[전문가 기고] AI 에이전트의 진화: 자동화를 넘어 의사결정 혁신으로

  • 최윤석 가트너 코리아 시니어 파트너

최윤석 가트너 코리아 시니어 파트너
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자동으로 운영되는 비즈니스는 기업들이 디지털 전환과 혁신을 통해 달성하고자 하는 최종 목표 중 하나다. 이를 위해 기업들은 새로운 분석 및 AI 기술인 AI 에이전트를 빠르게 도입하고 있다.

AI 에이전트는 특정 비즈니스 환경에 맞춰 유연한 의사결정 흐름을 지원해, 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence, DI) 구축의 핵심 역할을 담당한다. 데이터 분석부터 인사이트 도출, 실행까지 전 과정을 조율해 의사결정 개선과 자동화를 지원하기 때문이다. 가트너는 2027년까지 비즈니스 의사결정의 50%가 DI를 위한 AI 에이전트에 의해 강화되거나 자동화될 것으로 전망한 바 있다.

AI 에이전트는 인간의 지식과 경험을 보완해 의사결정 능력을 향상시킨다. 즉, 다양한 출처에서 수집한 데이터를 분석하고, 정보를 추출하는 복잡한 과정을 자동화하고 관리하며 특정 의사결정에 맞게 프로세스를 조정한다. 본질적으로 AI 에이전트는 의사결정자의 역량을 강화하고, 인간과 AI 간의 시너지를 통해 최적의 의사결정을 이끌어내는 것을 목표로 한다.

DI 플랫폼에서 AI 에이전트는 분석 및 AI의 영향력과 가치 창출을 증대하는 핵심 요소다. 일반적인 범용 솔루션과 달리, AI 에이전트는 분석 및 AI 기술을 특정 환경에 맞춰 비즈니스 의사결정에 긴밀하게 통합하기 때문이다. 또한, AI 에이전트는 비즈니스 의사결정자의 기술 접근성을 높여 기존 셀프 서비스 분석 방식보다 더 간편하게 활용할 수 있도록 지원한다.

그러나, 이러한 AI 에이전트는 만능도 아니고 완벽하지도 않기 때문에 모든 문제의 해답으로 적용할 수 없다. AI 에이전트는 효과적인 거버넌스 및 리스크 관리 체계와 함께 운용돼야 하며, 의사결정자는 내부 및 외부의 멀티모달 데이터를 포함한 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 데이터 및 AI에 대한 충분한 지식과 이해를 갖춰야 한다.

AI 에이전트를 DI에 효과적으로 통합하기 위해서는 데이터 및 분석(D&A) 리더가 고려해야 할 몇 가지 핵심 사항이 있다. 먼저, 비즈니스 이해관계자와 협력해 분석 및 AI의 개입이 필요한 핵심 의사결정을 식별하고, 중요도에 따라 그 우선순위를 정해야 한다. 이후 이러한 의사결정에 AI 에이전트를 포함한 DI 관행을 적용해 비로소 의사결정자를 보완하거나 의사결정을 자동화할 수 있다. 이를 실현하기 위해서는 분석 및 AI 기술을 통합하고 AI 에이전트의 활용을 지원하는 DI 플랫폼이나 상용 솔루션에 대한 투자도 병행돼야 한다.

더불어, 의사결정 역량을 강화하고 자동화에 수반되는 리스크를 체계적으로 관리할 수 있도록 의사결정 거버넌스를 구축하고, 각 의사결정의 영향력, 위험 요소, 윤리성, 복잡성, 시의성 등을 고려해 적절한 역량 강화 및 자동화 수준을 평가해야 한다.

기존의 데이터 중심 접근 방식에서 벗어나 D&A 팀을 위한 의사결정 중심의 전략적 사고로 전환하는 것도 필요하다. DI를 위한 AI 에이전트는 단독으로 또는 다른 AI 에이전트, 의사결정자와 협력해 조직의 적응력, 회복탄력성, 전반적인 성과를 크게 향상시킬 수 있다.

디지털 전환 시대에서 AI 에이전트는 기업의 의사결정 방식을 혁신하고, 보다 효율적인 운영을 지원하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 하지만 이를 도입하는 것만으로는 기대하는 효과를 얻을 수 없다. 비즈니스 환경에 최적화된 전략 수립, 내부 인력의 데이터 및 AI 리터러시 향상, 명확한 거버넌스 체계 구축이 반드시 이루어져야 한다. AI 에이전트라는 혁신적인 기술을 비즈니스 의사결정에 얼마나 효과적으로 통합하는지가 기업의 미래 경쟁력을 좌우할 것이다.ㅅ

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