2026년 운영 체계로 확장되는 AI 에이전트(AI Agent), 기업이 준비해야 할 전략은?

2025.11.24

2025년은 기업들이 AI 에이전트의 가능성을 실험하며 초기 효과를 확인한 시기였습니다. 이어지는 2026년에는 이러한 실험을 실제 운영 체계로 확장해야 하는 시점입니다. 이와 관련해 가트너는 내년도 전략 기술로 다중 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)과 도메인 특화 언어 모델(Domain-Specific Language Model, DSLMs)을 제시하며, AI 활용이 단순 자동화 수준을 넘어 조직 운영 구조 전반을 다시 설계하는 단계로 이동하고 있다고 전망했습니다.

PwC의 조사에 따르면 이미 79퍼센트의 기업이 AI 에이전트를 일정 수준 도입했으며, 88퍼센트는 관련 예산을 확보한 것으로 나타났습니다. 반면, 도입 난이도는 여전히 높은 상황입니다. 많은 기업이 설계·운영·확장 단계에서 어려움을 겪고 있으며, 파일럿 이후 실제 운영 환경으로 연결하지 못하는 사례도 적지 않습니다. 이는 AI 에이전트 도입이 단순히 기술 문제가 아니라 조직 구조와 운영 전략을 전면적으로 검토해야 하는 과제임을 보여줍니다.

AI 에이전트 활용 현황: 숫자로 보는 2025년

2025년 기업들의 AI 에이전트 도입 속도는 예상보다 빨랐습니다. OpenAI와 같은 AI 플랫폼 제공 기업이 에이전트 구축 도구를 공개하면서 기술적 허들이 낮아지고, IT 조직뿐 아니라 현업에서도 직접 에이전트를 만들고 활용하는 시도가 늘어났습니다. 리서치 기관이 분석한 결과에는 AI 에이전트 도입을 통해 단기적인 생산성 향상을 확인한 기업들도 다수 있는 것으로 보입니다.

현재 AI 에이전트의 활용은 반복성과 정형성이 높은 영역에 집중돼 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스에서는 초기 문의를 처리하는 L1(기본 상담)과 심화 문의를 대응하는 L2(전문 상담) 단계에서 에이전트가 상당한 비중을 처리하고 있습니다. 대표적으로 영업 문의 대응, 마케팅 콘텐츠 작성, 리서치와 분석 등 사람이 반복적으로 수행하던 작업에서 높은 효율을 보이고 있습니다. 그러나 아직까지 AI 에이전트가 제한적인 부분에서만 활용되는 것도 사실입니다.

그럼에도 기업들은 대세의 흐름을 반영하여, AI 에이전트의 초기 성과를 기반으로 투자를 확대하고 있습니다. 실제로 기업 동향 분석 결과에서는 43퍼센트의 기업이 AI 예산의 절반 이상을 에이전트 운영 구조 설계, 산업별 특성을 반영한 도메인 특화 모델 적용, 에이전트 간 협업조율 능력 확보, 보안거버넌스 환경에서의 안정적 운영 기반 마련 등 에이전트 역량 강화에 투자하고 있는 것으로 나타났습니다. 또한 전사 단위로 에이전트를 도입한 기업 중 66퍼센트는 생산성 기반의 가시적 효과를 경험했다고 답했습니다. 다만 이러한 성과는 특정 업무 단위에서의 효과에 가까우며, 운영 모델 전체를 바꾸는 단계로 확장하기 위해서는 보다 정교한 구조 설계가 필요합니다.

가트너가 제시한 2026년 핵심 트렌드: 다중 에이전트 시스템과 도메인 특화 언어 모델

이러한 한계를 넘어 운영 모델 차원의 변화를 이루기 위해서는, 어떤 구조로 에이전트를 설계하고 결합해야 하는지가 핵심 과제가 됩니다. 가트너는 이 지점을 해결할 수 있는 방향으로 다중 에이전트 시스템과 도메인 특화 언어 모델을 제시하며, 두 기술이 단순한 생산성 증대 도구가 아니라 기업의 AI 활용 체계를 재정립하는 기반이라고 설명합니다.

다중 에이전트 시스템 (Multi-Agent System, MAS)

다중 에이전트 시스템은 여러 에이전트가 각자의 역할을 수행하며 상호작용하는 구조로, 복잡한 목표를 단계적으로 분해해 처리할 수 있도록 돕습니다. 이 방식은 기능을 모듈로 설계해 재사용할 수 있어 새로운 업무나 부서로 확장할 때 속도와 품질을 동시에 확보할 수 있습니다. 역할이 분리돼 있기 때문에 하나의 에이전트에 문제가 생겨도 전체 운영에 영향을 최소화할 수 있다는 점도 장점입니다.

도메인 특화 언어 모델 (Domain-Specific Language Models, DSLMs)

도메인 특화 언어 모델은 산업별 전문 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 범용 모델보다 높은 정확도와 맥락 이해 능력을 제공합니다. 금융 규제 해석, 제조 품질 기준 검토, 산업별 리스크 평가처럼 정밀한 판단이 필요한 영역에서 강점을 발휘하며, 기업 고유의 업무 규칙과 문맥을 반영해 의사결정의 일관성을 유지할 수 있습니다. 이러한 이유로 2028년에는 기업이 사용하는 생성형 모델의 절반 이상이 산업별 특화 모델 중심으로 전환될 것이라는 전망도 나오고 있습니다.

