Back to Blog

AI 에이전트, 적절한 도입 시기 알려드립니다.

Insight

안녕하세요, HI FENN 팀의 브랜드 매니저 Samantha입니다. Samantha는 영화 ‘Her’에 나온 AI 로봇의 이름이기도 한데요, 앞으로 HI FENN 관련 글에서는 다 이 이름을 보실 수 있을 거에요. 그럼, 앞으로 잘 부탁드립니다!

🧠 AI Agent, 그게 뭔데?

우리는 매일 다양한 소프트웨어와 자동화 도구를 사용해 일합니다. 재고 관리, 고객 문의 대응, 일정 조율, 간단한 데이터 입력 등 다양한 업무에 도구들을 사용하죠.

하지만 기존의 업무용 도구들은 수동적입니다. 예를 들어, 재고 관리 시스템은 사람이 직접 재고 수량을 사람이 입력하고 주문을 요청해야 합니다. RPA(Robotic Process Automation)는 반복적인 규칙 기반으로 작업을 자동화하지만, 예상치 못한 상황 또는 코너 케이스에는 제대로 대응하지 못한다는 한계가 있습니다.

이러한 소프트웨어와 자동화 도구의 한계를 극복하고, AI가 보다 복잡하고 자율적으로 업무를 수행하게 하기 위해 제안된 개념이 바로 AI Agent입니다.

AI Agent란? 쉽게 말하면,
“주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하는 인공지능”

Agent는 기존 업무 도구들과 달리 사람의 지시를 기다리지 않습니다. 사람의 구체적인 지시가 없어도 스스로 상황을 인식하며, 자율적으로 추론을 진행하고, 외부 데이터/서비스와 통신하며 실제로 업무를 수행하며, 기존 업무용 도구들에 비해 훨씬 더 복잡한 업무들을 스스로 처리해낸다는 장점이 있습니다.

AI 에이전트의 특징

Context Awareness (상황인식)단순 입력값이 아니라, 주변 맥락을 스스로 인식
Autonomous Reasoning (자율적 추론) 목표 달성을 위해 필요한 작업을 스스로 계획하고, 여러 선택지를 평가하고 결정
Action Execution (행동 실행)외부 시스템과 통신하며 실제로 업무를 수행
Feedback Learning (피드백 학습)결과를 반영하여 스스로 개선

Agent는 단일 Task Automation을 넘어서, 복잡한 상황에서도 유연하게 대처할 수 있는 팀원처럼 작동합니다. 기존 업무용 툴이 ‘명령 기반’이라면, 에이전트는 ‘목표 기반’인 것이죠.

실제 AI Agent 예시

품목-관세코드 매칭 재고 자동주문회의요약고객문의 자동대응
품목을 입력하면, Agent가 내부 DB와 외부 기준을 참조해
가장 적합한 코드를 찾아 제시.		특정 품목의 재고가
임계치 이하로 떨어지면,
자동으로 구매 요청서를
작성하고 상신.		회의 녹음 파일을 받아
주요 논의사항, 할 일 목록을
추출해 팀에 배포.		고객 문의 내용을 분류하고,
답변을 생성하거나
담당자에게 전달.

→ 에이전트의 핵심은,
“단순 응답”이 아니라, 목표를 인식하고 필요한 일련의 작업을 수행한다는 것입니다.

🤔 Agent, RAG LLM 챗봇과 비슷한 거 아닌가요?

이 질문은 자주 받는 질문입니다. 하지만 RAG 기반 LLM 챗봇과 AI Agent는 다릅니다.

RAG란? RAG(Retrieval-Augmented Generation)란 사용자의 질문을 받으면 먼저 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 뒤, 이를 기반으로 답변을 생성하는 방식입니다. 작년 한 해 동안 많은 기업들이 기대를 품고 RAG 기반 시스템을 도입했지만, 기대만큼 만족하지 못한 경우가 많았습니다.

왜 많은 기업들은 RAG에 실망했을까?

주요 이유는 다음과 같습니다:

  • 정보 검색 품질의 한계: 검색된 문서의 품질과 일관성에 따라 답변 정확도 편차가 심함
  • 행동력 부재: 답변은 제공했지만, 그 이후 필요한 추가 작업이나 실행은 제공하지 않음
  • 복잡한 요구사항 대응 실패: 단순 질의응답은 가능했지만, 복합적인 비즈니스 플로우나 다단계 의사결정에는 대응하지 못함

지금은 이 한계를 극복할 수 있는 대안으로 “AI Agent”가 많은 기업들의 관심을 얻고 있는 것이죠.

단순히 “정보를 검색해주는” RAG LLM 챗봇과 달리, “스스로 판단하고 행동하는” AI Agent는 아래와 같은 특징을 갖고 있습니다.

항목RAG LLM 챗봇AI Agent
기본 동작질문 응답목표 설정, 상황 판단, 행동 실행
정보 접근사전 학습 + RAG 검색 기반검색 + 상황 인식 + 액션 트리거
사용 방식질문 입력 → 답변 출력목표 설정 → 작업 계획 → 다중 액션
복잡성상대적으로 단순복합적 논리, 플로우 설계 필요

RAG 기반 챗봇은 “질문에 대해 가장 적절한 답변을 찾아주는 것”이 목표입니다. 반면 AI Agent는 “목표를 달성하기 위해 필요한 행동을 스스로 계획하고 실행하는 것”이 목표입니다.

