인공지능(AI·Artificial Intelligence)이 보고서 초안을 써 주는 장면은 이제 낯설지 않다. 다음 질문은 그 보고서를 바탕으로 실제 업무를 얼마나 처리할 수 있느냐다. 고객 정보를 찾고, 필요한 문서를 만들고, 승인 절차를 시작하는 식이다. 중국 기업용 AI의 경쟁도 답을 잘하는 모델에서 업무의 흐름에 들어가는 도구로 넓어지고 있다.
텐센트(腾讯)의 클라우드 지능형 에이전트 개발 플랫폼은 10월 29일 글로벌 디지털 생태계 대회 발표 내용을 공개했다. 자료에 따르면 탕다오성(汤道生) 텐센트 부총재는 기업의 사람, 도구, 시스템, 데이터가 충분히 연결되지 않은 문제를 지적했다. AI가 업무 규칙을 따르고 구체적인 목표를 수행해야 한다는 방향을 제시했다.
발표는 기업이 업무용 에이전트를 구성하고 관리하는 플랫폼 에이디피(ADP), 직원용 작업 공간 워크버디(WorkBuddy), 기업의 기존 관리 시스템을 연결하는 구상을 소개했다. 고객 응대와 마케팅, 운영 등이 활용 분야로 언급됐다. 여기서 에이전트는 질문에 답할 뿐 아니라 정해진 도구를 이용해 여러 단계의 작업을 수행하도록 만든 AI를 뜻한다.
회사 자료는 에이전트의 행동 범위 통제, 작업 과정의 기록, 데이터 관리도 함께 설명했다. 새 모델의 일부 기능은 이후 공개할 계획으로 제시됐다. 따라서 이날 소개된 모든 기능이 모든 고객 환경에서 이미 검증됐다고 읽을 수는 없다. 공급자의 발표는 기술 방향을 이해하는 자료이면서 실제 적용 여부를 따로 확인해야 할 설명이다.
기업이 관심을 가질 변화는 화면 하나의 답변보다 업무 단계 사이의 이동이다. 예를 들어 고객 문의를 분류한 뒤 관련 상품 정보를 찾고 담당 부서에 전달하는 일이 있다. 단계마다 사용하는 시스템이 다르면 사람이 내용을 다시 입력해야 할 수 있다. AI가 이 흐름을 연결한다면 무엇을 자동으로 처리하고 어디에서 사람이 확인할지 함께 설계해야 한다.
이런 연결에서 데이터의 정확성은 모델의 말솜씨보다 먼저다. 고객의 계약 조건이나 제품 재고가 오래된 정보라면 문장을 자연스럽게 만들어도 업무에는 쓸 수 없다. 어떤 자료를 기준으로 답했는지 확인할 수 있어야 한다. 같은 질문에 그럴듯한 답을 내는 능력과 회사의 현재 상태를 반영하는 능력은 구분해서 평가할 필요가 있다.
권한은 연결의 핵심 조건이다. 직원이 볼 수 없는 자료를 AI가 대신 찾아 보여준다면 편의가 아니라 문제가 된다. 조회만 가능한 업무와 정보를 바꾸는 업무도 다르다. 단순한 초안 작성에서 결제나 승인으로 넘어갈수록 확인 단계의 중요성이 커진다. 사람이 맡은 권한과 AI가 사용하는 권한을 어떻게 맞출지 기업이 정해야 한다.
도입 초기에는 좁은 업무를 골라 시험하는 방법을 생각할 수 있다. 반복 문의 중 답이 분명하고 자료가 잘 정리된 영역부터 시작하는 것이다. 정답을 판단하기 어려운 업무를 곧바로 넓게 맡기면 무엇이 잘못됐는지 찾기 어렵다. 작은 범위에서 오류 유형과 수정 시간을 기록한 뒤 확장 여부를 판단하는 편이 실제 운영에 도움이 된다.
시험의 성공 기준도 사전에 정해야 한다. 답변을 빨리 만든 시간만 재면 검토와 수정에 든 시간을 놓칠 수 있다. 사용자가 다시 물은 횟수, 담당자가 고친 내용, 처리하지 못해 사람에게 넘긴 경우를 함께 볼 수 있다. AI가 자신 있게 틀리는 상황과 모른다고 멈추는 상황은 업무상 의미가 다르다. 속도와 완결성을 나눠 보는 이유다.
