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엔터프라이즈 소프트웨어 벤더는 Agent 중심 전환이라는 흐름이 다가오고 있음을 인식하고, 이에 앞서기 위해 빠르게 투자를 확대하고 있습니다. IT 리더로서는 서비스형 Agent(Agents-as-a-service, AaaS)의 진화가 단순히 도구 사용 방식만 바꾸는 것이 아니라, 가격 책정 방식, 시스템 통합, 보안 전략 전반을 바꾸는 계기가 될 전망입니다. 2025년은 AI Agent의 해였습니다. 단순히 질문에 답변만 하던 챗봇은 이제 사용자를 대신해 실제 업무를 수행할 수 있는 자율형 Agent로 진화하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 기업들은 Agentic Platform에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있습니다. 소프트웨어 벤더들 역시 이에 발맞춰 빠른 속도로 투자를 늘리고 있습니다. National Research Group이 3,000명 이상의 고위 임원을 대상으로 진행한 설문조사에 따르면, 전체 임원의 절반 이상이 이미 조직에서 AI Agent를 활용하고 있다고 응답했습니다. 특히 AI 예산의 절반 이상을 AI Agent에 투입하는 기업 가운데 88%는 최소 하나 이상의 활용 사례에서 투자 대비 효과를 확인했다고 밝혔습니다. 주요 활용 분야로는 고객 서비스와 고객 경험, 마케팅, 사이버 보안, 소프트웨어 개발이 꼽혔습니다.
소프트웨어 공급자 측면에서도 변화 속도는 빠릅니다. 가트너는 2026년까지 엔터프라이즈 소프트웨어 애플리케이션의 40%에 Agentic AI가 포함될 것으로 전망하고 있으며, 이는 현재 5% 미만 수준에서 많이 증가한 수치입니다. 또한 엔터프라이즈 애플리케이션 소프트웨어 매출에서 Agentic AI가 차지하는 비중 또한 2025년 기준 약 2%에서 2035년까지의 약 30%를 차지하여 4,500억 달러(약 600조 원)에 이를 것으로 예측하고 있습니다. 실제로 향후에는 비즈니스 사용자가 애플리케이션과 직접 상호작용을 할 필요조차 없을 수 있습니다. AI Agent 생태계가 여러 애플리케이션과 업무 기능을 넘나들며 사용자의 지시를 대신 수행하게 될 것이기 때문입니다. 가트너는 이 경우 전체 사용자 경험의 3분의 1이 기존 애플리케이션 UI에서 Agentic 프론트엔드로 이동할 것으로 전망하고 있습니다.
이 같은 변화는 이미 시작되었습니다. 가트너는 올해 말까지 대부분의 엔터프라이즈 애플리케이션에 Agentic AI의 전 단계로 볼 수 있는 임베디드 어시스턴트가 탑재될 것으로 전망했습니다. IDC 역시 유사한 전망을 내놓고 있습니다. IDC에 따르면, 2028년까지 IT 제품 및 서비스 상호작용의 45%가 에이전트를 주요 인터페이스로 활용하게 될 것이며, 이는 기업의 업무 수행 방식뿐 아니라 IT 리더의 역할 자체도 변화시키리라 예측하고 있습니다.
AI Agent, ‘도구’에서 ‘동료’로
금융 서비스 기업 OneDigital에서는 AI Agent를 사람처럼 다루는 방식으로 활용하고 있습니다. OneDigital의 최고제품책임자(CPO) Vinay Gidwaney는 다음과 같이 설명합니다. “우리는 이들을 ‘AI 동료(AI Coworkers)’라고 부르기로 했고, 기술 조직과 인사 조직(HRO 및 HR팀)이 공동으로 운영하는 AI 인력 팀을 구성했습니다. 이 팀은 AI 동료를 채용하고 조직에 온보딩하는 역할을 맡고 있습니다.” 말 그대로 ‘채용’입니다.
