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[IT뉴스][AI, 이제는 현장이다②] 에이전트는 새 성장엔진이 될까… AI의 무게중심, 효율에서 수익으로

온카뱅크관리자

2026-03-24 08:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="5v0Q2drNML">
          <div contents-hash="81efa1ce482785e2517025050135ba586c37b84fb4d56893cae57442d1f0f138" dmcf-pid="1TpxVJmjen" dmcf-ptype="general">
           <h5>기업의 AI 인식 변화… 비용 절감 도구 넘어 매출과 신사업을 여는 엔진으로 보기 시작</h5>
           <h5>에이전트는 단순 보조 기능을 넘어 실제 업무 흐름을 담당하는 ‘운영 주체’로 이동 중</h5>
           <h5>문제는 도입이 아니라 수익화의 증명, 올해 기업 AI의 승부처로 주목</h5> 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="06644b0e95794abb7a7eb5bb1e4cf8f3523f0a76bce70248e6ad07871e8d1c71" dmcf-pid="tyUMfisAii" dmcf-ptype="line">
          <p contents-hash="b70a3d01cce44fd019aef54d07dec6178b3ab58e279cf72aac584491955b06fe" dmcf-pid="FWuR4nOcRJ" dmcf-ptype="general">편집자 주 </p>
          <div contents-hash="b191e1936416cb33b1e9c25f53380b6bef393050e41d002c1f9f6b49b1197bd9" dmcf-pid="3Y7e8LIkdd" dmcf-ptype="general">
           인공지능(AI)은 더 이상 가능성을 시험하는 기술이 아니라, 기업의 운영과 수익, 보안, 조직, 산업 구조를 실제로 바꾸기 시작한 기술이 되고 있다. 생성형 AI는 이미 업무 현장에 깊숙이 들어왔고, 에이전트형 AI는 실제 작업 흐름을 맡기 시작했으며, 피지컬 AI는 제조와 물류, 로보틱스 현장으로 빠르게 확장되고 있다. 이에 따라 기업의 관심도 AI가 실제로 얼마만큼의 성과를 만들고 어떤 위험과 변화를 함께 가져오는가로 옮겨가고 있다. 테크42는 이번 연재 ‘AI 2026, 이제는 현장이다’에서 2026년 1분기 글로벌 기업들의 움직임과 최신 리포트를 바탕으로, 올해 AI 시장의 핵심 흐름을 다각도로 짚고자 한다. 
          </div>
          <hr class="line_divider" contents-hash="9a861f62cd77e9352ab430b258c1b28fd8beefc8f246ad8a97d146429c7dd6fb" dmcf-pid="0Gzd6oCEee" dmcf-ptype="line">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="40d5e114df18cc55cdc184877f4f5a600ef06c4a5f718960cbf6b419357c8236" dmcf-pid="pHqJPghDdR" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI가 생산성을 높이는 도구를 넘어 매출과 신사업, 계약 구조를 다시 짜는 수단으로 올라서고 있다. 올해 AI 에이전트 시장의 핵심도 여기 있다. 더 똑똑한 답변보다, 실제 업무를 얼마나 맡기고 그것을 얼마나 분명한 성과로 연결할 수 있느냐가 더 중요해졌다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/552816-OGTrtXj/20260324082129075llii.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="Ge0oRATsMN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/552816-OGTrtXj/20260324082129075llii.