목표를 실행하는 AI 에이전트, 업무 범위가 관건

기업의 생성형 AI 활용이 질문 응답과 문서 작성에서 실제 업무 수행 단계로 확장되고 있다. AI 에이전트는 사용자가 목표를 제시하면 필요한 작업을 세분화하고, 허용된 시스템과 도구를 활용해 결과를 만들어내는 방식이다. 도입 과정에서는 맡길 업무의 종류와 권한 범위, 사람이 개입할 지점을 함께 정해야 한다.

기존 대화형 챗봇과 구별되는 핵심은 실행 기능이다. 출장 일정을 요청받은 챗봇이 항공편과 숙박 계획안을 작성하는 데 그친다면, AI 에이전트는 출장 목적과 예산, 사내 규정을 확인한 뒤 예약 시스템에서 후보를 찾는다. 직원 일정과 이동 시간도 반영하며, 허용된 범위에서는 결재 요청서 작성과 정보 입력까지 이어갈 수 있다.

검색 증강 생성인 RAG는 사내 문서와 데이터베이스에서 관련 정보를 찾아 답변에 활용함으로써 최신 정보와 내부 지식을 반영하고 근거 확인을 돕는다. 그러나 실제 시스템에 정보를 입력하고 업무 결과를 반영하는 단계는 주로 사람이 맡아왔다. AI 에이전트는 언어모델이 작업 순서와 내용을 판단하고, 연결된 외부 시스템이 조회와 입력을 처리하도록 구성된다.

업무는 목표 분해, 도구 선택, 결과 점검의 흐름으로 진행된다. 신규 고객 계약 지원의 경우 고객 정보 확인부터 조건 검토, 문서 검색, 계약서 초안 작성, 담당자 검토 요청까지 단계별로 나눌 수 있다. ERP와 CRM, 이메일, 일정 관리 시스템, 문서 저장소, 데이터 분석 프로그램을 API나 허용된 연결 기능으로 이용하며 오류가 나면 입력값을 고치거나 다른 절차를 시도한다. 반복 실패나 권한 부족, 규정 밖의 상황에서는 작업을 멈추고 담당자에게 확인을 요청하도록 설계해야 한다.