불과 2년 전만 해도 AI는 “이메일 초안을 작성해 달라”는 요청에 응답하는 수준의 도구였습니다. 하지만 지금은 어떨까요? AI는 단순히 소프트웨어를 사용하는 대상이 아니라 업무를 대신 수행하는 ‘디지털 동료’로 활용되고 있습니다.

이제는 출근과 동시에 AI 에이전트가 밤사이 처리해 둔 업무 리포트를 확인하고 승인하는 장면도 이제는 흔히 볼 수 있는 모습이 되었습니다. AI는 여러 프로그램을 넘나들며 데이터를 취합하고, 이슈를 분석하고, 필요한 경우 담당자에게 직접 질문해 결과물을 완성하죠.

이처럼 빠르게 달라지고 있는 업무 환경의 배경에는 무엇이 있을까요?

2026년이 시작된 지금, 지난 2년간의 변화를 돌아보며 AI 에이전트 확산이 업무 자동화 방식, 소프트웨어 비용 구조, 그리고 IT 인프라 환경에 어떤 변화를 불러왔는지 살펴보았습니다. 또한 이러한 변화 속에서 앞으로 기업이 경쟁력을 갖추기 위해 무엇을 점검해야 하는지도 함께 정리했습니다.

AI는 어디까지 일을 대신하게 되었을까

도대체 업무 현장은 얼마나 달라진 걸까요? 흔한 업무 중 하나인 월간 보고서 작성 사례를 보면 변화가 분명해집니다. 과거의 AI는 “이 텍스트를 요약해 달라”는 요청에 따라 문장을 다듬는 역할에 머물렀습니다. 하지만 2026년의 AI 에이전트는 여러 프로그램을 넘나들며 실제 업무를 완수합니다.

“자료 취합은 제가 할게요. ○○님은 결정만 하세요.” 이 말이 더 이상 낯설지 않은 이유입니다. 

예를 들어, 내일 오전 경영진 회의를 위한 1월 실적 보고서 작성 상황을 가정해 보겠습니다. 퇴근 전에 AI 에이전트에게 “지난달 매출 실적을 정리해 경영진 보고용 슬라이드를 만들어 주세요. 목표를 달성하지 못한 부분은 원인 분석도 포함해 주세요.”라는 요청을 남깁니다.

AI 에이전트는 먼저 사내 CRM과 ERP에 직접 접속해 1월 매출 데이터와 비용 내역을 가져옵니다. 이후 매출이 목표보다 부족하다는 점을 확인하고, 영업팀 메신저 기록을 검색해 계약 지연 이슈를 원인으로 파악합니다. 부족한 정보가 있는 경우에는 담당 영업사원에게 직접 메시지를 보내 내용을 확인합니다. 이렇게 수집된 데이터와 답변을 바탕으로 그래프가 포함된 보고용 PPT 초안을 완성하고, 매니저의 이메일 임시 보관함에 저장해 둡니다.

다음 날 출근 후, 담당자는 AI 에이전트가 준비해 둔 보고 자료를 확인하고 최종 판단만 내리면 되는 것이죠. AI는 이제 단순한 보조 도구를 넘어, 업무 프로세스 안에서 실질적인 역할을 수행하는 존재가 되었습니다.

기업들은 왜 AI에게 일을 맡기기 시작했을까

이처럼 AI 에이전트가 업무 전반에 활용되기 시작한 배경에는 기업들이 공통적으로 겪고 있는 현실적인 고민이 있습니다. “일할 사람은 부족한데, 해야 할 일은 계속 늘어나고 있다”라는 점입니다. 인구 구조 변화와 인력난 속에서, 업무 효율화는 선택이 아니라 필수가 되었고, 반복적이고 소모적인 업무를 대신 수행할 수 있는 AI 에이전트는 자연스러운 대안으로 자리 잡았습니다.

2024년까지만 해도 챗봇에 질문하고 답변받는 방식이 일반적이었다면, 이제는 AI 에이전트를 하나의 팀원처럼 활용해 실제 업무를 맡기는 방식이 확산되고 있습니다. 단순 반복 업무는 AI가 처리하고, 직원들은 더욱 중요한 판단과 의사결정에 집중할 수 있게 된 것입니다.

특히 주 52시간제와 인력난으로 고민이 많은 기업에게 AI 에이전트는 현실적인 파트너가 되었습니다. 이제 기업의 고민은 “AI를 사용할 것인가”가 아니라, “어떤 AI 에이전트가 우리 조직의 업무 방식과 가장 잘 맞을 것인가”로 옮겨가고 있습니다.

달라진 소프트웨어 비용 구조

AI 에이전트 확산과 함께 체감되는 변화 중 하나는 소프트웨어 비용입니다. 과거에는 직원 수, 즉 ID 개수를 기준으로 비용을 지불하는 방식이 일반적이었습니다. 하지만 AI가 업무의 상당 부분을 수행하는 환경에서는 이러한 방식이 점점 낡은 기준이 되고 있습니다.

2026년을 기준으로, 비용은 AI가 처리한 데이터 양이나 완료한 업무 성과를 기준으로 산정되는 방식으로 변화하고 있습니다. 사용한 만큼 비용을 지불한다는 점에서는 합리적이지만, 한편으로는 월별 비용을 예측하고 관리해야 하는 새로운 과제도 함께 등장했습니다.

업무 방식의 변화가 인프라로 이어지다

AI 활용이 늘어나면서 IT 인프라 환경에 대한 고민도 커지고 있습니다. 2024년 말, 전력 부족으로 인해 수도권에 데이터센터를 추가로 구축하기 어려워졌던 상황은 2026년 현재까지도 영향을 미치고 있습니다.

판교나 강남과 같은 주요 업무 지역에 자체 서버실을 두는 것은 공간과 비용 측면에서 부담이 커졌고, 많은 기업이 전력을 찾아 지방으로 눈을 돌리거나 적은 전기로도 운영할 수 있는 고효율 인프라 도입을 검토하고 있습니다. 결국, ‘전기를 아껴주는 인프라’가 기업 생존을 좌우하는 핵심 요소가 되었습니다.

AI 시대, 기업이 점검해야 할 것들

AI 에이전트와 함께 일하는 환경은 이미 시작되었습니다. 업무 자동화 방식은 달라졌고, 소프트웨어 비용을 바라보는 기준도 바뀌고 있으며, 이를 뒷받침하는 IT 인프라 환경에 대한 고민도 커지고 있습니다.

이러한 변화 속에서, 2026년 우리 회사는 이러한 변화에 얼마나 준비되어 있을까요? AI와 함께 일하는 시대를 앞두고, 지금의 업무 방식과 인프라 환경을 점검해 볼 시점입니다. 인프라 걱정은 파이브클라우드에 맡기고, 여러분은 비즈니스 본질에만 집중하세요.

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