지난 몇 년 동안, 많은 기업용 AI (enterprise AI) 관련 대화는 동일한 질문으로 시작되었습니다.

“어디에 AI Copilot을 추가할 수 있을까?”

이는 이해할 수 있는 출발점입니다. Copilot은 친숙합니다. 기존 도구 내에 자리 잡고 있으며, 사용자가 콘텐츠를 초안 작성하거나, 정보를 요약하고, 문서를 검색하거나, 코드를 작성하거나, 질문에 답변하는 것을 도와줍니다. AI를 실험 중인 팀들에게 Copilot은 안전하게 느껴집니다.

하지만 모바일 앱, 웹 플랫폼, AI 시스템, 내부 도구 및 기업용 제품을 10년 동안 구축하면서, 저는 단순해 보이지만 전략 전체를 바꾸는 한 가지를 배웠습니다.

워크플로우 (workflow)가 곧 제품이다.

챗봇이 아닙니다.
프롬프트 박스 (prompt box)도 아닙니다.
모델 (model)도 아닙니다.
대시보드 (dashboard)도 아닙니다.

바로 워크플로우입니다.

기업용 AI는 업무가 사람, 시스템, 승인, 결정 및 데이터를 통해 실제로 어떻게 이동하는지를 변화시킬 때에만 가치를 갖게 됩니다. 이것이 바로 기업들이 이제 독립형 Copilot을 넘어, 실제 운영 결과(operational outcomes)를 중심으로 설계된 AI 워크플로우 자동화 (AI workflow automation), 기업용 AI 에이전트 (enterprise AI agents), 그리고 에이전틱 워크플로우 (agentic workflows)로 나아가야 하는 이유입니다.

Copilot은 도움을 주지만, 워크플로우는 변화를 일으킨다.

AI Copilot은 사람이 작업 중 도움이 필요할 때 유용합니다.

이메일 초안을 작성하거나, 회의를 요약하거나, 정책 문서를 검색하거나, 엔지니어가 코드를 이해하도록 도울 수 있습니다. 이것들은 가치 있는 유스케이스 (use cases)입니다. 하지만 이들은 대개 전체 비즈니스 프로세스가 아닌, 업무의 단일 순간을 개선할 뿐입니다.

반면, 워크플로우는 전체 체인을 연결합니다.

예를 들어, 기업의 고객 온보딩 (onboarding) 과정을 생각해 보십시오.

Copilot은 영업 통화 내용을 요약할 수 있습니다.

워크플로우 시스템은 그 요약본을 가져와 요구사항을 추출하고, 누락된 정보를 식별하며, 온보딩 작업을 생성하고, 고객 성공 (customer success) 팀에 알림을 보내고, CRM을 업데이트하며, 킥오프 계획을 생성하고, 결제 설정을 확인하며, 인도 리스크를 표시할 수 있습니다.

이것은 매우 다른 수준의 임팩트입니다.

이것이 바로 기업용 AI 전략의 다음 단계가 “어디에 AI를 추가할 수 있을까?”가 아니라, “어떤 워크플로우 (Workflow)를 AI가 운영하도록 도와야 할까?”에 더 집중해야 하는 이유입니다.

Copilot 중심 사고의 문제점

많은 기업이 이미 너무 많은 도구를 보유하고 있습니다. 모든 시스템에 코파일럿 (Copilot)을 추가하면 인터페이스는 더 깔끔해질 수 있지만, 반드시 운영이 더 깔끔해지는 것은 아닙니다.

더 깊은 문제는 기업의 업무가 단 하나의 애플리케이션에 담겨 있는 경우가 거의 없다는 점입니다.

단일 비즈니스 프로세스에는 Salesforce, SAP, ServiceNow, Jira, Slack, SharePoint, Power BI, 내부 데이터베이스, 이메일, 스프레드시트, 그리고 커스텀 포털 (Custom Portals) 등이 포함될 수 있습니다. 직원들은 데이터를 복사하고, 승인을 추적하며, 상태를 확인하고, 사람들에게 맥락을 묻는 데 시간을 보냅니다.

AI가 이 혼란의 가장자리(Edge)에만 머문다면, AI는 복잡성을 줄이는 대신 그 복잡성을 지켜보는 또 다른 보조자가 될 뿐입니다.

이것이 바로 기업용 AI가 종종 기대에 미치지 못하는 지점입니다.

데모는 인상적입니다.
파일럿 (Pilot) 프로젝트는 주목을 받습니다.
팀은 몇 주 동안 그것을 사용합니다.
하지만 워크플로우 (Workflow)는 거의 변하지 않은 채로 남습니다.

진정한 기회는 직원들이 더 나은 프롬프트 (Prompt)를 입력하게 만드는 것이 아닙니다. 운영을 유지하기 위해 수행하는 수동적인 접착 업무 (Glue work)를 제거하는 것입니다.

