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[IT뉴스]“AI는 기술 아닌 생존”…“에이전트 못 심으면 기업 경쟁력 잃는다”

온카뱅크관리자

2026-05-20 11:27:35

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인터뷰]한선호 베스핀글로벌 최고AI책임자 "데이터·검색 정합성 100% 통제가 AX 성패 가른다" "AX, 이제 '자율형 에이전트' 진화…조직병목 뚫어야" 
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 한선호 베스핀글로벌 최고AI책임자(CAIO)는 18일 서울 서초동 베스핀글로벌 사무실에서 이데일리와 인터뷰를 하고 있다. (사진=한광범 기자)
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 [이데일리 한광범 기자] “기업들이 인공지능(AI)을 단순한 기술 도입이나 솔루션 구매 차원에서 접근하면 실패할 가능성이 높습니다. 지금은 기술 유행을 좇을 때가 아니라, 비즈니스 생존을 위해 분절된 업무 프로세스 전반에 AI 에이전트를 전략적으로 녹여내야 할 시점입니다.”
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 한선호 베스핀글로벌 최고AI책임자(CAIO)는 18일 서울 서초동 베스핀글로벌 사무실에서 진행한 이데일리와의 인터뷰에서 기업들의 AX(AI 전환) 전략에 대해 이같이 강조했다. 한 CAIO는 IBM에서 왓슨 기반 AI 사업을 이끌었고, AI 스타트업 코그넷나인 대표를 거쳐 AI MSP(관리서비스공급업) 기업인 베스핀글로벌에 합류해 AI 전략을 총괄하고 있다.
 그는 현재 많은 기업이 최고경영진의 AI 비전과 실무 조직의 실행 의지 사이에서 중간 기획 조직이 막히는 이른바 ‘항아리 구조’의 병목 현상을 겪고 있다고 진단했다.
 특히 현업 부서가 AI 도입에 소극적인 배경을 ‘곱셈의 법칙’으로 설명했다. 한 CAIO는 “실무자가 실제 업무에 AI를 적용하려면 최종 결과의 정확도가 최소 93~95% 이상은 확보돼야 한다”며 “이 기준에 미치지 못하면 현업의 불신이 생길 수밖에 없다”고 말했다.
 그는 AI 결과물의 품질이 원본 데이터의 정합성, 검색 성능, 대규모언어모델(LLM)의 답변 성능이 곱해져 결정되는 구조라고 설명했다. LLM 자체는 확률론적 특성상 답변 성능이 95% 수준이 한계인 만큼, 데이터 정합성과 검색 성능을 100%에 가깝게 끌어올려야 전체 품질을 안정적으로 확보할 수 있다는 것이 그의 진단이다.
 조직 병목과 현업 불신 뚫는 AX 실행 전략
 실제로 일부 생명보험사와 카드사는 인력 충원의 한계를 극복하기 위해 영업 설계, 청약 심사, 고객 컨시어지 서비스 등에 AI 에이전트를 도입하며 비즈니스 전환에 나서고 있다. 한선호 베스핀글로벌 최고AI책임자(CAIO)는 이를 두고 “AI가 선택이 아니라 생존 수단으로 자리 잡고 있다”고 진단했다.
 성공적인 AX(AI 전환)를 위해 그는 사람(People), 프로세스(Process), 플랫폼(Platform)을 아우르는 ‘3P 리스크 전략’을 제시했다. 최고경영진의 일방적 지시보다 현업이 자유롭게 실험할 수 있는 ‘플레이그라운드’ 환경을 바텀업 방식으로 구축하고, 비즈니스 밸류 어세스먼트(BVA)를 통해 업무 프로세스 전반의 우선순위를 정해야 한다는 설명이다. 여기에 특정 모델이나 벤더에 종속되지 않는 레고 블록형 개방형 플랫폼을 갖춰야 AX가 지속 가능하다고 강조했다.
 AI 운영의 핵심 인프라로는 ‘AI 오퍼레이션(AI Ops)’ 체계를 제시했다. AI 에이전트의 성과를 정량·정성 평가하고, 현업 수용도를 지속적으로 관리하는 일종의 ‘에이전트 인사고과 체계’다. 골든셋 기반 정량 평가와 감점 방식의 루브릭 평가를 통해 완수율, 효율성, 토큰 비용 등을 상시 점검해야 한다는 설명이다.
 특히 그는 성능 저하 시 다른 모델로 즉시 전환할 수 있는 ‘하이브리드 교체 역량’을 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 특정 모델에 대한 의존도가 높아질수록 운영 리스크도 커지는 만큼, 필요에 따라 빠르게 대체할 수 있는 구조를 갖춰야 한다는 것이다.
 자율형 에이전트로의 진화…국산 LLM은 ‘가격 방어선’
 한 CAIO는 기업 시장에서 AI의 미래 역할을 “스스로 판단하고 자율적으로 작동하는 디지털 동반자”로 정의했다.
 그는 현재 AI 기술 시장에 대해 “글로벌 빅테크조차 오픈소스 진영의 빠른 발전 속도에 장기 기술 로드맵이 흔들리고, 큰 전략 방향만 남은 상황”이라고 진단했다.
 이에 따라 기업 AI도 단순히 파운데이션 모델을 활용하는 단계를 넘어, AI 행동을 통제하고 관리하는 운영 기술로 빠르게 진화하고 있다고 설명했다. AI 지능이 높아질수록 지시를 벗어나는 것을 막기 위한 ‘하네스(Harness) 엔지니어링’, 기업의 결재 라인처럼 업무 단계를 연결해 행동을 통제하는 ‘에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)’가 대표적이다.
 그는 “최근에는 여러 역할의 AI가 협업하는 ‘에이전트 팀’ 단계를 넘어, 사람이 복잡한 워크플로우를 일일이 설계하지 않아도 스스로 판단하고 실행하는 ‘자율형 에이전트(Autonomous Agent)’ 단계로 빠르게 이동하고 있다”고 말했다.
 인터뷰 말미에는 최근 제기되는 국산 파운데이션 모델 무용론에 대해서도 비즈니스 관점에서 반론을 제기했다.
 한 CAIO는 국산 LLM의 가치는 기술적 1등이 아니라, 글로벌 빅테크 독점을 견제하는 ‘가격 방어선’ 역할에 있다고 강조했다. 해외 상용 모델의 대체재가 존재해야 시장 협상력을 유지할 수 있다는 논리다.
 그는 “지금은 월 2만~3만원 수준으로 상용 AI를 비교적 저렴하게 쓰고 있지만, 글로벌 빅테크가 시장을 완전히 장악하고 국내 대체재가 사라지면 가격이 오르더라도 기업들은 사실상 선택지가 없어진다”고 지적했다.
 이어 “AI가 미래의 보편적 유틸리티 인프라가 될수록, 공급자 중심 가격 게임에서 최소한의 협상력을 확보하기 위해서라도 국산 LLM이라는 대체재는 국가적으로 유지할 필요가 있다”고 강조했다.
 한광범 (totoro@edaily.co.kr) 
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