AI 에이전트가 산업 혁신의 중심으로 부상하고 있다. 하지만 시장에는 수백 개의 공급업체가 단순히 'AI 에이전트'라는 이름 아래 각기 다른 기술을 판매하고 있어, 기업들이 실제 가치를 판단하기 어려워지는 혼란이 커지고 있다. 단순히 자동화 가능한 과제 목록을 만들고 성능을 시험해보는 방식만으로는 AI 솔루션이 가져올 근본적인 변화와 가능성을 포착하기 어렵다.
회사의 핵심 역량과 시장 조건을 고려해 전체적인 가치창출 범위를 재정의하고 그 안에서 AI가 기여할 수 있는 역할을 명확히 그리는 일이 중요하다. 단순한 반복 작업의 효율화에 그치지 않고, 조직이 창출할 수 있는 전체 가치 중에서 신규 고객 경험, 파트너십 확대, 혁신적 비즈니스 모델 창출 등 실질적 기회 영역까지 평가하고 투자 방향을 조정해야 한다.
이를 위해 인간과 유사한 방식으로 사고·행동하는 AI 시스템의 구조를 이해하는 것이 필요하다. 이른바 'SPAR 프레임워크'는 감지(Sense), 계획(Plan), 실행(Act), 성찰(Reflect)의 4단계를 통해 AI의 작동 원리를 직관적으로 설명한다. AI는 환경 신호를 수집하고, 주어진 목표와 규칙 하에서 의사결정을 내리며, 다수의 소프트웨어 및 시스템을 연동해 작업을 수행하고, 마지막으로 결과를 분석하며 지속적으로 개선한다.
AI 에이전트 전략 수립 과정에서도 기존의 '문제 추출 → 데이터 분석 → ROI 산정 → 실행'이라는 일률적인 방식 대신, 전체 주소 가능 가치(Total Addressable Value)를 기준으로 전략을 재구축해야 한다는 지적이 나온다. 먼저 조직이 고객과 시장에 제공할 수 있는 최대 가치 범위를 파악하고, 현재의 가치창출 수준과 그 격차를 측정한 뒤, 가장 영향력 있고 새로운 가치를 창출할 수 있는 영역을 우선순위로 설정해야 한다. 이후 ROI, 실현 가능성, 비용 등을 검토해 AI 에이전트 솔루션을 설계하고 실행하는 방식으로 접근해야 한다.
AI의 도입은 단순한 디지털 전환의 연장이 아니다. 오히려 기술과 인간의 고유한 역량이 조화를 이루는 새로운 업무 체계를 구축하는 전략적 진화 과정이다. 단기 성과보다 장기적 혁신 잠재력을 바탕으로 단계적으로 실행해 나가는 것이 핵심이다.
AI 에이전트는 단순한 트렌드가 아닌, 업무의 본질적 재구성을 이끄는 도구로 진화하고 있다. 기업이 눈앞의 자동화 효과에 머물지 않고, 조직 본연의 목적과 시장 기회를 함께 확장해 갈 때 비로소 AI의 실질적 가치가 실현될 것이다.