2026년을 앞두고 "이제는 우리 기업에서도 AI를 제대로 활용해야 한다" 라고 생각하고 있을 수 있습니다.
하지만 AI Agent의 등장과 빠르게 변화하는 기술 흐름 속에서 무엇부터 시작해야 할지 점점 더 어려워지고 있는 것도 사실입니다. 이런 고민은 혼자만의 문제가 절대 아닙니다.
많은 기업들이 Agentic AI를 실제 비즈니스에 적용하고, 확장 가능한 형태로 운영하는 방법을 여전히 찾고 있습니다.
Accenture와 Wipro의 최근 조사에 따르면 Agentic AI 프로젝트의 약 70~80%는 아직 기업 전반으로 확산되지 못한 상태입니다.
그럼에도 불구하고 기업들은 투자를 멈추지 않고 있습니다.
NTT와 WSJ Intelligence 조사에 따르면, 글로벌 CEO의 68%가 향후 2년 내 AI 투자를 확대할 계획이라고 밝혔습니다.
이미 일부 기업들은 의미 있는 성과를 만들고 있습니다.
UiPath 고객사인 Pearson, Allegis Global Solutions, SunExpress 등이 그 사례입니다.
Agentic AI는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다.
지금부터 어떤 준비를 하느냐에 따라 2026년 이후의 성과가 결정됩니다.
1. 데이터 기반부터 정리하기
기업의 모든 업무는 문서에서 시작됩니다.
인보이스, 계약서, 이메일, 요청서, 주문서, 고객 커뮤니케이션 등 업무의 핵심 정보는 대부분 문서 안에 담겨 있습니다.
하지만 이 데이터는 대부분 비정형 또는 반정형 형태이기 때문에 AI가 활용하기 어렵습니다.
데이터가 불완전하거나 신뢰할 수 없다면 AI Agent 역시 정확하게 작동할 수 없습니다.
그래서 가장 먼저 필요한 투자가 문서 데이터를 추출하고 구조화하는 IDP입니다.
이 과정은 단순한 데이터 정리가 아니라 AI가 업무를 이해하고 판단할 수 있는 기반을 만드는 작업입니다.
동시에 현재 사람이 수행하고 있는 대량의 문서 처리 업무를 줄일 수 있다는 점에서도 의미가 있습니다.
결국 데이터 품질이 높을수록 AI의 정확성과 활용도도 함께 올라갑니다.
Agentic Automation의 등장으로 문서 처리 방식 자체가 완전히 달라지고 있습니다.
이제 기업은 문서를 단순히 읽는 것이 아니라 자동으로 이해하고, 처리하고, 실행까지 이어지는 구조로 전환되고 있다.
IDP(Intelligent Document Processing)란? 모든 기업의 업무는 결국 문서와 커뮤니케이션에서 시작됩니다. 기업이 커질수록 처리해야 할 문서와 데이터는 기하급수적으로 증가할 것 입니다. 문제는 여전히 많은 기업이 이걸 사람이 수작업으로 처리하고 있다는 것인데요. 그래서 나온 게 IDP입니다. IDP는 기존 문서 처리 + OCR + AI + 자동화를 결합한 개념입니다. 쉽게 말하면 문서 읽기 → 데이터 추출 → 시스템 전달 → 업무 실행 이 전체를 자동으로 처리합니다. AI Agent는 IDP를 활용해서 어떤 문서든 읽고→필요한 정보를 뽑고→적절한 시스템으로 보내고 업무를 실행합니다. 그리고 사람은 예외 상황만 처리합니다. 하지만 기존에는 IDP도 문제가 있었습니다. 복잡한 문서 못 읽었거든요. 전에는 계약서, 긴 보고서, 비정형 데이터 이건 규칙 기반으로 처리 불가능했습니다. 물론 지금은 GenAI로 해결되었습니다! LLM + GenAI 이걸 활용해서 문맥 이해 + 의미 해석 + 추론까지 가능해졌습니다. 이제는 구조화 문서, 반정형 문서, 완전 비정형 문서 까지 전부 처리 가능합니다. UiPath는 기존 IDP에서 발전해서 IXP (Intelligent Xtraction and Processing)를 제공합니다. 문서뿐 아니라 커뮤니케이션까지 자동화됩니다. 기존에는 사람이 읽고 → 복사하고 → 시스템 입력했다면 현재는 AI가 읽고 → 이해하고 → 자동 처리까지 합니다. 덕분에 비용 절감과 인건비 감소, 처리 시간 단축은 물론, 매출 증가와 전환율 개선, 리스크 감소까지 기업 운영 전반의 성과를 동시에 끌어올릴 수 있습니다. 가장 중요한 KPI는 AHT입니다. 문서 처리에 소요되는 전체 시간을 의미하며, AHT는 문서 하나를 처음부터 끝까지 처리하는 데 걸리는 시간으로, 이 시간이 줄어든다는 것은 곧 비용 절감 운영 효율 향상으로 직접 이어집니다. |
2. 지금부터 AI Agent를 직접 써봐야 한다!
