요즘 AI 업계에서 가장 많이 언급되는 키워드 중 하나가 바로 Agentic AI에요. 기존의 인공지능이 단순히 데이터를 분석하거나 결과를 생성하는 데 머물렀다면, Agentic AI는 스스로 목표를 설정하고 실행 계획을 세우며 외부 도구까지 활용해 업무를 수행하는 지능형 AI를 말합니다. 쉽게 말해 단순히 질문에 답해주는 ‘도우미’에서, 실제 일을 함께 처리하는 ‘스마트 조수’로 진화하고 있는 거예요.
Agentic AI가 주목받는 이유
ChatGPT 출시 이후 불과 몇 년 만에 AI는 일상과 기업 현장 곳곳에 빠르게 스며들었어요. 하지만 단순 대화형 AI만으로는 해결할 수 없는 복잡한 문제들이 많습니다. 예를 들어 대규모 데이터를 분석하고, 그 결과를 토대로 실행 계획을 세우며, 실제 외부 시스템과 연동해 업무를 자동화하려면 기존 AI로는 한계가 뚜렷했죠. 이 지점을 보완한 것이 바로 Agentic AI입니다.
NVIDIA와 네이버클라우드가 최근 함께 연 Agentic AI 부트캠프에서도 이런 변화가 잘 드러났습니다. 단순 기술 소개가 아니라 실제 현장에서 쓸 수 있는 워크플로우를 직접 개발하고 개선하는 실습이 중심이었어요. 참가자들은 NVIDIA의 추론 엔진과 네이버클라우드 GPU 인프라를 활용해, 실시간 데이터 수집부터 모델 파인튜닝, 보안 제어까지 이어지는 전 과정을 경험할 수 있었습니다.
NVIDIA와 네이버클라우드의 전략
NVIDIA의 기술 스택
NVIDIA는 LLM(대규모 언어모델)과 멀티모달 모델을 손쉽게 다룰 수 있도록 NeMo 프레임워크를 제공하고 있어요. 여기에 맞춤형 학습을 지원하는 NeMo Customizer, 보안과 신뢰성을 강화하는 NeMo Guardrails, 최적화된 추론 환경을 제공하는 NIM 등이 결합돼 복잡한 Agentic AI 시스템을 빠르게 개발·운영할 수 있게 돕습니다.
네이버클라우드 HyperCLOVA X
네이버클라우드는 자체 LLM인 HyperCLOVA X를 활용해 다양한 서비스를 고도화하고 있습니다. 예를 들어 음악 서비스 VIBE에서는 일본어 가사를 한국어 발음으로 바꿔주는 기능을 제공하고, 네이버 플레이스에서는 리뷰와 사진을 분석해 핵심만 요약하는 ‘AI 브리핑’을 지원하죠. 금융권과 같이 보안 규제가 까다로운 환경에서도 활용 가능한 경량화 모델도 선보였습니다.
하지만 모델은 시간이 지남에 따라 성능이 떨어지기 마련입니다. 이를 해결하기 위해 네이버클라우드는 NVIDIA NeMo 마이크로서비스를 도입해 데이터 수집부터 파인튜닝, 배포, 보안 관리까지 전 과정을 자동화했습니다. 덕분에 LLM을 안정적으로 운영할 수 있는 체계를 구축할 수 있었던 거죠.
실제 비즈니스 적용 사례
Agentic AI의 가능성은 이론에 그치지 않고, 실제 기업 현장에서 빠르게 적용되고 있습니다. 지난 9월 열린 REAL Summit 2025에서는 삼성SDS가 주최한 행사에서 제조·유통·서비스 업계 전문가들이 Agentic AI 활용 방안을 논의했어요. 특히 기업 구매 업무에 특화된 다양한 활용 사례가 소개됐습니다.
| Agentic AI 활용 사례 | 설명 |
|---|---|
| Procurement Guide Agent | 구매 규칙과 정책을 기반으로 업무 가이드를 제공 |
| DB Search Agent | 방대한 데이터베이스에서 필요한 정보를 빠르게 검색 |
| Similar Item Search Agent | 유사 품목을 탐색해 대체재나 신규 공급처 발굴 지원 |
| Supplier Financial Curator | 공급사의 재무 현황을 정리해 리스크 관리에 활용 |
이런 도입 사례를 보면, Agentic AI는 단순한 자동화 수준을 넘어서 기업의 구매·공급망 관리 프로세스를 근본적으로 바꾸고 있음을 알 수 있습니다. 반복적인 작업은 자동화하고, 리스크 분석과 대응은 더 빠르고 정밀하게 이루어질 수 있죠.
AI 도입 실패를 줄이는 실행 전략
하지만 여기서 중요한 질문이 있습니다. 막대한 비용을 들여 AI를 도입했는데 실패로 끝난 사례가 많다는 사실이에요. 실제로 MIT 연구에 따르면 AI 프로젝트의 95%가 실패한다고 보고되기도 했습니다. 원인은 대부분 처음 아키텍처 설계 단계에서 지속 가능성을 고려하지 않았기 때문입니다.
AWS의 구태훈 수석 솔루션즈 아키텍트는 AISC 2025 컨퍼런스에서 이를 해결할 두 가지 핵심 전략을 제시했습니다. 첫째, ‘지속 가능 확장성’을 가진 AI 아키텍처를 구축해야 합니다. 둘째, ‘데이터-AI-비즈니스’를 긴밀하게 연결하는 구조를 만들어야 한다는 것이었죠. 즉, 단발성 파일럿 프로젝트로 끝나는 게 아니라 기업 성장에 맞춰 AI도 함께 진화할 수 있어야 한다는 겁니다.
앞으로의 전망
Agentic AI는 이제 막 시작된 개념이지만, 이미 기업 현장에서는 빠르게 적용되고 있습니다. 단순히 답변만 해주는 AI에서 벗어나, 스스로 목표를 세우고 실행하는 AI로 진화하면서 업무 방식 자체가 달라지고 있는 거죠. NVIDIA와 네이버클라우드 같은 기술 기업들은 이를 위한 인프라와 생태계를 구축하고 있고, 삼성SDS와 엠로 같은 기업들은 실제 비즈니스 사례를 만들어내고 있습니다.
결국 중요한 건 기술 그 자체보다도 어떻게 도입하고 운영할 것인가에 달려 있습니다. 실패하지 않는 AI 전략, 지속 가능한 아키텍처, 그리고 실제 현장에 맞는 워크플로우가 결합될 때 비로소 Agentic AI는 기업 혁신을 견인하는 핵심 동력이 될 것입니다.
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