기업 AX의 새 기반, 업무 절차를 통제하는 하네스

기업의 인공지능 전환이 단순한 업무 자동화를 넘어 ‘하네스 엔지니어링’ 중심으로 확장되고 있다. 하네스는 거대언어모델의 추론·생성 능력을 활용하면서 문서 검색과 데이터 처리, 코드 실행 등 구체적인 행동을 외부의 툴과 스킬로 통제하는 프로그램이다. 모델이나 응답이 달라져도 기존 업무 절차와 보안 정책을 유지할 수 있어 결과의 재현성과 운영 안정성을 높인다. 클로드 코드와 코덱스가 대표적인 사례다.

기업용 하네스는 툴과 스킬, 거버넌스로 구성된다. 툴은 AI가 외부 시스템과 상호작용하는 수단이며, 스킬은 여러 툴을 정해진 순서로 결합한 업무 절차다. 인사 정보 조회나 규정 문서 요약, 보고서 작성 같은 반복 업무를 스킬로 만들면 LLM은 지정된 과정에 맞춰 결과물을 생성한다. 여기에 사용자별 도구 접근 권한을 관리하는 거버넌스를 적용하면, 기업은 툴과 스킬을 축적 가능한 업무 자산으로 전환할 수 있다.

하네스 도입에 앞서 LLM은 성능과 비용, 데이터 보안 측면에서 선택해야 한다. GPT와 클로드 등 상용 모델은 성능이 앞서지만 사용량에 따른 토큰 비용과 외부 데이터 전송 부담이 있다. 회사 밖으로 데이터가 나갈 수 없는 금융·공공 분야에서는 내부망에 오픈웨이트 모델을 구축하는 방식이 대안이다. 공개 가중치 모델은 MMLU-Pro 기준 최상위권 상용 모델과의 격차가 약 3~5%포인트이며, 사내망에서 토큰당 과금 없이 운영할 수 있다. 어려운 추론에는 큰 모델을, 신속하고 저렴한 처리에는 작은 모델을 배치하는 구성도 가능하다.

실질적인 성과는 어떤 업무를 하네스로 실행할지 구체화하는 데서 갈린다. 반복 업무를 찾아 스킬로 정의하고 관리자가 검토·승인한 뒤 전사에 배포하며 피드백으로 개선하는 과정은 조직 변화와 맞닿아 있다. 넥서스AI는 2023년 창업 후 법률·광고 현장에서 AI 에이전트를 운영한 경험을 바탕으로 기업용 하네스를 제품화했다. 초기에는 작은 업무 하나를 스킬로 만들어 성과를 체감하게 하고, 업무 변화에 대한 구성원의 우려와 저항을 리더의 관심과 의지로 관리하는 접근이 요구된다.