2026년 AI 트렌드: ‘도구’를 넘어 ‘업무 주체’로 진화하는 Agentic AI

요약

이 글은 2026년을 기점으로 AI가 ‘도구’에서 ‘업무 주체’로 진화하는 Agentic AI 시대의 도래를 짚고, 멀티 에이전트 구조와 글로벌 기술·시장 동향(Gartner, Deloitte 등)을 정리하며, 특히 문서 기반 워크플로우에서 Agentic AI가 어떤 방식으로 업무를 자동화·재구성하는지, 그리고 한컴의 문서 자산화/AX 전략이 여기에 어떤 의미를 갖는지와 함께 현실적 리스크와 단계적 발전 전망까지 종합적으로 분석합니다.

1. 들어가며: AI, ‘도구’에서 ‘업무 주체’로

2026년은 AI가 ‘선택’이 아닌 ‘필수’로 자리 잡는 전환점이 될 것으로 보입니다. 많은 전문가들은 2026년을 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어, 스스로 판단하고 작업을 수행하는 ‘AI 에이전트의 원년’이 될 것으로 전망하고 있습니다^{[1, 2]}. 지금까지의 AI가 ‘도움을 주는 도구’에 가까웠다면, 이제는 업무 목표를 이해하고 실행까지 수행하는 주체로 진화하고 있습니다.

특히 하나의 AI가 모든 걸 처리하는 구조가 아니라, 각기 다른 전문성을 가진 여러 에이전트가 협업하여 업무를 분담하는 멀티 에이전트(Multi-Agent) 구조가 본격적으로 확산되면서 기업의 업무 설계 방식 또한 빠르게 변화하고 있습니다.^{[3, 4]}. 세계적인 IT 리서치 기업 가트너(Gartner)는 매년 글로벌 기술 트렌드를 발표하며 기업들의 전략 방향을 제시해왔는데, 올해는 특히 “AI는 더 이상 선택 사항이 아니다(AI is no longer optional)”라는 강력한 메시지를 통해 이러한 변화의 중요성을 역설했습니다^[5].

가트너의 ‘2025년 인공지능 하이프 사이클(Hype Cycle for AI, 2025)’에 따르면, ‘AI 에이전트(AI Agents)’와 ‘AI 레디 데이터(AI-ready Data)’가 올해 가장 빠르게 발전하는 핵심 기술로 나타났습니다^[6]. 이는 기업 내부에 잠들어 있는 방대한 데이터를 AI가 활용할 수 있는 귀중한 자산으로 변환하는 것과, 이를 기반으로 자율적으로 작동하는 에이전트를 구축하는 것이 미래 경쟁력의 핵심임을 명확히 시사합니다.

이번 글에서는 2026년 AI 시장의 핵심 키워드로 떠오른 Agentic AI의 개념을 심도있게 살펴보고, 가트너가 제시한 최신 기술 트렌드를 분석합니다. 나아가 이 거대한 변화가 문서 중심의 업무 환경과 한글과컴퓨터(이하 한컴)의 미래 방향성에 어떤 의미를 갖는지 분석해보고자 합니다.

2. Agentic AI란 무엇인가?

2-1. AI의 진화: 도구에서 Agentic AI까지

Agentic AI를 이해하기 위해서는 먼저 AI 기술이 걸어온 발전 단계를 살펴볼 필요가 있습니다. AI는 단순한 자동화 도구에서 시작하여, 점차 자율성과 지능을 갖춘 에이전트의 형태로 진화해왔습니다.

1단계: AI 도구 (AI Tools)

초기 AI는 머신러닝(ML), 로봇 프로세스 자동화(RPA), 광학 문자 인식(OCR) 등 특정 알고리즘에 기반하여 단순하고 반복적인 업무를 보조하는 ‘도구’의 성격이 강했습니다.

2단계: AI 챗봇/코파일럿 (AI Chatbot/Copilot)

생성형 AI가 등장하며, 사용자의 의도를 파악하고 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 ‘대화형 비서’로 발전했습니다. 이 단계의 AI는 주로 사용자의 명시적인 지시에 따라 수동적으로 작동합니다.

