말하는 AI에서 일하는 AI로의 전환

기업의 LLM 도입이 실패하는 이유와 척수 인프라의 필요성

챗봇의 환상에서 깨어날 시간

지난 2년 동안 많은 기업이 생성형 AI의 유행에 따라 사내 챗봇 도입을 추진했습니다. 자연스러운 대화와 뛰어난 응답 품질에 대한 기대감이 컸고 조직 곳곳에서 새로운 가능성을 이야기하며 업무 방식 변화도 예상되었습니다.

하지만 시간이 지나면서 기업마다 한 가지 공통된 질문만이 남아 있었지요.

과연 이 챗봇이 실제로 생산성을 끌어올렸는가?

현장의 리더들은 솔직하게 말합니다. 보고서를 요약하거나 이메일을 정리하는 기능은 도움이 되지만 기업의 실제 업무는 훨씬 복잡합니다. 단순한 언어 작업만으로는 해결되지 않는 과제가 많습니다. 이제 기업이 필요한 것은 말만 잘하는 AI가 아니라 실제로 일을 처리하는 AI 입니다. 즉, 업무를 스스로 수행하고 성과를 만들어낼 수 있는 Agent AI가 필요한 시점입니다.

많은 AI 도입 프로젝트가 무너지는 이유

현재 기업의 AI 추진은 대부분 모델 선택에 집중되어 있습니다. GPT가 좋은지 Gemini가 나은지 아니면 자체 모델 개발이 필요한지 논의가 이어집니다.

하지만 모델을 선정한다고 해서 업무 혁신이 자동으로 일어나지는 않습니다.

기업들은 이미 ERP, SCM, CRM, HR 시스템을 운영하고 있으며 핵심 데이터는 모두 그 안에 쌓여 있습니다. 그러나 LLM은 이러한 시스템과 제대로 연결되지 못한 채 존재하는 경우가 많습니다. 그래서 기업은 충분한 뇌를 가지고 있지만 이를 실제 업무와 연결하는 척수가 부족한 셈입니다. 이 때문에 수많은 PoC가 업무 현장에서 멈추고 있는 현황이죠.

에이전트 AI가 가져오는 변화

최근 주목받는 에이전트 AI는 단순 질문-응답뿐만 아니라 목표를 주면 스스로 계획을 세우고 여러 시스템을 거쳐 업무를 수행합니다.

예를 들어 기존 챗봇은 고객사의 지난달 주문량을 조회하는 수준이었습니다. 반면 에이전트 AI는 주문량 감소 원인을 분석하고, 고객 불만 현황을 확인하며 경쟁사 활동까지 조사합니다. 그 결과를 정리해 담당자에게 전달하는 과정까지 수행합니다.

여기서는 생성형 AI뿐 아니라 데이터 검색, 시스템 조회, 분석, 보고 작성, 전달까지 모든 과정이 하나의 연속된 흐름으로 작동합니다. 이것이 기업이 기대하는 실질적 자동화입니다.

기업에 필요한 새로운 인프라

그렇다면 기업은 이런 시스템을 어떻게 구축해야 할까요?

전담 개발자를 투입해 처음부터 만들기는 어렵고 특정 벤더에 종속되는 방식도 리스크가 있습니다.

AI Canvas는 제3의 선택지를 제시합니다.

기업이 보유한 시스템과 AI 모델을 캔버스 위에서 연결해 업무 흐름을 구성할 수 있습니다. 특정 모델이나 시스템 환경에 얽매이지 않고 생성형 AI의 창의적 판단과 예측형 AI의 정확한 분석을 함께 활용할 수 있습니다.

뉴스 기사 수집, 유사 내용 정리, 핵심 요약, 사내 보고 양식 문서 작성까지 하나의 흐름으로 이어지며 코딩 없이 구현 가능하다는 점이 핵심입니다.

2026년, 당신의 기업이 선택해야 할 길

글로벌 리서치 기업인 가트너와 딜로이트는 2026년까지 많은 기업 시스템이 에이전트 기반 구조로 전환될 것으로 전망합니다.

기업은 이제 어떤 모델을 선택할지보다 조직의 시스템을 어떻게 연결할지에 집중해야 합니다.

AI Canvas는 기업 내부에 끊겨 있던 신경망을 이어주는 척수 역할을 수행하며 2만 건 이상의 PoC 경험을 바탕으로 실질적인 결과를 만들어드립니다.