(광고) [Insight] LLM을 넘어 실무의 주역으로, 'AI 에이전트' 시대를 준비하는 법

안녕하세요. 구독자님!

2026년 새해가 시작하고 벌써 일주일이 지났어요. 붉은 말의 해라고 하더니 그만큼 빨리 달려가는게 아닐까 싶어요. 🤣

2025년은 AI가 정말 많은 영역에 침투한 해였고, 우리의 업무 패턴에도 여러 변화를 가져왔는데요. 다만, “인공지능이 좋은 것도 알겠고, 잘 활용해야 한다는 것도 알겠는데, 도구를 이것저것 써봐도 생각보다 일이 크게 줄진 않아”라는 이야기도 자주 듣게 되었어요. 이는 업무에 AI를 어떻게, 잘 활용할 것인지를 계속해서 고민하게 만든 이유기도 했고요.

실제로 많은 팀이 챗봇이나 자동화 도구를 도입했지만, 여전히 사람 손이 많이 가고, 의사결정 속도도 기대만큼 빨라지지 않았다고 말해요. 왜 이런 일이 반복될까요?

많은 조직이 아직 AI를 쓰는 단계에 머물러 있기 때문인데요. 지금은 필요할 때 질문하고, 결과를 받아보고, 다시 사람이 판단하고 실행하는 구조죠. 하지만 2026년을 앞둔 지금, AI를 둘러싼 질문은 점점 달라지고 있어요.

이 질문에 답하지 못하면 AI 활용은 언제까지나 “실험”에 머물 수밖에 없다고 생각해요.

1. 2026년 실무에 AI를 꼭 반영해야 하는 이유

이제 AI는 있으면 좋은 옵션이 아니라, 없으면 뒤처지는 업무 기본 역량이 되었어요. 특히 2025년 들어 발표된 여러 국내 기사에서는 ‘AI를 도입했는가’보다 ‘AI가 실제로 어떤 업무를 대신하고 있는가’가 기업 경쟁력의 기준으로 언급되기도 해요.

이렇게 AI 활용도가 중요해진 첫 번째 이유는 생산성 격차의 고착화입니다. AI를 단순 보조 도구로 사용하는 팀과, 반복 업무를 AI 에이전트에게 위임한 팀 사이에는 명확한 성과 차이가 발생하고 있어요. 국내의 한 경제지는 “AI 자동화 수준이 높은 기업일수록 동일 인력 대비 프로젝트 처리량이 2~3배 높다”고 분석하기도 했거든요.

두 번째는 투자 시장의 관점 변화입니다. 2025년 이후 VC와 대기업 투자 조직은 AI 기능 유무보다, AI가 실제로 비용을 줄이고 실행 속도를 높이고 있는지를 묻고 있다고 해요. 다만 단순히 ‘AI를 쓴다’는 설명보다 AI 에이전트를 통해 어떤 프로세스가 자동화되었고, 그 결과 어떤 지표가 개선

세 번째는 고객 기대치의 변화입니다. ‘트렌드 코리아 2026’에서 소개된 키워드 중 제로클릭이란 말이 있어요. 이는 사용자가 이제 직접 검색하고 비교하며 선택하는 과정을 번거롭게 느껴서 자신의 상황을 이해하고, 다음 행동을 먼저 제안해주는 소비나 서비스를 기대한다는 뜻인데요. 이러한 경험을 만들기 위해서는 단일 추천 모델이 아니라, 고객 여정을 따라 행동까지 수행하는 AI 에이전트가 필연적인 상황이 온거죠.

세 가지에서 공통적으로 확인할 수 있는 개념이 바로 AI 에이전트(AI Agent)입니다. 오늘은 ‘AI 에이전트 실무 가이드’를 통해 ROI를 높이는 에이전틱 AI의 핵심 개념이 담긴 eBook내용을 바탕으로, 우리가 왜 지금 이 개념을 이해해야 하는지, 그리고 실무에서는 어떻게 바라봐야 하는지 자세히 들여다볼게요.

2. LLM에서 AI 에이전트로의 진화

우선 LLM과 AI 에이전트의 차이를 한 문장으로 정리해볼까요? LLM은 답을 잘하는 지능이고, AI 에이전트는 일을 끝내는 지능입니다. 오늘 공유드리는 eBook의 7~11페이지를 참조하면 이 차이를 구조적으로 이해할 수 있어요.

LLM은 사용자의 질문에 대해 가장 적절한 텍스트를 생성하는 데 강점이 있지만, 반대로 스스로 목표를 설정하거나, 실행 결과에 책임을 지지는 않습니다. 반면 AI 에이전트는 목표를 입력받으면, 이를 달성하기 위해 필요한 작업을 스스로 쪼개고 순서를 정한다는 장점이 있죠.

출처 : AI 에이전트 실무 가이드 eBook 중 발췌

예를 들어 “지난달 매출 보고서를 작성해서 팀에 공유해줘”라는 요청이 들어오면, 에이전트는 데이터베이스 접근, 매출 데이터 추출, KPI 기준 분석, 문서 작성, 공유 채널 선택까지의 흐름을 스스로 설계해요. 이 과정에서 계산기, 외부 API, 코드 실행 도구 등을 유기적으로 활용할 수도 있고요.

