에이전트 인텔리전스로의 전환과 2026년에 기업이 앞서나갈 수 있는 방안 심층 분석

AI(인공지능)와 자동화는 실시간으로 기업의 구조를 바꿔놓고 있습니다. 비즈니스 운영 방식과 소프트웨어 엔지니어링 방식, 인간이 기술과 상호 작용하는 방식을 새롭게 정의하는 근본적인 변화가 일어나는 중입니다. 현재 우리 앞에 펼쳐지는 진보는 AI가 단순한 도구가 아니라 능동적인 협력자가 되는 미래를 향한 기반을 다지고 있습니다. 2026년에는 이러한 변화에 힘입어 역동적이고 상호적이며 지능적인 시스템의 시대에 접어들 것입니다.

AI가 빠르게 발전함에 따라 매년 기반 기술이 끝없이 개선되는 동시에 기업 운영 방식을 변화시킬 수 있는 무한한 기회도 주어지고 있습니다. 이러한 변화는 독립적인 진보의 일례가 아니라 서로 긴밀하게 연결되어 있는 변화의 흐름으로, 각각의 새로운 역량이 이전의 역량을 토대로 강화되어 조직의 AI 적용 방식을 확장해 나갑니다.

이 글에서는 AI 에이전트의 향후 발전에 관한 세 가지 예측을 제시합니다. 이러한 예측은 연쇄적으로 발전하며 궁극적으로 인간과 기계 사이의 새로운 협력적 관계로 이어집니다.

첫 번째 예측: 에이전트가 단순한 채팅 상호 작용을 넘어 진정한 협업을 수행하게 될 것

다양한 AI 시스템, 예를 들어 일반적인 챗봇과 같은 서비스에서의 기존 경험은 이제 훨씬 더 역동적인 형태인 에이전트 AI로 대체되고 있습니다. 인간의 프롬프트와 AI의 응답으로 이루어진 일방적인 방식은 대화처럼 보이지만 실제로는 자연어 검색에 더 가깝습니다. 사용자가 질문을 하면 챗봇이 답변하는 구조죠.

이제 AI 에이전트는 이러한 대화를 넘어 자율적 행동을 수행합니다. 예를 들어 OpenAI, Amazon 등에서 제공하는 에이전트 커머스 솔루션은 고객이 채팅을 벗어나지 않고도 최적의 상품을 찾아 즉시 구매할 수 있도록 지원합니다.

2026년 중후반에 접어들면 에이전트 AI는 실시간 인텔리전스 소프트웨어로서 인터페이스를 생성하고 워크플로를 조정하며 구조화된 상황 인식 로직을 즉각적으로 만들어내는 역할을 하게 될 것입니다. 이는 단순한 B2C 애플리케이션을 뛰어넘는 혁신적인 발전을 의미합니다.

비즈니스 요구 사항을 '지난 3분기 판매량과 총이익을 기준으로 실적이 가장 높은 제품 라인을 보여줘'와 같이 쉬운 언어로 설명한다고 상상해 보세요. 유연성이 부족한 시스템을 탐색하고 올바른 데이터베이스와 테이블을 찾으며 이를 위해 SQL 쿼리를 작성할 필요 없이 AI 에이전트가 업무 수행에 필요한 도구와 경로를 즉시 구축합니다. 여기에는 액세스 규칙 준수와 민감한 데이터의 마스킹 처리를 보장하는 거버넌스도 포함됩니다. 그러면 요청자는 시각화된 데이터와 함께 쉬운 언어로 요약된 설명을 확인할 수 있습니다.

이는 에이전트 AI의 다음 단계, 즉 소프트웨어가 의도를 해석하고 의도한 바를 이루기 위한 메커니즘을 즉시 생성하는 단계를 의미합니다. 이러한 에이전트 시스템은 특히 에이전트 솔루션이 비즈니스의 다양한 영역으로 확장될 때 기업 환경에서 매우 중요한 요소인 거버넌스, 감독, 설명 가능성, 감사 가능성을 보장하는 도구와 가이드라인을 제공할 것입니다. 가장 효과적인 도입 방법은 직원들에게 도움이 되는 강력한 에이전트 기능과 신뢰를 핵심 요소로 삼는 명확하고 투명한 관리 방안을 함께 활용하는 것입니다.

에이전트 인텔리전스의 이러한 도약은 복잡한 전체 워크플로를 AI로 위임하는 향후 주요 변화를 위한 기반이 됩니다.

두 번째 예측: 기업들이 전체 소프트웨어 개발 워크플로를 자율적인 에이전트에 맡기게 될 것

AI 에이전트가 의도를 이해하고 솔루션을 구축할 수 있게 되면서 가장 먼저 고도로 구조화된 패턴 기반의 업무를 맡게 되는 것은 자연스러운 흐름입니다. 2026년에 AI 에이전트가 주도적으로 수행하는 첫 번째 주요 기업 워크플로는 소프트웨어 개발이 될 전망입니다. AI 에이전트 시장 규모는 이미 74억 달러에 달하며, 2030년까지 연평균 성장률이 27%에 이를 것으로 예상됩니다.

