Agentic AI 도입 실패 사례를 분석해보면 공통점이 있습니다. 질문이 너무 단순했거나 아예 없었습니다. "이 기술을 쓸 수 있는가?"보다 훨씬 중요한 질문은 "이 구조를 우리 조직이 감당할 수 있는가?"입니다. 이 질문들을 형식적인 체크리스트로 넘기지 말고, 내부 논의 테이블에 실제로 올려야 합니다.
Agentic AI 도입 실패 사례를 분석해보면 공통점이 있습니다. 질문이 너무 단순했거나 아예 없었습니다. "이 기술을 쓸 수 있는가?"보다 훨씬 중요한 질문은 "이 구조를 우리 조직이 감당할 수 있는가?"입니다. 이 질문들을 형식적인 체크리스트로 넘기지 말고, 내부 논의 테이블에 실제로 올려야 합니다.
첫 번째, 자동화의 범위는 어디까지인가? 결과 생성까지인지, 판단과 실행까지 포함하는지 명확히 해야 합니다. 두 번째, 실패 시 사람은 언제 개입해야 하는가? 재시도는 시스템이 담당하는지, 중단 판단은 누가 내리는지를 사전에 정해야 합니다.
세 번째, 이 판단을 사후에 설명할 수 있는가? 감사나 내부 보고 대상이 있다면 AI의 행동 이력이 추적 가능해야 합니다. 네 번째, 운영 비용 증가는 감당 가능한가? Agentic AI는 LLM 호출 비용 외에 오류 모니터링, 유지보수, 개입 비용이 추가됩니다. 다섯 번째, 실패 책임은 누가 지는가? 시스템 오류인지 설계 오류인지, 책임 소재를 미리 정해두지 않으면 운영 단계에서 갈등이 생깁니다.
이 다섯 가지 질문에 명확한 답이 나오지 않는다면, 도입 시점을 재검토하는 것이 맞습니다. 답을 만들어가는 과정 자체가 조직의 준비도를 높이는 가장 실질적인 첫 단계입니다.
[Alli's Insight: 사람이 개입할 틈을 만들다]
AI가 모든 것을 해결할 수는 없습니다. 확신할 수 없는 상황에서는 사람이 넘겨받아야 합니다.
알리는 '담당 멤버 연결 노드'를 통해 에이전트가 처리하기 어려운 문제를 담당자에게 실시간 채팅이나 이메일로 이관(Handoff)하는 프로세스를 지원합니다.
우리 조직의 업무가 Agentic AI로 구현 가능한지 고민되시나요?
올거나이즈의 엔터프라이즈 전담 팀이 귀사의 업무 시나리오를 분석하고, 실제 구현 가능한 아키텍처를 진단해 드립니다. 단순 툴 체험이 아닌, 실제 비즈니스 적용을 고민하는 기업 담당자분들의 문의를 기다립니다.
