에이전틱 AI 시대의 성패는 기술이 아니라 리더십과 데이터 준비에 달려 있다. AI 전환 프로젝트의 100%는 CEO가 직접 관여한 경우에만 성공했으며 기업의 진짜 차별화 요소는 모델이 아니라 고유한 독점 데이터와 그것을 프로세스 워크플로에 내재화하는 역량에서 나온다. 특히 ERP의 구조화 데이터부터 콜센터 음성, 공장 현장의 손글씨 메모까지 흩어진 데이터 사일로를 통합하지 못하면 어떤 AI 전환도 모래 위의 집에 불과하다. 파일럿과 프로토타입의 무덤이 넘쳐나는 이유도 여기에 있다. 데이터와 깊이 통합하지 않은 채 보여주기용 시범 사업에 머물기 때문이다. 에이전틱 AI를 프로덕션으로 끌어올리기 위해서는 GPRS(게이트웨이·프로토콜·레지스트리·표준) 프레임워크를 갖춰야 하며 거버넌스를 구축하고 에이전트 정체성을 관리해야 한다. 직원 1만 명이 각자 에이전트를 만드는 시대에 보안과 접근 권한 설계 없이는 시스템 전체가 위험에 노출될 수 있기 때문이다. 한국 기업들은 결코 뒤처지지 않았지만 지금 당장 파일럿을 넘어 90일 안에 프로덕션으로 가는 실행력이 필요하다.
“성공한 AI 전환의 공통점은 단 하나다. 99%도 아니고 100%, 전부 CEO가 직접 관여한 프로젝트였다.”
구글 클라우드에서 AI와 데이터 부문을 이끄는 미테쉬 아가르왈 매니징 디렉터는 기업의 AI 도입은 결국 ‘리더십’ 문제로 귀결된다며 이렇게 말했다. 최근 서울 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘2026 구글 포 코리아’ 행사를 위해 내한한 그는 다가올 에이전틱 AI 시대로의 전환이 단순히 기술 문제가 아니라 사람, 프로세스, 조직의 문제라고 강조했다.
아가르왈에 따르면 AI에는 이른바 ‘들쭉날쭉한 경계(jagged frontier)’가 존재한다. AI는 어떤 영역에서는 인간을 압도하지만 어떤 영역에서는 허술하기 짝이 없다. 문제는 그 경계가 ‘들쭉날쭉해’ 어디인지 아무도 정확히 모른다는 점이다. 그래서 한쪽에서는 ‘AI가 모든 것을 바꾼다’는 과잉 기대가 넘쳐나고, 다른 한쪽에서는 ‘왜 이것도 못하냐’는 실망과 회의가 쌓인다. 어느 쪽의 환상도 기업에는 자칫 독이 된다. 그가 “AI의 환각(hallucination)보다 사람이 AI에 대해 갖는 환각이 훨씬 더 위험하다”고 말하는 이유다. AI를 어디에 적용할지, 어디서 ROI(투자수익률)를 낼 수 있는지를 냉정하게 따져야 하는 것도 이 때문이다.
아티클 AI 요약 보기
