에이전틱 AI 도입 확대 속 기업 운영 준비 현황 분석, 아웃시스템즈 새로운 AI 연구 결과 발표

AI 기반 개발 플랫폼 분야를 선도하는 아웃시스템즈(OutSystems)가 기업의 AI 에이전트 거버넌스에 대한 평가와 실제 운영 준비 수준 간의 격차를 분석한 새로운 연구 결과를 발표했다.  

아웃시스템즈가 CIO Dive, KPMG와 협력하여 발간한 ‘비즈니스 성과 창출을 위한 에이전틱 시스템으로의 전환 (Engineering Business Outcomes: The Shift to Agentic Systems)’ 보고서에 따르면, 기업 임원의 82%는 AI 에이전트가 실제 운영에 환경에 도입되는 과정에서 관리·통합·모니터링 역량을 유지할 수 있다고 답했다. 반면, AI 에이전트와 시스템, 자동화된 워크플로우 간 충돌을 해결할 준비가 충분히 되어 있다고 응답한 비율은 26%에 불과했다. 

이러한 가운데 기업의 에이전틱 AI 도입은 중요한 전환점을 맞이하고 있다. 개발 도구의 접근성이 높아지고 경제적 압박이 가중되면서 기업들은 실험적인 활용을 넘어 전사적 차원의 체계적인 에이전틱 AI 도입으로 전환하고 있다. 기업 임원의 71%는 향후 5년 내 애플리케이션이 여러 시스템과 팀, 비즈니스 프로세스 전반의 업무를 조율하거나 더욱 복잡한 다단계 워크플로우를 지원할 것으로 전망했다. 이번 보고서는 이러한 변화에 대응해 기업이 에이전틱 시스템을 안정적으로 구축하고 관리·조율하며, 실질적인 비즈니스 성과를 창출하기 위해 갖춰야 할 핵심 역량을 분석해 인사이트를 제공한다. 

아웃시스템즈 최고정보책임자(CIO) 티아고 아제베도 (Tiago Azevedo)는 “기업 임원의 82%는 AI 에이전트를 관리할 역량을 갖추고 있다고 답했지만, 에이전트 간 충돌을 해결할 수 있다고 응답한 비율은 26%에 불과했다. 이러한 격차를 줄이는 것이 핵심 과제”라며 “실제 기업 전반에 AI 에이전트를 도입하고 운영한 경험을 통해 안전성을 확보하려면, 사후 점검보다 플랫폼 자체에 관리 체계를 마련하는 것이 중요하다”고 설명했다. 이어 “AI 에이전트 운영 중에 정해진 정책과 기준을 적용할 수 있다면, 기업은 시스템의 신뢰성을 매번 확인하기 위해 업무를 중단할 필요 없이 더욱 빠르게 운영할 수 있을 것”이라고 강조했다. 

850명 이상의 IT 의사결정권자를 대상으로 진행한 이번 조사에서 기업의 AI 에이전트 거버넌스 역량에 대한 인식과 실제 운영 준비 수준 간의 격차가 나타났지만, 기업들은 이미 다양한 관리 체계를 활용하고 있는 것으로 확인됐다. 응답자의 83%는 애플리케이션이나 워크플로우 전반에서 자율적으로 작업을 수행하는 AI 에이전트를 관리하기 위해 기존 IT·보안·컴플라이언스 프로세스, 별도의 검토 과정 또는 중앙집중식 정책과 모니터링 체계를 활용하고 있다고 답했다. 그러나 이는 여전히 인력과 수동적인 절차에 크 의존하고 있으며, 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 공식적인 인적 검토 절차를 모두 갖춘 기업은 5%에 불과했다. 이에 따라 기존 거버넌스 정책을 AI 에이전트 운영 환경 전반에 일관되게 적용할 수 있는 관리 체계로 전환하는 것이 주요 과제로 떠오르고 있다. 

또한 보고서는 에이전틱 AI 도입이 확대되면서 기업의 주요 과제가 개별 에이전트 개발에서 다양한 모델과 애플리케이션, 데이터, 외부 도구로 구성된 복잡한 환경을 관리하는 것으로 변화하고 있다고 분석했다. 이에 따라 기업들은 특정 공급업체의 솔루션에 의존하기보다 유연성과 상호운용성을 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 응답자의 74%는 기존 애플리케이션·시스템과의 통합을 주요 과제로 꼽았으며, 63%는 시스템 전반에 걸친 AI 에이전트 오케스트레이션을, 62%는 필요에 따라 AI 모델과 공급업체, 플랫폼을 변경할 수 있는 유연성을 중요하게 평가했다. 