기존 시스템을 연결하는 과정에는 관리 비용이 들어갈 수 있다. 자료 형식을 맞추고, 접근 범위를 설정하고, 직원에게 새 절차를 안내해야 한다. 도입 비용을 서비스 이용료 하나로만 계산하면 실제 부담을 놓칠 수 있다. 기업의 자료가 바뀔 때 누가 갱신하고 검토하는지도 정해 두어야 한다. 연결은 한 번의 설치보다 지속적인 운영에 가까운 일이다.
직원의 역할도 자동화 여부만으로 나누기 어렵다. AI가 기본 정보를 모으면 직원은 예외 상황을 판단하고 고객의 실제 요구를 더 깊이 듣는 데 시간을 쓸 수 있다. 반대로 AI의 결과를 확인할 시간이 없으면 업무 부담이 줄지 않을 수 있다. 어떤 일을 덜고 어떤 일을 새로 맡게 되는지 구체적으로 설명해야 구성원도 도구의 목적을 이해할 수 있다.
중소기업에는 대규모 시스템보다 작고 명확한 연결이 현실적일 수 있다. 자주 쓰는 상품 설명과 내부 안내문을 최신 상태로 유지하는 일부터 시작할 수 있다. 자료를 정리하지 않은 채 AI만 도입하면 기존 혼란을 더 빠르게 반복할 가능성이 있다. AI를 활용할 준비는 새로운 서비스를 구매하는 일과 함께 업무 지식을 정돈하는 일이기도 하다.
한국 기업이 중국의 발표를 볼 때는 제공 기능과 자사 환경을 맞춰 읽어야 한다. 중국에서 소개된 제품 구성이 국내의 모든 서비스 조건과 같다고 볼 수는 없다. 언어, 운영 지역, 계약, 정보 처리 방식 등을 따로 살펴야 한다. 기술 소개에 나온 성과 수치를 자사에도 그대로 적용하는 예측은 근거가 부족하다. 실제 업무를 대상으로 시험한 자료가 필요하다.
이날 텐센트가 강조한 것은 AI를 기업의 업무 안으로 연결하겠다는 방향이다. 그 방향이 실질적인 생산성으로 이어지려면 연결된 자료가 정확하고 행동의 범위가 통제돼야 한다. 많은 기능을 가진 AI보다 맡은 일을 안전하게 끝내고 과정을 설명할 수 있는 AI가 중요한 평가 대상이 된다.
기업용 AI의 다음 시험은 답변창 밖에서 진행된다. 필요한 자료를 찾았는지, 잘못된 변경을 막았는지, 사람이 이어받을 수 있는 기록을 남겼는지 확인하는 시험이다. 자동으로 처리하는 단계가 늘어날수록 사람의 판단이 필요한 경계도 더 분명해야 한다. 일하는 AI를 평가할 기준은 그 경계를 얼마나 잘 설계했느냐에 있다.
[참고자료]
텐센트 클라우드 ADP｜디지털 생태계 대회 업무용 에이전트 발표
https://adp.tencent.com/zh/blog/tencent-cloud-adp-business-agent-ecosystem-2026
企业AI从回答问题走向业务流程
腾讯云ADP10月29日发布数字生态大会内容，介绍把业务智能体接入工作台与企业系统，面向客服、营销和运营等流程，并强调行为可控、过程留痕与数据管理。部分模型能力仍属后续计划。本文认为，企业应从边界清晰的任务开始试验，检查权限、资料准确性和人工接管方式，评价时也要计算复核成本。
[어휘풀이]
智能体 / zhìnéngtǐ / AI 에이전트
工作台 / gōngzuòtái / 작업 공간
客服 / kèfú / 고객 응대
营销 / yíngxiāo / 마케팅
留痕 / liúhén / 기록을 남기다
边界 / biānjiè / 경계
接管 / jiēguǎn / 이어받아 관리하다
复核 / fùhé / 재확인
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