AI 에이전트 시대의 현황과 전략: 정의에서 적용, 과제 및 전망

AI 에이전트 시대의 현황과 전략: 정의에서 적용, 과제 및 전망

2025년 현재, AI 에이전트는 단순한 도구를 넘어 자율적 의사결정과 업무 수행이 가능한 핵심 기술로 진화하였습니다. 이 기술은 기업의 비즈니스 모델을 혁신하며, 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI 에이전트의 정의와 진화 과정을 분석한 결과, 글로벌 및 국내 주요 기업들이 AI 에이전트 전략을 통해 생산성 향상과 혁신을 추구하고 있음이 확인되었습니다. 특히, 포스코DX와 LG CNS는 코딩 에이전트를 개발하여 IT 시스템 개발 전 과정에서 AI를 적용하고 있으며, 삼성SDS는 에이전트 중심 전략을 통해 다양한 산업의 요구를 대응하고 있습니다.

산업별 성공 사례도 광범위하게 보고되고 있습니다. 유통업계에서는 AI 쇼핑 어시스턴트를 통해 고객 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며, 의료 분야에서는 AI 기술이 의료기기의 고장 예측 및 환자 케어에 효과적으로 사용되고 있습니다. 이와 같은 사례들은 AI 에이전트가 단순한 자동화 수준을 넘어 사용자 경험을 개선하는 데 기여하고 있음을 보여줍니다.

하지만 2025년 현재 기업들은 AI 에이전트 도입과 운영 과정에서 다양한 도전 과제에 직면해 있습니다. AI 성숙도 지수가 하락하고 있으며, 높아지는 실패율, 보안 문제, 그리고 거버넌스 이슈는 기업의 AI 전략에 있어 해결해야 할 필수 과제로 부각되고 있습니다. 따라서 ROI 극대화 및 안전한 도입을 위한 전략적 접근이 절실한 상황입니다. 본 분석에서는 AI 에이전트가 직면한 도전 과제와 더불어 향후 발전 방향에 대한 논의도 포함하고 있습니다.

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1️⃣AI 에이전트의 정의와 진화

✔️ 에이전틱 AI vs AI 에이전트 개념 구분

AI 에이전트와 에이전틱 AI는 서로 다른 개념으로, AI 기술의 발전에 따라 각기 다른 역할과 기능을 수행합니다. AI 에이전트는 사용자의 명령에 반응하여 특정 작업을 수행하는 시스템으로, 주로 정형화된 작업이나 반복적인 업무에 적합합니다. 반면, 에이전틱 AI는 사용자의 개입 없이 자율적으로 목표를 설정하고, 문제를 정의하며, 복잡한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖춘 시스템입니다. 이러한 구분은 특히 비즈니스 운영 환경에서 매우 중요하며, 두 시스템의 개념적 차이를 이해하는 것이 성공적인 AI 도입과 활용에 기여할 것입니다.

 

✔️ LLM 기반 다중 에이전트 생태계

LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 한 다중 에이전트 생태계가 최근 변화의 중심에 있습니다. 이러한 생태계는 여러 AI 에이전트가 서로 협력해 복잡한 문제를 해결하는 구조로, Anthropic의 MCP와 Google의 A2A 등의 다양한 접근 방식이 존재합니다. MCP는 중앙 집중형 구조에서 각 에이전트를 관리하여 예측 가능한 자동화를 제공하는 반면, A2A는 자율적으로 상호작용하는 에이전트들을 통해 창의적인 문제 해결을 지향합니다. 기업들은 이러한 LLM 기반의 다중 에이전트 생태계를 통해 업무의 효율성을 극대화하고 있으며, 앞으로의 AI 발전에 커다란 영향을 미칠 것입니다.

 

✔️ 자율적 계획·실행 능력

AI 에이전트는 사용자의 지시에 따라 작업을 실행하는 도우미로서 기능하지만, 자율적 계획 및 실행 능력이 결여되어 있습니다. 반면, 에이전틱 AI는 복잡한 의사결정을 가능하게 하여 그 사용자가 명령을 내리는 것과 같은 최소한의 개입만으로도 효율적으로 작업을 수행합니다. 이렇듯 자율적 결정을 통해 더욱 복잡한 업무를 수행할 수 있는 환경을 제공하게 되며, 이는 업무의 최적화와 함께 인간의 창의성을 지원하는 역할을 할 수 있습니다.