첫 단계는 비즈니스 리더와 함께 직무 기술서(job description)를 작성하는 것입니다. 이 직무 기술서를 AI Agent에게 입력하면, 해당 Agent는 ‘인턴’ 단계로 분류됩니다. Vinay Gidwaney는 현재 회사에서 다수의 AI 인턴을 시험 운영하고 있다고 설명했습니다. AI 인턴들이 성과 검증을 통과하면, ‘수습’ 단계로 승격되며, 이 과정에서 회사의 Best Practice와 가이드라인, 성격 설정을 부여합니다. 또한 AI 인턴들의 교육과 훈련, 수행 결과 점검, 개선 계획 수립을 담당하는 인간 감독자도 함께 배정합니다.
다음 단계는 정규 AI 동료(Full-time Coworker)입니다. 이 단계에 이르면, 해당 AI Agent는 회사 내 누구나 활용할 수 있는 자원이 됩니다. 회사 내 누구나 사내 인트라넷을 통해 각 AI 동료의 역량을 확인하고, 대화를 시작하는 방법을 안내 받을 수 있습니다. 필요한 경우 바로 적합한 AI 동료를 선택해 업무를 시작할 수 있습니다. 대표적인 예가 직원 복지 전반에 대해 학습된 AI 동료, Ben입니다. Ben은 직원 복지와 관련된 모든 내용을 학습한 AI 동료로, 복지 컨설턴트들이 매일 고객과 직접 만나며 수집한 정보를 바탕으로 비용 절감 전략이나 보험사와의 협상 방안을 전략적으로 고민하도록 돕습니다. 즉, 컨설턴트들의 사고 Thought 파트너 역할을 수행하는 것입니다. 이와 유사한 AI 동료들은 퇴직연금 계획이나, 재산·손해보험 분야에서도 활용되고 있습니다. 이러한 에이전트는 회사의 핵심 사업과 직접적으로 연관되어 있기 때문에 내부에서 직접 구축되었습니다. 반면 법무나 마케팅 콘텐츠 제작처럼 전문성이 요구되지만 핵심 사업과는 거리가 있는 영역에서는 외부 AI Agent를 활용하고 있습니다. 소프트웨어 개발 분야에서는 서드파티 AI Agent를 코딩 어시스턴트로 사용하고 있습니다.
Vinay Gidwaney는 이러한 에이전트를 도입할지 결정할 때, 이를 전통적인 소프트웨어 라이선스 구매 방식으로 접근하지 않는다고 설명했습니다. 실제 사람인 컨설턴트나 외부 계약자를 채용하는 관점에서 판단하며, 해당 에이전트가 조직 문화에 적합한지도 중요한 기준으로 삼고 있습니다. 하지만, Vinay Gidwaney는 AI Agent를 채용하는 것이 어떤 경우에는 실제 사람을 채용하는 것보다 더 위험할 수 있다고 지적합니다. 문제가 있는 인간 직원은 제한된 인원과만 상호작용을 하지만, 문제가 있는 AI Agent는 수천 명의 직원과 상호작용을 할 수 있기 때문입니다. 실제 사람을 채용할 때와 동일한 수준의 검증과 엄격함이 필요한 이유입니다. AI 에이전트가 인간 컨설턴트와 유사한 또 다른 측면은, 회사를 떠날 때 그동안 축적한 전문성도 함께 가져간다는 점입니다. Vinay Gidwaney는 데이터 자체는 다운로드할 수 있지만, 에이전트가 사용 과정에서 얻은 미세 조정이나 개선 사항까지 이전하는 것은 쉽지 않다고 설명했습니다. 현실적으로 서드파티 에이전트에서 이러한 자산을 추출하는 실질적인 방법이 없을 수도 있으며, 이는 AI 벤더 종속(Lock-in)으로 이어질 가능성이 있습니다.