3단계: AI 에이전트 (AI Agents)

여기서부터 ‘에이전트’의 개념이 본격화됩니다. AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 설계된 모듈형 시스템으로, 관찰(Perception) → 판단(Reasoning) → 행동(Action)의 구조를 통해 자율적으로 작업을 수행할 수 있습니다. 주로 단일 에이전트 기반으로, 특정 전문 작업을 자동화하는 데 초점을 맞춥니다^[1].

4단계: Agentic AI (Multi-Agent Systems)

Agentic AI는 여기서 한 단계 더 나아가, 복잡한 목표를 달성하기 위해 여러 AI 에이전트(Agents)가 서로 협업하고 자율적으로 작업을 분배하는 시스템을 의미합니다. 단일 에이전트가 모든 것을 처리하는 것이 아니라, 각기 다른 전문성을 가진 에이전트들이 오케스트레이터(Orchestrator)의 조율 아래 공동의 목표를 향해 나아가는 ‘지능형 팀’과 같습니다^[1,4].

AI 기술의 진화 방향: 단순 도구에서 협업하는 지능형 팀으로 (이미지 출처: ChatGPT 생성 이미지)

Agentic AI는 단순히 사용자의 프롬프트에 따라 텍스트나 이미지를 생성하는 생성형 AI(Generative AI)를 넘어, 자율적으로 목표를 설정하고, 환경을 인식하며, 계획을 수립하고, 행동을 실행하는 포괄적인 AI 시스템을 의미합니다^[7,8]. 기존의 챗봇이나 코파일럿이 사용자의 지시에 수동적으로 반응하는 ‘예측(Prediction)’과 ‘생성(Creation)’에 머물렀다면, Agentic AI는 여기에 ‘인식(Perception)’, ‘추론(Reasoning)’, ‘계획(Planning)’, ‘행동(Action)’의 능력을 더한 것입니다^[7].

AI Agents vs. Agentic AI: 핵심 차이점

두 개념의 차이를 명확히 이해하는 것이 중요합니다. AI 에이전트가 ‘특정 작업을 수행하는 개별 전문가’라면, Agentic AI는 ‘이 전문가들로 구성된 팀과 그 팀을 운영하는 시스템 전체’를 의미합니다.

구분	AI 에이전트 (AI Agents)	Agentic AI (Multi-Agent Systems)
설계 목적	특정 태스크 자동화 위해 설계된 모듈형 시스템 (단일 에이전트 기반)	Agents 기반의 협업과 자율성이 강조되는 시스템 (다중 에이전트 기반)
특징	LLM·툴 통합·프롬프트 중심·제한된 자율성	멀티 에이전트 협업, 동적 작업 분할(Decomposition)·공유 메모리·오케스트레이션 구조
적용 사례	고객지원, 문서 요약, 일정 자동화 등	연구 자동화, 복합 워크플로우 자동화 등
자율성 수준	비교적 낮음 — 사용자/환경의 명시적 인풋 필요	높음 — 목표 분해, 에이전트간 협업, 자율적 계획·실행 가능
작업 범위	단일 에이전트가 단일 도메인/작업 처리	여러 에이전트가 다양한 도메인/시스템 연계해 전체 업무 흐름 처리

표 1: AI Agents vs. Agentic AI: 핵심 차이점 (출처: “AI Agents vs. Agentic AI”, 2025)

※ 위 표는 “AI Agents vs. Agentic AI” 논문 리뷰에 기반한 개념 정리이며, 실제 시스템 설계 시에는 조직 환경, 기술 스택, 데이터 수준 등에 따라 구현 형태가 달라질 수 있습니다.

예를 들어, “지난 분기 매출 보고서를 요약해서 공유해줘”라는 요청에 대해, 기존 생성형 AI(또는 단일 AI 에이전트)는 주로 텍스트 요약에 초점을 맞추며, 보고서 공유와 같은 후속 작업은 별도의 도구 연동이나 추가 설정을 통해 수행됩니다. 반면, Agentic AI는 매출 데이터를 분석하고(데이터 분석 에이전트), 보고서 초안을 작성하며(문서 작성 에이전트), 사내 표준 양식에 맞춰 문서를 편집하고(스타일링 에이전트), 관련 팀원에게 검토 요청 메일까지 발송하는(커뮤니케이션 에이전트) 일련의 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다^[9].