 

✔️ 증강 지능과 협업 모델

AI 에이전트와 에이전틱 AI는 증강 지능이라는 개념과 밀접하게 연결되어 있습니다. 증강 지능은 AI가 인간의 능력을 보완하고 향상하는 방식을 설명하는 개념으로, AI는 단순한 도구를 넘어 인간과 협력하는 파트너로 기능할 수 있습니다. 이러한 협업 모델은 업무의 효율성을 높일 뿐만 아니라, 새로운 아이디어와 솔루션을 도출하는 데도 기여하게 됩니다. 기업들은 이 협업을 통해 혁신을 가속화하고, 더 나아가 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 집중하고 있습니다.

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2️⃣글로벌 및 국내 주요 기업의 AI 에이전트 전략

🔅포스코DX·LG CNS의 코딩 에이전트

포스코DX와 LG CNS는 AI 기술을 통해 개발자용 AI 서비스를 적극적으로 확대하고 있습니다. 포스코DX는 '코딩 에이전트' 기능을 통해 IT 시스템 개발 전 과정에 AI를 적용하고 있습니다. 이를 통해 설계서를 분석하고 필요한 코드를 추천하거나 직접 생성하며, 품질 점검까지 수행하여 개발자의 업무를 지원합니다. 예를 들어, '코드추천' 기능은 설계서를 기반으로 다음 단계에 필요한 코드를 제안하고, '품질점검' 기능은 보안적으로 문제가 있는 코드를 검출해 수정합니다. 이러한 AI 아키텍처는 개발 효율성을 크게 높이고 있으며, LG CNS는 'DevOn AIDD' 플랫폼을 통해 이와 유사한 기능을 제공하고 있습니다. 이 플랫폼은 시스템 분석에서부터 설계, 코딩, 테스트, 품질 진단까지의 과정을 아우르는 통합 솔루션을 제공하며, 개발 품질과 생산성을 향상시키기 위한 다양한 도구를 포함하고 있습니다.

 

🔆삼성SDS의 에이전트 중심 전략

삼성SDS는 생성형 AI 기반의 '에이전트 중심' 전략으로 기업형 솔루션을 강화하고 있습니다. 이준희 CEO는 AI 에이전트가 자율적으로 도구를 선택하고 목표를 달성하기 위해 스스로 행동하며, 이를 위해 엔터프라이즈 시스템에 대한 깊은 이해가 필요하다고 강조합니다. 삼성SDS는 클라우드 기반의 '패브릭스(FabriX)' 플랫폼을 통해 복수의 AI 에이전트가 협업하여 복잡한 업무를 자동으로 처리할 수 있도록 설계하였습니다. 예를 들어, 코드 전환 에이전트를 통해 실제 98.8%의 자동 전환율과 개발비 약 68% 절감을 달성한 사례가 있습니다. 이러한 접근은 금융 및 공공 부문의 고객 요구를 충족시키는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

 

🔱CB 인사이트의 에이전트 팀 출범

CB 인사이트는 전략적 의사 결정을 지원하기 위해 업계 최초의 AI 에이전트 팀을 출범시켰습니다. 이 팀은 11가지 전문 에이전트로 구성되어 있으며, 귀사의 사업 개발, 투자 및 경쟁 정보 분석을 지원합니다. 각 전문 에이전트는 신뢰할 수 있는 외부 데이터에 접근하여 기업이 필요한 정보를 제공하며, 이는 기존의 AI 어시스턴트가 갖지 못했던 전문성과 깊이를 제공합니다. 팬트하우스 그룹의 베서니 부탱은 이 에이전트 팀이 시간을 절약하고 효과적인 의사 결정을 지원한다고 평가하였습니다.

 

⚜️AI 에이전트 도입으로 인적자원 효율화

AI 에이전트의 도입은 인적 자원의 효율화를 가져오는 중요한 요소로 여겨지고 있습니다. IDC 보고서에 따르면, 글로벌 2000대 기업의 40%가 향후 3년 이내 AI 에이전트를 활용하여 업무 자동화를 추진할 것으로 예상되고 있으며, 성공적으로 구현될 경우 생산성이 두 배로 증가할 것이라고 합니다. 이에 따라 많은 기업들이 AI를 통한 개발과 업무 자동화를 적극적으로 도입하고 있으며, 이 과정에서 인적 자원 관리의 최적화를 통해 더 높은 업무 효율성을 기대하고 있습니다.

