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[IT뉴스]우지환 AWS “에이전틱 AI, 시작부터 명확해야 성공한다” [월간AX 6월호]

온카뱅크관리자

2026-06-30 16:17:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 월간AX 6월 세미나 30일 개최 엔터프라이즈 AI 에이전트 도입 전략 제시 
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 생성형 인공지능(AI)에 이어 '에이전틱 AI'에 대한 관심이 높아지고 있지만, 향후 2027년까지 진행될 에이전틱 AI 도입 시도의 40% 이상이 실패할 것이라는 전망이 나온다. 이러한 높은 실패율의 이유로는 에이전트 자체보다는 불분명한 목적과 가치, 리스크와 거버넌스 관리, 운영 문제 등이 꼽혔다. 성공적인 에이전틱 AI 도입을 위해서는 시작부터 목적을 분명히 하고 데이터와 정책 관리, 확장을 염두하고 접근해야 한다는 점이 제시됐다.
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 우지환 아마존웹서비스(AWS) AI·ML PSA(Partner Solutions Architect)는 IT조선과 플런티, 한빛앤이 30일 공동 개최한 '월간AX 6월' 세미나에서 '엔터프라이즈 AI 에이전트 트렌드와 글로벌 적용 사례'를 주제로 에이전틱 AI의 성공적인 도입을 위한 전략을 소개했다. 월간 AX 6월 세미나는 '기업에서 바로 적용 가능한 실전형 에이전트 활용 사례'를 주제로, 기업형 AI 에이전트 도입 사례와 실전형 에이전트 엔지니어링 전략, 지속 가능한 운영 관리 방안을 다뤘다.
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 <img alt="우지환 아마존웹서비스 AI·ML PSA / IT조선" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/30/552810-SDi8XcZ/20260630161002392dyuj.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="5flqZE1yMd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/30/552810-SDi8XcZ/20260630161002392dyuj.jpg" width="658">
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 우지환 아마존웹서비스 AI·ML PSA / IT조선
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 에이전틱 AI, 성공 위해서는 제대로 된 접근 필요
 AI 에이전트는 '목표를 달성하기 위해 추론, 계획, 행동하는 자율 또는 반자율 소프트웨어 시스템'으로 정의했다. 우지환 PSA는 "기존의 LLM은 프롬프트를 통해 요청해야 답이 나왔다면, 에이전트는 목표를 위해 스스로 추론, 계획한 뒤 행동까지 진행하는 것에서 차이가 있다"고 설명했다. 이어 "에이전트는 여러 가지 목적으로 만들어질 수 있고, 향후 전 세계적으로 수십~수백억 개의 에이전트가 활동할 것"이라 덧붙였다.
 일련의 작업을 자동으로 수행하는 'AI 에이전트'는 규칙 기반에서부터 완전 자율에 이르기까지 네 가지 단계로 구분된다. 이 중 현재 일반적으로 이야기되는 'AI 에이전트'는 보통 세 번째 단계인, 상위 목표를 달성하기 위해 스스로 판단, 해결해 나가는 '목표 지향 AI 에이전트'다. 또한 '에이전틱 AI'는 기존 '생성형 AI'를 대체하지 않는, 확장하는 존재로 소개됐다. 우지환 PSA는 "에이전틱 AI와 생성형 AI는 목적이 다르고 공존하는 존재"라고 설명했다.
 이미 시장은 '에이전틱 AI'에 큰 기대를 걸고 있다. 에이전틱 AI가 탑재된 엔터프라이즈 소프트웨어의 비중은 2024년 1% 미만에서 2028년에는 33%까지 증가하고, 에이전틱 AI가 일상의 의사결정을 자율적으로 수행할 비율은 2024년 0에서 2028년에는 15%까지 높아질 것으로 전망된다. 하지만 2027년까지 진행될 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 실패할 것이라는 전망도 있다. 
 우지환 PSA는 "40% 이상의 프로젝트가 실패하는 이유는 만들지 못해서가 아니다"라며 운영 비용 급증, 명확하지 않은 목적과 비즈니스 가치, 리스크와 거버넌스 관리 실패 등을 주요 실패 이유로 꼽았다. 이어 "에이전틱 AI에는 거대한 기회가 있지만 실패 확률도 크다. 실험은 쉽지만 확장은 어렵다"라며 "처음부터 제대로 된 접근 방법이 중요하다"고 말했다.
 에이전틱 전환의 핵심 키워드 '경험-마인드셋'
 우지환 PSA는 다양한 사례를 기반으로, 에이전틱 AI의 가치가 가장 크게 나오는 영역으로 ▲업무 생산성 향상 ▲소프트웨어 개발 가속 ▲맞춤형 에이전트로 업무 자동화 ▲에이전틱 OS로 비즈니스 전환 등 네 가지를 꼽았다. 이 영역은 하나만 해당되는 것이 아니라, 여러 영역이 동시에 적용될 수도 있다.
 AWS는 이러한 영역들을 위해 다양한 솔루션을 제공하고 있다. 업무 생산성을 위해서는 '아마존 퀵 스위트'가, 소프트웨어 개발 가속을 위해서는 AI 스펙 기반 개발 환경 '키로(KIRO)'나 코드 현대화를 위한 '트랜스폼(Transform)'이 준비돼 있다. 또한 '베드록 에이전트코어'는 소규모로 개발된 에이전트가 대규모 프로덕션 환경으로 확장될 때 직면하는 보안, 거버넌스, 규제 준수, 운영 환경 등의 문제를 쉽게 해결할 수 있게 한다.
 올해 에이전틱 AX와 기업의 적용에서 핵심 키워드로는 '에이전틱 경험으로의 전환'과 '마인드셋'을 꼽았다. 이 중 AX로의 전환에 있어서는 멀티에이전트 환경에 대한 대비, 프로덕션 환경으로의 확장, 신뢰성, 데이터의 중요성을 제시했다. 
 우지환 PSA는 "프로젝트의 40% 이상이 확장 단계에서 실패한다"며 "런타임과 인증, 운영 기능이 더해진 프로덕션 인프라가 차별화될 수 있다"고 제시했다. 이어 "책임있는 AI와 거버넌스는 혁신의 장벽이 아니라 차별점이 된다. 또한 데이터는 에이전트의 성능을 높이는 데 큰 차별점이 된다"고 덧붙였다.
 에이전틱 AI에 접근하는 기업의 자세 또한 중요한 요소로 꼽혔다. 우지환 PSA는 "에이전틱 AI의 도입은 기술에서 출발하는 것이 아니라, 문제 해결을 위헤 에이전트를 도입하는 것이어야 한다"고 제시했다.
 이어 보안과 책임있는 AI, 거버넌스를 처음부터 고려할 것과 함께 데이터에서는 전통적인 데이터 저장소에서부터 컨텍스트, 비즈니스 규칙까지 잘 정의할 것을 추천했다. 또한 AI 모델도 워크로드에 맞는 '가성비' 높은 모델을 선택하고, 멀티에이전트 환경을 위한 시스템 설계도 중요하다고 덧붙였다.
 우지환 PSA는 "에이전틱 AI는 더 이상 실험이 아니라 비즈니스 가치를 만드는 단계의 기술"이라며 에이전틱 AI를 도입하고자 하는 기업에 "가치가 높고 난이도가 낮은 영역부터 시작하라"고 제안했다. 이어 "작게 시작하더라도 지금 시작해라"며 "구체적 사례를 골라 빠르게 시작하는 것이 중요하다"고 덧붙였다.
 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com
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