업무 현장의 AI 어시스턴트와 에이전트, 확산의 기회와 과제

AI 어시스턴트와 AI 에이전트는 업무 효율성을 높이는 혁신적인 도구로 주목받고 있지만, 실제 업무 현장에서의 확산은 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 많은 기업들이 도입을 주저하고 있으며, 파일럿 프로젝트 수준에 머무르는 경우가 많습니다. 왜 이렇게 확산이 더딜까요? 그리고 앞으로 AI 어시스턴트와 에이전트는 어떻게 발전해 나갈까요?

AI 도입의 더딘 속도, 왜 그럴까?

갤럽과 PwC의 조사 결과에서도 나타나듯이, 실제 업무에서 AI 도구를 사용하는 비율은 아직 낮은 수준입니다. 마이크로소프트 365 코파일럿과 같은 대표적인 AI 어시스턴트조차도 출시 후 상당 시간이 지났음에도 불구하고, 대규모 배포에는 어려움을 겪고 있습니다. 이는 단순히 기술적인 문제뿐만 아니라, 기업의 신중한 태도와 다양한 현실적인 제약 때문입니다.

기업이 AI 도입을 주저하는 이유

가트너의 분석에 따르면, 보안 및 거버넌스에 대한 우려, AI 활용 교육의 부담, 불확실한 투자 대비 효과(ROI) 등이 AI 확산을 늦추는 주요 요인입니다. 특히, 데이터 프라이버시, 정확성, 신뢰성에 대한 경영진의 우려가 큽니다. 또한, AI 어시스턴트가 권한 없는 사용자에게 민감한 데이터를 노출하는 '과잉 공유' 문제도 해결해야 할 과제입니다.

AI 확산을 가속화하는 긍정적 신호

그럼에도 불구하고, AI 도입을 긍정적으로 전망하는 시각도 존재합니다. IT 리서치 기업 메트리기는 기업들이 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려 때문에 AI 도입에 더욱 적극적으로 나설 것으로 예상합니다. S&P 글로벌 마켓 인텔리전스 산하 451리서치 역시 기업의 절반 이상이 이미 AI 에이전트를 운영 환경에 적용했거나 테스트 중이라고 밝혔습니다. 기업들의 관심은 여전히 높으며, 파일럿 단계를 넘어 본격적인 확산 단계로 진입할 가능성이 엿보입니다.

AI 도구, 성숙 단계로 진입

소프트웨어 업체들은 지속적으로 자사 제품에 AI 기능을 추가하고 있습니다. 특히, 협업 소프트웨어 시장에서는 에이전트형 AI를 제공하는 업체가 늘어나고 있습니다. 과거에는 직접 기능을 구축해야 했지만, 이제는 애플리케이션 내에 포함된 기성형 에이전트를 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 기술이 점차 성숙 단계로 접어들고 있음을 의미합니다.

에이전트 간 연결, 활용도를 높이다

AI 어시스턴트가 서로 상호작용할 수 있는 기능은 AI 활용도를 높이는 중요한 변화입니다. 앤트로픽의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 구글의 에이전트2에이전트(A2A) 프로토콜은 에이전트 간 소통을 단순화하여 업무 효율성을 높이는 데 기여할 수 있습니다. MCP 서버는 다양한 협업 및 생산성 도구에 내장되어 있으며, 기업은 이를 통해 여러 출처의 데이터를 불러와 활용할 수 있습니다.

보안과 거버넌스, 여전히 중요한 과제

MCP 서버와 같은 기술은 새로운 보안 위험을 동반합니다. MCP 서버는 기업 데이터로 들어가는 관문이기 때문에, 공격의 최우선 표적이 될 수 있습니다. 또한, 기업이 에이전트를 도입하고 노동자들이 자체적으로 에이전트를 만들기 시작하면서 '에이전트 난립' 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 위험 수준에 따라 거버넌스 통제 강도를 달리 설정하는 적응형 거버넌스 방식이 필요합니다.

AI, 미래 업무 환경을 어떻게 변화시킬까?

AI 어시스턴트와 에이전트는 잠재력이 매우 큰 기술이지만, 성공적인 확산을 위해서는 보안, 거버넌스, 신뢰성 문제를 해결해야 합니다. 기업들은 이러한 과제를 해결하기 위해 지속적으로 노력해야 하며, AI 기술의 발전에 발맞춰 적절한 전략을 수립해야 합니다. 지금은 기반을 다질 수 있는 좋은 기회이며, 머지않아 대부분 기업이 AI를 대규모로 배포하는 전환점이 올 것입니다.