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI가 생산성을 높이는 도구를 넘어 매출과 신사업, 계약 구조를 다시 짜는 수단으로 올라서고 있다. 올해 AI 에이전트 시장의 핵심도 여기 있다. 더 똑똑한 답변보다, 실제 업무를 얼마나 맡기고 그것을 얼마나 분명한 성과로 연결할 수 있느냐가 더 중요해졌다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="bea324ddfab3b23e2ff093454ba9ba0727e3cc9894a60244d8a502ba7cd74a95" dmcf-pid="UXBiQalwdM" dmcf-ptype="general">2026년 1분기 기업 대상 인공지능(AI) 시장에서 가장 크게 달라진 것은 기대의 방향이다. 생성형 AI 확산 초기 기업들이 “얼마나 시간을 줄일 수 있나”를 먼저 물었다면, 지금은 “이 기술이 실제로 얼마를 벌어오나”를 더 먼저 묻기 시작했다. AI가 생산성을 높이는 도구를 넘어 매출과 신사업, 계약 구조를 다시 짜는 수단으로 올라서고 있다는 뜻이다. 올해 AI 에이전트 시장의 핵심도 여기 있다. 더 똑똑한 답변보다, 실제 업무를 얼마나 맡기고 그것을 얼마나 분명한 성과로 연결할 수 있느냐가 더 중요해졌다. </p>
          <p contents-hash="bc8a22b957c1129b238d5c06e0941b1c66c084106c50a30bb6eadb4b3b2de7e4" dmcf-pid="uZbnxNSrix" dmcf-ptype="general"><strong>에이전트는 ‘생산성 기능’이 아니라 매출을 다시 쓰는 단위가 되고 있다</strong> </p>
          <p contents-hash="8b2d1a5f88f44c163a6671c2845da8c7507465d6b2c396887f0c5036ed5e524b" dmcf-pid="7ht8bMEoMQ" dmcf-ptype="general">변화는 최근 기업 실적 발표에서 먼저 드러났다. 세일즈포스는 지난달 2026 회계연도 4분기 실적 발표에서 연간 매출 415억 달러를 기록했다고 밝히며, 자사의 운영 체제를 ‘에이전틱 엔터프라이즈’로 다시 구축했다고 강조했다. </p>
          <p contents-hash="7e98f0ae07a73152fdf18d65c01ae3351a91cab9d1b54d5df76d39dc957ba412" dmcf-pid="zlF6KRDgJP" dmcf-ptype="general">마크 베니오프 최고경영자(CEO)가 “지능이 일이 일어나는 곳으로 이동할수록 세일즈포스의 가치는 더 커진다”고 말한 것도 같은 맥락이다. AI가 별도의 부가 기능이 아니라 영업과 서비스, 데이터가 실제로 만나는 업무 현장 안으로 들어갈수록 소프트웨어의 가격과 가치 역시 다시 올라간다는 계산이 담겨 있다. 세일즈포스가 AI를 말하는 방식은 이제 명확하다. 도구의 추가가 아니라 매출 구조의 재설계다. </p>
          <div contents-hash="1129eb0d663892782c4e5ab3f1eec8222684e15880d2d4a13c8840852f22d5f0" dmcf-pid="qS3P9ewaR6" dmcf-ptype="general">
           워크데이의 숫자는 더 직접적이다. 워크데이는 지난달 실적 발표에서 2026 회계연도 전체 기준 플랫폼 전반에서 17억건의 ‘AI 액션’이 발생했다고 밝혔다. 또 4분기에만 신흥 AI 제품군에서 1억 달러가 넘는 신규 연간계약가치(ACV)를 올렸고, 관련 솔루션의 연간반복매출(ARR)은 4억 달러를 넘어섰다고 설명했다. 또한 이미 400개가 넘는 고객이 자사 에이전트를 사용하고 있고, 일부 초기 고객은 인사 관련 HR 케이스 문의량을 25% 줄이고 직원 생산성을 20% 높였다고도 밝혔다. 이 수치가 의미하는 바는 분명하다. AI가 더 이상 미래의 사업이 아니라, 이미 기업용 소프트웨어 매출표 안으로 들어오기 시작했다는 점이다. 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a90fafb36d97a5cac9374d0d0cf4906586e0f80f863a1155ebbd1dfdc6e55310" dmcf-pid="Bv0Q2drNi8" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI는 기능이 아니라 ‘업무 단위’가 되고, 기업은 그 업무 단위를 기준으로 가격과 계약, 확장 전략을 다시 설계할 수 있게 된다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/552816-OGTrtXj/20260324082130952stgd.