2-2. 문서·데이터·워크플로우를 아우르는 AI 개념

Agentic AI의 진정한 힘은 단일 작업을 넘어 전체 워크플로우를 자동화하는 데 있습니다. 이는 기억(Memory), 상황 인식(Context Awareness), 의사결정(Decision-making) 능력을 통합하여 가능해집니다^[7]. 기업 환경에서 대부분의 워크플로우는 문서 생성, 데이터 추출, 시스템 연동의 연속적인 과정으로 이루어집니다. Agentic AI는 이 모든 과정을 연결하고 조율하는 지능형 오케스트레이터(Orchestrator) 역할을 수행합니다^[10].

2-3. 한컴이 바라보는 관점: 문서에서 시작되는 Agentic AI

한컴이 추구하는 Agentic AI는 사용자의 의도와 업무 맥락을 파악하고, 복합적인 작업을 능동적으로 수행하는 것을 목표로 합니다. (출처: 블로터, “한컴, 잠자는 문서를 ‘AI 데이터 원천’으로 만들다”)

한컴의 AX(AI Transformation) 솔루션은 문서 학습 기반 기술을 활용해 업무 자동화를 지원하며, 이는 Agentic AI 아키텍처로 확장 가능한 유연한 구조를 갖추고 있습니다. 특히 한컴은 HWP, HWPX 등 고유의 문서 포맷에 대한 구조적 이해를 바탕으로, 보고서, 계약서, 회의록 등 비정형 문서에서 데이터를 정확하게 추출하고 이를 구조화하는 독보적인 기술에 강점을 가지고 있습니다.

기업의 보고서, 계약서, 회의록, 제안서 등에 담긴 정보와 지식은 기업의 가장 중요한 자산이지만, 지금까지는 검색과 활용이 어려웠습니다다. 한컴의 AX 솔루션은 이러한 ‘잠자는 문서’들을 이해하고, 필요한 정보를 추출하며, 외부 시스템과 연동해 업무 자동화와 의사결정을 지원하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 Agentic AI 시대에 기업들이 직면하게 될 주요 과제들을 해결하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.

3. 글로벌 시장 동향: Agentic AI는 어디까지 왔는가

3-1. Gartner 관점의 Agentic AI

하이프사이클 내 위치: 가트너의 2025년 AI 하이프 사이클에 따르면, AI 에이전트는 현재 ‘기대 거품의 정점(Peak of Inflated Expectations)’에 위치해 있습니다^[6]. 이는 자율적인 기업 워크플로우에 대한 과도한 기대감이 시장에 팽배해 있음을 의미합니다. 동시에, 생성형 AI는 서서히 ‘환멸의 계곡(Trough of Disillusionment)’으로 진입하고 있는데, 이는 시장의 관심이 단순한 실험을 넘어 실제 적용, 확장성, 거버넌스와 같은 현실적인 문제로 이동하고 있음을 보여줍니다^[6].

Gartner Hype Cycle for AI, 2025 (출처 : 2025 Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence)

실패율 전망 및 시장 조정 경고: 가트너는 AI 에이전트의 성공적인 도입을 위해서는 강력한 거버넌스 모델, AI 관찰 가능성(Observability), 그리고 엔지니어링, 데이터 과학, 리스크 관리 부서 간의 긴밀한 협력이 필수적이라고 경고합니다^[6]. 준비되지 않은 상태에서 섣부른 도입은 높은 실패율로 이어질 수 있으며, 이는 부풀려진 기대감이 현실적인 구현 문제에 부딪히며 겪게 될 필연적인 시장 조정 과정입니다.

