기업 의사결정의 게임체인저, 에이전트형 AI(Agentic AI) 시대가 온다

기업 의사결정의 게임체인저, 에이전트형 AI(Agentic AI) 시대가 온다

 

에이전트형 AI는 단순 생성형 AI를 넘어 목표를 받고 스스로 계획·실행하는 ‘업무 주체’로 진화 중입니다. 기업 의사결정에서의 활용 수준, 한계, 유망 분야와 준비 전략을 정리합니다.

 

요즘 AI 이야기를 하다 보면 “이제는 답변만 잘하는 시대가 아니라, 일을 대신해 주는 시대”라는 말이 자주 나오죠. 실제로 기업 현장에서도 생성형 AI를 넘어, 스스로 판단하고 업무를 끝까지 수행하는 **에이전트형 AI(Agentic AI)**가 빠르게 부상하고 있습니다. 특히 시장조사·보고서 작성처럼 ‘보조 업무’에 머물던 AI가, M&A·경쟁정보·시나리오 플래닝 같은 의사결정 핵심 영역으로 들어오고 있다는 점이 중요합니다. 이번 글에서는 기업 의사결정 관점에서 에이전트형 AI가 어디까지 왔고, 무엇이 바뀌며, 앞으로 어떤 기회가 열릴지 자연스럽게 풀어보겠습니다.

 

1. 생성형 AI를 넘어 에이전트형 AI의 시대로

1-1. ‘답하는 AI’에서 ‘해내는 AI’로 바뀌고 있습니다

최근 인공지능 업계는 스스로 인지하고 추론해 능동적으로 행동하는 에이전트형 AI(Agentic AI) 가능성에 주목하고 있습니다. 주요 빅테크도 고성능 거대언어모델(LLM) 경쟁력을 어느 정도 확보한 상황에서, 이제는 “모델을 얼마나 잘 만드느냐”보다 그 모델로 실제 문제를 해결하느냐가 더 중요한 과제가 됐습니다. 기업 입장에서는 이 변화가 단순한 업무 자동화를 넘어, 의사결정 구조 자체를 다시 짜게 만드는 촉매가 될 수 있습니다.

 

1-2. 거대언어모델(LLM)은 ‘뇌’이고, 에이전트는 ‘손발’입니다

거대언어모델(LLM)은 방대한 텍스트를 학습해 언어를 이해하고 생성하는 AI로, 질문 응답·요약·번역·분석 등 다양한 작업을 수행합니다. 거대언어모델(LLM): 방대한 텍스트 데이터를 학습해 사람의 언어를 이해하고, 질문에 답하거나 글을 생성하는 인공지능입니다. 챗GPT의 GPT, 클로드의 소넷 같은 기반 모델이 여기에 해당합니다.

 

다만 LLM이 똑똑해져도, 그 자체만으로는 “실제로 업무를 끝까지 처리하는 실행력”이 부족할 수 있습니다. 그래서 요즘은 LLM을 ‘두뇌’로 두고, 계획·도구 선택·실행·검증까지 맡는 ‘손발’을 붙인 형태가 더 주목받고 있는데, 그게 바로 에이전트형 AI입니다.

 

1-3. 기업 의사결정에서 의미가 더 큰 이유

과거의 AI가 인간의 질문에 수동적으로 답변하는 ‘도구’였다면, 에이전트형 AI는 목표를 부여받으면 스스로 계획을 세우고, 필요한 도구를 고르고, 업무 프로세스를 완결하는 ‘주체’로 진화합니다. 즉 “자료를 찾아줘” 수준을 넘어 “의사결정에 필요한 근거를 만들고, 대안을 비교하고, 실행까지 연결하는” 방향으로 가는 거죠. 기업 입장에서는 의사결정이 빨라지고, 반복 판단이 자동화되며, 조직 운영 방식까지 달라질 수 있습니다.

 

2. 현재 기업에서의 AI 활용 수준

2-1. 아직은 L1~낮은 L2가 ‘대세’입니다

최근 오픈AI가 제시한 분류 체계로 보면, 많은 기업의 AI 활용은 L1 또는 낮은 L2 수준에 머무는 경우가 많습니다. 2차 데이터 기반의 시장 조사, 보고서 작성, 간단한 문서 요약과 같은 영역이 대표적이죠. 하지만 M&A, 마켓 인텔리전스, 시나리오 플래닝 같은 전문 영역에서는 점차 높은 L2, 일부 L3에 가까운 서비스도 늘고 있습니다.

 

① 인수·합병(M&A): 기업이 다른 회사를 인수·합병해 기술·시장·경쟁력을 빠르게 확보하는 전략입니다.