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="HKc0XzRfia" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/552816-OGTrtXj/20260324082130952stgd.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI는 기능이 아니라 ‘업무 단위’가 되고, 기업은 그 업무 단위를 기준으로 가격과 계약, 확장 전략을 다시 설계할 수 있게 된다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="c7771274cf8998fbff32d1ef9ca44f5255066e449498de25e7d7b69aa5c1e0dc" dmcf-pid="bTpxVJmjJ4" dmcf-ptype="general">이 때문에 올해 기업용 AI 시장에서 에이전트는 특별하다. 상담 문장을 추천하거나 회의록을 요약하는 수준의 AI는 여전히 기존 제품의 보조 기능으로 남을 수 있다. 그러나 고객 응대, 후속 조치, 데이터 조회, 워크플로 실행처럼 실제 업무 흐름을 맡기 시작한 순간부터 이야기가 달라진다. 그때부터 AI는 기능이 아니라 ‘업무 단위’가 되고, 기업은 그 업무 단위를 기준으로 가격과 계약, 확장 전략을 다시 설계할 수 있게 된다. 세일즈포스가 에이전틱 엔터프라이즈를 전면에 내세운 이유도 바로 여기에 있다. AI는 이제 편의 기능이 아니라, 매출을 설명하는 단위로 옮겨가고 있다. </p>
          <p contents-hash="2ed4f7f2d8e499104f0300b02d8c723517e962e39fbcbf647338a1953b231da0" dmcf-pid="KyUMfisAif" dmcf-ptype="general">워크데이도 같은 흐름을 다른 언어로 보여준다. 워크데이는 HR과 재무라는 핵심 데이터에 에이전트 AI를 깊이 결합한 'AI를 위한 컨텍스트 및 도구 엔진'으로 자사 플랫폼을 포지셔닝했다. 특히 워크데이의 게릿 카즈마이어(Gerrit Kazmaier) 제품 기술 총괄 사장은 “강력한 언어 모델을 기업 데이터에 바로 연결하는 것은 무법한 에이전트를 만들 수 있다”고 지적하며, 권한과 승인, 정책이 걸린 업무 흐름 안에서만 AI가 제대로 가치를 낼 수 있다고 설명했다. 에이전트 경쟁이 더 똑똑한 답변 경쟁이 아니라, 더 안전하고 신뢰할 수 있게 일하게 하는 경쟁으로 바뀌고 있다는 뜻이다. 그리고 바로 그 안전한 실행이 계약 규모와 반복 매출을 키우는 기반이 된다. </p>
          <div contents-hash="319d1aa4d2f58d54eeb5c1cfa73e18fbf6b351fb2ba811bd420887245ba65dfc" dmcf-pid="9WuR4nOcRV" dmcf-ptype="general">
           <strong>수익화의 문턱은 기술보다 ‘어디에 연결하느냐’에서 생긴다</strong> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d47cd6b852bed34b6495d8aa25743ffc90aa15a2b8630b3158ba85f3b3215ac1" dmcf-pid="2Y7e8LIkM2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="수익화의 관건은 “어떤 모델을 썼나”가 아니라 “어떤 흐름에 연결했나”에 있다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/552816-OGTrtXj/20260324082132731xvkx.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="X9dscl0HRg" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/552816-OGTrtXj/20260324082132731xvkx.