- 업무 도구를 넘어 스스로 판단하고 실행하는 ‘AI 에이전트’의 확산
- 질문을 잘하는 수준을 넘어, 업무를 단계별로 설계하고 연결하는 ‘AI 오케스트레이션’의 중요성
- AI를 실질적인 업무 파트너로 전환하기 위한 오케스트레이션의 개념과 실전 적용 방법
이제 AI는 ‘특별한 도구’가 아니라, 업무 중에 자연스럽게 꺼내 쓰는 기본 도구가 됐습니다. 보고서를 쓰다 막히면 챗GPT를 열고, 자료 정리가 필요할 때는 제미나이(Gemini)에 질문을 던지는 일이 더 이상 낯설지 않습니다.
간단한 요청만으로도 빠르게 결과물이 만들어지면서, 일하는 속도는 분명히 빨라졌습니다. 하지만 한편에서는 “결과물이 기대만큼 완성도가 높지 않다”는 반응과 함께 이른바 ‘AI스러운’ 답변에 실망하는 경우가 있습니다. 문장은 매끄럽지만 핵심이 부족하거나, 그럴듯해 보이지만 실제 업무에 바로 활용하기에는 아쉬운 결과물이 나오기 때문입니다.
이렇게 AI를 활용하면서도 기대만큼의 결과를 얻지 못하는 이유는 의외로 단순합니다. 여전히 AI를 ‘한 번에 답을 주는 도구’처럼 사용하고 있기 때문입니다. 한 번의 질문으로 완성된 결과를 기대하는 방식은 오히려 AI의 활용 범위를 제한합니다.
이제 단순히 AI에게 질문을 더 잘하는 기술을 넘어, 업무를 단계적으로 설계하는 방식이 필요합니다. 이처럼 일의 흐름 전체를 나누고 연결해 설계하는 접근을 ‘AI 오케스트레이션(Orchestration)’이라고 합니다. IBM은 이를 ‘여러 AI 모델과 시스템, 워크플로를 조정하고 관리하는 것’으로 정의하는데, 그 핵심은 무엇을 어떤 순서로 맡길지 흐름을 설계하는 데 있습니다.
‘도구’에서 ‘에이전트’로, AI 활용 방식의 변화
최근 Google Cloud가 발표한 ‘AI 에이전트 트렌드 2026’보고서는 중요한 변화를 짚습니다. AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 목표를 이해하고 실행까지 이어가는 방향으로 진화하고 있다는 점입니다.
과거에는 AI를 검색이나 요약 도구처럼 활용하는 데 초점이 맞춰졌다면, 앞으로는 업무의 흐름 속에서 역할을 나눠 수행하는 방식이 중요해질 것으로 보입니다.
이 변화는 복잡한 시스템을 도입해야만 가능한 것이 아닙니다. 지금 우리가 사용하는 AI 채팅창에서도 충분히 적용할 수 있는 접근입니다.
지금 쓰는 AI로 실현하는 AI 오케스트레이션의 구현
AI 오케스트레이션의 핵심은 명확합니다. 전체 과업을 한 번에 던지는 대신, 단계를 나누고 각 단계의 결과를 다음 단계로 연결하는 것입니다. 이러한 접근이 결과물의 완성도를 높일 수 있습니다.
예를 들어 직장에서 팀장이나 임원 앞에서 월간 업무 보고 자료를 준비할 때, 단순히 “이번 달 업무 내용으로 보고서를 써줘”라고 하면 AI는 나열식 정보만 돌려줄 뿐입니다. 반면 보고의 목적·청중·성과를 순서대로 제공하면, AI는 보고 대상에게 소구될 비즈니스 임팩트 중심으로 자료를 정리한 뒤 핵심 메시지가 의도한 대로 담기도록 구조를 잡습니다.
그러나 자료와 구조가 정리됐다고 바로 보고서를 작성하면 논리적 허점을 놓치게 됩니다. 이 단계에서 AI에게 ‘예리한 임원’의 역할을 부여해 설득력과 허점을 미리 검증하고, 맥락과 근거 데이터를 추가해 논리를 보강해야 합니다. 이 검증 단계는 처음부터 완성된 결과물을 요구했다면 건너뛰었을 과정입니다. AI와 함께 단계를 밟으면서 사용자 스스로도 결과물의 완성도를 끌어올릴 수 있다는 점이 이 접근의 핵심입니다.
검증된 논리 위에 작성한 스크립트와 초안은, 한 번에 뽑아낸 결과물과 출발점부터 다릅니다. 마지막으로 AI로 수치와 표현의 일관성까지 최종 점검하면 보고 내용은 완성도와 신뢰도를 동시에 갖출 수 있게 됩니다.
결국 중요한 것은 ‘기술’이 아니라 ‘설계’
한 번에 결과를 요청하면 빠르게 초안은 얻을 수 있지만, 수정에 많은 시간이 걸립니다. 반면 단계를 나누면 초기에는 시간이 더 걸리는 것처럼 보이지만, 불필요한 재작업을 줄이고 필자의 의도를 명확히 반영하여 전체 업무 효율과 완성도가 오히려 개선될 수 있습니다.
결국 AI 오케스트레이션은 기술이 아닌 ‘매니지먼트’입니다. 복잡한 대규모 컨퍼런스를 준비하는 ‘총괄 기획자’의 감각이 AI 시대에도 그대로 유효한 이유입니다. 업무를 단계별로 설계하는 것이야말로 AI를 효율적으로 활용할 수 있는 첫걸음입니다.
이제는 ‘질문’이 아니라 ‘과정’을 설계할 때
GS칼텍스는 DAX(Digital & AI Transformation) 전략의 일환으로 사내 생성형 AI 플랫폼 AiU를 도입해 임직원들의 일하는 방식을 바꾸고 있습니다. AiU는 GS그룹의 공통 AX 플랫폼인 ‘미소(MISO)’를 기반으로 에너지 산업에 특화된 기능을 더해 개발한 플랫폼으로, 누구나 AI와 자연어로 대화하며 나만의 업무용 AI 에이전트를 직접 만들 수 있도록 설계됐습니다. 임직원들은 직접 찾아야 했던 내부 데이터에 AiU를 통해 효율적이고 정확하게 접근하면서, 자신의 업무 흐름에 맞는 AI 에이전트를 직접 설계·활용하며 업무의 완성도를 높입니다. 질문 하나로 답을 구하는 것이 아니라, 일의 과정을 설계하고 AI와 함께 완성하는 AI 오케스트레이션을 실현하는 사례입니다.
이처럼 이제 AI 활용의 기준은 더 나은 프롬프트를 작성하는 것을 넘어, 업무 전체의 흐름을 설계하는 것으로 변화하고 있습니다. 이 관점의 차이가 AI를 단순한 도구에서 실질적인 업무 파트너로 바꾸는 출발점입니다.
여러분의 역할은 AI의 답변을 수동적으로 기다리는 사용자가 아니라, 세상에서 가장 유능한 AI팀의 ‘마에스트로’가 되는 것입니다.
