엠클라우드브리지가 기업 AI 도입의 다음 과제로 ‘AI 오케스트레이션 플랫폼’을 제시하며, 개별 업무에 AI를 적용하는 개념 검증(Proof of Concept, 이하 PoC) 단계를 넘어, 지식관리·데이터 분석·업무 자동화·보안을 하나의 플랫폼에서 통합 운영해야 한다고 강조했다.

 

이혁재 엠클라우드브리지 대표는 6일 서울 코엑스에서 열린 ‘AI TECH 2026’에서 ‘지식/데이터/업무 자동화 AI 에이전트 오케스트레이션(AI Agent Orchestration) 기업 활용’을 주제로 발표하며 “고객사들이 AI에 대해 더 이상 실험적인 PoC 프로젝트를 하기보다, 실제로 AI가 회사의 생산성을 어떻게 올릴 것인지 고민하고 있다”고 밝혔다.

 

이날 발표의 핵심은 기업 내부에 흩어진 모델, 데이터, 보안 체계, 업무 에이전트를 하나의 플랫폼에서 통합 운영해야 한다는 데 있었다. 이 대표는 “대부분의 기업은 이미 PoC를 통해 1차적인 시스템 도입과 업무 테스트를 해봤다”며 “이제는 이를 어떻게 기업의 플랫폼으로 만들 것인가에 대한 투자가 일어나고 있다”고 설명했다.

 

 

PoC 이후, 기업 AI는 ‘운영 플랫폼’ 단계로

 

 

이 대표는 기업 AI 시장이 기능 검증 중심에서 실제 업무 적용과 운영 단계로 이동하고 있다고 진단했다. 그는 “AI는 더 이상 ‘와우 시스템’에 머물러서는 안 된다”며 “무조건 사용해야 하는 절대적 필요성이 생긴 만큼 실제 업무에 적용하는 단계로 넘어가고 있다”고 말했다.

 

그가 강조한 핵심 개념은 ‘AI 오케스트레이션’이다. 기업 내 AI 도입이 늘면서 RAG, 데이터 분석, 보안, 업무 자동화 에이전트 등이 개별적으로 구축되고 있지만, 이들이 서로 단절된 채 운영되면 실제 업무 효율을 높이는 데 한계가 있다는 것이다.

 

이 대표는 “현재는 사용자 UI·UX가 분산돼 있고, 에이전트 간 연결도 단절돼 있다”며 “복합적인 질문에 대응하는 데도 한계가 있고, 유지보수와 확장성 측면에서도 어려움이 있다”고 지적했다.

 

엠클라우드브리지가 제시한 오케스트레이션 구조는 하나의 사용자 인터페이스에서 오케스트레이터가 사용자의 의도를 파악하고, 필요한 지식관리 에이전트, 데이터 에이전트, 업무지원 에이전트, 보안 에이전트를 호출하는 방식이다. 이를 통해 문서와 데이터 통합, 원인 분석, 인사이트 도출, 업무 자동화까지 하나의 흐름에서 처리할 수 있다는 설명이다.

 

이 대표는 “어떤 업무를 하더라도, 데이터를 분석하더라도, 업무 자동화를 하더라도 하나의 플랫폼에서 움직여야 효율적인 관리와 AI 간 협업이 가능하다”고 말했다.

 

지식·데이터·업무 자동화·보안을 하나로

 

이날 엠클라우드브리지는 자사 ‘Ai 365 오케스트레이션 플랫폼’을 중심으로 기업 AI 적용 방안을 소개했다. Ai 365 오케스트레이션 플랫폼은 Microsoft Azure OpenAI와 Fabric을 기반으로 지식관리 에이전트, 데이터 에이전트, 업무지원 에이전트, 보안 에이전트를 통합한 기업 AI 에이전트 업무 플랫폼이다.

 

이 대표는 지식관리 에이전트를 기업 AI 도입의 기본 단계로 설명했다. 그는 “폐쇄형 구조이기 때문에 기업 데이터를 외부로 내보내지 않고, 인덱싱만 처리한다”며 “모든 문서는 조직과 권한에 따라 내부적으로 관리된다”고 말했다.

 

기업 내부 문서와 외부 데이터를 연계해 신규 사업이나 업무에 필요한 지식을 제공하는 것도 주요 활용 사례로 제시됐다. 이 대표는 보일러 제조 기업이 에어컨 사업부를 신설하는 상황을 예로 들며, 기존 내부 기술 자료를 보호하면서 외부 데이터를 결합해 새로운 사업 지식을 확보할 수 있다고 설명했다.

 

데이터 에이전트는 기존 BI의 한계를 보완하는 역할로 소개됐다. 사용자가 자연어로 매출 추이나 경영 데이터를 질문하면 AI가 데이터를 분석하고, 적합한 보고서 형태로 결과를 생성하는 방식이다.

 

이 대표는 “BI 보고서를 개발한 것이 아니라, 해당 데이터에 가장 적합한 보고서를 AI가 생성해 보여준다”며 “경영보고서가 갖고 있던 한계를 AI로 극복하는 부분”이라고 말했다.

 

업무지원 에이전트 영역에서는 이메일 의도 분석 사례가 제시됐다. 이메일이 긴급 요청인지, 지연 이슈인지, 주문 변경인지 등을 머신러닝으로 분류하고, GPT를 통해 업무지시나 후속 태스크로 전환하는 방식이다.

 

그는 “대부분의 업무가 이메일을 통해 오기 때문에, 이메일 기반 의도 분석과 업무 자동화 프로젝트에 많은 수요가 있다”고 말했다. 고객 주문 이메일의 수량 변경, 발주 요청 등을 분석해 ERP나 RPA와 연계하는 업무도 대표 사례로 언급됐다.

 

한국형 권한관리와 교육도 핵심 요소

 

엠클라우드브리지는 한국형 조직도 기반 권한 관리를 차별점으로 내세웠다. 이 대표는 글로벌 업무 환경과 국내 기업의 업무 방식에는 차이가 있다며, 국내 기업에서는 개인 단위 생산성뿐 아니라 조직 단위의 권한과 협업 구조를 함께 고려해야 한다고 강조했다.

 

그는 “해외는 각자 일하는 방식이 강하지만, 우리나라는 그룹으로 일하는 부분이 상당히 크다”며 “어떤 사람이 데이터에 접근할 수 있는지, AI 에이전트끼리 협업할 때도 권한 관리가 돼야 한다”고 말했다.

 

보안 에이전트 역시 같은 맥락에서 소개됐다. 이 대표는 글로벌 벤더가 제공하는 보안 기능이 국내 기업 업무 환경과 다를 수 있다며, 중앙화된 콘솔에서 보안 상태와 알림을 통합 관리할 필요가 있다고 설명했다.

 

AI 도입을 위한 교육의 중요성도 언급했다. 이 대표는 “업무가 빠르게 움직이다 보니 외주 업체에 맡기거나 IT 개발자를 모두 보유하는 데 한계를 느끼는 기업들이 많다”며 “앞으로 AI 흐름을 잡을 때 교육 부분을 꼭 넣어야 회사의 AI 경쟁력이 생긴다”고 말했다.

 

그는 “AI 오케스트레이션은 기업에 필요한 AI 서비스를 하나의 플랫폼에서 관리하고, AI끼리 협업할 수 있도록 만드는 구조”라며 “지금까지 테스트로 해봤던 AI를 어떻게 기업의 하나의 시스템으로 만들 것인지가 앞으로 필수 과제가 될 것”이라고 강조했다.

 

헬로티 이동재 기자 |