일의 미래: AI 에이전트 트렌드 따라잡기 - 전문가 인사이트 및 전망 소개

Amir Khostavan: 안녕하세요. '미래의 업무 환경' 새로운 에피소드를 시작합니다. 기술 변화의 속도는 그 어느 때보다 빨라지고 있습니다. 특히 업무 환경에서 생산성과 혁신은 새로운 시대로 접어든 것 같습니다. 그래도 한 가지 확실한 건, Agentic AI는 우리가 알고 있는 여러 산업의 혁명을 이끄는 원동력이라는 것입니다.
Agentic AI는 단순히 업무를 자동화하는 데 그치지 않습니다. 인간과 적극적으로 협업하고 니즈를 예측하며 업무 환경에서 창의성과 효율성을 새로운 차원으로 끌어올려 줍니다. 저는 이번 에피소드의 진행자인 Amir입니다. 오늘은 이 혁신적인 기술을 받아들이는 사람들 앞에 어떤 놀라운 기회가 기다리고 있는지 살펴보려고 합니다.
Workday는 최근에 획기적인 이벤트를 열어 업계를 이끄는 AI 전문가와 리더들을 초대했습니다. 그리고 이 자리에서 첨단 혁신의 결과물인 Workday Agent System of Record를 공개했습니다. 이 혁신적인 플랫폼은 전체 디지털 인력을 관리하고 최적화하도록 설계되었습니다.
이번 팟캐스트에서는 이 혁신적인 기술에 관한 Workday 경영진의 인사이트를 들으실 수 있습니다.
이제 AI와 Workday Agent System of Record에 관해 더 자세히 알아보고, 이를 통해 조직이 어떻게 새로운 환경에 대응하고 Agentic AI의 잠재력을 극대화할 수 있는지 살펴보겠습니다.
AI 에이전트는 주변 환경의 세부적인 내용을 인식하고, 다음 단계를 처리 및 추론하며, 해당 단계를 실행하여 구체적인 목표를 달성하는 시스템입니다. 또한 경험을 통해 학습하고, 이러한 학습 내용을 메모리에 저장하여 향후 반복 작업을 개선할 수 있습니다. 이러한 에이전트와 기능이 바로 기업 환경에 구현된 차세대 AI를 잘 보여줍니다.
Workday는 Agentic AI의 잠재력에 큰 기대를 걸고 있습니다. CEO인 Carl Eschenbach에게 이 혁신적 변화에 관해 더 자세히 들어볼까요?

Carl Eschenbach: 감히 말씀드리건대 AI의 잠재력은 과거의 모든 기술 혁명을 합친 것보다 더 클 것입니다. AI는 강력한 기술입니다. 기업의 모습, 그리고 비즈니스 운영에 관한 우리의 인식을 혁신할 뿐만 아니라, 안전하게 존중하면서 책임감 있게 사용한다면 사회를 바꿀 수 있습니다.
모든 규모의 기업에 영향을 미칠 수 있죠. Workday의 관점에서 생각해 볼까요? 이미 많은 들이 AI 혁명에 관해 이야기하고 있습니다. 우리는 지난 10년 동안 이 시기에 대비해 왔습니다. 최근 10년간 Workday 플랫폼의 코어에 본격적으로 ML과 AI를 구현했습니다. 즉, 기본 제공되는 요소이며
끼워 넣는 방식이 아닙니다. Workday는 모델을 훈련하고 고객과 파트너에게 비즈니스 가치를 제공하기 위해 자체 보유한 강력하고 엄선된 데이터 세트를 활용하고 있습니다. Workday가 더없이 중요한 시기를 맞이했습니다. 이제 지난 10년간의 노력을 바탕으로 우리 모두 미래로 나아가도록 도울 수 있습니다.

Khostavan: 그렇다면 Agentic AI가 엄청난 영향을 미칠 것이라는 점은 분명하네요. Agentic AI와 Workday Illuminate는 이미 기업 현장에서 혁신을 주도하고 있습니다. 그에 관해 Carl의 자세한 설명을 들어보시죠.