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3️⃣산업별 AI 에이전트 적용 사례

🎁유통업의 AI 쇼핑 어시스턴트

2025년 현재, 유통업계에서는 AI 기술의 발전으로 인해 고객 맞춤형 서비스의 구현이 활발히 진행되고 있다. 롯데백화점과 현대백화점은 AI 쇼핑 어시스턴트를 통해 고객 분석과 추천 서비스를 강화하고 있으며, 이러한 AI 시스템은 고객의 취향과 구체적인 방문 목적에 맞춰 점포 내 브랜드, 레스토랑, 이벤트 등을 추천하고 있다.

롯데백화점은 AI 기획·관리 조직인 '라일락센터'를 운영하여, 고객 분석 과정에서 AI를 활용함으로써 고객의 요구를 더욱 정확히 파악하고, 이를 통해 초개인화 전략을 추진하고 있다. AI를 통해 고객 분석 업무를 자동화하여 소요되는 시간을 현저히 단축시키며, 다양한 분야에서 업무 생산성 향상을 도모하고 있다. 현대백화점의 AI 쇼핑 어시스턴트 '헤이디(HEYDI)'는 생성형 AI 기반으로 고객에게 맞춤형 라이프스타일을 제안하고, 고객의 구매 행동을 분석하여 서비스 품질을 높이고 있다.

이러한 AI 기술은 단순한 자동화 수준을 넘어, 고객의 기대에 부합하는 개인화된 경험을 제공함으로써 재구매율과 고객 만족도를 높이고 있다.

 

✈️북미 AI·빅데이터 엑스포 참관기

2025년 6월, 미국 캘리포니아에서 열린 'AI & Big Data Expo North America 2025'에서, AI 및 빅데이터의 실제 운영 사례와 기업의 혁신 전략이 공유되었다. 이 행사에는 IBM, AWS, SAP 등 세계적인 기업의 관계자들이 참여하였으며, 이들은 AI 기술의 발전 방향과 산업별 활용 사례를 논의하였다.

전시회에서는 AI 에이전트의 효과적인 도입 사례로, 자율적으로 작업을 수행하는 AI 시스템이 비즈니스 운영에 미치는 긍정적인 영향이 강조되었다. 기업들이 AI와 빅데이터를 통합하여 조직 혁신을 이루는 과정을 공유하며, AI 에이전트가 고객 서비스를 개선하고, 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 데 실질적으로 기여하는 방식이 소개되었다.

특히 데이터 관리의 중요성에 대한 논의가 이루어졌으며, AI 시스템의 통합 및 거버넌스 수립이 기업들의 경쟁력 강화에 필수적이라는 의견이 제시되었다.

 

💊의료기기 고장 예측과 환자 케어

AI 기술은 의료 분야에서도 큰 변화를 가져오고 있다. 특히 의료기기의 고장 예측 및 유지보수에 AI가 적용되는 경우, 환자의 안전과 치료 효율성이 크게 향상되고 있다. 최근 연구에 따르면 AI가 의료기기를 실시간으로 모니터링하여 고장을 예측하고, 이에 따른 적절한 대응 방안을 제시함으로써 운영 효율성 및 비용 절감에 기여하고 있다.

예를 들어, AI 에이전트는 MRI 기기와 같은 복잡한 장비를 모니터링하여, 기계의 상태를 체크하고 고장을 미리 경고하여 안전한 사용을 돕고 있다. 이를 통해 병원에서는 장비의 다운타임을 최소화하고, 환자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 되었다.

AI가 제공하는 데이터 기반의 인사이트는 의료 기관들이 효율적으로 자원을 관리하고, 환자 케어를 개선하는 데 필수적인 역할을 하고 있다.

 

🧣전통산업의 업무 혁신 흐름

2025년 현재, AI 에이전트는 전통적인 산업에서도 업무 혁신을 이끌고 있다. 예를 들어 제조업체들은 AI 에이전트를 통해 생산 자동화를 진행하여 불량률을 줄이고, 복잡한 공급망을 최적화하는 사례가 증가하고 있다. AI는 생산 라인을 실시간으로 모니터링하고 분석함으로써, 문제 발생 시 즉시 대응할 수 있도록 돕고 있다.

