top of page

​스마트공장, DX, AX 그리고 ESG경영

​변화를 선도하는 통찰을 발굴하여 나누고자 합니다

Painting Wall

매킨지의 Agentic AI 보고서 -“The future of work is agentic” 요약


1. Agentic AI 개념과 전환 배경

-AI Agent 정의 및 특징

  Agentic AI(에이전트형 AI)는 단순히 프롬프트에 반응해서 결과를 생성하는 수준을 벗어나, 목표(goal)를 설정하고 여러 단계의 행동(action)을 조율하며, 중간 피드백을 반영해 스스로 조정할 수 있는 능동적 시스템을 의미합니다. (McKinsey & Company)

 즉, 단순한 생성형 AI(Generative AI)가 “입력 → 응답” 중심이었다면, Agentic AI는 “목표 → 계획 → 실행 → 조정 → 결과” 흐름을 자율적으로 처리하는 수준으로 진화한 개념입니다. (McKinsey & Company)



- “Gen AI → Agentic AI” 전환 동인

    McKinsey는 현재 많은 기업이 범용 AI 툴(예: 기업용 코파일럿, 챗봇)을 도입했지만, 실제 사업 성과로 이어지는 경우가 적다는 ‘Gen AI 역설’(widespread adoption but limited measurable impact)을 지적합니다. (BrianHeger.com)

 해결책으로, 특정 기능(function) 중심의 에이전트를 조직 내 워크플로우에 내재시키고, 전통적인 업무 재설계(reimagining work)를 동반한 적용이 필요하다고 제시합니다. (BrianHeger.com)



2. Agentic AI가 조직·업무에 미치는 영향


- 업무 진화와 인간 역할 변화

    에이전트들이 반복적이고 규칙 기반 작업을 수행하면, 사람은 더 전략적이고 창의적이며 상호작용 중심의 업무에 집중하게 됩니다. 또한, 인간은 에이전트의 감독자(supervisor)나 조정자 역할을 수행하게 됩니다. (McKinsey & Company)

    McKinsey는 이미 HR, 고객 응대, 교육/피드백, 성과관리 등 다양한 업무 영역에서 에이전트가 활용되고 있는 사례를 제시합니다. 예를 들어, 콜센터 통화 분석 → 피드백 제안 → 스크립트 개선 등의 흐름이 자동화되는 식입니다. (McKinsey & Company)


- 생산성 및 비즈니스 가치 창출

    에이전트형 AI는 단순 지원이 아니라 조직의 핵심 결과(metrics)를 개선하는 방향으로 설계될 필요가 있습니다. McKinsey는 일부 파일럿이 성과를 내기보다는 퍼포먼스가 확산되지 못하는 문제를 지적하며, 에이전트를 중심으로 프로세스를 재설계해야 한다고 강조합니다. (McKinsey & Company)

    또한, 여러 에이전트를 서로 협업시키고 조율하는 오케스트레이션 능력이 중요해지며, 멀티 에이전트 구조가 복잡한 작업을 더 효율적으로 처리할 수 있다는 가능성도 논의됩니다. (BrianHeger.com)



3. 도전 과제 및 리스크


- 조직 및 문화적 저항

    기존 업무 방식, 책임 체계, 권한 분배 등이 이미 수립된 조직에서는 에이전트 도입이 충돌을 일으킬 수 있습니다. ‘에이전트를 위임’하는 문화, 책임 소재의 명확화, 관리 체계 등이 숙제로 남습니다. (McKinsey & Company)

    또한, 직원들이 에이전트를 신뢰하고 활용하려면 투명성, 설명 가능성(explainability), 실패 복구 경로(failsafe)가 보장되어야 합니다. (McKinsey & Company)


- 기술적 제약과 통합 문제


    에이전트의 성능은 모델 능력 뿐 아니라 데이터 품질, 시스템 통합, API 연결성, 보안/거버넌스 등 여러 요소에 의해 좌우됩니다. 이는 특히 레거시 시스템과의 호환성 문제와 맞물립니다. (McKinsey & Company)

    또한, 여러 에이전트 간 협업이나 충돌 관리, 동작 우선순위 결정 등의 문제는 기술적으로 복잡한 설계 이슈입니다. (McKinsey & Company)



4. 전략적 대응 및 실행 방안



- 에이전트 우선 접근법 (Agent-first approach)


    McKinsey는 단순히 AI를 도입하는 수준을 넘어, 핵심 업무 중심으로 에이전트를 배치하고 업무 흐름 자체를 “에이전트 중심”으로 재설계하는 전략이 필요하다고 제안합니다. (BrianHeger.com)

    이를 위해 모듈형(agent modules), 오케스트레이션 툴, 프로세스 리포지셔닝(process reimagining) 등을 갖춘 플랫폼 접근이 강조됩니다. (McKinsey & Company)


- 역량 강화 & 조직 변화 관리

    AI 리터러시(이해 수준), 에이전트 운용 역량, 데이터 역량 등이 조직 내부에 필수적으로 확산돼야 합니다. 직원 교육과 변화 관리(change management)가 병행되어야 합니다. (McKinsey & Company)

    리더십의 역할이 중요하며, 최고경영층이 에이전트 도입 전략을 주도하고 조직 비전과 연계해야 합니다. (McKinsey & Company)


- 파일럿 → 확장 전략

    먼저 특정 기능 단위나 업무 단위에서 시작해 성공 사례를 만들고, 점진적으로 조직 단위 확산을 꾀하는 방식이 현실적입니다. (McKinsey & Company)

    또한, 상호 운용성(interoperability), 모니터링 및 거버넌스 체계 구축, 실패 회복 전략 등이 병행되어야 합니다. (McKinsey & Company)


-끝-

 
 

델 테크놀로지의 AI Factory 이야기

ree
ree
ree
ree

델 테크놀로지에 대해서 관심이 있는 분들은 이메일 주소와 이름을 댓글을 남겨 주세요.

 
 

정부 지원 사업으로 추진해 놓고 '시스템'을 놀리고 있거나 보여주기식으로 추진하는 스마트공장 사업은 더 이상 안됩니다!

귀사가 현재 거래하고 있거나 파트너 십을 맺고 함께 스마트공장, DX, AX사업을 논의하고 싶은 대상 기업이 있나요? 해당 회사에 대해서 얼마나 잘 알고 있나요? 자세히 분석해 주는 생성형 AI의 GPT를 전격 공개합니다.


챗GPT에서 유료 회원인 분만 사용할 수 있는 제약은 있지만 한번 활용해 보세요.


잘못된 파트너를 만나서 고생하는 것은 돌이킬 수 없는 시행착오 입니다.




국내 스마트공장 3-4만개 시대를 역행하는 잘못된 스마트공급 기업의 만남은 스마트공장 선도국이 되려는 한국의 산업 생태계에 아주 치명적인 약점입니다.


여러분 스스로 분석하고 판단하고 검증하여 좋은 파트너 기업과 일을 하세요.



주: 저희 회사는 기술공급기업과 이해관계가 없으며 기술공급 기업의 선정이나 선발에 관여하지 않습니다. 다만 생성형 AI를 활용하는 방법에 대해서 도움이 필요하면 연락 주세요.



ree

 
 
2345
최근 게시물
bottom of page