986aaf6a432477a501bfcd" dmcf-pid="K1uXrTwayx" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 오병훈기자] 사람이 AI의 속도를 따라가지 못하는 문제가 기업 현장에서 새로운 병목현상으로 떠오르고 있다. 기업들이 생성형 AI를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트 도입을 검토하고 있지만 정작 업무 승인·책임·통제 방식은 여전히 사람 중심 체계에 머물러 있다는 지적이다.</p> <p contents-hash="1066575473748b40f24245dd4ce3fc75bf68a643cd47cd9624d9227ed54c1ff6" dmcf-pid="9t7ZmyrNvQ" dmcf-ptype="general">가트너는 최근 보고서 ‘아무도 인정하고 싶어 하지 않는 AI 병목:루프 속 인간’을 통해 AI 네이티브 업무 프로세스가 표준으로 자리 잡으면서 기업 운영 방식 자체가 바뀌고 있다고 분석했다.</p> <p contents-hash="c1b49167843ba6b017faa57bedef3b374de7159b15ea06b08abeef108c396fe7" dmcf-pid="2kOj6n8BlP" dmcf-ptype="general">보고서는 AI 에이전트가 실시간으로 결정을 내리고 행동하는 환경에서는 기존 기업 조직이 정비되지 않을 경우 AI 기반 가치 창출 병목이 발생할 수 있다고 봤다.</p> <p contents-hash="40da8292c13ede10ed336b30f2b66855870f13041b71d291fb2f1ebdcf1ebe3f" dmcf-pid="VEIAPL6bv6" dmcf-ptype="general">핵심은 AI 에이전트가 사람처럼 일하지 않는다는 점이다. 사람은 출근 시간, 회의 일정, 결재 절차, 업무 우선순위에 따라 움직인다. 반면 AI 에이전트는 업무시간과 무관하게 작동하고, 여러 시스템을 넘나들며 초 단위로 판단하고 실행한다. 고객 문의를 분류하고, 재고를 조정하고, 보안 이상 징후를 탐지하고, 비용을 최적화하는 과정에서 사람의 승인보다 먼저 업무가 진행될 수 있다.</p> <p contents-hash="1ca29de12634ecdee42c4aa6c956f6d6b1a48cbdd14cce77973cfbb9e06592ea" dmcf-pid="fDCcQoPKv8" dmcf-ptype="general">문제는 기업의 통제 방식이다. 기존에는 중요한 의사결정마다 회의, 보고, 승인, 검토위원회가 붙었다. 사람이 직접 살펴보고 도장을 찍는 방식이다. 그러나 AI 에이전트가 업무 속도를 끌어올리는 환경에서 이런 절차가 그대로 남아 있으면 AI 장점은 반감된다. 빠른 엔진을 달아놓고 매번 수동 차단기를 내리는 셈이다.</p> <p contents-hash="8a5377874a7ccaad7f42e9f5708509ccb9ebc78644bdeb446ed9df0aa75e888f" dmcf-pid="4whkxgQ9C4" dmcf-ptype="general"><strong>◆AI는 빨라졌는데, 기업 운영은 아직 ‘결재’로…거버넌스도 ‘코드’로 작동해야</strong></p> <p contents-hash="1a2601c1bb72431c5a4aa011f8da2aeb3f89bcecd92886928b47d640d58db5cc" dmcf-pid="8rlEMax2lf" dmcf-ptype="general">전문가들은 AI 에이전트 시대라 해도 업무 과정에서 사람을 완전히 배제할 수는 없다고 입을 모으고 있다. 대신 필요한 것은 ‘제한된 자율성’이다. AI가 단독으로 처리해도 되는 일과 반드시 사람이 개입해야 하는 일을 미리 구분하고 그 기준을 업무 시스템 안에 적용해야 한다는 의미다.</p> <p contents-hash="07e798cc964cf95fd4f2ce2832597ac7ba62312a4bf55e9cc086fea15a8f1acb" dmcf-pid="6mSDRNMVCV" dmcf-ptype="general">예컨대 단순 반복 업무나 낮은 위험의 판단은 AI가 자동으로 처리하게 하되 고객 피해 가능성이 크거나 법적 책임이 발생할 수 있는 업무는 사람에게 넘기는 식이다. 여기서 중요한 것은 사람이 모든 과정을 일일이 들여다보는 것이 아니라 AI가 어느 범위 안에서 움직일 수 있는지 사전에 정하는 것이다.</p> <p contents-hash="96d69936d030ff6705d8400aac61830fcb2268be5b25cb6d3290bd88aa7d5fc2" dmcf-pid="PsvwejRfS2" dmcf-ptype="general">보고서는 이를 위해 정책을 ‘문서’가 아니라 ‘실행 가능한 규칙’으로 바꿔야 한다고 제언한다. ‘개인정보는 외부 도구로 보내면 안 된다’ ‘일정 금액 이상 거래는 사람 승인이 필요하다’ ‘비정상 호출이 반복되면 에이전트 권한을 멈춘다’와 같은 기준이 문서 파일 안에 머물러 있으면 AI를 통제하기 어렵다. 