오순영 AWS 수석 “AI 에이전트가 경제 주체로… 비용·조직 운영 바꾼다”

한국 기업 AI 지속 활용 58%…업무 수행형 에이전트로 관심 확대
AI가 실행하고 사람은 목표·판단·책임…에이전트 운영 기준 제시

"인공지능(AI) 에이전트가 상품 가격과 공급을 정하고 고객에게 환불하며 필요한 데이터를 구매하는 시대가 오고 있습니다. AI 에이전트가 거래와 업무 수행에 직접 참여하면 기업의 생산 비용뿐 아니라 조직의 경계와 거래 단위, 신뢰의 방식, 인간의 역할까지 달라질 수 있습니다."

오순영 아마존웹서비스(AWS) 수석 솔루션즈 아키텍트는 11일 서울 강남구 AWS 코리아 오피스에서 열린 '2026년 한국의 AI 잠재력 발현' 기자간담회에서 이같이 말했다. 오 수석은 '에이전트 경제, 비즈니스를 바꾸는 여섯 가지 전환'을 주제로 기업이 AI 에이전트를 도입할 때 달라지는 비용과 거래, 조직 운영, 보안, 사람의 역할에 대해 설명했다.

오순영 AWS 수석 솔루션즈 아키텍트 / 정종길 기자

AWS가 스트랜드 파트너스(Strand Partners)에 의뢰해 국내 기업 리더 1000명을 조사한 결과, AI를 지속적으로 활용하는 기업은 지난해 48%에서 올해 58%로 늘었다. AI를 도입한 기업의 81%가 생산성이 향상됐으며, AI를 활용해 주당 평균 14시간을 절약했다고 답했다. 닉 본스토우(Nick Bonstow) 스트랜드 파트너스 파트너는 "한국의 AI 도입은 이제 대세로 자리 잡았고, 다음 과제는 빠른 도입을 경제 전반의 실질적인 전환으로 연결하는 것"이라고 말했다.

반면 에이전틱 AI는 아직 초기 단계다. 에이전틱 AI를 알고 있다고 답한 기업은 37%였고, 이 가운데 전면 도입한 곳은 8%에 그쳤다. 이에 오순영 수석은 향후 AI 에이전트가 실제 업무와 거래에 참여하면 기업의 비용과 조직 운영 방식이 달라지는 만큼 권한과 책임을 함께 설계해야 한다고 강조했다.

AI가 실행하고 사람은 판단…개발 기간 단축

AI 에이전트가 업무 실행에 참여하면 먼저 달라지는 것은 업무에 드는 시간과 비용이다. 오 수석은 AI가 어떤 일을 할 수 있는지와 함께, 같은 일을 얼마의 비용으로 반복할 수 있는지를 따져야 한다고 설명했다.

AWS에 따르면 아마존 베드록 개발팀은 개발자 30명이 12~18개월 걸릴 것으로 예상한 AI 모델 추론 엔진 재구축 작업을 선임 엔지니어 6명이 AI 에이전트와 함께 76일 만에 마쳤다. 다수의 AI 에이전트가 코딩과 테스트, 오류 수정을 병렬로 수행했고, 사람은 목표와 설계 기준을 정하고 결과물의 품질을 검증했다. 오 수석은 "업무의 병목이 '실행하는 손'에서 '문제를 정의하고 검증하는 판단'으로 옮겨가고 있다"고 말했다.

사람이 맡던 업무를 AI가 맡게 되면 비용 계산 기준도 바뀔 수밖에 없다. AI 에이전트가 필요한 데이터나 응용프로그램 인터페이스(API)를 직접 찾아 구매하면 각각의 행동에서 비용이 발생하게 된다. 이에 대해 오순영 수석은 "토큰 사용량보다 업무 한 건을 끝내는 데 들어간 전체 비용을 따져야 한다"고 설명했다. 고객 문의나 환불 한 건을 처리하는 데 사용한 추론 비용과 데이터·API 이용료, 실패·재시도, 사람의 검수, 보안·감사 비용을 합산하는 방식이다.

AWS가 코인베이스·스트라이프와 프리뷰로 공개한 '아마존 베드록 에이전트코어 페이먼츠'는 이런 기계 간 거래를 지원한다. AI 에이전트가 웹 콘텐츠와 API, 외부 도구·데이터 연결 표준인 모델 콘텍스트 프로토콜(MCP) 서버 등을 찾고 소액결제 규격 'x402'로 이용료를 지급한다. 데이터와 API 제공자는 에이전트의 요청 한 건마다 가격을 매길 수 있다.

업무 나눈 만큼 권한과 책임도 나눠야

여러 에이전트가 업무를 나눠 수행하는 구조에서 조직의 처리 속도는 기존보다 빨라진다. AWS에 따르면 알리안츠 테크놀로지는 보험금 청구 과정을 보장 확인, 서류 추출, 규정 검토, 사기 탐지, 손해 산정, 지급 실행, 고객 통지로 나눠 7개 전문 에이전트에 맡겼다. 이에 따라 처리 기간이 100일에서 20일로 줄었다.

문제는 사람의 판단을 거치지 않고 에이전트의 판단만으로 실제 보험금 지급까지 가능하다는 데 있다. AI 에이전트가 고객 정보를 잘못 읽거나 사기 여부를 잘못 판단하면 이후 손해 산정과 지급 결과까지 잘못될 수 있다. 따라서 어떤 에이전트가 어느 데이터와 도구에 접근하고, 얼마까지 지출하거나 결정할 수 있는지, 사람의 승인은 어느 단계에서 받아야 하는지를 정해야 한다.

이런 통제 문제를 해결하기 위해 AWS는 운영 기반으로 '아마존 베드록 에이전트코어'를 제시한다. 사용자와 AI 에이전트의 신원을 연결하고, AI가 접근 가능한 도구와 지출 한도를 정책으로 제한한다. AI 에이전트가 어떤 판단을 거쳐 도구를 호출했는지를 기록하고 결과의 정확성과 안전성도 평가한다. 업무를 수행하는 동안 권한을 벗어나지 않는지를 확인하고, 문제가 생겼을 때는 원인까지 추적하기 위한 기능이다.

AI 에이전트 시대에는 반복적인 실행 업무를 AI가 맡고, 사람은 목표와 허용 범위를 정해 결과를 검증하고 책임지는 역할을 맡는다. 오순영 수석은 "자율성은 시스템에 부여할 수 있지만 책임은 조직과 인간에게 남는다"며 "가장 많은 AI 에이전트를 가진 조직이 아니라, 무엇을 위해 행동해야 하는지 가장 선명하게 정의한 조직이 새로운 경제질서를 주도할 것"이라고 말했다.

정종길 기자
jk2@chosunbiz.com