Eschanbach: 작년 가을 Workday Rising에서는 차세대 Workday 기술을 발표했습니다.
Illuminate(일루미네이트)라는 이름의 이 기술은 세 가지 차원에서 AI를 활용합니다. 첫째, 생성형 AI로 우리가 일하는 속도를 높여 더 빠르고 스마트한 업무 수행을 지원합니다. 둘째, Copilot을 통해 직원들이 일상 업무를 더 생산적으로 수행하도록 지원합니다. 마지막은 바로 완전한 변화, 트랜스포메이션입니다. 진정한 비즈니스 트랜스포메이션을 위해 어떻게 AI를 활용할까요?
이와 관련하여 Workday Rising에서 네 가지 에이전트를 선보였고, 그중 일부는 이미 출시되어 뜨거운 반응을 일으키고 있습니다.
오늘의 주제는 어시스턴트 기능이나 가속화가 아니라 진정한 비즈니스 트랜스포메이션을 위해 AI를 어떻게 활용하느냐입니다. 그리고 아시다시피 그 중심에 에이전트가 있습니다.
우리 모두 에이전트에 관한, 그리고 에이전트가 기업 환경에 가져올 변화에 관한 기대감에 부풀어 있습니다. 따라서 다양한 에이전트가 모두의 관심사로 떠오르고 있죠. 수천 개의 에이전트를 도입하겠다는 곳도 있습니다. 하나가 아니라 말 그대로 수천 개를 말이죠. 이처럼 그 잠재력에 관한 기대가 크지만,
그에 수반하는 위험도 이야기해야 합니다. 이러한 에이전트의 온보딩과 관리는 누가 맡을까요? 이 에이전트에 관한 거버넌스, 관리 감독, 액세스 권한은 누구에게 있을까요? 이런 문제가 각기 다른 모든 조직과 부서에 영향을 미치기 시작했습니다. 이것이 바로 에이전트 도입에 따른 위험 요소입니다. 섀도우 IT 문제를 기억하는 분들이 많으실 텐데요, CIO팀이 다시 통제권을 갖고 기업 환경을 보호해야 한다는 주장이 제기되곤 했습니다.
약 25년 전에 등장한 가상 머신이라는 기술이 떠오릅니다. 가상 머신은 아주 강력했습니다. 말 그대로 몇 초 만에 생성될 수 있었으니까요. 이 엄청난 장점 때문에 매우 빠른 속도로 가상 머신이 도입되기 시작했습니다. 그리고 VM이 난립하는 VM 스프롤 문제가 생겼습니다. 오늘의 초점은 에이전트 스프롤을 어떻게 피할 수 있는가입니다. 이것이 관건입니다.
질문은 간단합니다. ‘누구를 신뢰할 것인가?’ 이런 에이전트를 도입할 때 반드시 해야 할 질문입니다. 그리고 우리는 Workday를 신뢰해도 좋다고 자신 있게 말합니다.

Khostavan: 네 맞습니다. Carl의 설명 덕분에, Agentic AI란 무엇이며 Agentic AI가 기업 환경에서 어떤 잠재력을 발휘할 수 있을지 정확히 알게 되었습니다.
이제 조금 다른 이야기를 해보려고 합니다. 이 시기와 Agentic AI가 왜 완전히 새로운지 알아보겠습니다. 많은 청취자분들은 우리가 생성형 AI를 처음 소개했을 때를 기억하실 겁니다. ChatGPT가 마치 인간처럼 텍스트를 생성하는 능력으로 전 세계의 주목을 받았죠.
현재 우리는 Agentic AI를 통해 완전히 새로운 차원의 경험을 하고 있습니다. 예를 들어 날씨에 관해 물어볼 때가 있습니다. 예전 같으면 '비가 옵니다', '맑습니다'와 같은 평범한 답변을 들었을 겁니다. 하지만 Agentic AI를 활용하면 질문하는 주체와 이유에 따라 맞춤형 답변이 제공됩니다.
날씨 앱은 TV 기상 캐스터와 아이의 등교를 준비하는 학부모에게 서로 다르게 답변하고, 예보와 함께 뭔가를 추천할 수도 있습니다. 즉, 개별 태스크에만 집중되지 않습니다. 역할 기반 에이전트는 생산성을 단계적으로 끌어올리기 위해 서로 협력하는 포괄적인 전문가 팀이라고 볼 수 있습니다.
Workday의 공동 창업자 겸 이사회 의장인 Aneel Bhusri가 왜 지금이 기업에 중요한 시기인지 설명하겠습니다. 그럼, Aneel의 생각을 들어볼까요?