금융 분야에서도 AI는 고객 서비스와 내부 운영에 큰 변화를 가져오고 있다. AI 에이전트를 통해 데이터 분석, 고객 응대 및 시장 예측 등의 다양한 업무가 자동화되고 있으며, 이로 인해 기업들은 보다 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있는 여유를 가지게 되었다.

AI의 도입은 또한 직원들의 업무 만족도를 높여주고, 기업의 전반적인 경쟁력을 더욱 강화하는 데 기여하고 있다.

 

🌍2025년 AI 트렌드 종합 분석

2025년 AI 기술은 초기 도입기를 넘어 광범위한 산업에서 집중적으로 활용되고 있으며, AI 에이전트는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었다. AI 에이전트는 인공지능의 한 분야로, 자율적으로 생각하고 행동하며, 복잡한 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖춘 시스템이다.

이는 단순한 자동화 작업을 넘어 데이터 기반의 의사결정을 지원하며, 비즈니스 전반에 혁신을 가져오는 역할을 하고 있다. 특히 고객 서비스와 맞춤형 경험 제공에 있어 AI 에이전트의 중요성은 그 어느 때보다 높아지고 있으며, 기업들은 이를 통해 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 발전을 도모하고 있다.

2025년의 AI 트렌드는 초개인화, 온디바이스 AI, 생성형 AI 등 다양한 방향으로 전개되고 있으며, 이러한 변화는 전 세계적으로 기업과 소비자 모두에게 새로운 기회를 제공하고 있다.

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4️⃣AI 성숙도 현황과 도전 과제

➰기업 AI 성숙도 지수 하락 원인

2025년 기업 AI 성숙도 지수는 서비스나우와 옥스퍼드 이코노믹스의 연례 보고서에 따르면 평균 35점으로, 지난해 대비 9점 하락한 결과를 보였습니다. 이는 기업들이 AI 기술 발전 속도를 따라잡지 못하고 있음을 시사합니다. 특히, AI 에이전트와 에이전틱 AI의 출현으로 기업이 AI에 대해 갖고 있는 기대감은 높아졌으나, 그 실제 활용 가능성을 고려하지 않은 과대망상과 기술적 한계가 성숙도 하락의 주된 원인으로 지적되었습니다. 또한, 지나치게 복잡한 AI 기술과 검증되지 않은 파일럿의 불확실성이 기업의 도입을 망설이게 만들고 있습니다.

이러한 하락의 극복을 위한 노력으로 CIO들은 최근 통합 전략을 재정비하고 AI를 기업의 핵심 프로세스에 통합하는 방향으로 나아가고 있습니다. 사용자의 직접적인 입력 없이도 자율적으로 의사결정을 내리는 AI가 등장하고 있으나, 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 안정적이고 책임 있는 접근이 필수적입니다.

 

➰단일·다중 턴 과제 실패율

Salesforce AI Research의 최근 연구에 따르면, 현재 AI 에이전트들이 멀티턴 작업에서 35%의 성공률을 보이고 있으며 이는 매우 낮은 수치입니다. 연구에 포함된 19종의 비즈니스 과제를 분석한 결과, 신뢰할 수 있는 실제 비즈니스 작업에서 AI 에이전트가 상당한 한계를 보이고 있습니다. 고객 관리 및 판매 프로세스와 같은 복잡한 업무에서는 단순히 인간의 입력에 의존하지 않고 진행되는 애플리케이션과 API 서비스를 통해 작업을 자동화하는 AI 모델이라 하더라도 이처럼 낮은 성공률을 기록했습니다.

특히, 다중 턴 시나리오에서의 성과 저하는 AI 에이전트들이 정보를 수집할 때 필요한 대화 과정을 적절히 관리하지 못한다는 것을 보여줍니다. 연구 결과에 따르면, 실패의 약 45%는 불완전한 정보 수집에서 비롯된 것으로, 이는 전략적 대화의 중요성을 잘 보여줍니다. 이 과정에서 AI 에이전트의 사용이 더욱 심각한 비즈니스 리스크로 이어질 수 있음을 인식해야 합니다.