이번 보고서의 주요 결과는 다음과 같다. 이번 조사에는 아시아태평양(APAC) 지역 조사 대상국인 호주·인도·일본의 응답자 209명이 포함됐다.

l  에이전틱 AI 시스템 전반의 신뢰성 검증: 기업들은 개별 에이전트뿐 아니라 에이전트 간 상호작용, 예외 상황 처리, 작업 간 충돌과 복구 기능 등 시스템 전반으로 검증 범위를 확대하고 있다. 기업 임원의 81%는 AI 플랫폼이나 도구를 선택할 때 에이전트의 동작에 대한 테스트·평가·검증이 매우 중요하다고 답했다.

l  신뢰할 수 있는 AI 운영을 위한 기업 컨텍스트 활용: 응답자의 35%는 데이터 일관성 유지와 컨텍스트 공유를 오케스트레이션의 주요 과제로 꼽았다. 이는 에이전트가 일반적인 AI 모델이 학습한 정보에만 의존하기 보다 기업의 거버넌스가 적용된 데이터와 애플리케이션 상태, 비즈니스 프로세스를 기반으로 작동해야 한다는 점을 보여준다.

l  비즈니스 성과 중심의 에이전틱 AI 도입 효과: 기업들은 에이전틱 AI 성과를 실제 업무 개선 효과를 중심으로 평가하고 있으며, 주요 지표로 오류 감소(64%)를 가장 많이 꼽았다. 이어 규정 준수·위험 감소, 직원 생산성 향상, 비용 절감 순으로 나타났다. 특히APAC 지역 조사 대상국인 호주·인도·일본에서는 직원 생산성을 성과 지표로 활용하는 비율이 73%로, 유럽(52%)과 북미(45%)보다 높았다. 반면, 전 세계 응답자 중 에이전틱 AI를 통해 신제품·서비스 출시 또는 새로운 고객 경험 제공이 빨라졌다고 답한 비율은 12%에 그쳐, 업무 개선 효과에 비해 기업 전반의 비즈니스 혁신은 아직 초기 단계인 것으로 나타났다.

l  APAC 지역의 높은 에이전틱 AI 운영 준비 수준: APAC 지역 응답자의 39%는 AI 에이전트 간 충돌을 해결할 준비가 충분히 되어 있다고 답하며 유럽(29%)과 북미(18%)보다 높게 나타났다. 또한, 또한 자동화된 관리 기능과 감사 기록, 인적 검토 절차를 모두 갖췄다고 응답한 비율도 아시아태평양 지역이 14%로, 유럽(3%)과 북미(2%)보다 높았다. 

KPMG 매니징 디렉터 마이클 하퍼(Michael Harper)는 “에이전틱 시스템의 신뢰성과 안정성은 개발 초기 단계부터 확보해야 하며, 사후 점검만으로는 충분하지 않다”며 “기존의 로그 기록과 절차 중심의 관리 체계는 정적인 소프트웨어를 위해 설계된 것으로, 변화하는 AI 환경에 대응하는 데 한계가 있다”고 말했다. 이어 “기업이 높은 자신감과 실제 운영 준비 수준 간의 격차를 해소하기 위해서는 정책을 코드로 구현하고, 시스템 운영 중에도 안전 기준을 적용할 수 있어야 한다. 이를 통해 기업은 전체 업무 프로세스의 보안과 신뢰성을 유지하면서 비즈니스 성과를 중심으로 혁신을 추진할 수 있을 것”이라고 말했다. 

한편 아웃시스템즈는 올해 초 출시한 에이전틱 시스템 플랫폼(Agentic Systems Platform)을 기반으로, 기업의 에이전틱 AI 활용 수요에 대응하기 위한 새로운 기능을 추가하며 플랫폼을 확장하고 있다. 기업들이 AI 실험 단계를 넘어 전사적 규모로 도입을 확대하는 가운데, 아웃시스템즈 에이전틱 시스템 플랫폼은 복잡한 IT 환경 전반에서 신뢰할 수 있는 에이전틱 시스템을 구축·오케스트레이션·관리할 수 있는 통합 환경을 제공한다. 

전체 보고서는 아웃시스템즈 홈페이지에서 확인할 수 있다.