에이전틱 AI, 작게 시작해 크게 확장하기 | Agentic Maturity Model(에이전트 성숙도 모델)

클로비스
2일 전
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최종 수정일: 1일 전

안녕하세요 클로비스입니다😊

요즘 AI가 최대 화두인 만큼, 조직에 AI를 도입하려 할 때 먼저 마주하는 질문은 세 가지입니다. 어디서부터 시작할까? 어떻게 전사로 확장할까? 성과는 무엇으로 측정할까?

세일즈포스는 이에 대한 매우 실용적인 로드맵을 제시했습니다. Agentic Maturity Model(에이전틱 성숙도 모델) 을 통해 에이전트가 제안/추천 → 실행 → 오케스트레이션 → 멀티 에이전트 협업으로 성숙해 가는 4단계를 제시하고, 각 단계에서 무엇을 준비해야 하는지까지 안내합니다. 전 세계 CIO의 84%가 “AI의 임팩트는 인터넷급”이라고 보는 지금, 중요한 것은 "빨리"가 아니라 단계적으로 에이전틱 성숙도를 올려가며 확장하는 것입니다.

이번 글은 Agentic Maturity Model을 핵심만 정리했습니다. 우리 조직의 AI 도입 로드맵 수립에 참고해 보세요. 🤖

Agentic AI가 무엇인가요?

Agentic AI는 사람의 감독을 최소화한 채 목표를 이해하고 스스로 계획을 세워 작업을 완료하는 실행형 AI입니다. 초기의 챗봇·코파일럿이 ‘정보만 찾아주는 도구’였다면, 에이전틱AI는 실천하고 실제로 행동하며, 나아가 여러 시스템을 연결해 업무를 처음부터 끝까지 마무리합니다.

Agentic Maturity Model(에이전틱 성숙도 모델)

Level 0 | 고정 규칙·반복 자동화(챗봇/코파일럿)

이 레벨은 무엇을 하나요?
- 미리 정해 둔 규칙과 스크립트로 정보를 조회하고 반복 업무를 자동화합니다.
- 추론 없이 FAQ·기본 문의·상태 확인을 정형 흐름대로 처리합니다.
고객·직원이 바로 느끼는 변화
- 기본 질문에 응답이 빨라지고 대기 시간이 줄어듭니다.
- 답변 품질을 일관되게 유지하지만, 예외 상황에서는 흐름이 멈춥니다.
- 예시
  - 챗봇이 비밀번호 초기화, FAQ 응답을 단순 의사결정 트리로 처리합니다.
다음 단계로 뛰기 위한 체크리스트
- 규칙 기반 흐름(챗봇)에서 막히는 사용 사례를 찾아 추론이 개입되면 개선되는 지점을 찾습니다.
- 단일·신뢰 가능한 데이터 소스(CRM 등)로 시작합니다.
- 응답 시간, 1차 해결률, 자동화로 절감된 시간처럼 바로 측정 가능한 지표를 잡고 추세를 확인합니다.
- 리스크가 낮은 대상부터 적용합니다.

Level 1 | 정보 검색 + 행동 추천 Agent

이 레벨은 무엇을 하나요?

지식/업무 데이터를 찾아 요약하고, 상황에 맞는 다음 행동을 추천합니다.
사람의 결정을 돕되, 실제 실행은 제한적입니다.

고객·직원이 바로 느끼는 변화

“무엇을 어떻게 해야 하는지”를 즉시 안내받아 처리 속도를 높입니다.
(내부 직원용 에이전트)정책 문서를 뒤질 필요 없이 한도·허용 항목을 요약해서 보여주고, 경비 입력을 리마인드합니다
(고객 지원 에이전트)고객님의 멤버십 등급과 예매 이력을 확인해 취소 수수료와 환불 방법을 맞춤으로 안내합니다
(고객 지원 에이전트)비슷한 사례를 찾아 해결 절차를 제시하고, 긴급·고난도의 문제면 바로 상위 담당자에게 올리자고 제안합니다.

다음 단계로 뛰기 위한 체크리스트

추천 중 자동 실행할 액션(취소 처리, 재예약, 요약→발송)을 선정합니다.
테스트·모니터링·피드백 절차를 운영에 붙입니다.
케이스 차단율, 추천 채택률, 만족도를 함께 추적합니다.