 

➰프로젝트 취소 예측과 리스크

2027년까지 AI 프로젝트의 40%가 취소될 것이라는 예측이 제기되고 있으며, 이는 비용 상승, 불명확한 비즈니스 가치, 또는 부족한 리스크 통제가 주된 원인으로 지적됩니다. 이러한 예측은 AI 사업이 황금기로 접어드는 가운데 단순히 기술적인 측면만을 고려하지 않고, 전략적 의사결정과 함께 지속적인 관심과 노력이 필요함을 시사합니다.

기업들은 현재의 기술 동향과 시장의 요구에 부합하는 형태로 리스크 관리 방안을 강구하여야 하며, 실패율을 줄이기 위해 사전 평가 및 우선순위 설정을 통해 AI 도입의 투명성을 높여야 합니다. 다수의 기업이 AI 에이전트를 도입함에 있어 실질적인 목표를 설정하고, 무분별한 투자로 이어지지 않도록 배려해야 할 것입니다.

 

➰보안·거버넌스 이슈

AI 에이전트의 보안과 거버넌스는 기업 전반에 걸친 심각한 문제입니다. 특히 AI 에이전트가 민감한 데이터, 예를 들어 고객의 개인 정보나 중요한 비즈니스 기록을 처리할 때, 이들이 적절한 보안 조치 없이 운영된다면 데이터 유출 및 보안 침해의 리스크가 증대합니다. Salesforce의 연구에서도 AI 에이전트들이 기밀성 인식이 거의 제로에 가깝다는 것을 밝혀냈으며, 이는 기업 리스크를 심각하게 높이는 원인이 됩니다.

AI 및 머신러닝 알고리즘을 사용하는 기업들은 이러한 보안 문제를 해결하기 위해 고속 암호화 연결 솔루션 및 클라우드 방화벽 등의 보안 기술을 통합할 필요가 있습니다. 기업의 거버넌스 체계도 AI 에이전트의 사용을 규율할 수 있는 명확한 정책과 프레임워크를 마련해 전반적인 보안 체계를 강화해야 하는 상황입니다.

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5️⃣향후 전망 및 전략 과제

🕍ROI 중심 확장 전략

AI 에이전트를 통한 ROI 향상은 기업의 경쟁력에 중대한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 2025년 현재, 세계적으로 AI 에이전트에 대한 투자와 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 기업들은 이러한 에이전트를 활용해 매출을 증가시키고 운영 비용을 절감하는 데 집중하고 있습니다. 따라서 ROI 중심의 전략은 AI 프로젝트의 기초가 되어야 하며, 기업은 프로젝트의 실행 초기부터 명확한 비즈니스 목표를 정의하고 이에 따른 성과 지표를 설정해야 합니다. 이와 관련하여, 최근의 연구 결과에 따르면, AI 에이전트가 효과적으로 의사결정을 지원하고 자동화를 통해 업무 효율성을 증대시키는 사례가 증가하고 있습니다. 각 기업은 '파일럿'을 거쳐 실질적인 운영 단계로 넘어가면서, AI 활용의 직간접적인 수익을 측정하고 분석하는 체계를 강화해야 합니다.

 

🔒보안 강화 및 네트워크 방어

AI 에이전트의 도입이 증가하면서 보안 문제는 더욱 중요해졌습니다. 특히, AI 에이전트가 기업 내 다양한 통신망을 통해 연결될 때, 그 이전에는 상상하지 못했던 보안 위협이 발생할 수 있습니다. Citizen AI와 같은 기술이 발전하면서 AI 에이전트는 민감한 데이터에 대한 접근성을 얻게 되었으며, 이는 해킹과 데이터 유출의 위험을 초래합니다. 따라서 기업은 AI 에이전트에 대한 보안 프로토콜을 강화해야 하며, 네트워크 방어 시스템을 구축해야 합니다. 예를 들어, AI 게이트웨이를 통한 데이터 전송을 암호화하고, 정기적인 보안 감사 및 모니터링 체계를 도입하여 AI 시스템에 대한 리스크를 지속적으로 평가할 수 있습니다.

 

🎭거버넌스·윤리 기준 수립

AI 에이전트를 포괄하는 거버넌스와 윤리 기준은 점점 더 중요해지고 있으며, 기업들은 이를 충족하기 위해 명확한 지침과 정책을 수립해야 합니다. 특히, AI 의사결정 과정에서 인간의 윤리적 판단이 결여되지 않도록 보장하는 것이 필수적입니다. 기업들은 AI의 사용이 사회적으로 수용 가능한가를 고려해야 하며, 투명성과 공정성을 지속적으로 유지할 수 있는 체계를 마련해야 합니다. 그 과정에서, 포괄적인 윤리적 가이드라인이 필요하며, 직원 교육을 통해 AI 사용의 윤리적 책임을 이해시키는 데 힘써야 합니다.

