왜 대부분의 인공지능 비서는 아직 일을 하지 못하는가

February 13, 2026

Insight

AI Assistant vs AI Agent vs Agentic AI

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최근 몇 년 사이, 인공지능 비서는 거의 모든 기업용 소프트웨어의 기본 기능처럼 자리 잡았습니다.

대시보드 옆에 붙은 챗 인터페이스, 리포트를 요약해 주는 Copilot, 자연어 질문에 답하는 AI 기능까지 등장하며, 겉으로 보기에는 AI가 이미 업무의 중심으로 들어온 것처럼 보입니다.

하지만 현장에서의 평가는 다릅니다. 많은 기업이 AI를 도입했음에도 실제 업무 프로세스는 크게 변하지 않았습니다. AI는 정보를 설명해 주지만, 업무를 끝까지 책임지지는 않습니다.

이 차이를 이해하려면 AI Assistant, AI Agent, Agentic AI라는 용어를 업무를 수행하는 구조의 차이로 바라볼 필요가 있습니다.

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사람들이 생각하는 ‘인공지능 비서’의 착각

사람들이 기대하는 인공지능 비서는 인간 비서와 유사한 존재입니다. 업무 맥락을 이해하고, 상황에 맞게 판단하며, 필요하다면 먼저 움직이는 존재입니다.

그러나 실제로 우리가 사용하는 대부분의 인공지능 비서는 다음과 같은 역할에 머뭅니다.

질문에 답합니다
문서를 요약합니다
선택지를 정리해 줍니다

이들은 뛰어난 언어 모델 위에 구축된 대화형 시스템이지만, 업무의 상태를 변화시키지는 않습니다. AI는 일을 돕는 것처럼 보이지만, 실제 업무 흐름에서는 큰 기여를 하지 않습니다.

이 기대와 현실의 간극이 바로 AI Agent와 Agentic AI에 대한 차이가 시작되는 지점입니다.

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인공지능 비서의 진화

기업 환경에서의 인공지능 비서는 기능과 역할에 따라 명확한 단계로 구분할 수 있습니다.

이 단계는 기술의 발전 순서라기보다, 업무 관여 수준의 차이에 가깝습니다.

1단계. 대화형 AI Assistant

가장 보편적인 형태입니다.

자연어 이해와 생성에 강점이 있습니다
설명, 요약, 질의응답에 특화되어 있습니다
업무 시스템과의 연결은 제한적입니다

이 단계의 AI는 지식 노동을 보조할 수는 있지만, 실제 업무 프로세스에는 직접 개입하지 않습니다.

2단계. 태스크 기반 AI Agent

AI Agent는 특정 작업을 수행하도록 설계됩니다.

가격 분석, 리포트 생성, 로그 점검 등을 수행합니다
명확한 입력과 출력 구조를 가집니다
작업이 끝나면 컨텍스트가 종료됩니다

업무 효율은 높아질 수 있지만, 각 작업은 독립적으로 존재합니다. 여러 부서나 기능을 아우르는 판단을 지속적으로 수행하기는 어렵습니다.

3단계. 운영형 인공지능 비서, Agentic AI

Agentic AI는 개별 태스크가 아니라 업무 전체의 흐름을 다룹니다.

프롬프트가 아니라 목표와 제약 조건을 학습합니다
시간에 따라 변화하는 상태를 지속적으로 추적합니다
여러 전문 에이전트를 조율해 실행합니다

이 단계에서 AI는 더 이상 단순한 보조 도구가 아닙니다. 업무를 실제로 운영하는 주체에 가까워집니다.

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‘자율성’이 아니라 ‘업무 책임’

AI Agent vs Agentic AI

AI Agent와 Agentic AI의 차이는 흔히 자율성으로 설명됩니다. 그러나 기업 환경에서 더 중요한 기준은 업무 책임의 범위입니다.

AI Agent는 보통 다음과 같은 구조로 작동합니다.

사람이 요청합니다
정해진 작업을 수행합니다
결과를 반환하고 종료됩니다

이 구조에서 의사결정의 최종 책임은 항상 사람에게 있습니다. AI는 도구로서 기능할 뿐입니다.

반면 Agentic AI는 다릅니다.

목표, KPI, 정책과 같은 상위 조건을 입력받습니다
업무 상태를 지속적으로 평가합니다
필요에 따라 여러 액션을 조합하고 조정합니다

여기서 AI는 단순히 일을 수행하지 않습니다. 업무를 맡고, 결과를 향해 계속 움직입니다.

즉, AI Agent는 일을 수행합니다. Agentic AI는 일을 책임집니다.

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왜 대부분의 Agentic AI 데모는 현실 업무에서 멈추는가

Agentic AI에 대한 데모는 점점 더 인상적으로 진화하고 있습니다. 그러나 실제 기업 환경에 적용하면 많은 경우 빠르게 한계에 부딪힙니다.

그 이유는 모델 성능이나 추론 능력이 부족해서가 아닙니다. 대부분의 실패는 공통된 업무 맥락의 부재에서 발생합니다. 가격, 재고, 프로모션, 광고, 고객 서비스는 각기 다른 데이터와 시스템을 사용합니다. 실제 비즈니스에서는 이 모든 요소가 하나의 판단으로 연결됩니다.

연결 구조가 없으면, 에이전트는 각자 특정 업무를 수행할 수는 있어도 함께 일할 수 없습니다.

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기업용 환경에서 Agentic AI에는 ‘업무 언어’가 필요하다

Agentic AI가 현실 업무에서 작동하려면, 모든 에이전트가 동일한 개념 체계를 공유해야 합니다.

이 역할을 수행하는 것이 온톨로지입니다.

온톨로지는 단순한 데이터 스키마가 아닙니다.

비즈니스 개념을 명확히 정의합니다
개념 간의 관계를 고정합니다
시간과 상황이 변해도 의미의 일관성을 유지합니다

이 공통된 업무 언어 위에서만 멀티 에이전트 시스템은 협업할 수 있으며, Agentic AI는 지속적인 판단과 실행을 수행할 수 있습니다. 자율성은 그 다음 문제입니다. 구조 없는 자율성은 혼란을 만들 뿐입니다.

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답하는 AI에서 일하는 AI로

AI Assistant, AI Agent, Agentic AI의 차이는 기업 환경에 있어서 업무를 어디까지 맡길 수 있는가에 대한 구조의 문제입니다.

대화는 이미 충분히 좋아졌습니다. 이제 남은 과제는 실행입니다.

인공지능 비서가 진짜 비서가 되는 순간은 질문에 답할 때가 아니라, 업무의 결과를 책임질 때입니다.

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Enhans는 온톨로지와 멀티 에이전트 설계를 통해 AI를 대화가 아닌 실행의 영역으로 확장합니다.

Agentic AI가 실제 업무에서 작동하는 구조를 살펴보시기 바랍니다.

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