그리고 그 이상으로 중요한 차이는 바로 자율성이에요. LLM은 매 단계 사람의 지시가 필요하지만, 에이전트는 결과가 만족스럽지 않을 경우 스스로 수정 루프를 돌며 개선하죠. 이는 실무자의 개입 시간을 최소화하고, 결과 중심의 업무 방식을 가능하게 만드는 기반이 되어줍니다.

3. 지속적인 개입 없이 스스로 환경에 적응하는 AI, AI 에이전트

AI 에이전트의 가장 큰 강점은 아무래도 환경 변화에 대한 적응력이라고 생각해요. 기존 자동화 시스템은 사전에 정의된 규칙 안에서만 작동하지만, 에이전트는 예외 상황과 새로운 조건을 고려해 판단을 내릴 수 있기 때문인데요.

스노우플레이크 플랫폼을 활용해 에이전틱 AI를 도입한 사례를 직접 살펴보면, 제조 분야에서는 설비 상태를 실시간으로 분석해 고장을 예측하고, 유지보수 일정과 재고 발주까지 자동으로 조정하는 에이전트가 활용되고요. 리테일과 이커머스 영역에서는 수요 변화에 따라 가격을 조정하고, 고객의 복합적인 문의를 백엔드 시스템과 연동해 처리할 수도 있다고 해요.

국내에서도 2025년을 기점으로 이러한 사례가 늘어나고 있습니다. 한 국내 이커머스 기업은 AI 에이전트를 도입해 고객 문의 처리 시간을 크게 단축했고, CS 인력은 보다 복잡한 이슈 대응에 집중할 수 있게 되었다고 밝힌 사례도 있었죠.

이처럼 AI 에이전트는 단순한 자동화 도구가 아니라, 조직의 역할 분담 구조 자체를 바꾸는 존재에요. 덕분에 사람은 판단과 전략에 집중하고, 실행은 에이전트가 맡는 방식으로 앞으로 업무가 더 크게 변화해가지 않을까 예상해볼 수 있죠.

4. 하지만, 이런 점은 조심해야 해요.

AI 에이전트가 실무 깊숙이 들어올수록, 장점도 있겠지만 신경써야할 점은 훨씬 많이 늘어요. 바로 보안과 규제는 더 이상 선택 사항이 아니라 필수라는 점인데요. 특히 2026년을 전후로 국내에서도 “AI 콘텐츠 및 알고리즘 투명성 관련 법안”으로 인해 AI 생성물 표시, 알고리즘 투명성, 고위험 AI 시스템 관리와 관련된 규제가 강화된다는 발표가 있었죠?

그래서 앞으로도 에이전트가 내부 데이터에 접근하고 의사결정을 수행하는 구조에서는 권한 관리와 로그 기록이 매우 중요해질텐데요. 작은 설정 오류 하나가 데이터 유출이나 잘못된 실행으로 이어질 수 있고, 할루시네이션으로 인한 잘못된 판단이 실제 실행으로 연결될 경우, 단순한 오류를 넘어 법적·재무적 리스크로 이어질 수 있으니 유의해야해요.

오늘 소개하는 스노우플레이크의 AI 에이전트 실무 가이드 eBook 챕터 3에서는 AI 사용에 있어 보안과 규정 준수(Compliance)가 왜 생존과 직결되는지 경고하고 있어요. 이러한 위험을 줄이기 위한 꿀팁들도 함께 제안해주니까요. 1월이 끝나기 전에 꼭 살펴보세요!

5. 이 모든 고민을 해결하는 방법, 스노우플레이크

오늘 AI 에이전트에 대해 살펴봤는데요. 사실 돌고 돌아 AI 에이전트의 성능은 결국 데이터에 달려 있습니다. 그래서 스노우플레이크를 함께 소개해드리고 싶어요.

스노우 플레이크는 에이전트가 다양한 데이터 소스를 안전하게 활용할 수 있도록 설계된 데이터 플랫폼으로 보안과 확장성을 동시에 확보할 수 있다는 강점이 있어요. 기업 내에서 여기저기 산재되어 있는 정형, 비정형 데이터를 안전히 탐색하고 즉각적으로 인용할 수 있다는 뜻이죠!

그리고 최근 민감하게 다뤄진 개인정보에 대해서도 데이터 클린룸을 통해 개인정보를 보호하면서도, 에이전트가 필요한 인사이트를 실시간으로 얻을 수 있습니다.

AI 에이전트를 단순 실험이 아닌 실무의 중심으로 가져오고 싶다면, 데이터 인프라부터 점검해야 하죠. 그 시작을 스노우플레이크와 함께 출발해보는 건 어떨까요?

이 질문에 대한 보다 구체적인 답은 AI 에이전트 실무 가이드 eBook에 담겨 있어요. 실무자가 바로 참고할 수 있도록 설계 관점, 체크 포인트, 고려사항을 정리한 자료예요.

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