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MIT Tech Review 54일 전

AI 에이전트 중심의 프로세스 재설계

IMP
8/10
핵심 요약

정적인 규칙 기반 시스템을 넘어, 스스로 학습하고 적응하는 AI 에이전트가 기업의 핵심 업무 프로세스를 자율적으로 수행하는 '에이전트 퍼스트(Agent-first)' 전략이 주목받고 있습니다. 기존의 단순 자동화 방식을 넘어 기업은 AI 중심으로 업무 프로세스를 근본적으로 재설계해야 하며, 인간은 정책과 목표를 수립하는 '통제자' 역할을 수행해야 합니다. 이러한 전환은 단순 반복 업무를 줄여 인간의 창의적이고 전략적인 고부가가치 업무를 극대화하고, 경쟁사보다 빠른 비즈니스 성과를 내기 위한 필수적인 과제입니다.

번역된 본문

후원: 딜로이트 마이크로소프트 기술 실과 함께합니다

정적인 규칙 기반 시스템과 달리, AI 에이전트는 학습하고, 적응하며, 프로세스를 동적으로 최적화할 수 있습니다. AI 에이전트는 데이터, 시스템, 사람 및 다른 에이전트와 실시간으로 상호 작용하며 전체 워크플로우를 자율적으로 실행할 수 있습니다. 하지만 이러한 잠재력을 끌어내려면 기존의 최적화 방법을 사용해 파편화된 레거시 워크플로우에 에이전트를 억지로 끼워 맞추는 대신, 에이전트 중심으로 프로세스를 재설계해야 합니다. 기업은 반드시 '에이전트 퍼스트(Agent-first)'가 되어야 합니다. [기사 다운로드]

에이전트 퍼스트 기업에서는 인간이 목표를 설정하고 정책 제약을 정의하며 예외 상황을 처리하는 동안 AI 시스템이 프로세스를 운영합니다. 딜로이트 마이크로소프트 기술 실의 글로벌 수석 아키텍트 겸 미국 CTO 스콧 로저스는 "운영 모델을 인간은 '관리자(Governor)'로, 에이전트는 '운영자(Operator)'로 전환해야 한다"고 말합니다.

에이전트 퍼스트의 필수 조건 향후 2년 내 AI 기술 예산이 70% 이상 증가할 것으로 예상됨에 따라, 생성형 AI가 주도하는 AI 에이전트는 조직을 근본적으로 변혁시키고 기존 자동화 이상의 성과를 달성할 준비가 되어 있습니다. 이러한 이니셔티브는 인간을 더 높은 가치의 업무로 전환시키면서 상당한 성과 향상을 창출할 잠재력을 가지고 있습니다.

AI는 매우 빠르게 발전하고 있어, 단순한 작업 자동화에 대한 정적 접근 방식은 미미한 성과만을 낼 가능성이 높습니다. 로저스에 따르면, 레거시 프로세스는 자율 시스템을 위해 설계되지 않았기 때문에 AI 에이전트는 기계가 읽을 수 있는 프로세스 정의, 명시적인 정책 제약, 그리고 구조화된 데이터 흐름을 필요로 합니다.

문제를 더욱 복잡하게 만드는 것은, 많은 조직이 고객 서비스 비용이나 거래당 비용과 같은 비즈니스의 전체적인 경제적 동력을 제대로 이해하지 못하고 있다는 점입니다. 결과적으로 그들은 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 에이전트의 우선순위를 정하는 데 어려움을 겪으며, 그 대신 그저 눈에 띄는 파일럿(시범 운영)에만 집중하는 경향이 있습니다.

구조적인 변화를 이루기 위해 경영진은 다르게 생각해야 합니다. 기업은 경쟁사보다 더 빠르게 성과를 조율해야 합니다. 로저스는 "진정한 위험은 AI가 작동하지 않는다는 것이 아니라, 당신이 여전히 에이전트와 코파일럿을 시범 운영하는 동안 경쟁사가 그들의 운영 모델을 재설계하고 있다는 것"이라며, "비선형적인(혁신적인) 성과는 기업이 인간의 거버넌스와 적응형 오케스트레이션을 갖춘 에이전트 중심의 워크플로우를 창출할 때 나타난다"고 말합니다.

루틴하고 반복적인 작업은 점점 더 자동으로 처리되어 직원들은 더 높은 가치의 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다. 이러한 전환은 운영 효율성을 향상시키고, 더 강력한 협업을 촉진하며, 더 빠른 의사결정을 이끌어내어 기업이 기업 보안을 희생하지 않고도 업무 환경을 현대화할 수 있도록 돕습니다.

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이 콘텐츠는 MIT Technology Review의 맞춤형 콘텐츠 부서인 Insights가 제작했습니다. MIT Technology Review의 편집진이 작성한 것이 아니며, 작가, 편집자, 분석가 및 일러스트레이터가 조사, 디자인 및 집필을 담당했습니다. 여기에는 설문조사 작성 및 데이터 수집도 포함됩니다. 사용된 AI 도구는 엄격한 인간 검토를 거친 보조적인 생산 과정에만 국한되었습니다.