 

💫파트너십과 생태계 조성

AI 생태계에서의 파트너십은 기술적 혁신의 기초로 자리잡고 있습니다. 서로 다른 기업과 연구기관 간의 협업을 통해 AI의 발전 속도가 가속화될 것입니다. 이를 위해 기업들은 온전한 AI 생태계를 조성해야 하며, 기술적 자원, 인적 자원 및 지식 자원을 공유할 필요가 있습니다. 기업들은 파트너십을 통해 알고리즘의 개선 및 신제품 개발을 촉진하고, 고객의 니즈를 신속하게 반영한 서비스 제공이 가능해질 것입니다.

 

🖥️디지털 전환 가속화 방안

2025년 현재, 모든 기업은 디지털 전환의 필요성을 절감하고 있으며, AI 에이전트는 이러한 전환의 주요 구성 요소가 되고 있습니다. 기업은 AI 기술을 통해 비즈니스 프로세스를 자동화하고, 데이터 분석을 통해 고객 이해도를 높이며, 빠르게 변화하는 시장 요구에 적시 대응할 수 있어야 합니다. 이를 위해, 먼저 기존 시스템과의 통합을 원활하게 할 수 있는 기술적 접근이 필요하고, AI 기술 도입에 따른 변화 관리 프레임워크를 구축해야 합니다. 또한, 모든 계층에서의 직원 교육을 통해 디지털 전환을 체계적으로 이끌어가는 것이 중요합니다.

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마무리

2025년 현재, AI 에이전트는 기업 경쟁력의 필수 요소로 자리매김하였습니다. AI 기술의 발전과 함께 AI 에이전트 활용이 확대되면서, 기업들은 더 높은 생산성과 효율성을 목표로 다양한 전략을 수립하고 있습니다. 특히, 글로벌 및 국내 선도 기업들은 AI 에이전트를 통해 혁신적인 비즈니스 모델을 개발하고, 고객 맞춤형 서비스 제공을 통해 시장에서의 경쟁력을 강화하고 있습니다.

그러나 성숙도 하락, 높은 실패율, 보안 및 거버넌스 문제 등은 여전히 해결해야 할 주요 과제로 남아 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 명확한 ROI 측정 체계를 구축하고 보안 및 윤리 기준을 명문화해야 하며, 파트너십을 통한 협업 생태계를 조성하는 데 집중해야 합니다. AI 에이전트의 성공적인 도입과 확산을 위해 장기적으로 통합 전략을 수립하는 것이 핵심이 될 것입니다.

하므로, AI 에이전트의 안전하고 효과적인 도입은 향후 기업의 디지털 전환 성패를 가늠하는 중요한 요소가 될 것입니다. AI를 통한 경쟁력 강화를 위해서는 지속적인 혁신과 유연한 대응이 필요하며, 이를 위해 기업 모두가 공동의 노력을 기울여야 합니다.