예를 들어

  • 고객이 “A 제품의 최근 불량률을 분석해줘”라고 했을 때
    • RAG 챗봇은 불량률 데이터나 보고서를 검색해 요약해줄 것입니다.
    • Agent는 불량률 데이터를 조회하고, 필요한 경우 추가 데이터를 요청하거나, 자동으로 개선 조치 플랜까지 생성합니다.

Agent는 “정보를 넘겨주는 것”에서 끝나지 않습니다. “행동으로 이어지는 흐름”을 만들어냅니다.

🧐 에이전트가 이렇게 핫한데, 왜 아직 도입한 기업은 적을까?

2025년은 AI Agent의 해 라고 불러도 과하지 않을 정도로 AI와 관련된 온갖 매체에서는 에이전트에 대해 이야기하고 있습니다.

에이전트는,

  • 반복적 업무를 줄이고
  • 일의 속도를 높이며
  • 사람과 AI가 함께 일하는 새로운 방식을 제시합니다.

그런데 현실을 보면, 도입한 기업은 아직 소수입니다. 왜일까요?

첫 번째 이유: 기술적 복잡성

AI Agent를 만들려면 단순 모델링이 아니라,

  • 복합적인 워크플로우 설계
  • 다양한 시스템(API) 연동
  • 데이터 흐름 통제
  • 에이전트 행동 로직 설계

이 모두가 필요합니다. 그냥 LLM 하나 띄우는 것보다 훨씬 복잡합니다. 특히 대규모 조직은 기존 시스템(ERP, MES, CRM 등)과의 연결성이 필수인데, 이 연동 작업이 단순하지 않습니다.

두 번째 이유: 에이전트 결과물에 대한 신뢰 부족

실제 고객들은 이렇게 묻습니다.

“그럼 Agent로 처리하면 정확도가 100%가 나오나요?”

AI Agent는 빠르고 정확하지만, 복잡한 예외 상황, 불완전한 입력 등의 상황에서는 오류가 발생할 수 있습니다. 하지만 Agent는 피드백과 학습을 통해 지속적으로 성능이 향상됩니다. 따라서 도입 초기에는 완벽한 성능보다 “지속적 개선”이 중요합니다. 처음에는 에이전트가 실수를 할 수도 있지만, 지속적으로 작업 결과물에 피드백을 제공하고, 세부 기준을 설정하여 품질을 관리함으로써 품질을 지속적으로 관리하는 것이 바람직한 접근법입니다. 에이전트 결과물에 대한 신뢰도 이슈는 아래 방안들을 통해 관리하는 것이 좋습니다.

불안 해소 방안

  • 초기에는 Agent + 인간 검증 구조를 운영
    • (Agent가 제안 → 사람이 승인 → Agent가 승인된 버전으로 작업 마무리)
      물론 이 경우에는 사람이 어느 단계에서 승인을 해줘야 하는지를 명확히 표시하는 방안이 중요합니다.
  • Confidence Score 제공
    • 에이전트가 결과에 대해 “자신 있는 정도(확률)”를 함께 표시합니다.
  • Fail-safe 프로세스 설계
    • 오류 가능성이 있는 경우 수동 검토로 전환하는 로직을 포함합니다.
  • 지속적 튜닝 체계 구축
    • Agent의 결과를 모니터링하고 주기적으로 업데이트합니다.

⏰ AI Agent, 우리 조직엔 언제, 어떻게 도입을 시작할까?

모든 조직이 당장 Agent를 도입해야 하는 것은 아닙니다.성공적인 도입을 위해선 ‘타이밍’과 ‘전략’이 중요합니다.

1. 언제 도입을 고려해야 할까?

– 반복적인 업무가 많다. (RPA 이상이 필요한 상황)
– 부서 간 데이터 흐름이 단절되어 있다.
– 업무 프로세스가 복잡하고 예외 상황이 많다.
– 데이터 기반 의사결정을 빠르게 해야 한다.

이런 징후가 보이면, Agent 도입을 검토할 시점입니다.

2. 어떻게 시작해야 할까?

1) Pilot 영역 선정

– 범위가 좁고 리스크가 낮은 업무부터 시작 (성과 측정 용이)
– 예: 재고 관리, FAQ 대응, 일정 조율 자동화

2) Small, but Real Agent 구축

– 처음부터 거창한 ‘디지털 전환 프로젝트’처럼 접근하면 실패합니다.
– 작지만 실제 업무를 수행하는 Agent부터 시작하세요.

3) 기존 시스템 연동 준비

– 그룹웨어, ERP, MES 등 주요 시스템과의 API 연동 가능성 확인
– 작지만 실제 업무데이터 스키마 정리

4) KPI 설정 및 측정

Agent 플랫폼 도입 전후 성과 비교

5) 단계별 확장

초기 성공을 기반으로, 점진적으로 적용 범위 확장

3. Agent 구축 시 유의할 점

  • Scope Creep 주의
    • 처음부터 너무 많은 일을 시키려 하지 말 것.
  • 현업과 IT의 협업
    • 실무자가 요구사항을 명확히 정리하고, IT가 시스템 연동 지원.
  • 신뢰도 점진 향상 모델 채택
    • 초기엔 검증 모드 → 점진적으로 완전자율 모드로 전환.

마무리

AI Agent는 단순히 ‘새로운 기술’이 아니라 조직의 업무 방식을 혁신하는 도구입니다. 전략적으로 접근하면 누구보다 빠르게 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. HI FENN은 조직의 요구에 맞춘 AI Agent 플랫폼 설계부터 구축, 지속적인 개선까지 전 과정을 지원합니다.

추가로 궁금한 내용은 문의하기에 남겨주세요. 다음 아티클로 찾아오겠습니다.

HI FENN팀

Samantha

도입 문의하기