[유미's 픽] 업무 전 과정 AI에 맡겼더니…통합 플랫폼 관리비 '눈덩이' 작성일 07-16 54 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">데이터 정비·시스템 연동·권한 통제 부담 가중…에이전틱 AI 프로젝트 40% 이상 중단 전망</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XYXZEzUZNt"> <p contents-hash="5854b9b9311b165a850f8dda49f57301b32db5b561c507aeccc4d1b1c0287553" dmcf-pid="ZGZ5Dqu5o1" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=장유미 기자)기업용 인공지능(AI) 에이전트 도입이 확산하고 있지만 비용 절감 효과를 낙관하기 어렵다는 경고가 잇따르고 있다. 직원의 반복 업무를 줄일 수 있다는 기대와 달리 데이터 정비와 시스템 연동, 권한 관리, 오류 검수에 추가 비용이 발생하면서 기업 부담이 커질 수 있어서다.</p> <p contents-hash="027d1a24be3e36bb2845aea0812a8ffd575a4d205958570613d1c482a7066923" dmcf-pid="5H51wB71o5" dmcf-ptype="general">16일 업계에 따르면 글로벌 기업용 소프트웨어 업체들은 최근 고객관계관리(CRM), 마케팅, 영업, 고객서비스 업무를 수행하는 AI 에이전트를 앞다퉈 선보이고 있다. 직원이 목표를 입력하면 AI가 고객 데이터를 분석하고 콘텐츠를 제작한 뒤 캠페인 실행과 성과 관리까지 맡는 방식이다.</p> <p contents-hash="8554ea9f6314625a9b214444203131e6633b99c65fa24092c221556d8846d84f" dmcf-pid="1X1trbztAZ" dmcf-ptype="general">하지만 실제 기업 환경에선 도입 과정이 단순하지 않다. 고객 정보가 여러 시스템에 흩어져 있고 부서마다 데이터 형식과 승인 절차가 다른 경우가 많아서다. 또 AI가 업무를 수행하려면 데이터를 정비하고 기존 애플리케이션을 연결해야 할 뿐 아니라 직원별 접근 권한과 개인정보 보호 정책, 오류 차단 장치도 새로 마련해야 한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3fb8224122e6c62f7f9543f199c75a0540b58bc1c77e095a7312b379f2e0d1ef" dmcf-pid="t5F3s9B3aX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(제작=챗GPT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/ZDNetKorea/20260716153251431bduh.png" data-org-width="639" dmcf-mid="9cqBTQ8BgV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/ZDNetKorea/20260716153251431bduh.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (제작=챗GPT) </figcaption> </figure> <p contents-hash="abd1eddad29d9adf3c804c137a43e446bc337461cd13ae25f3f204e9d15292f5" dmcf-pid="F130O2b0NH" dmcf-ptype="general">이 탓에 기업들이 부담해야 할 구축·운영 비용도 커질 가능성이 높다. 실제 글로벌 컨설팅업체 베인은 기업이 에이전틱 AI 기반을 구축하는 데 향후 3~5년간 기술 예산의 5~10%를 투입할 수 있다고 전망했다. 에이전트 플랫폼뿐 아니라 실시간 데이터 접근 환경과 보안, 모니터링 체계를 갖추는 데 비용이 들어가기 때문이다.</p> <p contents-hash="41e603356703a6c8390306fc97b8f0664cc9c84500398e1d13d16fc9522827e9" dmcf-pid="3t0pIVKpkG" dmcf-ptype="general">인력 절감 효과도 제한적일 수 있다. AI가 고객에게 메시지를 발송하거나 가격과 주문 정보를 다룰 경우에는 결과를 검수하고 행동 기록을 감시할 인력이 필요하다. 또 개인정보 유출이나 잘못된 주문 처리 등 사고가 발생하면 원인을 추적하고 책임 범위를 판단하는 업무도 추가된다.</p> <p contents-hash="62882914d6ff0f0a5e09849e01e0b6f263762320222ef6c18da7f5b1aeb785e4" dmcf-pid="0FpUCf9UgY" dmcf-ptype="general">월가에서도 AI 도입이 곧바로 비용 절감으로 이어지지는 않을 것이라고 지적했다. 제이미 다이먼 JP모건 최고경영자(CEO)는 최근 실적 발표에서 일부 조직의 인력이 AI 도입 이후 30~40% 줄었지만 회사 전체 운영비가 급격히 감소하는 것은 아니라고 밝혔다. 또 경쟁사도 같은 기술을 도입하는 만큼 생산성 향상이 이익률 개선으로 그대로 이어지기 어렵다고 강조했다.</p> <p contents-hash="1526edd0f34bad1a5ca56ace7512e13c5bd11beab5b1ae1033f605053b5c2ba2" dmcf-pid="p3Uuh42ucW" dmcf-ptype="general">모델 이용료도 새로운 부담으로 꼽힌다. 기존 기업용 소프트웨어는 직원 수를 기준으로 요금을 부과했지만 AI 에이전트는 작업량과 모델 호출 횟수, 처리 결과에 따라 비용이 달라질 수 있다. 하나의 업무를 수행하는 과정에서 여러 시스템과 AI 모델을 반복 호출하면 실제 사용액을 예측하기도 쉽지 않다.