3-2. Gartner가 발표한 2026년 10대 전략 기술 트렌드

가트너는 2026년을 이끌 10대 전략 기술 트렌드를 발표하며, AI가 모든 기술의 중심에 있음을 분명히 했습니다. 이 트렌드는 다음의 3가지 핵심 테마로 요약됩니다

2026년 10대 전략 기술 트렌드 (출처: Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2026)

테마	핵심 내용
The Architect (설계자)	안전하고 확장 가능한 디지털 기반 구축
The Synthesist (통합자)	다양한 기술을 결합해 새로운 가치 창출
The Vanguard (선구자)	신뢰, 거버넌스, 보안 강화

1️⃣ 테마 : The Architect (설계자) – 안전하고 확장 가능한 디지털 기반 구축

이 테마는 AI 시대를 맞아 속도, 보안, 확장성을 모두 가능하게 하는 ‘AI 준비 기반(AI-ready foundations)’을 구축하는 데 중점을 둡니다. 클라우드 환경에서 AI 워크로드를 효율적이고 안전하게 실행하기 위한 핵심 요소들을 포함합니다.

전략적 기술 트렌드	개념 설명	의미(패러다임 변화)	주요 전망 수치 (Gartner)
AI 네이티브 개발 플랫폼(AI-Native Development Platforms)	생성형 AI가 코드 작성, 테스트, 배포 과정까지 자동화하며 소규모 팀 개발을 가능하게 하는 환경	개발자가 직접 구현하는 구조에서 벗어나, AI가 설계·코드·테스트를 주도하고 사람은 검증·조정하는 구조로 전환	• 2030년까지 대형 개발팀의 80% AI 보강 소규모 팀 전환 • 기업 애플리케이션의 40% 해당 플랫폼 기반 개발 전망(2025년 2%에서 급증)
AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(AI Supercomputing Platforms)	HPC, GPU, AI ASIC 등 고성능 컴퓨팅 자원을 통합해 대규모 AI 워크로드를 처리	인프라가 비용 요소가 아닌 AI 혁신 속도를 좌우하는 전략 자산으로 전환	2028년까지 기업의 40% 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처를 채택할 것으로 전망(2024년 8%에서 증가)
컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing)	하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(TEE, Trusted Execution Environment)을 기반으로 데이터가 처리 중일 때도 외부 접근을 차단하는 보안 기술	AI·클라우드 시대에는 ‘데이터를 얼마나 안전하게 다루느냐’가 경쟁력의 기준이 될 것	2029년까지 비신뢰 인프라 작업의 75% 컨피덴셜 컴퓨팅 보호될 것 전망

2️⃣ 테마 : The Synthesist (통합자) – 새로운 가치를 위한 다양한 기술 오케스트레이션

새로운 경쟁력을 확보하려면, AI 기술을 각각의 영역에서 따로 쓰는 것을 넘어 서로 연결하고 융합해 새로운 가치를 만들어내는 방향으로 발전해야 합니다. 이 테마는 멀티 에이전트 시스템, 도메인 특화 모델, 물리적 AI 등을 결합해 지능형 생태계를 구축하고, 이를 통해 현실적인 비즈니스 성과를 창출하는 데 초점을 맞춥니다.

전략적 기술 트렌드	개념 설명	의미(패러다임 변화)	주요 전망 수치 (Gartner)
멀티 에이전트 시스템 (Multiagent Systems, MAS)	여러 특화된 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하며 복잡한 업무를 수행	단일 AI 중심 구조에서 벗어나, AI끼리 협업하는 ‘디지털 팀’ 설계로 업무 구조가 변화	• 2024~2025년 관련 문의 1,445% 증가 • 2027년까지 70% 특화 에이전트 사용 • 2028년까지 60% 멀티벤더 지원
도메인 특화 언어 모델 (DSLMs)	특정 산업 데이터를 기반으로 학습된 맞춤형 AI 모델	범용 대형 모델 중심 전략에서 벗어나, 업무 이해도가 높은 ‘전문화 AI’가 경쟁력이 되는 구조로 전환	• 2028년까지 기업 GenAI 모델의 30% DSLM이 될 것으로 전망 • 워크로드의 30% 온프레미스/디바이스 실행
물리적 AI (Physical AI)	로봇, 드론, 자율주행 등 물리 환경에서 직접 동작하는 AI	AI가 화면 속 도구가 아닌, 현실 세계에서 직접 행동하는 실행 주체로 확장	2028년까지 창고의 80%가 로봇/자동화 시스템을 도입할 것으로 전망

3️⃣ 테마 : The Vanguard (선구자) – 신뢰, 거버넌스 및 보안 강화

AI가 기업 운영 전반에 확산되면서, 기술의 속도보다 신뢰와 투명성이 더 중요한 과제가 되고 있습니다.
이 테마는 AI 시대에 기업이 데이터를 보호하고, 규제를 준수하며, 이해관계자의 신뢰를 지키는 방법에 초점을 둡니다.