대부분의 기업은 이미 자동화 기반을 가지고 있습니다.
재무, IT, 운영, HR, 고객 서비스 등 다양한 영역에서 기존 자동화가 돌아가고 있습니다.
이제는 그 위에 AI를 더하는 단계입니다.
AI Agent는 단순 실행을 넘어서 데이터를 해석하고, 의사결정을 내리고, 상황에 맞게 대응하며
여러 시스템을 넘나들며 작업을 수행합니다.
중요한 것은 접근성과 실험입니다.
비즈니스 사용자나 개발자가 코드 없이도 쉽게 에이전트를 만들어보고 아이디어를 빠르게 검증할 수 있는 환경이 필요합니다.
동시에 더 복잡한 요구사항이 있다면 개발팀이 SDK를 활용해 확장할 수 있어야 합니다.
이 과정에서 중요한 것은 기술이 아니라 질문입니다.
“이 업무를 자동화할 수 있을까?” “이 프로세스에 에이전트를 붙이면 무엇이 달라질까?”
이런 실험을 지금 시작한 조직만이 2026년에 실제로 작동하는 AI를 갖게 됩니다.
3. 프로세스를 ‘Agent 기준’으로 다시 설계하기
Agentic AI는 단순히 기존 프로세스에 AI를 하나 추가하는 방식으로는 효과를 보기 어렵습니다.
업무 전체를 다시 설계해야 합니다.
어디에서 의사결정이 일어나는지, 어디에서 사람이 개입해야 하는지, 어디에서 자동화가 더 빠르고 정확한지 이 흐름을 기준으로 프로세스를 재구성해야 합니다.
그리고 이 모든 과정을 연결하고 제어하는 것이 오케스트레이션입니다.
오케스트레이션이 제대로 구축되면 업무 흐름 전체를 한눈에 볼 수 있고 예외 상황도 빠르게 대응할 수 있습니다.
이 과정을 거치지 않으면 여러 개의 AI Agent가 서로 연결되지 않은 채 흩어지는 ‘Agent Sprawl’ 문제가 발생할 수 있습니다.
Agent Sprawl란? 관리되지 않은 AI Agent가 조직 전체에 무질서하게 퍼지는 현상입니다. 에이전트 많다고 잘하는 게 아니라, 연결된 에이전트가 성과를 만듭니다. |
4. 어디에 적용할지 ‘데이터로’ 판단하기
AI를 어디에 도입할지 고민하기 전에 먼저 현재 프로세스의 문제를 정확히 이해해야 합니다.
프로세스 인텔리전스는 업무 병목, 반복 작업, 비효율, 비용 구조를 데이터 기반으로 보여줍니다.
이 정보를 기반으로 어디에 AI Agent를 적용해야 가장 큰 효과를 낼 수 있는지 판단할 수 있습니다.
핵심은 AI 자체가 아니라 더 나은 프로세스를 만드는 것입니다.
5. 확장 전에 반드시 거버넌스를 준비하기
AI를 빠르게 도입하는 것도 중요하지만 확장 단계에서는 거버넌스가 필수입니다.
AI Agent는 민감한 데이터를 다루고 의사결정을 수행하며 사람의 역할을 일부 대체합니다.
AI가 어떤 데이터를 사용하는지, 어떤 기준으로 판단하는지, 결과가 어떻게 생성되는지,누가 접근할 수 있는지, 어떻게 관리되고 감사되는지와 같은 기준이 필요합니다.
거버넌스는 속도를 늦추는 요소가 아니라
안전하게 확장하기 위한 기반입니다.
Agentic AI에서 성과를 내는 기업은 거창한 전략보다 지금 당장의 실행을 시작한 조직입니다.
데이터를 정리하고, 작은 실험을 해보고, 프로세스를 재설계하고, 거버넌스를 준비하는 것!
이 기본을 먼저 만든 기업만이 2026년 이후 실제 성과를 만들 수 있습니다.
이제, 우리 기업의 자동화 수준을 점검해보고 Agentic Automation 도입 가능성을 확인해보시기 바랍니다.
결국 성과는 계획이 아니라, 실행에서 만들어집니다.