도입4편 - Agentic AI와 업무 자동화의 차이: 목표 중심의 접근과 유연성

Agentic AI와 업무 자동화의 차이는 기술 구현이 아니라, 무엇을 자동화의 단위로 보느냐에 있습니다.

• 기존 업무 자동화: 규칙이 명확하고, 흐름이 고정되어 있으며, 예외 발생 시 사람이 처리해야 합니다. 즉, "규칙"을 따릅니다.
• Agentic AI: 목표 중심으로 실행하며, 상황에 따라 행동을 조정하고, 실패를 재계획의 입력으로 다룹니다. 즉, "목표"를 따릅니다.

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두 접근의 차이가 드러나는 지점 (비교표)

이 차이는 "더 똑똑하다"의 문제가 아니라, 조직이 어떤 위험을 감당할 수 있는지의 문제로 이어집니다.

구분기존 업무 자동화Agentic AI자동화 단위규칙·단계목표·결과예외 처리사람 개입 (멈춤)재계획·재시도 (스스로 수정)흐름사전 정의실행 중 생성통제 방식규칙 검증상태·행동 추적확장성업무 추가 시 재설계목표 추가로 확장 가능

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엔터프라이즈 관점에서의 오해 지점

Agentic AI가 업무 자동화를 단순히 대체한다고 오해하면 다음과 같은 문제가 발생합니다.

• 통제 범위 과대 설정: 자동화 수준을 한 번에 너무 높게 잡습니다.
• 책임 구조 혼선: 실패 시 책임이 시스템과 사람 사이에서 모호해집니다.
• 운영 기대치 불일치: 자동화처럼 완벽하게 예측 가능한 결과를 기대합니다.

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[Expert Insight: 도구보다 중요한 것은 '설계'입니다]

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Agentic AI, 복잡한 시나리오일수록 전문가의 설계가 필요합니다.

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