매경AX클럽은 단순한 기술 트렌드 소개를 넘어, C레벨의 경영 판단을 지원하는 Executive 프로그램입니다. 메타넷은 다양한 산업에서 AX를 설계·구축·운영해오며 축적한 실행 경험을 바탕으로, 매경미디어와 함께 〈매경AX클럽〉을 공동 기획·운영하고 있습니다.

임페라이(ImperAI) 음병찬 대표는 매경AX클럽 세미나에서 ‘AI 혁신과 리스크·거버넌스 핵심 전략’을 주제로, AI 에이전트 시대에 기업이 갖춰야 할 거버넌스 체계와 실행 전략을 설명했습니다. 이번 글에서는 세션의 핵심 내용을 간략히 소개드립니다.

AI가 ‘실행’하는 시대, 왜 지금 ‘거버넌스’에 주목해야 하는가?

지금까지 많은 기업이 AI를 질문에 답하고, 문서를 요약하고, 아이디어를 제안하는 보조 도구로 이해해 왔다면, 앞으로의 AI는 목표를 부여받고 스스로 계획을 세우며, 외부 시스템을 호출하고, 결과를 확인한 뒤 다음 행동을 이어가는 ‘에이전트’의 형태로 확장되고 있습니다.

이는 단순한 기능 고도화라기보다 기업 운영 방식의 변화에 가깝습니다. 과거 IT가 데이터를 기록하는 시스템에서 고객과 조직을 연결하는 시스템으로 발전했고, 이후 AI를 통해 판단을 지원하는 시스템으로 진화했다면, 이제는 판단을 넘어 실행까지 수행하는 시스템으로 이동하고 있습니다. 

기업 입장에서는 생산성 향상과 업무 자동화의 가능성이 커지는 동시에, 그 실행에 따른 책임과 통제의 문제도 함께 커지고 있습니다. 이때 필요한 것이 AI 에이전트의 판단과 실행을 실시간으로 관리하고, 그 의사결정 과정을 데이터화하는 Agent-Native Governance입니다. Agent-Native Governance는 AI를 단순히 제한하는 통제 장치가 아니라, 기업이 AI의 실행력을 책임 가능한 방식으로 확장하기 위한 운영 체계입니다.

AI 에이전트 시대의 경쟁력은 더 많은 에이전트를 도입하는 속도만으로 결정되기보다, 이를 안전하게 확장할 수 있는 거버넌스 역량에 의해 좌우될 가능성이 높습니다.

우리 조직의 통제력, AI의 성장 속도를 따라잡고 있는가?

에이전트는 사람보다 더 긴 시간 동안 일하고, 복잡한 업무를 병렬로 수행하며, 소프트웨어처럼 복제될 수 있습니다. 이는 노동 생산성의 구조적 변화를 기대하게 만드는 요소입니다.

그러나 실행 역량이 커질수록 기업이 감당해야 하는 책임도 함께 커집니다. 지능과 실행량은 빠르게 확장되지만 조직의 승인 체계, 검토 역량, 책임 구조는 같은 속도로 커지기 어렵기 때문입니다. 이 간극은 통제 능력을 넘어서는 리스크 스페이스(Risk Space)를 만들 수 있습니다.

1) 비용의 기하급수적인 증가

에이전트 간 반복 호출이 지속되거나 대규모 사용이 통제되지 않을 경우, 클라우드·토큰·운영 비용이 막대하게 증가할 수 있습니다.

2) 운영 및 보안 사고 리스크

과도한 권한을 가진 에이전트의 오류나 권한 침해는 핵심 시스템의 서비스 중단이나 데이터 손실로 연쇄 전파될 수 있습니다. 

3) 법적 책임과 브랜드 신뢰도 저하

에이전트가 고객에게 잘못된 정보를 안내하거나, 규제상 요구되는 검토 절차를 충분히 거치지 않은 채 의사결정을 수행할 경우, 기업은 사후적으로 법적 책임을 부담할 수 있습니다.

결국 AI 에이전트의 성과는 성능이나 자동화율만으로 평가하기 어렵습니다. 에이전트가 무엇을 했고, 왜 그렇게 판단했으며, 어떤 정책에 따라 허용되었는지를 관리할 수 있어야 합니다. 진짜 도입 성과는 기술의 잠재력과 조직의 통제 역량이 만나는 지점에서 결정됩니다.

