도입3편 - Agentic AI의 문제 해결 능력과 한계: 적합성의 중요성

Agentic AI는 모든 업무를 자동화하는 만능 해법이 아닙니다. 엔터프라이즈 환경에서는 "가능한가?"보다 "맡겨도 되는가?"가 더 중요합니다. Agentic AI가 잘 해결하는 문제와 구조적으로 어려운 문제를 명확히 구분해야 합니다.

Agentic AI가 잘 해결하는 문제

다음 조건이 충족될수록 Agentic AI의 장점이 분명해집니다.

• 목표가 명확한 업무: 결과가 정의되어 있고, 달성 여부를 판단할 수 있는 목표 중심 업무.
• 단계가 반복되는 프로세스: 작업 흐름이 여러 단계로 나뉘지만, 패턴이 누적되는 업무.
• 외부 시스템 연동이 필요한 작업: API, 데이터베이스, 내부 시스템 호출이 필수적인 경우.
• 실패 후 재시도가 가능한 환경: 한 번의 오류가 치명적이지 않고, 재계획이 허용되는 업무.

Agentic AI가 해결하기 어려운 문제

반대로, 아래 조건에서는 Agentic AI가 기대만큼 효과적이지 않을 수 있으며, 새로운 통제·책임 문제를 만들 가능성이 큽니다.

• 목표 자체가 자주 바뀌는 업무: 실행 중 목표가 계속 수정되면, 계획과 재계획 비용이 커집니다.
• 판단 기준이 모호한 작업: 성공·실패를 명확히 정의하기 어려운 경우.
• 실패 비용이 즉시 치명적인 환경: 한 번의 잘못된 실행이 큰 손실로 이어지는 업무.
• 사람의 책임 판단이 핵심인 영역: 결과에 대한 최종 책임을 시스템에 위임하기 어려운 경우.

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