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            수익화의 관건은 “어떤 모델을 썼나”가 아니라 “어떤 흐름에 연결했나”에 있다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="57768ff691032937fdd150484a006fbf8f8e49c5e01e6131a85918c6b396c882" dmcf-pid="VGzd6oCEd9" dmcf-ptype="general">AI가 수익을 만들기 시작한 것은 모델이 갑자기 훨씬 더 똑똑해졌기 때문만은 아니다. 더 큰 이유는 AI가 놓이는 자리가 달라졌기 때문이다. 워크데이는 AI를 인사와 재무처럼 기업의 핵심 시스템 안에 넣고 있고, 세일즈포스는 영업과 서비스 현장에 AI를 붙이고 있다. 이 차이는 작지 않다. 주변부 기능에 들어간 AI는 비용을 줄여줄 수는 있어도, 핵심 프로세스 안에 들어간 AI는 직접적으로 매출과 계약 구조를 바꿀 수 있다. 결국 수익화의 관건은 “어떤 모델을 썼나”가 아니라 “어떤 흐름에 연결했나”에 있다. </p>
          <p contents-hash="6466cf5b3546f5ac03a0281cf1925ffeeefff286ea84572e5c8f4b974e80f50e" dmcf-pid="fHqJPghDiK" dmcf-ptype="general">KPMG 보고서(KPMG Global Tech Report 2026 – Private Company)도 바로 그 문제를 짚는다. 보고서는 프라이빗 기업들이 AI 투자에 공격적으로 나서고 있지만, 확장 단계에서는 여전히 보안과 통합 복잡성, 비용 제약이 장벽으로 남아 있다고 설명한다. 특히 응답 기업의 90%가 AI 시스템 보호를 위해 IT와 보안, 리스크 조직 간 협업이 중요하다고 봤다는 대목은 의미심장하다. 수익을 만드는 AI일수록 단독 기능으로는 존재할 수 없고, 여러 조직과 시스템을 묶는 운영체계가 되어야 하기 때문이다. 수익화는 기술팀만의 프로젝트가 아니라, 회사 전체의 연결 프로젝트가 된다. </p>
          <p contents-hash="2fa8ec66df56c986ae2b9823d229ac7894f69e1f3ed3a6a7d730626cda8c860c" dmcf-pid="4XBiQalwnb" dmcf-ptype="general">이 때문에 에이전트는 ‘도입이 쉬운 기능’인 동시에 ‘확장이 어려운 구조’이기도 하다. 실제로 가치를 만들려면 데이터 접근권과 승인 체계, 예외 처리, 로그 기록, 책임 소재가 함께 정리돼야 한다. 세일즈포스가 신뢰할 수 있는 플랫폼이라는 표현을 반복하고, 워크데이가 무법한 에이전트를 경계한 것도 같은 이유다. AI가 매출을 만들기 시작하는 순간, 그 AI는 동시에 리스크와 책임도 함께 가져온다. 그래서 올해의 수익화 경쟁은 모델 경쟁이 아니라 운영체계 경쟁이라고 보는 편이 더 정확하다. </p>
          <p contents-hash="13363c234e769f68a1a6a615e41524b2ab010b9c30dac3c025c090fc6e569eea" dmcf-pid="8Kdscl0HiB" dmcf-ptype="general">즉 올해 AI 에이전트는 단순한 생산성 보조 기능이 아니라, 기업용 소프트웨어의 가격과 가치, 나아가 매출 구조를 다시 짜는 단위가 되고 있다. 다만 그 가치는 모델 자체에서 나오지 않는다. 더 핵심적인 업무에 연결될수록 매출 잠재력은 커지고, 동시에 운영 난도도 높아진다. 올해 기업 AI 시장이 흥미로운 이유도 이 지점에 있다. AI가 진짜 돈이 되기 시작했지만, 아무 AI나 돈이 되는 것은 아니라는 현실이다. </p>
          <div contents-hash="bbbbe21dae6d488630b493fa5c0322180bf622aae905b37e085937130ebd0562" dmcf-pid="69JOkSpXJq" dmcf-ptype="general">
