AI 에이전트, 기업 생산성 66% 향상시켰지만 대다수는 혁신적 변화 이루지 못해

최근 기업들이 AI 에이전트(AI agent) 도입에 적극 나서면서 생산성 향상과 비용 절감 등 가시적인 성과를 거두고 있다. 세계적인 회계 법인 PwC가 2025년 5월 실시한 설문조사에 따르면, 미국 기업 임원 300명 중 88%가 에이전틱 AI(agentic AI) 도입을 위해 향후 12개월 동안 AI 관련 예산을 증액할 계획이라고 밝혔다. 조사 대상 기업의 79%는 이미 AI 에이전트를 도입하고 있으며, 그중 66%는 AI 에이전트를 통해 생산성 향상이라는 측정 가능한 가치를 창출하고 있다고 응답했다.

그러나 현장에서 관찰된 바에 따르면, 광범위한 도입이 항상 깊은 영향으로 이어지는 것은 아니다. 많은 직원들은 기업용 앱에 내장된 에이전트 기능을 사용해 인사이트 도출, 기록 업데이트, 질문 응답 등 일상적인 작업을 가속화하고 있다. 이는 생산성을 향상시키는 의미 있는 변화이지만, 혁신적인 변화에는 미치지 못하는 수준이다.

하이퍼스케일러(hyperscaler)와 모델 제공업체들의 내장형 에이전트는 높은 채택률을 보이고 있지만, 진정한 기회는 아직 앞에 있다. 멀티 에이전트 모델(multi-agent model)은 강력한 다음 단계로 떠오르고 있으며, 이는 재무, 고객 서비스, 소프트웨어 개발, R&D 등 여러 기능을 아우르는 복잡한 워크플로우를 수행할 수 있다.

임원들의 75%는 AI 에이전트가 인터넷보다 직장을 더 크게 재편할 것이라는 데 동의하거나 강력히 동의했다. 더욱이 71%는 AI 에이전트가 너무 빠르게 발전해 인간처럼 광범위하고 유연하게 생각하고, 배우고, 문제를 해결할 수 있는 인공 일반 지능(AGI, artificial general intelligence)이 2년 내에 현실화될 것이라고 전망했다.

AI 도입 기업 중 35%는 광범위하게 AI 에이전트를 도입하고 있으며, 17%는 거의 모든 워크플로우와 기능에서 AI 에이전트를 완전히 도입했다고 응답했다. 그러나 대부분(68%)은 직원의 절반 이하만이 일상 업무에서 에이전트와 상호작용한다고 보고했다. PwC가 협력한 한 선도적인 호스피탈리티 기업의 사례에서는 직원과 고객이 여러 기능을 수행하는 AI 에이전트 팀과 교류하며 경험을 향상시키고, 속도를 개선하고, 비용을 절감하고 있다. 이는 실제 사례로, 한 기업에 이미 상당한 가치를 제공하고 있으며 다른 많은 기업들에게 앞으로의 방향을 제시한다.

AI 에이전트를 도입한 기업 중 거의 2/3(66%)가 생산성 향상을 보고했다. 절반 이상이 비용 절감(57%), 더 빠른 의사결정(55%) 또는 향상된 고객 경험(54%)을 보고했다. AI 전반과 마찬가지로, 초기 가치는 종종 내부 사용 사례에서 나오지만 고객 대면 사례가 빠르게 증가하고 있다.

설문 응답자의 73%는 AI 에이전트 사용 방식이 향후 12개월 내에 상당한 경쟁 우위를 제공할 것이라고 동의했으며, 75%는 자사의 AI 에이전트 전략에 확신을 갖고 있다고 밝혔다. 그러나 응답자의 46%는 자사가 AI 에이전트 도입에서 경쟁업체보다 뒤처질 수 있다는 우려를 표했다.

현재 사람들(고위 리더들 포함)이 AI 에이전트의 발전을 저해하고 있다. 설문 응답자들이 언급한 최상위 과제(각각 34%)는 주로 안전한 변명으로 보인다. 사이버 보안 우려? AI 에이전트는 안전하게 만들 수 있다. 비용? 잘 설계된 구현은 몇 개월 내에 투자 비용을 회수하고도 남는다. PwC가 보는 진정한 과제는 목록의 하위에 순위가 매겨진 조직적 변화에 뿌리를 둔 것들이다: 애플리케이션과 워크플로우 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 연결하는 능력(19%), AI에 발맞춘 조직적 변화(17%), 직원 채택(14%).

이러한 불일치는 더 깊은 진실을 가리킨다. AI 에이전트 관련해서는 기술이 아니라 사고방식이 장벽이다. 그리고 그것이 기회가 있는 정확한 지점이다. 또 다른 진전의 장벽은 AI 에이전트에 대한 신뢰 부족이다. 응답자의 28%가 이를 상위 3개 과제로 꼽았다. AI 에이전트가 처리하는 작업을 신뢰하는지 질문받았을 때, 응답자들은 데이터 분석(38%), 성능 개선(35%), 인간 팀원과의 일상적인 협업(31%) 같은 영역에서 가장 높은 신뢰 수준을 표현했다. 그러나 금융 거래(20%)와 자율적인 직원 상호작용(22%) 같은 더 높은 위험이 따르는 활동에 대해서는 신뢰도가 급격히 떨어졌다.

응답자의 18%는 자사가 AI 에이전트를 전혀 사용하지 않는다고 밝혔다. 주저하는 가장 큰 이유? 명확한 사용 사례나 비즈니스 가치의 부재다. 솔직히 말해, 이는 비전의 실패다. 이미 AI 에이전트를 사용하는 기업들 사이에서는 가치가 명확하고 성장하고 있다. 기업의 절반 이상이 고객 서비스(57%), 영업 및 마케팅(54%), IT 및 사이버 보안(53%) 등의 기능에서 에이전트를 적극적으로 사용하거나 향후 6개월 내에 사용할 계획이다.

PwC의 고객들에게서 볼 수 있듯이, 한 영역에서의 성공은 종종 다른 영역으로의 빠른 확장을 촉발한다. 예를 들어, 한 주요 소매 기업은 소프트웨어 개발 주기 시간을 단축하고 생산 오류를 절반 이상 줄이기 위해 AI 에이전트를 사용하기 시작했다. 거기서부터 HR, 재무, 공급망 및 마케팅 전반으로 확장했다.

그러나 AI 에이전트를 도입하는 기업 중에서도 절반 미만만이 운영 모델과 업무 수행 방식을 근본적으로 재고하거나(45%), AI 에이전트를 중심으로 프로세스를 재설계하고 있다(42%). 동시에, 응답자의 50%는 AI 에이전트로 인해 2년 내에 자사의 운영 모델을 알아볼 수 없게 될 것이라는 데 동의했다. 또 다른 놀라운 점은 44%만이 새로운 에이전틱 제품과 서비스를 개발하고 있다는 것이다.

PwC의 경험에 따르면, 소수의 기업만이 진정으로 자신을 재발명하기 시작했다. 이러한 AI 리더들은 지속적으로 데이터를 수집하고 분석하는 AI 주도 전략 계획을 채택하고 있다. 그들은 신입 직원들이 경험 많은 전문가의 성과와 동등한 성과를 낼 수 있도록 AI로 무장시키고 있다. AI 에이전트가 전통적인 작업을 자동화함에 따라 직원들을 새로운 영역으로 이동시키고 있다. 그들은 자본 할당을 변경하고 있다. 그리고 그들은 항상 인간과 AI 에이전트를 통합할 새로운 방법을 찾고 있다.