Level 2 | 단일 도메인, 단순 오케스트레이션 Agent

이 레벨은 무엇을 하나요?

한 도메인에서 낮은 복잡도 작업을 에이전트가 직접 실행합니다.

고객·직원이 바로 느끼는 변화

사람이 승인만 하거나 개입하지 않아도 일 처리가 끝까지 이어집니다.
(내부 업무 에이전트) 캘린더와 메일을 읽고 회의 시간을 잡은 뒤, 참석자에게 팔로업 메일을 자동 발송합니다.
(예약/여행 에이전트) 항공사 시스템(API)에 연결해 취소를 처리하고, 고객 일정에 맞춰 대체 항공편을 바로 예약합니다.

다음 단계로 뛰기 위한 체크리스트

에이전트 운영 방식을 결정합니다. (한 개의 만능 에이전트 vs 여러 전문 에이전트 팀)
사람과 같은 최소 권한·직무 분리 원칙으로 접근 원칙을 설계합니다.
표준 커넥터/API를 우선 활용합니다.
표준·프로토콜을 도입해 재설계를 최소화하는 등 미래 확장을 염두한 설계를 합니다.

Level 3 | 다중 도메인, 복잡 오케스트레이션 Agent

이 레벨은 무엇을 하나요?

정제·통합된 데이터를 바탕으로 여러 워크플로를 종단간(E2E, End-to-End)으로 자율 오케스트레이션합니다.

고객·직원이 바로 느끼는 변화

한 번의 요청으로 부서·시스템을 가로질러 업무가 마무리됩니다.
(세일즈 운영 에이전트) CRM·서비스 티켓·재무 리포트를 함께 읽어 파이프라인 상태를 정리하고, 필요한 후속 조치를 연결된 시스템에서 바로 진행합니다.
(여행 에이전트) 고객의 좌석 선호를 파악해 프리미엄 좌석 업그레이드를 제안하고, 승인되면 결제까지 완료합니다.

다음 단계로 뛰기 위한 체크리스트

공통 통신 레이어를 만듭니다. (API, ‘Agent Bus’ 개념) * Agent Bus: 여러 AI 에이전트들이 상호작용하고 데이터를 교환하는 통로 역할
세분화된 접근 통제, 감사, 오류 처리, 투명성 등을 고려한 보안과 거버넌스를 촘촘히 합니다.

Level 4 | 멀티-에이전트 오케스트레이션 Agent

이 레벨은 무엇을 하나요?

서로 다른 기술 스택과 조직의 여러 에이전트가 실시간으로 협업합니다.
감독과 정책 아래 any-to-any 상호운용을 구현합니다.

고객·직원이 바로 느끼는 변화

사내와 파트너 채널이 끊김 없이 이어진 경험을 제공합니다.
하나의 요청이 연결된 서비스들로 자연스럽게 확장됩니다.
(커머스 에이전트 군) 주문 접수 에이전트가 요청을 받으면, 재고 에이전트가 수량을 확인하고, 물류 에이전트가 출고를 잡으며, CS 에이전트가 피드백 라우팅을 실시간으로 이어갑니다.
(여행 에이전트 군) 항공사 에이전트가 예약을 마치면 라이드셰어 에이전트와 호텔 에이전트로 자동 연동되어 픽업 예약과 체크인 준비까지 매끄럽게 이어집니다.

가치 극대화를 위한 체크리스트

에이전트 협업이 만드는 새 비즈니스 모델을 탐색합니다.
멀티에이전트 가치를 수치화할 지표를 정의합니다.
ROI를 비즈니스 임팩트로 추적합니다. (매출, 비용 절감, 고객 유지율)

에이전트는 ‘정보 검색 → 실행 → 복합 오케스트레이션 → 멀티-에이전트 협업”으로 자율성과 범위를 차근차근 넓혀갈 때 가장 큰 가치를 만듭니다. 여기에 데이터 품질, 보안·거버넌스, 조직·인력 준비까지 함께 설계하면 도입 속도와 성숙도를 동시에 끌어올릴 수 있습니다.

세일즈포스의 Agentic Maturity Model을 나침반 삼아, 지금 우리 조직의 현재 위치를 진단하고 다음 단계로 올라가기 위한 작은 실행부터 시작해 보세요 !

Agentic Maturity Model 에 대한 더 자세한 내용은 원문 Salesforce Blog를 통해 확인하실 수 있습니다.