전략적 기술 트렌드	개념 설명	의미(패러다임 변화)	주요 전망 수치 (Gartner)
선제적 사이버보안 (Preemptive Cybersecurity, PCS)	AI로 공격을 예측하고 사전 차단하는 보안 전략	보안이 사고 후 대응이 아니라, AI 운영의 전제 조건이 되는 구조로 변화	2030년까지 보안 소프트웨어 지출의 50%가 선제보안 솔루션에 투자될 전망
디지털 출처 (Digital Provenance)	데이터, 코드, 콘텐츠의 출처와 무결성을 검증하는 기술	성능보다 신뢰성과 투명성이 기술 선택의 핵심 기준으로 전환	EU AI Act 확대로 출처 추적·워터마킹 의무화 확대 추세
AI 보안 플랫폼 (AISP)	AI 시스템 전용 위협 탐지 및 보호 플랫폼	기존 IT 보안에서 확장되어, AI 자체를 안전하게 운영하는 능력이 핵심 경쟁력이 됨	2028년까지 기업의 50% 이상 AISP를 도입할 것으로 전망
지오패트리에이션 (Geopatriation)	클라우드 워크로드를 데이터 주권 및 규제에 맞춰 지 역·국가 중심으로 재배치	클라우드가 편의성 선택이 아닌, 데이터 주권·정책·리스크를 고려한 전략 자산으로 변화	2030년까지 기업의 75% 워크로드 지오패트리에이션을 수행할 전망

3-2. 시장을 움직이는 빅테크 및 스타트업

Agentic AI 시대를 맞아 글로벌 빅테크 기업들은 모델 경쟁을 넘어 AI 인프라 확장과 에이전트 플랫폼 주도권 확보를 핵심 전략으로 삼고 있습니다. 2025년 들어 Microsoft, Google, Meta는 AI 인프라에 대한 대규모 투자를 잇달아 발표했으며, 이러한 흐름은 2026년에도 이어질 것으로 전망됩니다^{[11, 12, 13]}.

Google: 구글은 최신 모델인 Gemini 3와 함께 에이전트 개발 플랫폼 ‘Antigravity’를 출시하며 시장을 주도하고 있습니다^[15]. Gemini 3는 100만 토큰의 컨텍스트 창, 향상된 멀티모달 추론 능력(‘Deep Think’), 그리고 사용자의 요청에 따라 동적으로 UI를 생성하는 ‘생성형 인터페이스(Generative Interfaces)’ 기능을 특징으로 합니다^[16]. 또한, 기업용 플랫폼인 ‘Gemini Enterprise’를 통해 기업 시장 공략을 가속화하고 있습니다^[17].
Microsoft: 마이크로소프트는 Azure를 ‘신뢰할 수 있는 에이전트 팩토리(Trusted Agent Factory)’로 재정의하고, 개발자를 위한 ‘Microsoft Agent Framework’를 공개했습니다[18]. 이는 기존의 AutoGen과 Semantic Kernel을 통합한 오픈소스 프레임워크로, 멀티 에이전트 시스템 구축을 지원합니다^[19]. 또한, Ignite 2025에서는 직무 특화 코파일럿 에이전트들과 이를 통제하는 ‘Agent 365’를 발표하며 엔터프라이즈 에이전트 생태계 지배력을 강화하고 있습니다^[20].
Meta: 메타는 오픈소스 모델 Llama 4 제품군(Scout, Maverick, Behemoth)을 공개하며 개방형 생태계 전략을 고수하고 있습니다^[21]. 특히 Llama 4는 전문가 혼합(MoE) 아키텍처와 최대 1,000만 토큰의 방대한 컨텍스트 길이를 지원하여 기술적 우위를 점하려 합니다^[21]. 메타는 2026년까지 AI 인프라에 700억 달러 이상을 투자하며 경쟁에 대응하고 있습니다^[22].
기타 프레임워크: 이 외에도 LangChain의 LangGraph, CrewAI, OpenAI의 AgentKit 등 다양한 오픈소스 프레임워크들이 등장하며 개발자들이 멀티 에이전트 시스템을 더 쉽게 구축할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다^[4].