부동산 기업 JBGoodwin Realtors의 기술·운영 담당 부사장 Edward Tull 역시 AI 에이전트를 사람에 가까운 존재로 보고 있습니다. Edward Tull은 AI Agent를 팀원으로 인식하고 있으며, 부서 전반에 걸쳐 도입이 확대되면 Agent 팀원들끼리 서로 대화하는 모습도 자연스러워질 것이라고 설명합니다. 그리고 이 과정이 점점 사람과 비슷해질 것이라고 내다보고 있습니다. 현재 JBGoodwin Realtors는 두 개의 주요 플랫폼을 통해 AI Agent를 운영하고 있습니다. 자피어(Zapier)를 활용해 자체 에이전트를 구축하고 있으며, 허브스팟(HubSpot)은 사전 구축된 AaaS 형태의 에이전트를 제공하고 있습니다. 또한 앞으로 더 많은 Agent를 도입하는 데도 긍정적입니다. 예를 들어, 특정 회계 소프트웨어와 연동되는 에이전트가 있다면 이를 채용할 계획이 있으며, 이미 사용 중인 시스템과 연결된 상태로 즉시 활용 가능한 마케팅 코디네이터 형 에이전트도 고려 대상이 될 수 있다는 뜻입니다. Edward Tull은 에이전트 도입이 늘어나면서 자신의 역할 역시 기술 중심에서 관리 중심으로 이동하고 있다고 설명했습니다. 일상적인 개발보다는 거버넌스에 더 집중하게 되었고, AI 환경에서 회사가 경쟁력을 갖출 수 있도록 포지셔닝 하는 일이 더 중요해졌다고 언급합니다.
이처럼 AI 에이전트를 소프트웨어가 아닌 인간 직원에 가깝게 인식하는 사례는 점점 늘어나고 있습니다. 글로벌 마케팅 및 테크 컨설팅기업 Publicis Sapient의 최고제품책임자(CPO) Sheldon Monteiro는 에이전트 기술이 빠르게 진화하면서, 마치 직원을 채용하는 것과 유사한 접근이 필요해졌다고 설명했습니다. 어떤 에이전트를 도입할지, 어떻게 교육할지, 각 사업 부문이 실제로 가치를 얻고 있는지, 언제 교체할지를 지속적으로 판단해야 한다는 것입니다. 이는 과거처럼 하나의 플랫폼을 도입해 장기간 유지하던 방식과는 본질적으로 다른 방식입니다. Sheldon Monteiro는 이러한 변화로 기술 솔루션 관리 방식 자체가 변화하고 있으며, 앞으로 기업에는 Agent 직원(Agentic Employees)을 전담하는 최고인사책임자(CHRO)에 해당하는 역할이 필요해질 것으로 전망했습니다.
AI Agent 시대의 새로운 관리 기준
Vituity는 600개 병원, 1만 3,800명의 직원, 약 1,400만 명의 환자를 보유한 미국 최대 규모의 민간 의료 그룹 중 하나입니다. 이 회사는 자체 AI 에이전트를 구축하는 동시에, AaaS 형태의 범용 외부 에이전트도 함께 활용하고 있습니다. 다만 Vituity의 CIO인 Amith Nair는 AI 에이전트를 사람으로 봐서는 안 된다고 선을 그었습니다. 에이전트에는 감정이 없으며, 범용 인공지능(AGI) 역시 아직 등장하지 않았다는 것입니다.
Amith Nair는 핵심은 성과라고 강조합니다. 특정 업무에 대해 기대하는 성과를 정의하고, 그 성과를 기준으로 에이전트를 평가하는 방식은 인간 직원에게 성과의 책임을 묻는 방식과 다르지 않지만, 에이전트는 사람이 아니기 때문에 에이전트를 직접 관리할 필요는 없다는 것입니다. 대신 에이전트는 오케스트레이션 대상이며, 필요에 따라 Plug and Play 방식으로 활용할 수 있다고 언급합니다. 에이전트가 업무를 제대로 수행하려면 회사의 비즈니스 모델과 맥락을 이해해야 하며, 이를 위해 에이전트를 해당 환경에 맞게 설정해야 한다는 설명입니다.