가트너가 이 두 가지 기술을 함께 제시한 이유는 앞서 이야기했던 것처럼 AI 에이전트가 개별 기능 수준에서 이미 충분히 검증되었지만, 기업의 운영 체계 전반으로 확장하기 위해서는 구조적 기반이 필요하기 때문입니다. 다중 에이전트 시스템은 에이전트를 어떻게 구성하고 배치해야 조직 단위의 복잡한 워크플로를 안정적으로 자동화할 수 있는지를 보여주고, 도메인 특화 언어 모델은 그 과정에서 의사결정의 정밀성과 신뢰성을 확보하는 역할을 담당합니다. 결국 두 기술은 기업이 AI 에이전트를 단순한 업무 자동화 도구가 아니라, 운영 모델을 재설계하는 핵심 축으로 활용하기 위한 필수 조건이라는 점을 시사합니다.

2026년 AI 에이전트 전망, 무엇이 바뀔 것인가?

기업들의 움직임과 기술 전략 흐름으로 미루어 보았을 때, 2026년은 AI 에이전트의 활용 범위가 개별 프로세스 수준을 넘어 조직 운영 체계 전반으로 확대될 전망입니다. IT 리더의 96퍼센트가 향후 12개월 안에 에이전트 사용을 확대하겠다고 응답한 점은 이를 잘 보여줍니다.

AI 에이전트의 확장은 단계적으로 진행되고 있습니다. 많은 기업이 파일럿에서 프로덕션, 그리고 스케일업 단계로 이동하고 있으며, 단일 에이전트 중심에서 여러 에이전트가 협력하는 구조로 전환하고 있습니다. 또한 플랫폼에 내장된 기본 기능을 사용하는 수준에서 벗어나 기업의 업무 맥락을 반영한 커스텀 에이전트 구축이 늘어나는 흐름도 뚜렷합니다. 향후 2년 내 전체 AI 배포의 절반 이상이 자율적 운영에 가까워질 것이라는 전망도 나오고 있습니다.

이 과정에서 사람과 에이전트의 협업 구조가 더욱 중요해지고 있습니다. 에이전트는 반복 작업을 처리하고 사람은 검증과 판단을 담당하는 방식은 기업의 운영 안정성과 책임성을 확보하는 현실적 모델입니다.

더불어 보안과 거버넌스가 필수 과제로 부상하고 있습니다. 악성 입력을 통해 에이전트가 의도와 다른 행동을 하도록 유도하는 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 에이전트가 연결된 시스템에서 승인되지 않은 작업을 실행하거나 잘못된 판단을 기반으로 자동 행동을 이어가는 무단 의사결정과 같은 위험은 기존 IT 시스템에서는 보기 어려웠던 유형의 리스크입니다. 이러한 위험 증가에 따라 2028년까지 절반 이상의 기업이 AI 보안 플랫폼을 도입할 것으로 전망됩니다. 따라서 기업은 초기 단계부터 행동 로깅과 모니터링 체계를 포함한 보안 설계를 갖추는 것이 필요합니다.

전략 수립의 중요성도 커지고 있습니다. AI 전략이 없는 기업의 성공률은 37퍼센트에 불과한 반면, 전략을 갖춘 기업은 약 80퍼센트의 성공률을 기록했습니다. 적용 우선순위 설정, ROI 목표 정의, 보안·윤리 기준 마련, 변화 관리 계획 수립 등은 필수 요소로 꼽힙니다. 또한 기업 고유의 지식을 모델에 반영하기 위해 도메인 전문가와 AI 팀의 협력 역시 필수입니다.

AI 에이전트 도입을 위한 준비, SK AX와 함께하세요

2026년은 AI 에이전트가 실험 단계를 넘어 기업 운영의 핵심 요소로 편입되는 시기입니다. 응답자의 46퍼센트는 경쟁사보다 도입 속도가 뒤처질 가능성을 우려하며, 절반 이상의 기업은 향후 12개월 내 에이전트 활용이 빠르게 확대될 것으로 보고 있습니다.

중요한 것은 도입 속도가 아니라 방향입니다. 기업은 기술 중심의 접근을 넘어 운영 모델과 프로세스 전반을 재설계하는 관점에서 AI 에이전트를 바라봐야 합니다. 보안, 거버넌스, 조직 역량을 포함한 기반 체계를 먼저 갖춘 기업만이 에이전트를 지속 가능한 경쟁력으로 전환할 수 있습니다.

SK AX는 이러한 변화의 흐름 속에서 기업이 안정적으로 에이전트 전략을 수립하고, 실제 운영 환경에 맞는 형태로 기술을 적용할 수 있도록 지원하고 있습니다. AI 에이전트의 도입과 확장이 단기 성과에 그치지 않고 장기적 경쟁력으로 이어질 수 있도록, 구조 설계부터 보안·운영 체계 구축까지 전 단계의 실행을 함께합니다.

오늘은 가트너가 제시한 기술 트렌드를 기반으로, AI 에이전트가 향후 기업 운영에 어떤 변화를 가져올지 살펴보았습니다. 시장 전반에서 어떤 기술이 부상하고 있고, 기업이 무엇에 대비해야 하는지 더 깊이 이해하고 싶다면, 2026년 가트너 전략 기술 트렌드 전체를 아래 링크에서 확인해 보시기 바랍니다.