Aneel Bhusri: 저는 오늘의 발표가 있기까지 Workday가 지나온 길을 여러분과 함께 되짚어 보려 합니다. 저 개인적으로는 AI에 관해 배우는 시간이기도 했습니다. AI는 제 오랜 커리어를 통틀어 만나본 어떤 것과도 완전히 다르기 때문입니다 제 커리어에 관한 얘기는 접어두고 AI에 관해 바로 이야기해 보겠습니다.
AI는 제 평생 접했던 여느 컴퓨터 과학 기술과 달리 이해하기가 쉽지 않았습니다. 그래서 전문가들로부터 배우겠다고 결심하고 AI 기업의 창업자들과 어울렸습니다.그중에는 Anthropic의 Dario나 Google에서 일하는 제 친구들도 있었습니다. 이러한 시간을 통해 세상을 새로운 시각으로 바라보게 되었습니다.
Carl도 가장 먼저 언급했듯이 AI는 제 평생 경험한 것 중 가장 중대한 기술입니다. 그 이유는 바로 인간의 뇌를 모방하려 하기 때문이죠. 추론하려 하고, 직관을 통해 의사결정을 내리려 하고, 패턴 인식을 사용하려 합니다. 우리가 지금까지 경험한 그 어떤 기술도 해내지 못한 일이죠.
OpenAI와 Anthropic에서 생성형 AI 기술을 선보였을 때 모두 열광했지만 콘텐츠를 생성하는 데 그쳤습니다. Workday에서는 생성형 AI를 직무 설명 생성, 조달 양식 작성 등에 활용합니다. 하지만 비즈니스 차원에서 실질적인 영향을 미치지는 못했습니다. 물론 편리하지만, 기업의 운영 방식을 바꾸지는 못했죠.
그리고 드디어 에이전트 모델이 등장했습니다. 에이전트는 독립적으로 행동하고 목표를 달성하고 학습하고 적응하고 의사결정을 내립니다. 우리는 이것이 정말 기업에 최적화된 모델이라 생각했습니다. 게다가 직원이 일하는 방식에도 잘 맞습니다. 이 기술에 의해 펼쳐질 미래, 특히 모든 Workday 고객이 누릴 경험이 정말 기대됩니다.

Khostavan: Aneel이 말했듯이, Agentic AI는 최고의 능력을 발휘할 수 있도록 직원의 역량을 향상하고, AI가 복제할 수 없는 인간 본연의 스킬을 강화합니다. 그럼, AI 에이전트가 실제로 어떻게 작동하는지 Aneel의 생생한 설명을 통해 알아보겠습니다.

Bhusri: 자세히 얘기하지는 않겠지만 잠깐 짚고 넘어가자면, Workday가 AI 분야의 리더가 되리라 자신하는 이유는 무엇일까요? Workday는 특히 HR에서 가장 방대한 데이터 세트를 보유하고 있습니다. 단일 HR 데이터 세트로는 세계에서 가장 큽니다. 현재 기준으로 직원 레코드 수가 약 7천만 개에 달합니다. 게다가 AI 연구 개발도 10년 전부터 시작했습니다.
ML이 출발점이었습니다. 그 과정에서 이 데이터를 제대로 사용하는 법을 익혔습니다. 그리고 진화는 계속됩니다. 이처럼 특별한 지식과 에이전트가 만납니다. 에이전트를 직원으로 간주하는 것이 거대한 인식의 전환이었죠. 에이전트에게 일을 시키면 그에 따른 역할과 스킬이 생깁니다.
이렇게 스킬 세트가 형성되면 Workday는 이를 Skills Cloud로 포착합니다. 스킬을 역할과 연결하는데, 이 역할은 바로 직원입니다. 결론적으로 이 에이전트가 바로 디지털 직원입니다. 디지털 직원도 인간 직원과 마찬가지로 아이덴티티가 필요합니다. 조직 내에서 자신의 위치를 파악할 필요가 있죠. 이런 조직 모델을 제공하는 곳은 Workday뿐입니다.
우리는 에이전트에게 어떤 보안 권한이 있는지 알아야 하며 에이전트 온보딩과 오프보딩을 할 수 있어야 합니다. 따라서 결국 HR 시스템이 에이전트를 관리하기에 최적의 플랫폼입니다. Workday 에이전트는 물론 타사 에이전트, 그리고 아마도 여기 계신 분들을 비롯한 고객의 에이전트까지 관리할 수 있습니다. 여러분은 Workday를 신뢰합니다. 이런 일을 제대로 해내려면 신뢰가 정말 중요하니까요.
Workday는 계속 그 신뢰를 공고히 하고 올바른 방향으로 나아갈 것입니다. 그리고 여러분과 함께 이런 에이전트를 매우 안전하고 확실하게 배포할 방법을 마련할 것입니다.