실제 사례: 모든 것을 드러내는 고객 지원 티켓

매달 수천 건의 고객 지원 티켓 (Support tickets)을 받는 대형 SaaS 기업을 상상해 보십시오.

코파일럿 (Copilot)은 지원 요원이 답장 초안을 작성하는 것을 도울 수 있습니다.

유용할까요? 네.

하지만 더 큰 워크플로우 (Workflow)에는 다음과 같은 과정이 포함될 수 있습니다:

• 고객의 계약 상태 확인
• 제품 사용량 확인
• 과거 티켓 검토
• SLA (Service Level Agreement) 리스크 식별
• 문제가 알려진 버그인지 감지
• 티켓을 적절한 엔지니어링 스쿼드 (Engineering squad)로 라우팅
• 고객 성공 매니저 (Customer success manager)에게 업데이트
• 제품 피드백 기록
• 고가치 계정 에스컬레이션 (Escalation)

이것은 글쓰기의 문제가 아닙니다.
이것은 워크플로우 (Workflow)의 문제입니다.

기업용 AI 에이전트는 티켓을 분류하고, 여러 시스템에서 컨텍스트 (Context)를 수집하며, 다음 조치를 권장하고, 에스컬레이션 (Escalation) 규칙을 트리거하며, 내부 기록을 업데이트하고, 사람이 검토할 수 있도록 응답을 준비할 수 있습니다.

이 에이전트는 단순히 사람이 더 빠르게 일하도록 돕는 것이 아닙니다. 비즈니스가 더 스마트하게 작동하도록 돕는 것입니다.

에이전틱 워크플로우 (Agentic Workflows): 기업용 AI가 흥미로워지는 지점

에이전틱 워크플로우 (Agentic workflows)는 소프트웨어 에이전트가 단계별로 추론하고, 도구를 사용하며, 데이터를 검색하고, 권장 사항을 제시하며, 작업을 트리거하고, 예외 상황을 에스컬레이션할 수 있는 AI 기반 프로세스입니다.

이들은 비즈니스 전반에서 통제 없이 날뛰는 봇이 아닙니다. 훌륭한 기업용 AI 에이전트는 경계 (Boundaries)를 가지고 설계됩니다.

필요한 요소는 다음과 같습니다:

이 지점에서 숙련된 제품 엔지니어링 (Product engineering)의 중요성이 드러납니다. 기업용 AI는 단순히 모델 선택에 관한 것이 아닙니다. 이는 아키텍처 (Architecture), UX, API 설계, 보안, 데이터 파이프라인 (Data pipelines), 모니터링, 그리고 배포 규율 (Deployment discipline)에 관한 것입니다.

챗봇은 빠르게 구축할 수 있습니다.

하지만 신뢰할 수 있는 기업용 AI 워크플로우에는 엔지니어링 성숙도 (Engineering maturity)가 필요합니다.

워크플로우 준비도 테스트 (The Workflow Readiness Test)

또 다른 코파일럿 (Copilot)을 만들기 전에, 기업 리더들은 몇 가지 더 날카로운 질문을 던져야 합니다.

워크플로우가 반복적이고, 데이터 집약적이며, 의사결정 중심적이고, 측정 가능한 비즈니스 결과와 연결되어 있다면, 대개 AI 워크플로우 자동화를 위한 준비가 된 것입니다.

좋은 시작점으로는 고객 온보딩 (Customer onboarding), 지원 분류 (Support triage), 송장 검토 (Invoice review), 영업에서 인도 단계로의 인수인계 (Sales-to-delivery handoff), 제품 피드백 분석, 내부 보고, 컴플라이언스 체크 (Compliance checks), 그리고 직원 지식 지원 등이 있습니다.

AI 로드맵이 아닌, 하나의 워크플로우로 시작하세요

만약 기업의 AI 전략이 너무 광범위하게 느껴진다면, 관점을 좁히십시오.

매주 팀원들이 시간을 허비하는 워크플로우(Workflow)를 하나 선택하십시오. 시스템, 의사결정, 인수인계(Handoffs), 승인, 그리고 데이터 소스를 매핑하십시오. 그런 다음 AI가 요약(Summarize), 분류(Classify), 추천(Recommend), 트리거(Trigger) 또는 에스컬레이션(Escalate)을 수행할 수 있는 지점을 식별하십시오.

AI 앱 개발 회사 (AI App development company)와 함께 집중적인 워크플로우 감사를 수행하는 것은 몇 달간의 일반적인 AI 브레인스토밍보다 더 많은 가치를 드러낼 수 있습니다.