Vituity는 민감한 의료 데이터와 관련된 핵심 업무의 경우 Workato 에이전트 개발 플랫폼과 Microsoft Agentic Platform을 활용해 HIPAA 인증 LLM 환경 내부에서 자체 에이전트를 구축하고 있습니다. 반면 공공 데이터와 연관된 업무에는 Salesforce나 Snowflake 같은 범용 에이전트를 활용합니다. 이와 함께 코딩 업무에는 Claude와 GitHub Copilot을 함께 활용하고 있습니다. Amith Nair는 이러한 Agentic 시스템이 엔터프라이즈 소프트웨어의 작동 방식을 근본적으로 바꾸게 될 것이라고 보고 있습니다. 또한 대부분의 엔터프라이즈 애플리케이션은 표준화를 위한 통합 계층인 MCP에 대응해야 한다고 강조하면서, 이에 도달하지 않는다면 제품 판매를 지속하는 데 어려움을 겪게 될 것이라고 언급했습니다. AI에는 데이터가 필요하며, MCP를 제공하지 않으면 결국 모든 데이터를 데이터 웨어하우스로 옮기게 될 것이라고 전망하고 있는 것입니다.
비즈니스의 중심은 이제 에이전트로 이동하고 있다
IDC에 따르면, 2028년까지 순수 좌석 기반(Seat-based) 과금 모델은 사실상 사라질 것이며, 이에 따라 전체 벤더의 70%가 새로운 비즈니스 모델을 모색해야 할 것으로 전망됩니다. 기술 변화의 속도가 빨라지면서 JBGoodwin Realtors도 이미 기술 구매 방식에 변화를 주기 시작했다고 부사장 Edward Tull은 언급했습니다. 과거에는 장기 계약을 선호했지만, 이제는 그렇지 않으며, 장기 계약이 더 저렴하긴 하지만, 재계약 시 가격 상한선을 두는 선택권을 반드시 요구하는 방식으로 변화하고 있다고 설명합니다. 그렇다고 SaaS가 단기간에 사라질 것이라는 의미는 아닙니다. 글로벌 IT 서비스 기업 Unisys의 디지털 워크플레이스 솔루션 부문 수석부사장 Prtrycja Sobera는 기업들이 현재의 기술 인프라에 이미 상당한 투자를 해왔다는 점을 강조했습니다. 기업들이 클라우드와 SaaS 중심 전략을 전면 폐기하려는 움직임은 보이지 않는다며, 이를 모두 버리고 곧바로 에이전트 중심 환경으로 전환하겠다는 흐름은 확인되지 않는다는 주장입니다.
궁극적으로 사람은 변화에 더디고, 조직은 그보다 더 느리게 움직입니다. 여전히 많은 조직이 레거시 시스템을 운영하고 있습니다. 예를 들어 미국 연방항공청(FAA)은 플로피 디스크를 제거하고 윈도우 95 기반 시스템을 업그레이드하는 대규모 현대화 계획을 최근 발표했으며, 이 작업에만 4년이 걸릴 것으로 보고 있습니다. 그러나 결국 산업의 무게중심은 점차 에이전트로 이동할 것이며, 그에 따라 투자, 혁신, 신규 구축, 그리고 소프트웨어 산업의 경제 구조 역시 함께 이동하게 될 것입니다. 많은 조직과 리더가 변화의 간극을 넘어야 하는 상황에 직면한 현시점에서 에이전트 중심 전략을 먼저 실행한 기업들이 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 조직마다 변화의 속도는 다르겠지만, 에이전트 중심으로 이동하는 흐름은 이미 시작되었으며, 이는 소프트웨어 산업과 기업 경쟁력의 기준을 재정의하고 있습니다.
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