Agentic AI 에 대한 소개 사례

AI가 이제 "시키는 것"만 하지 않는다 — Agentic AI 

초기 ChatGPT로 시작해서 프롬프트 엔지니어링 그리고 이제는 하네스 엔지니어링이란 이야기가 나오고 있습니다.

요새 Agentic AI에 대해서 어떤 소식이 있는지 좀 찾아봤습니다.

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초급자를 위한 Agentic AI 소개부터.....

Agentic이라는 단어는 "스스로 행동하는 주체"라는 뜻입니다.

일반 AI와 Agentic AI의 차이를 음식점에 비유해볼게요.

일반 AI는 메뉴판입니다. 어떤 음식이 있는지 알려주고, 어떤 걸 시키면 좋을지 추천해줍니다. 하지만 주문을 넣거나, 음식을 가져오거나, 계산하는 일은 직접 해야 합니다.

Agentic AI는 직접 움직이는 직원에 가깝습니다. "오늘 저녁 3명이서 먹을 이탈리안 요리 예약해줘"라고 말하면, 식당을 검색하고, 빈자리를 확인하고, 예약 확인 문자까지 받아서 알려줍니다. 중간 과정을 사람이 하나하나 지시하지 않아도 됩니다.

정리하면 이렇습니다.

구분 일반 AI Agentic AI

무엇을 하나	질문에 답하고 글을 씁니다	목표를 받고 스스로 계획하고 실행합니다
사람의 역할	매 단계 직접 지시해야 합니다	목표만 알려주면 됩니다
기억	대화가 끝나면 잊어버립니다	이전 결과를 기억하고 다음 단계에 활용합니다
도구 사용	대화창 안에서만 작동합니다	외부 앱, 검색, 파일 등을 직접 활용합니다

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어떻게 작동하나요? 3단계로 이해하기

Agentic AI가 일하는 방식은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다.

1단계 — 목표를 이해하고 계획을 세웁니다

"다음 주 팀 회의 자료 만들어줘"라는 요청을 받으면, 무엇을 먼저 해야 할지, 어떤 정보가 필요한지 스스로 계획을 짭니다. 사람이 한 단계씩 설명해주지 않아도 됩니다.

2단계 — 필요한 도구를 직접 사용합니다

계획을 세웠으면 실행에 들어갑니다. 인터넷을 검색하고, 회사 내부 문서를 열어보고, 데이터를 분석하고, 필요하면 다른 앱을 호출하기도 합니다. 마치 업무에 능숙한 직원이 여러 프로그램을 오가며 일하는 것과 비슷합니다.

3단계 — 결과를 확인하고 스스로 수정합니다

중간 결과가 목표에 맞지 않으면 방향을 바꿉니다. 첫 번째 시도가 잘못됐다고 판단되면 스스로 다시 시도합니다. 이 부분이 단순히 "명령을 수행하는" 기존 자동화 시스템과 다른 핵심입니다.

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Agentic AI 의 특징은 팀 또는 도구 사용의 의미에 있습니다.

Agentic AI에서 요즘 가장 주목받는 개념이 있습니다. 바로 **멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System)**입니다.

하나의 AI가 모든 일을 처리하는 것이 아니라, 여러 AI가 역할을 나눠서 팀처럼 일하는 방식입니다.

예를 들어 신제품 출시 보고서를 만드는 경우를 생각해봅시다. 시장 조사 전문 AI, 경쟁사 분석 전문 AI, 문서 작성 전문 AI가 각자 맡은 역할을 수행하고, 이를 총괄하는 "오케스트레이터 AI"가 결과물을 하나로 엮습니다. 사람 팀에서 각자 전문 분야를 맡아 협력하는 것과 유사한 구조입니다.

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Agentic AI 관련 사례

병원과 의료 분야

Deloitte의 2026년 미국 의료 분야 조사에서 의료 기관 80% 이상이 Agentic AI를 임상 업무와 환자 관리에 우선 도입하겠다고 밝혔습니다.

구체적으로는 이런 일들입니다. 환자가 예약을 취소하면 대기 명단에 있는 다른 환자에게 자동으로 연락해 빈 자리를 채웁니다. 보험 사전 승인 서류를 자동으로 처리해 의사가 환자 진료에만 집중할 수 있게 합니다. 미국에서는 연간 50억 건이 넘는 의료 청구서를 처리하는 과정에서 AI가 오류를 잡아내고 처리 속도를 높이는 데 쓰이고 있습니다.