           <strong>문제는 ‘에이전트를 쓸까’가 아니라 ‘가치를 증명하는 것’이다</strong> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="95e47d6e8eee4b3c13600959e8ad686cfb3f8c0043279ad6d6ececbc00dfd6b6" dmcf-pid="P2iIEvUZLz" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이제 기업이 마주한 핵심 질문은 AI 에이전트를 도입할지 여부가 아니다, 문제는 그 다음이다. 이 에이전트가 실제로 어떤 수치를 바꿨는지, 그 효과를 경영진과 고객, 투자자에게 어떻게 설명할 것인지가 더 중요해졌다. (이미지=젠스파크로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/552816-OGTrtXj/20260324082134454rwrj.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="ZINTOHb0Jo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/24/552816-OGTrtXj/20260324082134454rwrj.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이제 기업이 마주한 핵심 질문은 AI 에이전트를 도입할지 여부가 아니다, 문제는 그 다음이다. 이 에이전트가 실제로 어떤 수치를 바꿨는지, 그 효과를 경영진과 고객, 투자자에게 어떻게 설명할 것인지가 더 중요해졌다. (이미지=젠스파크로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d475ea9469fd36c4362e1b74785423466c85d335ead473da8e9ba17947ce6b95" dmcf-pid="QVnCDTu5i7" dmcf-ptype="general">이제 기업이 마주한 핵심 질문은 AI 에이전트를 도입할지 여부가 아니다, 문제는 그 다음이다. 이 에이전트가 실제로 어떤 수치를 바꿨는지, 그 효과를 경영진과 고객, 투자자에게 어떻게 설명할 것인지가 더 중요해졌다. KPMG 보고서에서 59%의 기업이 여전히 AI의 가치를 이해관계자에게 전달하는 데 어려움을 겪는다고 답한 것도 이 현실을 보여준다. 도입보다 증명이 더 어려운 구간으로 AI가 들어섰다는 뜻이다. </p>
          <p contents-hash="03695877a81184627f41041deb4e2d5a4b1afacd1e85ae1f751e3cad07d0e9cb" dmcf-pid="xfLhwy71Mu" dmcf-ptype="general">이 맥락에서 앞서 언급된 바와 같이 워크데이가 AI 액션 17억건, AI 제품 신규 ACV 1억 달러 이상, ARR 4억 달러 이상, 고객 생산성 개선 수치를 공개한 것은 의미가 크다. 그것은 단순한 홍보 숫자가 아니라 “AI가 실제로 사업을 바꾸고 있다”는 증거에 가깝다. 세일즈포스 역시 에이전틱 엔터프라이즈를 말할 때 제품 설명에만 머물지 않고, 연간 매출과 잔여계약가치 확대를 함께 제시했다. 최근 기업들이 AI를 설명하는 방식이 달라진 것도 같은 흐름이다. 예전에는 가능성을 말했고, 지금은 숫자를 말한다. 그리고 그 숫자가 많아질수록 AI는 비용 항목이 아니라 성장 항목으로 자리를 옮긴다. </p>
          <p contents-hash="515121744e94f5c3e7f9acb40d089e2b0764875029441d1b7be205b6d55fce21" dmcf-pid="yC14BxkLRU" dmcf-ptype="general">결국 2026년의 에이전트 시장은 “누가 먼저 출시했나”보다 “누가 먼저 돈이 되는 구조를 만들었나”의 경쟁에 가깝다. 기술적 우위만으로는 충분하지 않다. 핵심 업무 안에 연결할 수 있어야 하고, 거기서 나온 효과를 계약과 매출, 고객 가치로 번역할 수 있어야 한다. 그래서 지금 기업 AI 시장에서 진짜 성장엔진은 모델 그 자체가 아니라, 그 모델을 수익이 나는 업무 구조로 바꾸는 설계 능력일 가능성이 크다. 현재의 AI 에이전트 경쟁은 이미 그 단계에 들어섰다. </p>
          <p contents-hash="ea4bde36cbe97e130e72dd684e1ba2c23fa041a929f1c93b524cf353db862ca5" dmcf-pid="Wht8bMEoMp" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
        </div>

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