</p> <p contents-hash="db6fc96a4df7e0a577eba99a01c5e0ef46134fd84053e6072b016d302cb6c6fc" dmcf-pid="U0u7l8V7ay" dmcf-ptype="general">딜로이트는 AI 에이전트 확산으로 좌석 기반 구독제가 사용량과 성과를 반영하는 과금 방식으로 바뀔 가능성이 있다고 내다봤다. 소프트웨어 비용 산정과 예산 관리가 더 복잡해질 수 있다는 의미다. AI 에이전트가 기존 기업용 애플리케이션을 본격적으로 대체하는 데도 5년 이상이 필요할 것으로 전망했다.</p> <p contents-hash="19390e2956b8c59c5b22051b38d3e6b23a5a21380db046fea7c5dfd69bd797ae" dmcf-pid="up7zS6fzcT" dmcf-ptype="general">대규모 투자에도 성과를 내지 못한 기업도 적지 않다. 보스턴컨설팅그룹 조사에선 상당한 투자를 집행한 기업의 60%가 매출 증가나 비용 절감에서 뚜렷한 성과를 얻지 못한 것으로 나타났다. AI를 전사적으로 확장해 실질적인 가치를 낸 기업은 데이터와 기술뿐 아니라 업무 절차와 인력 운영 체계까지 함께 바꾼 곳에 집중됐다.</p> <p contents-hash="f3621c30cce22e808a1c28b6842b9fa2074ed201ca84d251e44643c571bbfbb2" dmcf-pid="7UzqvP4qav" dmcf-ptype="general">맥킨지 조사에서도 응답자의 88%가 최소 1개 업무에서 AI를 정기적으로 사용하고 있다고 답했지만, AI 프로그램을 확장 단계로 옮긴 기업은 약 3분의 1에 그쳤다. AI 에이전트를 최소 1개 업무에서 확장 중이라는 응답도 23%였으며, 39%는 아직 시험 단계에 머물렀다. 이는 제품 도입이 전사 성과로 이어지기까지 적지 않은 시간이 필요하다는 의미다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4747392fe07fae022d019648c3a6b09fbd710075d2f7de2758210bc45f2cf1f1" dmcf-pid="zuqBTQ8BgS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(제작=챗GPT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/ZDNetKorea/20260716153252709apmg.png" data-org-width="639" dmcf-mid="HVnLBwkLkF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/ZDNetKorea/20260716153252709apmg.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (제작=챗GPT) </figcaption> </figure> <p contents-hash="086d351976eea07624422459c89dbed2143462ee2a0bf828227f4bc07b2ecaab" dmcf-pid="q7Bbyx6bal" dmcf-ptype="general">마케팅과 고객서비스처럼 외부 고객과 직접 접촉하는 업무에선 오류 위험이 커진다는 것도 부담 요인이다. 일반 챗봇의 오답은 답변에 그칠 수 있지만 실행 권한을 가진 에이전트의 오류는 잘못된 고객 분류와 메시지 발송, 할인 적용, 주문 변경으로 이어질 수 있다. 이에 기업은 AI가 처리하는 업무가 늘어날수록 승인 절차와 접근 권한, 행동 기록을 더 세밀하게 관리해야 한다.</p> <p contents-hash="0aa53f6a1ed6cc5cb7fddaa6aee60ba10a5e2c1ecc3cc977cd9f45b8e4768844" dmcf-pid="BzbKWMPKkh" dmcf-ptype="general">시장조사업체 가트너는 비용 증가와 불명확한 사업 가치, 부족한 위험 통제로 인해 2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 중단될 것으로 전망했다. 기존 챗봇이나 자동화 제품에 에이전트라는 명칭을 붙이는 '에이전트 워싱'도 확산하고 있다고 지적했다.</p> <p contents-hash="2d51413dd7b2312ddaee57edc22ad578ba59090de265fde7cc67188cacaf33d7" dmcf-pid="bqK9YRQ9aC" dmcf-ptype="general">업계에선 기업이 AI 에이전트 도입 효과를 따질 때 단순 업무시간 단축보다 전체 소유비용을 기준으로 판단해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 소프트웨어 이용료와 모델 호출비뿐 아니라 데이터 정비, 시스템 통합, 보안, 검수 인력, 사고 대응 비용까지 포함해야 실제 투자수익률을 확인할 수 있다고 봐서다.</p> <p contents-hash="005874df3f25b715856fef9a04f3ec356fafe646cbbe20af6f7f777fd7c0fcad" dmcf-pid="KB92Gex2kI" dmcf-ptype="general">아누슈리 베르마 가트너 수석 디렉터 애널리스트는 "많은 기업이 AI 에이전트를 대규모로 배치하는 데 필요한 실제 비용과 복잡성을 보지 못하고 있다"며 "과장된 기대를 걷어내고 어디에 어떻게 적용할지 신중하게 결정해야 한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="1317406bc57c89e8a95cf57c320bcf70e68ac7bc387237ec56f40440e92c1ade" dmcf-pid="9b2VHdMVaO" dmcf-ptype="general">장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 정준호 의원 “불법 사설 서버 처벌 강화해야”…게임법 일부개정안 발의 07-16 다음 용도별로 AI 골라 쓰는 잘파세대, 그들은 일상을 어떻게 바꾸고 있나 07-16 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