구축(Build) vs 구매(Buy): 맞춤형 기업용 AI가 의미 있는 경우

기성품(Off-the-shelf) AI 코파일럿(Copilot)은 일반적인 생산성 활용 사례에 유용합니다. 회의 요약, 문서 초안 작성, 지식 검색 및 기본적인 콘텐츠 생성은 종종 맞춤형 시스템을 필요로 하지 않습니다.

하지만 워크플로우가 귀사의 비즈니스 운영 방식에 특화되어 있다면 맞춤형 기업용 AI가 중요해집니다.

다음과 같은 경우에 맞춤형으로 구축하십시오:

• 워크플로우가 수익(Revenue), 인도(Delivery), 컴플라이언스(Compliance) 또는 고객 경험(Customer Experience)에 영향을 미치는 경우
• 데이터가 여러 시스템에 걸쳐 존재하는 경우
• 맞춤형 권한(Permissions) 또는 감사 추적(Audit trails)이 필요한 경우
• 프로세스에 회사 고유의 로직(Logic)이 포함된 경우
• 기존 도구들이 너무 많은 우회 방법(Workarounds)을 만들어내는 경우
• 워크플로우가 SaaS 플랫폼, 모바일 앱, 웹 앱 또는 내부 도구에 내장(Embedded)되어야 하는 경우

모바일, 웹 및 AI 앱 개발자로서의 제 경험에 따르면, 바로 이 지점에서 많은 진지한 기업들이 레버리지(Leverage)를 발견합니다. 최고의 시스템은 항상 가장 화려한 시스템은 아닙니다. 비즈니스가 작동하는 방식에 부합하기 때문에 팀이 실제로 사용하는 시스템이 최고의 시스템입니다.

인간적 요소: AI는 보이지 않는 노동을 줄여야 합니다

경영진이 종종 놓치는 한 가지는 보이지 않는 노동(Invisible labor)이 회사를 얼마나 움직이게 하는가 하는 점입니다.

어떤 스프레드시트가 최신인지 기억하고 있는 사람.
모든 인수인계(Handoff)를 수동으로 확인하는 매니저.
어떤 고객이 이탈 위험이 있는지 알고 있는 지원 팀장.
스프린트(Sprint)를 계획하기 전에 200개의 티켓을 읽는 제품 소유자(Product owner).
매주 금요일 밤마다 똑같은 보고서를 만드는 운영 책임자.

기업용 AI는 이러한 사람들을 무시해서는 안 됩니다. AI는 그들의 워크플로우 지식으로부터 학습하여 이를 확장 가능한 시스템(Scalable systems)으로 전환해야 합니다.

목표는 인간의 전문성을 제거하는 것이 아닙니다.
목표는 조정 작업(Coordination work)에 그 전문성을 낭비하는 것을 멈추는 것입니다.

결론: 기업용 AI는 운영 중심이 되어야 한다

기업용 AI의 미래는 가장 많은 코파일럿(Copilots)을 추가하는 기업이 승리하지 않을 것입니다.

가장 중요한 워크플로우(Workflows)를 재설계하는 기업이 승리할 것입니다.

코파일럿(Copilots)은 개인을 더 빠르게 만듭니다.
AI 워크플로우 자동화(AI workflow automation)는 운영(Operations)을 더 빠르게 만듭니다.
기업용 AI 에이전트(Enterprise AI agents)는 프로세스(Processes)를 더 지능적으로 만듭니다.
에이전트 기반 워크플로우(Agentic workflows)는 비즈니스를 더 확장 가능하게(Scalable) 만듭니다.

이것이 바로 변화의 핵심입니다.

기업용 AI는 더 이상 단순한 생산성 기능이 아닙니다. 그것은 비즈니스를 위한 운영 계층(Operating layer)이 되어가고 있습니다.

그리고 그런 일이 일어날 때, 워크플로우는 더 이상 단순히 업무가 따르는 경로가 아닙니다.

워크플로우가 곧 제품(Product)이 됩니다.

중요한 업무를 중심으로 AI를 구축하라

만약 당신이 AI 실험을 넘어 나아갈 준비가 되었다면, 실제 비즈니스 운영을 중심으로 AI 네이티브 워크플로우(AI-native workflows), 기업용 AI 에이전트(Enterprise AI agents), 내부 도구(Internal tools), SaaS 플랫폼, 그리고 모바일 또는 웹 애플리케이션을 설계, 구축 및 확장할 수 있는 팀과 협력하십시오.

올바른 파트너는 단순히 어떤 모델을 사용하고 싶은지 묻지 않을 것입니다. 그들은 업무가 어떻게 이동하는지, 어디에서 막히는지, 어떤 시스템이 중요한지, 그리고 워크플로우가 어떤 비즈니스 결과(Business outcome)를 개선해야 하는지를 물을 것입니다.