AI 에이전트, 자율성보다 제어가 성공의 핵심

기업용 AI 에이전트의 도입이 가속화하는 가운데 '자율성을 높일수록 성과가 오른다'는 전제가 실제 운영 환경에서 무너지기 시작했다. 조사 회사 Gartner는 2026년 시점에서 가동 중인 AI 에이전트 프로젝트의 40% 이상이 2028년에 도달하지 못하고 종료될 것으로 예측한다. 실패의 주요 원인은 모델의 성능 부족이 아니라 비용 증대, 비즈니스 가치의 불명확성, 그리고 리스크 관리 미흡이라고 지적한다.

이러한 상황은 지난 2년간의 추세를 감안하면 더욱 명확하게 드러난다. 2024년부터 2025년에 걸친 기업 간 경쟁은 '더욱 자율적인 에이전트를 얼마나 빠르게 배포할 것인가'가 초점이었다. 그러나 2026년 이후는 그 축이 변하고 있다. 지금 기업들이 경쟁하는 것은 에이전트의 기능의 우수성이 아니라 리스크 관리 부서·법무·컴플라이언스 담당자로부터 본번 환경으로의 도입 승인을 얻고 그 상태를 계속 유지할 수 있는지 여부다. 이것은 많은 기업이 지금까지 예상하지 못했던 종류의 엔지니어링 과제라고 할 수 있다.

McKinsey가 2026년에 실시한 '인공지능 신뢰 성숙도 조사'도 같은 방향을 가리킨다. AI 에이전트의 도입은 모든 산업에서 가속화하고 있지만, '책임 있는 인공지능'의 성숙도는 4단계 평가에서 평균 2.3에 불과하다. 거버넌스와 AI 에이전트의 제어와 관련해 성숙도 레벨 3 이상에 도달한 조직은 전체의 약 30%에 지나지 않는다. 즉, 역량의 확장이 관리 체제의 정비를 크게 앞지르는 것이 현상황이다.

기술적 측면에서도 구조적 문제가 드러나고 있다. Gartner의 분석에 따르면 에이전트 인공지능이라 이름 붙인 제품은 수천 개에 이르지만, 실제로 자율적인 역량을 갖춘 것은 약 130개 제품에 불과하며, 나머지 대부분은 기존의 자동화 도구나 챗봇을 말만 바꿔 팔아내는 것이라고 한다. 또한 진정한 에이전트 시스템이라 하더라도 자율성과 설명 책임은 본질적으로 상반되는 관계에 있다. 복수 단계에 걸친 처리를 자율적으로 실행할 수 있는 에이전트일수록 문제가 발생했을 때 어느 판단이 문제였는지를 사후에 추적하기 어려워진다.

이 과제는 재무 조정·컴플라이언스 업무·제조 품질 체크·의료 문서 작성 같은 영역에서 특히 심각하다. 이러한 분야에서는 의사 결정 과정을 나중에 설명할 수 있다는 것, 즉 '추적 가능성'이 업무의 전제 조건이 되어 있다. 자율도가 높을수록 설명이 어려워진다는 딜레마는 에이전트를 광범위하고 모호한 권한으로 설계하는 접근 방식이 실제 운영에서 막히는 근본적인 이유라고 할 수 있다.

실제로 성과를 내고 있는 기업에 공통으로 나타나는 것은 에이전트에 부여하는 권한을 좁혀 담당 범위와 동작 규칙을 명확히 정하고 있다는 점이다. 범용적이고 자유도가 높은 에이전트가 아니라 특정한 책임을 갖고 정해진 범위 내에서 동작하는 에이전트를 설계한다——이러한 방향성이 현시점에서 현실적인 해결책으로 부각되고 있다.

AI 에이전트를 둘러싼 경쟁의 성질이 변하고 있다고 볼 수 있다. 기능의 우수성과 배포 속도만을 추구해 온 기업들에게 있어 거버넌스·리스크 관리·설명 책임의 정비라는 새로운 과제는 기술 측면과 동등하거나 그 이상의 무게를 갖는 국면에 들어가고 있다고 할 수 있다. 향후로는 에이전트의 '승인 가능성'과 '지속적인 신뢰성'을 어떻게 설계할 것인지가 도입의 성패를 좌우하는 중요한 관점이 될 것으로 위치지어진다.