은행과 금융 분야

JPMorgan Chase는 Coach AI 도구를 활용해 시장 변동이 심한 날 투자 상담사들이 고객에게 95% 더 빠르게 응답할 수 있게 했습니다. 평소 상담사 혼자 수십 개의 데이터를 찾아봐야 했던 일을 AI가 즉시 정리해서 보여주는 방식입니다.

이상 거래 탐지도 Agentic AI의 활용 사례입니다. 의심스러운 결제가 감지되면 AI가 자동으로 결제를 일시 중단하고, 고객에게 앱으로 알림을 보내고, 확인 절차를 시작합니다. 사람이 판단하기 전에 이미 대응이 이루어집니다.

고객 서비스

McKinsey(세계적 경영 컨설팅 회사) 분석에 따르면, Agentic AI를 고객 서비스에 도입하면 문제 해결 시간을 최대 90% 줄이고, 처리 대기 건수를 30~50% 줄일 수 있다고 합니다.

호주 적십자 사례가 흥미롭습니다. 산불 비상 상황에서 하루 처리 건수가 30건에서 30만 건으로 늘어났는데, Agentic AI가 이 급증하는 문의를 24시간 안에 처리해냈습니다.

물류와 유통

Walmart는 공급업체용, 쇼핑객용, 직원용, 개발자용으로 4개의 "슈퍼 에이전트"를 운영하고 있습니다. Amazon은 AI 에이전트가 배송 경로 최적화와 창고 운영을 담당합니다.

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지금 어떤 트렌드가 만들어지고 있나요?

2026년 현재 Agentic AI 분야에서 주목할 만한 흐름 세 가지를 짚어봅니다.

트렌드 1 — AI도 '표준 언어'가 생겼습니다

서로 다른 AI 시스템이 통신하려면 공통 언어가 필요합니다. Anthropic(Claude를 만든 회사)이 만든 **MCP(Model Context Protocol)**라는 표준이 빠르게 자리 잡고 있습니다. 현재 1,000개 이상의 MCP 서버가 커뮤니티에서 만들어졌고, OpenAI도 이 표준을 채택했습니다. 쉽게 말해 AI끼리 대화하는 공통 언어가 생긴 셈입니다.

트렌드 2 — AI 만드는 일이 코딩 없이 가능해지고 있습니다

IBM의 Kevin Chung은 "AI 에이전트를 설계하고 배포하는 능력이 개발자 영역을 넘어 일반 비즈니스 사용자 손으로 넘어가고 있다"고 말합니다. LangGraph, CrewAI, Microsoft AutoGen 같은 도구들이 코딩 없이도 AI 에이전트를 만들 수 있는 환경을 제공하고 있습니다.

트렌드 3 — '사람이 중간에 확인'하는 구조가 기본이 됩니다

AI가 모든 것을 혼자 결정하게 놔두지 않고, 중요한 순간에는 반드시 사람이 승인하는 구조(Human-in-the-Loop)가 표준으로 자리 잡고 있습니다. AI가 실수하거나 엉뚱한 방향으로 가는 것을 막기 위한 안전장치입니다. Deloitte는 이를 "AI를 도구가 아니라 직원처럼 관리하는 방식"이라고 표현합니다.

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아직 해결 중인 과제도 있습니다

Agentic AI가 좋은 소식만 가져오는 건 아닙니다. 현실적인 어려움도 있습니다.

Deloitte 조사에서 기업의 35%는 Agentic AI 전략이 아예 없고, 실제 업무에 투입 중인 곳은 **11%**에 그칩니다. 기술이 있어도 도입이 어려운 이유는 세 가지입니다.

첫째, 기존 시스템과의 연결 문제입니다. 오래된 기업 시스템은 AI와 통신하도록 설계되어 있지 않아 연결에 많은 비용이 듭니다.

둘째, 데이터 품질 문제입니다. "데이터가 AI에 맞게 준비되어 있지 않으면 AI는 실험 단계를 벗어날 수 없다"는 말이 업계에서 자주 나옵니다. 엉터리 데이터를 넣으면 엉터리 결과가 나옵니다.

셋째, 보안 문제입니다. AI가 행동권을 갖게 되면 잘못된 명령을 받거나 악용될 경우의 피해 범위가 커집니다. 연구자들은 이를 막기 위한 "AI 제어 시스템" 개발에 집중하고 있습니다.

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이제는 Agentic AI 시대.... 다음은....

아직은 다음에 대해서 이야기를 할 수 있는 단계는 아니라고 생각합니다.

누구도 어떻게 변화할지 이야기하기 어려운 시대가 아닐까 합니다.

그러나 중요한 한가지... AI는 이제 개발과 운영 우리의 IT 환경에 이제는 필수라는 것입니다.