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출처

ICT업계, 개발자용 'AI서비스' 확대 속도 : 네이트 뉴스
https://news.nate.com/view/20250627n14228
"MS·구글보다 먼저"…삼성SDS, 엔터프라이즈 맞춤형 AI 에이전트 승부수 : 네이트 뉴스
https://news.nate.com/view/20250626n25253
CB 인사이트, M&A·파트너십·경쟁 정보·거래 소싱·GTM 등을 위한 업계 최초의 AI 에이전트 팀 출범
https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=35465
≪주간현대≫ AI와 함께 일하는 시대…제2 산업혁명 어디까지?
http://www.hyundaenews.com/105057
Anthropic MCP vs Google A2A: AI 에이전트를 바라보는 두 시선
https://rinfo.tistory.com/entry/Anthropic-MCP-vs-Google-A2A-AI-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8%EB%A5%BC-%EB%B0%94%EB%9D%BC%EB%B3%B4%EB%8A%94-%EB%91%90-%EC%8B%9C%EC%84%A0
https://www.cio.com/article/4013693/%ec%b9%bc%eb%9f%bc-%ec%9d%b4%ec%a0%9c%eb%8a%94-%ec%8b%a4%ec%a0%84%c2%b7%c2%b7%c2%b7-%ec%97%90%ec%9d%b4%ec%a0%84%ed%8b%b1-ai-%ec%a0%84%eb%9e%b5-%eb%8b%a4%ec%8b%9c-%ec%a7%9c%eb%8a%94-%ea%b8%b0.html
기업의 AI 성숙도 하락이 진보의 신호인 이유 | CIO
https://www.cio.com/article/4013738/%EA%B8%B0%EC%97%85%EC%9D%98-ai-%EC%84%B1%EC%88%99%EB%8F%84-%ED%95%98%EB%9D%BD%EC%9D%B4-%EC%A7%84%EB%B3%B4%EC%9D%98-%EC%8B%A0%ED%98%B8%EC%9D%B8-%EC%9D%B4%EC%9C%A0.html
28화 에이전틱 AI는 AI 에이전트와 어떻게 다를까?
https://brunch.co.kr/@@aPda/359
AI Agents vs.
https://medium.com/@mdpman/ai-agents-vs-9503aff38b77
Agentic AI란? 자율적으로 행동하는 차세대 인공지능 기술 이해하기
https://romyismycat.tistory.com/entry/Agentic-AI%EB%9E%80-%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A0%81%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%ED%96%89%EB%8F%99%ED%95%98%EB%8A%94-%EC%B0%A8%EC%84%B8%EB%8C%80-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EC%9D%B4%ED%95%B4%ED%95%98%EA%B8%B0
https://dev.to/eleftheriabatsou/llm-agents-your-guide-to-smarter-development-14a9
Salesforce study reveals enterprise AI agents fail 65% of multiturn tasks
https://ppc.land/salesforce-study-reveals-enterprise-ai-agents-fail-65-of-multiturn-tasks/
Harnessing the power of Agentic AI - Newsbook
https://newsbook.com.mt/en/harnessing-the-power-of-agentic-ai/
What Is Agentic AI? How to Build an Agentic AI Strategy for Your Business
https://intellias.com/agentic-ai/
유통업계, AI 활용 가속…고객 맞춤 서비스·업무 효율화 경쟁 - 아시아경제
https://www.asiae.co.kr/article/distribution/2025063008253840541
엔터프라이즈 AI 춘추전국시대, ‘AI & 빅데이터 엑스포 북미 2025’ 참관기
https://ddolkong.tistory.com/27991
ICT업계, 개발자용 ‘AI서비스’ 확대 속도
https://biz.heraldcorp.com/article/10519225?sec=005
2025년 인공지능 최신 트렌드와 활용 사례 분석
https://kalk.tistory.com/entry/2025%EB%85%84-%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%B5%9C%EC%8B%A0-%ED%8A%B8%EB%A0%8C%EB%93%9C%EC%99%80-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%EC%82%AC%EB%A1%80-%EB%B6%84%EC%84%9D
③ 단순 자동화는 끝...AI 에이전트, 복잡한 일도 ‘척척’
https://www.ddaily.co.kr/page/view/2025051919450223504
Agentic AI와 관련된 네트워크 보안 문제를 해결하는 방법
https://unite.ai/ko/%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-AI%EC%99%80-%EA%B4%80%EB%A0%A8%EB%90%9C-%EB%84%A4%ED%8A%B8%EC%9B%8C%ED%81%AC-%EB%B3%B4%EC%95%88-%EB%AC%B8%EC%A0%9C%EB%A5%BC-%ED%95%B4%EA%B2%B0%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95/
AI agents get office tasks wrong around 70% of the time, and a lot of them aren't AI at all
https://www.theregister.com/2025/06/29/ai_agents_fail_a_lot/
From pilot to profit: The real path to scalable, ROI-positive AI | VentureBeat
https://venturebeat.com/ai/from-pilot-to-profit-the-real-path-to-scalable-roi-positive-ai/
How AI and Agentic AI Reduce Medical Device Malfunctions and Improve Patient Care
https://www.mpo-mag.com/how-ai-and-agentic-ai-reduce-medical-device-malfunctions-and-improve-patient-care/
AI 에이전트 시대, 업무방식의 새로운 패러다임
https://www.pwc.com/kr/ko/insights/industry-focus/ai-agents.html