② 마켓 인텔리전스(Market Intelligence): 시장·경쟁·소비자 정보를 수집·분석해 의사결정을 돕는 활동입니다.

③ 시나리오 플래닝(Scenario Planning): 미래를 하나로 단정하지 않고 여러 시나리오를 가정해 전략을 준비하는 기법입니다.

 

2-2. M&A는 ‘발굴·검증’ 구간부터 자동화가 들어오고 있습니다

M&A는 신사업 추진에서 중요도가 커졌지만, 대상 기업 발굴과 검증에 많은 인력과 시간이 들었습니다. 그런데 요즘은 그라타(Grata), 헤비아(Hebbia), 리걸플라이(LegalFly) 같은 서비스가 이 구간을 빠르게 단축하고 있습니다. 예를 들어 “동남아시아에서 최근 3년 CAGR 15% 이상, CTO를 새로 영입한 시리즈 B~C 단계 B2B SaaS 기업”처럼 조건을 주면, 에이전트가 웹·뉴스·공시·채용 공고 등 다양한 데이터를 모아 후보 리스트를 만들고, 실사 단계에서는 VDR(가상 데이터룸)의 계약서를 훑으며 변경조항(Change of Control) 리스크나 잠재 리스크를 뽑아내는 식입니다.

 

2-3. 경쟁정보는 ‘보고서’가 아니라 ‘상시 경보 체계’로 바뀝니다

예전에는 경쟁 정보를 분기별 보고서로 받는 경우가 많았지만, 요즘은 크레용(Crayon)이나 클루(Klue) 같은 서비스가 경쟁사의 웹사이트 변경, 가격 정책 수정, 경영진 SNS, 특허 출원 같은 신호를 24시간 추적하고 의미를 해석합니다. 예를 들어 경쟁사가 특정 기술 영역의 엔지니어 채용을 급격히 늘리면, 이를 “6개월 내 신규 제품 출시 가능성” 같은 형태로 요약해 담당자에게 경보를 보내는 식이죠. 의사결정 속도와 타이밍이 중요해질수록 이런 방식은 더 확대될 가능성이 큽니다.

 

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3. 에이전트형 AI, 최종 의사결정자가 될 수 있을까요?

3-1. ‘디지털 트윈’ 수준으로 진화하면 전략 운영 방식이 달라집니다

앞으로 기업 전략 분야의 AI는 도구를 넘어 업무의 주체로 진화할 가능성이 큽니다. 이 단계에서는 AI가 조직의 **디지털 트윈(Digital Twin)**처럼 실시간 데이터를 반영해 전략을 세우고 수정하는 유기적인 시스템이 될 수 있습니다.
디지털 트윈(Digital Twin): 현실의 자산·시스템·프로세스를 가상공간에 복제하고, 실시간 데이터를 연동해 시뮬레이션·예측을 수행하는 기술입니다.

 

3-2. 의사결정 ‘제안’은 점점 더 구체적으로 바뀝니다

궁극적인 에이전트형 AI는 내부 시스템과 외부 정보를 연동해 목표 기반으로 능동적 제안을 하게 됩니다. 예를 들어 “북미 원자재 가격 상승과 경쟁사 프로모션 강화로 3분기 이익 목표 달성이 위험하니, 마케팅 예산을 B에서 A로 15% 재배정하고 공급처를 다변화하자”처럼 행동 단위 제안까지 가능해집니다.

 

3-3. 다만 ‘최종 승인’은 영역별로 갈릴 가능성이 큽니다

운영 의사결정처럼 속도가 중요하고 개별 리스크가 낮은 영역에서는 AI가 이미 일정 수준의 의사결정자 역할을 수행하고 있고, 이 흐름은 빨라질 겁니다. 하지만 M&A, 신사업 진출, 대규모 구조조정 같은 매크로 결정은 AI가 제안자에 머물고 최종 승인은 인간이 하는 구조가 더 오래 갈 가능성이 큽니다. 능력보다도 결국 책임 소재와 거버넌스 문제가 크기 때문입니다.

 

저는 이 주제를 정리하면서 “우리 회사는 AI를 어디까지 맡길 수 있을까?”라는 질문이 계속 남더라고요. 여러분이 생각하시기엔, AI가 가장 먼저 최종 판단까지 맡게 될 업무는 무엇일까요? 댓글로 업종이나 직무 기준으로 의견 남겨주시면, 다음 글에서는 그 관점을 반영해 더 현실적인 사례 중심으로 풀어보겠습니다. 구독해 두시면 Agentic AI 관련 글도 이어서 정리해 드릴게요.

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