유아이패스(UiPath)가 의뢰한 IDC 인포브리프 <에이전틱 자동화: 오늘날 기업을 위한 유기적 오케스트레이션 구현(Agentic Automation: Unlocking Seamless Orchestration for the Modern Enterprise)>에 따르면, 국내 기업의 약 24%가 이미 에이전틱 AI를 도입했으며, 약 67%는 향후 12개월 내 에이전틱 AI를 도입할 계획인 것으로 나타났다. AI 에이전트 도입은 초기 실험 단계를 지나 본격 확산 국면에 접어들고 있으며, 2025년은 국내 기업의 AI 도입 과정에서 중요한 전환점이 될 것으로 전망된다.
AI 확산 이끄는 동력, 생산성과 경쟁력 강화
기업들이 제품과 서비스 품질을 높이고, 경쟁 우위를 확보하며, 직원 생산성을 개선하려는 수요에 힘입어 대규모 AI 도입도 속도를 내고 있다. 국내 기업의 67%는 에이전틱 AI가 복잡한 업무 처리에 도움이 된다고 답했으며, 54%는 생산성 향상 효과를 실감하고 있다고 응답했다.
디지털 전환 확산과 함께 자율적이고 효율적인 시스템에 대한 수요도 늘어나며, 에이전틱 AI 도입 역시 가속화되고 있다. 특히 금융, 운송, 교육 분야에서의 도입이 활발하며, 2025년 주목받는 활용 분야로는 고객 지원(63%), 생산성 향상(54%), 리스크 관리 및 이상 거래 탐지(50%)가 꼽혔다.
AI 확산의 핵심 과제: 데이터·인력·보안
국내 기업들은 AI 도입에 다양한 접근 방식을 취해왔지만, 본격적인 확산 단계에서는 여전히 여러 난관에 부딪히고 있다. 특히 양질의 학습 데이터 부족(26%), 전문 인력 부족(22%), 기업 규제로 인한 데이터 접근 제한(22%) 등이 AI 확산을 가로막는 주요 요인으로 꼽혔다.
에이전틱 AI 도입과 관련해서는 자율적 행동에 따른 보안 취약성(46%), 비즈니스 적용 사례 부족(44%), 개인정보 침해 우려(43%)가 주요 리스크로 꼽혔다. 실제 구현 과정에서도 데이터 보안 문제(69%), 사내 IT 전문 인력 부족(54%), 기존 시스템과의 통합 문제(47%)가 주요 과제로 나타났다.
에이전틱 자동화, 기업 AI 도입 촉진한다
여러 제약에도 불구하고 에이전틱 AI는 국내에서 빠르게 확산되는 추세다. 전체 기업의 약 82%가 아직 본격적인 투자를 진행하진 않았지만, 다양한 활용 방안을 적극적으로 모색하고 있다.
AI 기반 비즈니스 전환을 이끄는 중심에는 ‘에이전틱 자동화’가 있다. 에이전틱 자동화는 에이전틱 AI와 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 통합해 엔터프라이즈 워크플로우에 적용하고, 자율형 AI 에이전트를 통해 복잡한 과제를 수행함으로써 효율성, 확장성, 혁신 역량을 크게 향상시킨다.
기업들은 에이전틱 오케스트레이션(agentic orchestration)을 활용해 개별 AI 작업을 유기적으로 연결하고, 워크플로우를 유연하게 관리하며 조직 전반에 걸쳐 에이전틱 자동화를 확장하고 있다.
유아이패스 코리아 조의웅 지사장은 “에이전틱 자동화는 한국 기업의 비즈니스 운영 방식을 빠르게 재편하고 있다. 기업들은 경쟁력 확보와 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화를 위해 AI 에이전트의 잠재력을 적극 활용하고 있지만, 신뢰와 보안에 대한 우려는 여전히 AI 도입 확산의 걸림돌로 작용하고 있다”고 설명하고, “유아이패스의 에이전틱 자동화 플랫폼은 보안과 컴플라이언스를 강화하고, AI 에이전트가 생성한 결과의 정확성과 신뢰성을 높임으로써 기업의 AI 도입 장벽을 낮춘다"고 밝혔다.
IDC 아시아태평양 AI 리서치 총괄 디피카 기리(Deepika Giri) 부사장은 “오늘날처럼 예측하기 어려운 경영 환경 속에서 AI 기반 기업으로의 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수”라고 밝히고, “많은 조직들이 에이전틱 AI와 자동화를 전사적으로 도입하고 있으며, 이를 통해 전례 없는 수준의 생산성과 성장을 실현하고 혁신을 가속화할 수 있는 가능성에 주목하고 있다. 이러한 기술은 향후 불확실성에 유연하게 대응할 수 있는 조직 기반을 마련하는 데에도 핵심적인 역할을 할 것”이라고 덧붙였다.
책임 있는 AI 도입을 위한 정부와 기업의 과제
에이전틱 AI 도입이 확산되면서 기업들은 인간과 AI 에이전트가 유기적으로 협력할 수 있는 투명한 생태계를 구축하고, 데이터 보안과 개인정보 보호를 철저히 준수하면서도 강력한 거버넌스와 명확한 의사결정 체계를 갖춘 자동화 솔루션 도입에 우선순위를 둬야 한다. 기술 책임자들은 자사에 가장 적합한 에이전틱 도구를 검토하고, 기존 시스템과 애플리케이션에 유연하게 통합되면서도 확장 가능한 플랫폼을 우선적으로 선택해야 한다.
정부 역시 윤리적 AI 활용을 위한 정책과 기준 및 규제 지침을 명확히 제시해 거버넌스 체계를 강화해야 한다. 데이터 보안, 윤리적 이슈, 규제 대응을 위해서는 투명한 리스크 관리와 보안 강화, 인재 양성을 위한 교육, 그리고 인프라 비용 절감을 위한 공공·민간 협력이 병행돼야 한다.
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