4. 왜 ‘문서 기반 업무 환경’이 Agentic AI의 핵심인가

Agentic AI의 성공은 양질의 데이터 확보에 달려있습니다. 기업 환경에서 가장 풍부하고 맥락적인 데이터 소스는 바로 ‘문서’입니다. 이메일, 보고서, 계약서, 회의록, 제안서 등 기업의 모든 의사결정과 업무 프로세스는 문서를 통해 기록되고 공유됩니다. 딜로이트(Deloitte)는 2026년까지 기업의 75%가 Agentic AI에 투자할 것으로 예측했는데^[23], 이 투자의 성패는 결국 문서 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐에 따라 갈릴 것입니다.

“잠자는 문서를 데이터 원천으로”

한컴이 강조하는 이 비전은 바로 이 지점에서 출발합니다. 기업 내부에 흩어져 있는 수많은 문서들은 단순한 파일이 아니라, 기업의 지식과 노하우가 응축된 ‘데이터 자산’입니다. Agentic AI는 이 문서들을 이해하고, 구조화하며, 다른 시스템과 연결함으로써 비로소 진정한 가치를 발휘할 수 있습니다.

이를 위해서는 문서의 내용을 정확히 파싱하고, 의미를 이해하며, 안전하게 관리할 수 있는 기술적, 조직적 구조, 즉 문서 자산화(Document Assetization)가 선행되어야 합니다. 이것이 바로 한컴이 가장 잘할 수 있는 영역입니다.

5. Agentic AI가 바꾸는 업무 방식의 변화

Agentic AI는 문서 작업의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 기존의 업무 흐름이 사람이 모든 단계를 주도하는 방식이었다면, 이제는 AI 에이전트가 상당 부분을 자율적으로 처리하고 사람은 최종 의사결정자 및 감독자 역할을 수행하게 됩니다.

기존 흐름: 사람이 아이디어를 구상하고, 자료를 찾아 문서를 작성한 뒤, 여러 사람의 검토와 수정을 거쳐 최종본을 완성하고, 이를 이메일이나 메신저로 전달합니다.
Agentic AI 기반 흐름: 사람이 “3분기 실적 보고서 초안 작성”과 같은 목표를 전달하면, AI 에이전트 팀이 협력하여 작업을 수행합니다. 예를 들어, 데이터 분석 에이전트가 실적 데이터를 가져오고, 작성 에이전트가 보고서 초안을 만들며, 검토 에이전트가 사내 규정과 양식 준수 여부를 확인하고, 승인 에이전트가 결재 라인에 맞춰 문서를 전달합니다^[4].

이러한 변화를 가능하게 하는 핵심 기술 키워드는 다음과 같습니다.

Task Decomposition (작업 분해): 복잡한 목표를 여러 개의 작은 하위 작업으로 나누는 능력^[4].
Planning & Memory (계획 및 기억): 하위 작업들의 순서를 정하고, 이전 작업의 결과를 기억하여 다음 작업에 활용하는 능력^[7].
Tool Calling (도구 호출): API, 데이터베이스, 코드 실행 등 외부 도구를 호출하여 필요한 정보를 얻거나 실제 시스템을 조작하는 능력^[4].
Guardrail (안전장치): AI 에이전트가 허용된 범위 내에서만 작동하도록 통제하고, 위험한 행동을 방지하는 보안 및 윤리적 장치^[24].

결과적으로 사용자는 더 이상 문서의 세세한 편집에 시간을 쏟는 대신, 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 될 것입니다.

6. 기술 아키텍처: Agentic AI는 어떻게 구현되는가?

Agentic AI, 특히 여러 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 시스템(Multi-Agent System, MAS)은 몇 가지 핵심 구성요소로 이루어집니다.