Khostavan: Workday는 오래전부터 스킬에 집중 투자하면서 기업 환경에서 스킬이 어떤 기능을 하는지를 심도 있게 연구했습니다. 이러한 기반을 토대로 AI 혁신이 더해지자, Workday는 AI 에이전트나 디지털 인력을 효과적으로 구축 및 관리하는 노하우를 누구보다도 더 확실하게 갖출 수 있게 되었습니다.
이러한 디지털 인력이 자리를 잡으면서 일련의 새로운 과제도 생겨납니다. 이 에이전트의 보안을 어떻게 보장할 수 있을까요? 에이전트를 어떻게 온보딩하고 통제하며 관리해야 할까요? 어떻게 하면 에이전트 스프롤을 피하고 끊임없이 진화하는 디지털 인력을 통제할 수 있을까요?
우리는 시장의 틈새를 간파했습니다. 오늘날의 기업들은 AI 에이전트를 중앙에서 통합 관리할 수단이 없어 큰 위험을 안고 있었습니다. 이제 획기적인 새 플랫폼인 Workday Agent System of Record에 관해 말씀드려야 할 것 같군요.
우리는 통합형 디지털 인력 플랫폼의 부재가 가장 큰 문제임을 깨닫고, 조직의 전체 AI 에이전트를 관리하는 중앙 집중형 시스템을 구축하기 위해 Workday Agent System of Record를 설계했습니다. CPO인 David Somers가 Workday Agent System of Record에 관해 자세히 설명해 드립니다.

David Somers: 상상해 보세요. 중앙의 단일 관제 센터에서 모든 AI 에이전트를 관리할 수 있다면 어떨까요? 그렇다면 왜 이 모든 에이전트를 Workday 플랫폼에서 관리해야 할까요? 직원과 AI 에이전트에게 필요한 핵심 기능을 살펴보면 놀랍게도 매우 비슷합니다.
에이전트에게도 라이프사이클 관리, 인력 최적화, 거버넌스, 규정 준수와 같은 기능이 필요합니다. 물론 Workday는 변함없이 이 모든 것의 중심에 인간을 둡니다. 언제나 그랬듯 이번에도 AI를 활용하여 인간의 잠재력을 극대화하려 합니다. 인간과 AI의 이러한 상호 작용은 지금도 중요하지만 미래에는 필수 조건입니다.
그럼 이른바 디지털 인력 관리를 구성하는 3대 요소를 살펴보겠습니다. 에이전트 에코시스템 자체 내에는.방금 언급한 Workday에서 구축한 네이티브 에이전트가 있습니다.
여러분을 비롯한 Workday의 고객과 파트너도 에이전트를 구축하실 텐데요. 머지않아 Workday 제품팀에서 만든 에이전트를 가져와서 구체적인 니즈에 맞게 확장하는 것도 지원할 계획입니다; 마지막으로, 파트너의 에이전트도 이 에코시스템에 참여하는 것을 환영합니다.
그때부터 마법 같은 일이 벌어집니다. 고객의 맞춤형 에이전트와 파트너 에이전트가 Workday 네이티브 에이전트와 상호 작용을 하는데, 모두 Workday 플랫폼에서 이루어집니다. 이와 같은 완벽한 협업을 뒷받침하는 것은 디지털 인력 계획의 두 번째 핵심 구성 요소인 에이전트 게이트웨이입니다.

Khostavan: David의 설명처럼, 고객은 Workday Agent System of Record를 통해 신규 에이전트를 등록하고, 역할과 책임을 정의 및 활성화하거나 비활성화하고, 그 영향을 추적하며, 비용을 관리합니다. 또한 규정 준수를 보장하고 지속적인 개선을 추진할 수 있습니다. 이로써 에이전트는 효과적으로 책임감 있게 업무를 수행하게 됩니다.
Agentic AI의 세계에서 일어나는 놀라운 일은 이것뿐만이 아닙니다. workday.com/agenticai에서 AI와 Workday Agent System of Record에 관한 비전을 자세히 알아볼 수 있습니다.
지금까지 현대 업무 환경의 최신 트렌드와 인사이트를 다루는 팟캐스트 시리즈, '미래의 업무 환경'을 들어 주셔서 감사합니다. workday.com/podcasts에서 다른 에피소드도 감상하실 수 있습니다.
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다음 시간에 뵙겠습니다.
감사합니다.