심층 탐구: 인공지능

  • 'QuitGPT' 캠페인이 사람들에게 ChatGPT 구독 취소를 촉구하고 있습니다. ICE(이민세관단속국)에 대한 반발이 AI 기업들의 트럼프 대통령과의 연계에 반대하는 더 광범위한 운동으로 확산되고 있습니다. (Michelle Kim)
  • OpenAI가 완전 자동화된 AI 연구원 구축에 모든 것을 쏟아붓고 있습니다. 이 회사의 새로운 그랜드 챌린지와 AI의 미래에 대해 OpenAI의 수석 과학자 Jakub Pachocki와 나눈 독점 인터뷰. (Will Douglas Heaven)
  • Pokémon Go가 배달 로봇에 세상을 완벽하게 보여주는 방법. 단독: Niantic의 AI 스핀오프가 플레이어들로부터 크라우드소싱한 도시 랜드마크의 300억 장 이미지를 사용해 새로운 세계 모델을 학습시키고 있습니다. (Will Douglas Heaven)
  • 이 스타트업이 수학자들이 수학을 하는 방식을 바꾸고자 합니다. Axiom Math가 강력한 새로운 AI 도구를 무료로 제공하고 있습니다. 하지만 이것이 회사가 기대하는 만큼 연구 속도를 높여줄지는 두고 봐야 알 수 있습니다. (Will Douglas Heaven)
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Sponsored In association with the Deloitte Microsoft Technology Practice Unlike static, rules-based systems, AI agents can learn, adapt, and optimize processes dynamically. As they interact with data, systems, people, and other agents in real time, AI agents can execute entire workflows autonomously. But unlocking their potential requires redesigning processes around agents rather than bolting them onto fragmented legacy workflows using traditional optimization methods. Companies must become agent first. DOWNLOAD THE ARTICLE In an agent-first enterprise, AI systems operate processes while humans set goals, define policy constraints, and handle exceptions. “You need to shift the operating model to humans as governors and agents as operators,” says Scott Rodgers, global chief architect and U.S. CTO of the Deloitte Microsoft Technology Practice. The agent-first imperative With technology budgets for AI expected to increase more than 70% over the next two years, AI agents, powered by generative AI, are poised to fundamentally transform organizations and achieve results beyond traditional automation. These initiatives have the potential to produce significant performance gains, while shifting humans toward higher value work. AI is advancing so quickly that static approaches to task automation will likely only produce incremental gains. Because legacy processes aren’t built for autonomous systems, AI agents require machine-readable process definitions, explicit policy constraints, and structured data flows, according to Rodgers. Further complicating matters, many organizations don’t understand the full economic drivers of their business, such as cost to serve and per-transaction costs. As a result, they have trouble prioritizing agents that can create the most value and instead focus on flashy pilots. To achieve structural change, executives should think differently. Companies must instead orchestrate outcomes faster than competitors. “The real risk isn’t that AI won’t work—it’s that competitors will redesign their operating models while you’re still piloting agents and copilots,” says Rodgers. “Nonlinear gains come when companies create agent-centric workflows with human governance and adaptive orchestration.” Routine and repetitive tasks are increasingly handled automatically, freeing employees to focus on higher value, creative, and strategic work. This shift improves operational efficiency, fosters stronger collaboration, and generates faster decision-making—helping organizations modernize the workplace without sacrificing enterprise security. Download the article. This content was produced by Insights, the custom content arm of MIT Technology Review. It was not written by MIT Technology Review’s editorial staff. It was researched, designed, and written by human writers, editors, analysts, and illustrators. This includes the writing of surveys and collection of data for surveys. AI tools that may have been used were limited to secondary production processes that passed thorough human review. Deep Dive Artificial intelligence A “QuitGPT” campaign is urging people to cancel their ChatGPT subscriptions Backlash against ICE is fueling a broader movement against AI companies’ ties to President Trump. By Michelle Kim archive page OpenAI is throwing everything into building a fully automated researcher An exclusive conversation with OpenAI’s chief scientist, Jakub Pachocki, about his firm's new grand challenge and the future of AI. By Will Douglas Heaven archive page How Pokémon Go is giving delivery robots an inch-perfect view of the world Exclusive: Niantic's AI spinout is training a new world model using 30 billion images of urban landmarks crowdsourced from players. By Will Douglas Heaven archive page This startup wants to change how mathematicians do math Axiom Math is giving away a powerful new AI tool. But it remains to be seen if it speeds up research as much as the company hopes. By Will Douglas Heaven archive page Stay connected Illustration by Rose Wong Get the latest updates from MIT Technology Review Discover special offers, top stories, upcoming events, and more. Enter your email Privacy Policy Thank you for submitting your email! Explore more newsletters It looks like something went wrong. We’re having trouble saving your preferences. Try refreshing this page and updating them one more time. If you continue to get this message, reach out to us at customer-service@technologyreview.com with a list of newsletters you’d like to receive.