Orchestrator (조정자): 전체 작업의 흐름을 관리하고, 각 에이전트에게 작업을 할당하며 진행 상태를 추적하는 중앙 관제탑 역할을 합니다. LangGraph와 같은 프레임워크가 이러한 그래프 기반 조정을 지원합니다^[4].
Planner (계획자): 사용자의 최종 목표를 입력받아 이를 달성하기 위한 구체적인 실행 계획(하위 작업 목록)을 생성합니다^[4].
Memory Module (기억 모듈): 대화 기록, 이전 작업 결과, 사용자 피드백 등 장기 및 단기 기억을 저장하여 에이전트가 맥락을 유지하고 학습할 수 있도록 합니다^[7].
Tool Interface (도구 인터페이스): 에이전트가 외부 세계와 상호작용할 수 있도록 API 호출, 데이터베이스 조회, 파일 시스템 접근, 코드 실행 등의 기능을 제공합니다^[7].

7. 현실적인 리스크와 한계 (Gartner 관점 반영)

가트너는 AI 프로젝트의 성공을 가로막는 주요 장애물로 데이터 품질, 규제 파편화, 운영 복잡성, 보안 및 신뢰 문제를 지적합니다[6]. Agentic AI 도입 역시 높은 기대만큼이나 현실적인 리스크를 안고 있습니다.

높은 실패 확률: MIT 전문가들은 AI가 생성한 코드가 복잡한 시스템에서 제대로 작동하지 않아 발생하는 ‘터보차지된 기술 부채(turbocharged technical debt)’를 경고합니다^[25]. 마찬가지로, 명확한 업무 정의나 준비된 데이터 없이 에이전트를 도입하면 실패할 확률이 높습니다.
데이터 준비 부족 및 업무 정의 모호: Agentic AI가 제대로 작동하려면 AI가 이해할 수 있는 양질의 데이터(AI-ready data)와 명확하게 정의된 업무 프로세스가 필수적입니다. 대부분의 기업은 이 두 가지가 준비되어 있지 않습니다^[6].
“Agent Washing”의 함정: ‘에이전트 워싱’은 실제 자율성과 문제 해결 능력 없이 기존 챗봇이나 자동화 도구에 ‘에이전트’라는 이름만 붙여 마케팅하는 행태를 의미합니다. 이는 기술에 대한 불신을 초래하고 진정한 가치 창출을 저해할 수 있습니다.

8. 2026년 이후 전망: Agentic AI의 단계적 발전

Agentic AI의 발전은 단계적으로 이루어질 것이며, 2026년은 그 본격적인 시작에 불과합니다.

중기 전망: 특화된 AI 에이전트의 확산

업계 전망에 따르면, 완전 자율보다는 인간의 검토와 승인을 필요로 하는 특화된 AI 에이전트가 업무 곳곳에 도입될 것으로 예상됩니다. 가트너는 2026년까지 기업 애플리케이션의 40%가 작업 특화 AI 에이전트를 탑재할 것으로 예측하고 있습니다^[26]. 특히 보고서 작성, 자료 검색, 계약서 검토 등 문서 중심의 특정 업무를 자동화하는 에이전트가 빠르게 확산될 것입니다.

2028-2030: Workflow-Native Agent 대중화

AI 에이전트가 특정 애플리케이션에 종속되지 않고, 여러 시스템을 넘나들며 전체 비즈니스 프로세스를 주도하는 ‘워크플로우 네이티브’ 형태로 발전할 것입니다. 딜로이트는 Agentic AI가 기존 SaaS 앱을 대체하기 시작할 수 있다고 예측합니다^[27].

그 이후: “문서 = 인터페이스” 시대

궁극적으로 AI 에이전트와의 상호작용은 자연어 대화가 중심이 되고, 문서는 그 과정에서 생성되는 결과물이자 인터페이스의 역할만 수행하게 될 수 있습니다. 즉, 사람이 문서를 ‘작성’하는 행위 없이도 업무가 처리되는 환경이 도래할 수 있습니다.

마무리: Agentic AI 시대를 준비하며

2026년은 AI가 ‘도구’에서 ‘업무 파트너’로 진화하는 전환점이 될 것입니다. Agentic AI의 등장은 단순한 기술 발전을 넘어, 우리가 일하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸고 있습니다.