실제 업무 흐름 안에서 자동으로 적용되는 규칙 즉 ‘코드로 작동하는 거버넌스’가 필요하다는 설명이다.</p> <p contents-hash="e8550502c504a144ada65657bc8afa862f8be0d4c9d2fd2f08e6674840b893f3" dmcf-pid="QOTrdAe4W9" dmcf-ptype="general">이 변화는 기업 아키텍처 조직 역할도 바꾼다. 지금까지는 주로 IT와 비즈니스를 연결하고 기술 표준과 시스템 구조를 관리하는 역할에 가까웠다. 하지만 AI 에이전트가 업무 판단과 실행에 직접 관여하면 아키텍처는 더 이상 IT 부서의 뒷단 문제가 아니다. 어떤 업무를 자동화할지, 어느 지점에서 사람에게 넘길지, 누가 결과에 책임질지까지 정하는 경영 설계의 일부가 된다.</p> <p contents-hash="eed30b8ae51d87c9c82d817787812c6d55c0606edf980159e7c35f47bbdc4021" dmcf-pid="xEIAPL6byK" dmcf-ptype="general">기존 기업 의사결정 구조가 문서 기반 설계, 보고서와 회의 중심 성과 측정에 머물렀다면 이제는 코드 기반 거버넌스, 유기적인 의사결정 모델, 실시간 데이터 기반 측정으로 이동해야 한다는 내용이다.</p> <p contents-hash="9a752b8249fd01761846f10f27b9d3aeda0c4df1e742bfd2926b50295d9291f0" dmcf-pid="yzVUv1SrTb" dmcf-ptype="general"><strong>◆인재 병목 본질은 ‘개발자 부족’이 아니라 ‘운영 설계 부족’이다</strong></p> <p contents-hash="eba794db8c0af01b39c3e6639efe8393cb54e9be8b9053b24536b8cc923a81e0" dmcf-pid="WqfuTtvmyB" dmcf-ptype="general">이 대목에서 AI 인재 병목의 의미도 달라진다. 그동안 AI 인재 부족은 주로 모델 개발자, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 부족으로 알려졌다. 하지만 에이전트가 실제 기업 업무에 들어오는 순간 필요한 인재는 더 넓어진다. 개발자 외에도 업무 절차를 이해하는 사람, 위험 기준을 정할 수 있는 사람, AI 권한 범위를 설계하는 사람도 필요해진다.</p> <p contents-hash="f6a74470431fba83bf10e6a0a2b3793f50e3177b21fe438c1f0fdc6ac54f638f" dmcf-pid="YB47yFTsyq" dmcf-ptype="general">결국 AI 전환 병목은 ‘AI 모델을 누가 만들 것인가’라는 질문을 넘어 ‘AI가 일할 수 있는 조직을 누가 설계할 것인가’로 옮겨가고 있다는 것이 보고서 분석이다. 좋은 모델을 도입해도 기존 업무 흐름이 그대로라면 효과는 제한적이다. 반대로 통제 장치 없이 자동화만 밀어붙이면 잘못된 업무도 더 빠르게 반복될 수 있다. AI는 좋은 프로세스와 나쁜 프로세스를 가리지 않고 빠르게 만든다는 점에서, 업무 설계의 중요성은 더 커진다.</p> <p contents-hash="55e9d2a51630f72ddb51c9d2e54ff8584a047d8fab14ee346168c91ceec25709" dmcf-pid="Gb8zW3yOWz" dmcf-ptype="general">AI 에이전트 시대의 경쟁력은 단순히 더 똑똑한 AI를 들여오는 데서 끝나지 않는다. AI가 무엇을 해도 되는지, 무엇은 하면 안 되는지, 언제 사람에게 넘겨야 하는지, 사고가 났을 때 누가 책임지는지를 정교하게 설계하는 조직 역량이 필요하다.</p> <p contents-hash="3195dd1b36bcb9b0beeac3a67540d22f5585a226b0aa27c381fe1cb0301fa489" dmcf-pid="HK6qY0WIW7" dmcf-ptype="general">결국 병목은 GPU나 모델 성능에만 존재하지 않는다. 기업 안에 AI의 속도에 맞춰 업무를 다시 짜고 통제를 코드화하지 않고, 책임 구조가 명확하지 않아서 발생하는 병목도 AI 전환의 발목을 잡는 장애물이다. AI 전환의 다음 승부처가 기술 도입이 아니라 사람과 조직 설계로 넘어가고 있다는 것을 의미한다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 QWER, 축제퀸 존재감 05-25 다음 '도마의 신' 양학선…도움받던 소년서 아이들 돕는 홍보대사로 05-25 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