엔지니어링의 기계적 계층은 에이전트 자동화에 최적화되어 있습니다. 애플리케이션 스캐폴딩, 통합 연결, API 연동, 테스트 하네스 생성, 초기 문서 생성과 같은 작업은 모두 인식 가능한 패턴을 따릅니다.

에이전트는 인간이 따라잡기 어려운 속도와 정확도로 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 이로 인해 개발자가 필요없는 존재가 되는 건 아닙니다. 그와는 반대로 개발자의 역할은 더 중요해집니다. 개발자들은 계속해서 아키텍처와 창의성, 고차원적인 문제 해결을 주도하는 반면 에이전트는 반복적이고 시간이 많이 드는 엔지니어링 요소들을 맡게 될 것입니다.

이러한 전환이 가속화됨에 따라 개발자들은 에이전트가 코딩 및 관련 수작업(문서화, 업그레이드, 버그 수정 등)의 최대 90%를 수행하는 모습을 보게 될 것입니다. 이에 따라 에이전트가 실행을 처리하는 동안 개발자들은 혁신에 집중할 수 있게 됩니다.

AI는 개발을 보조하는 데서 나아가 직접 개발을 수행하게 될 것입니다. 이러한 새로운 운영 모델은 자연스레 더 상호적이고 협력적인 파트너십으로 이어집니다.

세 번째 예측: AI 열풍이 사그라들며 ROI가 이사회의 주요 화제로 떠오를 것

AI 스타트업은 2025년 전 세계 기술 자금의 절반인 2,020억 달러 이상을 유치했습니다. 이는 2024년 대비 75% 증가했으며, 전반적인 AI 열풍 및 이에 수반되는 불가피한 거품 붕괴 예측에 대한 핵심 동인입니다. 그러나 그 수치는 지난해 전 세계적으로 기업들이 AI에 지출한 1.5조 달러에 비하면 현저히 적은 수준이며, 이는 2024년 대비 50% 증가한 수치입니다. 동일한 보고서에서 Gartner는 2026년에 지출이 37% 더 증가할 것이라고 예측했습니다.

그러한 투자는 어떤 영향을 미칠까요? 이사회도 그 영향을 궁금해 합니다.

3분의 2에 달하는 CEO들이 AI 투자에 대한 수익을 보여줘야 한다는 압박을 더 많이 받고 있다고 말합니다. 그러나 Deloitte에 따르면 일반적인 기술 투자의 예상 투자 회수 기간은 1년 미만인 반면, 대부분의 조직(66%)이 AI 투자에서 수익을 실현하는 데는 2~4년이 걸립니다.

2026년에는 ROI 달성을 가속화해야 한다는 압박으로 인해 경영진이 AI 파일럿과 실험을 비즈니스의 더 많은 영역으로 확장하고 기업 전반의 생산성, 고객 경험, 비용 절감, 속도 및 기타 성과를 눈에 띄게 향상하게 될 것입니다. 또한 내부 팀은 '비즈니스 혁신'보다는 특정 미션 크리티컬 프로세스를 자동화하여 빠르게 정량적 결과를 보여주는 전략적 조치에 더 집중할 것입니다. 역설적이게도 이는 작업 수준의 자동화를 조율하고 자율적인 AI 기반 의사결정을 가능하게 하여 한층 더 복잡한 엔드 투 엔드 프로세스의 자동화를 지원하기 위해 AI에 더 많이 투자해야 한다는 것을 의미합니다.

경영진은 직원들이 AI 에이전트와 함께 보다 효과적으로 구축하고 협업할 수 있도록 역량 강화에도 투자해야 합니다. 2025년의 주요 변화는 AI의 역할이 노동자를 대체하는 것에서 노동자의 능력을 강화하는 것으로 바뀌었다는 점이었습니다. 여러 연구에 따르면 기업들은 AI 도입을 지원하고 더 복잡한 제품 개발을 가능하게 하기 위해 인력을 늘리고 있습니다. 그러나 AI에 발맞춰 인력을 양성하는 조직만이 ROI 달성을 가속화할 수 있을 것입니다.

협업 인텔리전스 시대의 도래

더 스마트한 에이전트에서 AI 기반 개발과 선제적 협업으로 이어지는 여정은 하나의 강력한 흐름입니다. 한 트렌드가 다음 트렌드로 이어지며, 기업을 근본적으로 변화시키는 혁신의 순환을 만듭니다. 이러한 변화가 우세해지면 AI의 역할은 보조하는 데서 나아가 진정한 협업으로 확장될 것입니다.

에이전트 시스템은 업무 속도를 가속화할 뿐만 아니라 실제로 업무에 직접 관여하며 새로운 수준의 속도, 품질, 혁신을 주도하게 될 것입니다. 이는 먼 미래의 비전이 아니라 곧 다가올 현실입니다. 이처럼 서로 연결되어 있는 역량에 조기에 신중하게 투자하는 기업이 2026년, 그리고 그 이후의 기업 성과를 정의하는 기업이 될 것입니다.