에이전트 시대의 안전장치, 왜 사후 감사가 아닌 '실시간 거버넌스'여야 할까?

기존 IT 거버넌스는 결정론적 시스템을 전제로 설계되었습니다. 사람이 정해진 절차를 따르면, 조직은 접근 권한 관리와 사후 로그 점검으로 리스크를 통제할 수 있었습니다. 

AI 에이전트는 다릅니다. 에이전트는 목표를 해석하고 계획을 세우며 도구를 호출하고 판단과 실행을 반복합니다. 에이전트 시대의 거버넌스는 단순히 "막는" 체계가 아니라, 에이전트가 안전하게 일할 수 있도록 "함께 달리는" 체계에 가까워야 합니다.

Agent-Native Governance의 핵심은 조직의 의사결정을 실시간으로 데이터화하고, 이를 기반으로 완전한 자율화를 향해 지속적으로 개선하는 것입니다. 보안이 DevSecOps를 통해 개발 전 구간으로 이동했듯이, 에이전트 거버넌스도 초기 설계 단계부터 내재화하는 '시프트 레프트(Shift-left)' 전략이 필요합니다.

특히 중요한 것은 런타임 거버넌스입니다. 사전 정책은 실행 맥락을 충분히 반영하기 어렵고, 사후 감사는 이미 일이 벌어진 뒤에야 문제를 발견합니다. 런타임 거버넌스는 에이전트가 실제 행동을 수행하는 순간 정책을 확인하고, 필요할 경우 사람의 승인을 요청하거나 실행을 중단합니다. 

또한 거버넌스는 중앙화되고 독립적으로 운영되어야 합니다. 특정 벤더에 종속된 체계는 플랫폼 변경 시 통제 데이터와 운영 경험이 함께 흩어집니다. 전사적 가시성과 정책 일관성을 안정적으로 확보하려면 중앙화된 '엔터프라이즈 에이전트 컨트롤 플레인(EACP)'이 필요합니다.

Agent-Native Governance를 위해, 리더가 해야 할 일은 무엇인가?

에이전트가 실행 권한을 갖는 순간, 기업은 위임, 책임, 통제, 데이터 자산화의 문제를 함께 다루어야 합니다.

의사결정자가 먼저 해야 할 일은 조직의 AI 에이전트 준비도를 점검하는 것입니다. 어떤 업무에서 에이전트형 AI가 사용되고 있는지, 어떤 데이터와 시스템에 접근하고 있는지, 어떤 의사결정까지 위임되고 있는지를 파악해야 합니다. 이는 전략, 리스크, 법무, 보안, 재무, 현업이 함께 다뤄야 할 경영 아젠다입니다.

다음으로는 에이전트에 적용할 단기적 규제와 정책을 정하고, 거버넌스 인프라 위에서 이를 확장하는 첫 사례를 만들어야 합니다. 모든 업무에 한 번에 적용하기보다, 에이전트가 실제로 준수해야 할 정책을 정하고 이를 작동 가능한 형태로 구현하는 초기 사례가 필요합니다.

마지막으로 에이전트가 어떤 행동을 했고, 어떤 정책에 따라 허용되거나 중단되었으며, 어떤 기준에서 사람의 판단이 필요했는지를 데이터로 축적해야 합니다. 이 데이터는 향후 에이전트의 위임 범위를 넓히고, 더 안전한 자율화를 실현하기 위한 기반이 됩니다.

AI 에이전트 시대의 핵심 질문은 “AI를 쓸 것인가”가 아니라 “AI에게 무엇을, 어떤 조건에서, 어디까지 위임할 것인가”입니다. 이 질문에 답할 수 있는 기업이 AI 혁신의 속도와 책임의 균형을 맞추며, 다음 단계의 디지털 경쟁력을 확보하게 될 것입니다.

매경AX클럽은 앞으로도 메타넷과 매경미디어가 축적한 AX 실행 경험과 산업 인사이트를 바탕으로, AI 거버넌스, Agentic AI, 데이터·보안 등 AX 전환을 앞둔 기업의 경영진이 마주하는 현실적인 의사결정 과제에 대해 실행 가능한 기준과 인사이트를 지속적으로 제시하겠습니다.