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[IT뉴스]SS&C 블루프리즘 김병섭 지사장 “완전 자율형 프로세스는 혁명이 아니라 점진적 진화”

온카뱅크관리자

2025-11-24 10:07:59

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> “AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2025-Fall”서 키노트 스피치 진행 
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 SS&amp;C 블루프리즘 김병섭 지사장은 'AX &amp; 하이퍼오토메이션 코리아 2025' 컨퍼런스에서 'Agentic AI in Action: From AI to ROI(Agentic AI의 투자효과 극대화 방안)'를 주제로 첫번째 키노트 세션을 진행했다.
 그는 최근 몇 년간 생성형 AI가 불러온 변화의 속도를 “가히 무서울 정도”라고 표현하며, 이러한 흐름 속에서 AI 에이전트 시장 또한 폭발적으로 성장할 것이라는 전망을 소개했다. 그러나 기술이 빠르게 진화하고 있음에도 불구하고, 기업 현장에서 진행되는 AI 프로젝트들은 정작 ROI 관점에서는 기대에 미치지 못하는 경우가 대부분이라는 점을 짚었다.
 김 지사장은 올해 상반기를 정점으로 생성형 AI에 대한 기대감이 최고조에 달했지만, 하반기부터는 그 기대감이 전 세계적으로 '환멸의 저점'으로 하향하고 있다고 분석했다. MIT 보고서에서 기업의 생성형 AI 프로젝트 중 약 95%가 ROI 기준에서 실패했다고 평가한 점을 언급하며, 기술 도입만으로 성과를 기대하는 접근이 본질적으로 잘못되어 있다고 지적했다.
 일반적으로 기업은 프로세스 혁신 관점보다는 'AI를 도입해야 한다'는 압박감에서 출발하는 경우가 많고, 이는 PoC(개념검증) 단계에서 멈추거나, 서비스 오픈 후 거버넌스 문제로 인해 결국 중단되는 악순환을 반복하게 된다고 언급했다.
 또한 김 지사장은 기업의 프로세스 자동화 관점에서 생성형 AI의 본질적 한계를 강조했다. 생성형 AI는 언제나 불완전하기 때문에 사용자가 여러 번 수정·질문·보완을 해야 한다는 점을 언급하며, “AI를 잘 사용하려면 오히려 PC 앞에 더 오래 앉아 있어야 하는 아이러니가 발생한다”고 말했다. 
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 이어 김 지사장은 실제 기업형 AI 에이전트 성공 사례들을 소개했다. 그중 대표적인 예로 월 평균 6만 건 이상의 대출 약정서를 자동 처리하는 '대출 약정서 AI 에이전트'를 데모 영상을 통해 선보였다. 이 에이전트는 문서 수신, LLM 기반 의미 이해, 데이터 추출, AI 거버넌스 검증, 구조화 데이터 생성, RPA를 통한 후속 프로세스와의 연계까지 사람의 개입을 최소화한 자동화된 워크플로우를 갖추고 있다.
 그는 기업용 AI 에이전트의 핵심을 “LLM과 AI 거버넌스의 결합, 그리고 구조화된 데이터 제공”이라고 강조했다. 생성형 AI가 자연어로 답변을 주는 방식은 후속 업무 프로세스 자동화와 연결될 수 없으며, 결국 기업의 프로세스에서 활용되기 어렵다는 점을 강조하며, 프로세스 자동화를 위한 LLM의 역할은 '문장 생성'이 아닌 '의미 기반 추출'이어야 한다고 설명했다.
 이어 메타넷글로벌 김기호 대표가 무대에 올라 김병섭 지사장과의 특별 대담을 진행했다. 김기호 대표는 AI를 더 이상 '도구'로 보지 않고 '리소스'로 본다고 설명했다. 기술이 인간의 역량을 보조하는 단계를 넘어, 이제는 자체적으로 가치를 생산하는 중요한 자원으로 기능할 것이라는 의미다. 메타넷글로벌은 이러한 관점에서 자체 AI 스튜디오를 구축해 누구나 빠르게 에이전트를 만들 수 있는 환경을 만들었고, 4대보험 신고 자동화, 연말정산 자동화 등 실제 서비스를 운영하며 조직의 생산성을 크게 높여왔다는 점을 밝혔다.
 “우리는 휴먼리스(Humanless) 서비스를 만들고, 직원들은 그 서비스를 생산하는 R&amp;D 조직이 될 것”이라는 김대표의 발언은 기업 운영 모델 자체가 AI 중심으로 재편되고 있음을 시사했다. 또한 AI 에이전트는 '직원'처럼 영역과 역할을 명확히 정의하고, 이를 평가·운영할 수 있는 체계를 갖추어야 한다고 강조했다.
 발표를 마무리하며, 김병섭 지사장은 기업이 AI 에이전트를 성공적으로 도입하기 위해 갖춰야 할 조건을 세 가지로 정리했다. 먼저 고품질 데이터 확보를 강조했다. 기업의 대부분의 데이터는 문서 형태로 존재하기 때문에, 정형·반정형·비정형 문서를 처리하는 RPA, IDP, LLM의 조합이 중요하다고 설명했다. 두 번째는 거버넌스 체계다. 데이터 출처와 검증, 감사, 추적, 승인 절차는 프로세스 기반 AI 에이전트에서 필수적으로 고려돼야 한다고 언급했다. 마지막으로 AI 기술이 전후의 프로세스들과 어떻게 통합되는지가 ROI를 결정한다고 말하며, 기업의 완전 자율형 프로세스는 혁명이 아니라 점진적 진화라는 점을 재차 강조했다.
 김 지사장은 “기업의 AI 에이전트 프로젝트가 성공하려면 기술 자체보다 데이터, 거버넌스, 인간의 개입이 없는 자동화 프로세스의 설계가 무엇보다 중요하다”고 다시 한번 강조하며 키노트 발표를 마무리했다.
 임민지 기자 minzi56@etnews.com
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