2026년에 기업이 AI 에이전트를 구축하는 방법

AI 에이전트는 실험적인 단계를 넘어 조직 기술 스택의 필수적인 부분으로 자리 잡았습니다. 그러나 기업들은 이를 실제로 어떻게 활용하고 있을까요?

리서치 회사인 Material과 협력하여, 업계와 기업 규모에 걸쳐 500명 이상의 기술 리더를 대상으로 설문조사를 진행하여, 현재 조직이 에이전트를 어떻게 배포하고 있는지, 앞으로 어떤 기회를 놓고 있는지 이해했습니다.

조사 결과는 명확한 패턴을 보여줍니다. 조직은 단순 작업 자동화에서 팀과 비즈니스 부서를 아우르는 복잡한 다단계 워크플로우로 전환하고 있습니다.

데이터가 보여주는 것

이제 조직의 절반 이상(57%)이 다단계 워크플로우를 위해 에이전트를 배포하고, 16%는 여러 팀 전반에서 교차 부서 프로세스를 실행하고 있습니다. 2026년, 81%는 더 복잡한 사용 사례를 해결할 계획이며, 39%는 다단계 프로세스를 위한 에이전트 개발을, 29%는 교차 부서 프로젝트에 배포할 계획입니다.

코딩이 도입을 주도합니다. 약 90%의 조직이 AI를 개발 지원으로 활용하고, 86%가 프로덕션 코드를 위해 에이전트를 배포하고 있습니다. 조직은 계획 및 아이디어 구상(58%), 코드 생성(59%), 문서화(59%), 코드 검토 및 테스트(59%) 등 개발 라이프사이클 전반에서 시간을 절약했다고 보고합니다.

그러나 그 영향은 엔지니어링 그 이상으로 확장됩니다. 데이터 분석 및 보고서 생성(60%), 내부 프로세스 자동화(48%)가 가장 큰 영향을 미치는 사용 사례로 꼽혔습니다. 미래를 내다보면, 56%가 내년에 리서치 및 보고를 위한 에이전트를 도입할 계획입니다.

가장 주목할 만한 사실은 AI 에이전트 투자가 이미 가치 있는 경제적 수익을 창출하고 있다고 응답한 것입니다.

실제로 어떤 모습일까요?

성과를 거두는 조직들은 에이전트를 실험 대상이 아닌 인프라 구성의 심 부분으로 다루고 있습니다.

Thomson Reuters는 AI 법률 플랫폼인 CoCounsel에 Claude를 활용하고 있습니다. 이전에는 수동으로 문서를 검색하는 데 많은 시간을 투자했던 변호사들이 이제 단 몇 분 만에 150년간의 사례 기록과 3,000명의 도메인 전문가들의 정보를 확인할 수 있습니다.

사이버 보안 기업인 eSentile은 전문가 위협 분석 시간을 5시간에서 7분으로 단축했으며, AI 기반 분석은 수석 보안 전문가의 95%의 승률을 보였습니다. 헬스케어 분야에서 Doctolib은 전체 엔지니어링팀에 Claude Code를 도입했으며, 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 레거시 테스트 인프라를 교체했으며, 기능 출시 속도를 40% 향상했습니다.

소매 부문도 비슷한 성과를 거두고 있습니다. L'Oréal은 대화 분석에서 99.9%의 정확도를 달성하여, 월간 44,000명의 사용자가 맞춤형 대시보드를 기다리지 않고 직접 데이터를 쿼리할 수 있도록 지원합니다.

앞으로 나아갈 방향

2026년 리더들이 던져야 할 과제는 AI 에이전트를 도입할지 여부가 아니라, 이를 전략적으로 어떻게 확장할 것인가입니다. 이 데이터는 세 가지 주요 과제를 보여줍니다. 즉, 기존 시스템과의 통합(46%), 데이터 액세스 및 품질(42%), 변경 관리 요구 사항(39%).

리더 10명 중 9명은 팀의 업무 방식을 바꾸고 있으며, 직원들이 일상적인 업무보다 전략 활동, 관계 구축, 기술 개발에 더 많은 시간을 할애하고 있다고 보고합니다.

이러한 전환은 코딩 및 엔터프라이즈 워크플로우에 최적화된 모델, Agent SDK와 같은 프레임워크, 팀이 프로토타입에서 프로덕션으로 더 빠르게 이동할 수 있도록 지원하는 Claude Code와 같은 도구를 위한 목적에 맞는 인프라가 필요합니다.

또한, 코딩은 AI 에이전트의 실험 공간이었지만, 시작에 불과하다는 사실을 발견했습니다. 에이전트가 리서치, 고객 서비스, 재무 계획, 공급망 운영 분야로 사업을 확장하면서, 이제 전문성을 쌓은 조직은 기술이 성숙됨에 따라 엄청난 가치를 창출할 것입니다.

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