이 변화의 핵심은 세 가지로 요약할 수 있습니다.

첫째, AI 에이전트들이 단순 작업을 넘어 복잡한 의사결정과 창작 업무까지 담당하게 될 것입니다.
둘째, 여러 AI 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 시스템이 조직의 새로운 업무 구조가 될 것입니다.
셋째, 기업의 축적된 문서와 데이터가 AI 에이전트의 핵심 자산으로 재평가받게 될 것입니다.

2026년을 준비하는 기업들에게 필요한 것은 최신 AI 기술의 단순 도입보다는, 조직 내 데이터의 정리와 구조화, 그리고 AI와 함께 일할 수 있는 새로운 업무 문화의 구축입니다. 기술이 빠르게 변하는 시대일수록, 기본에 충실한 준비가 더욱 중요해질 것입니다. 앞으로의 경쟁력은 우리 조직의 데이터와 업무 흐름을 얼마나 AI 중심으로 재구성했는가에 달려 있습니다.

참고 자료

[1] Forbes. “From Generative To Agentic: The New Era Of AI Autonomy In 2026.” 2025-11-21.
[2] Prolifics. “Agentic AI in Enterprise 2026.” 2025-10-31.
[3] Gartner. “Gartner Identifies the Top Strategic Technology Trends for 2026.” 2025-10-20.
[4] Codelabs Academy. “Multi-agent systems: agentic AI after chatbots (2026 guide).” 2025-11-20.
[5] Gartner. “Gartner’s Top Strategic Predictions for 2026 and Beyond.” 2025-10-31.
[6] TestRigor. “Gartner Hype Cycle for AI 2025.” 2025-10-20.
[7] TileDB. “What is Agentic AI? A 2026 Guide.” 2025-11-19.
[8] USAII. “Top 10 AI Trends to Watch in 2026.” 2025-10-01.
[9] Bernard Marr. “5 Amazing AI Agent Use Cases That Will Transform Any Business In 2026.” 2025-11-25.
[10] IBM. “What is AI Agent Orchestration?” 2025.
[11] Wired. “Meta, Google, and Microsoft Triple Down on AI Spending.” 2025-10-29.
[12] The Tech Buzz | Tech News & Insights . “Meta, Google, Microsoft Pour $200B+ Into AI Infrastructure.” 2025-10-30.
[13] ChipStrat. “The Four Horsemen: Google, Microsoft, Amazon, and Meta.” 2025-11-04.
[14] Meta Engineering. “Meta’s infrastructure evolution and the advent of AI.” 2025-09-29.
[15] CMSWire. “Gemini 3 Raises the Bar for AI: What It Means for CX and Marketing Leaders.” 2025-11-25.
[16] Avidclan. “Gemini 3 Launch: Everything You Need to Know About Google’s Most Advanced AI Model Yet.” 2025.
[17] CRN. “Google Gemini’s 10 New AI Product Launches, Programs And News.” 2025-10-13.
[18] Microsoft Azure Blog. “Introducing Microsoft Agent Framework.” 2025-10-01.
[19] Microsoft Learn. “Microsoft Agent Framework overview.” 2025-10-09.
[20] Microsoft 365 Blog. “Microsoft Ignite 2025: Copilot and agents built to power the frontier firm.” 2025-11-18.
[21] Meta AI. “Introducing Llama 4: The next generation of open multimodal models.” 2025-04-05.
[22] AI CERTs® – Empower with AI and Blockchain Certifications . “Meta’s Llama and AI Business Model Shift via Enterprise Licensing.” 2025-11-17.
[23] Deloitte. “Deloitte’s 2026 TMT Predictions.” 2025-11-18.
[24] Palo Alto Networks. “2026 Cyber Predictions.” 2025.
[25] MIT Sloan. “AI agents, tech circularity: What’s ahead for platforms in 2026.” 2025-11-03.
[26] Gartner. “Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025” 2025-08-26.
[27] Deloitte. 2026 Technology, Media & Telecommunications Predictions. 2025-11-17.

Post Views: 32