핵심 요약 [TL;DR] :
- Agentic AI는 PoC 단계에서는 효과적이지만 운영 단계로 넘어가면서 멈추는 경우가 많음
- 자동 실행에 대한 운영 구조와 책임 체계가 설계되지 않았기 때문
- AgentOps는 Agentic AI를 운영 대상으로 관리하기 위한 관점이자 자율 실행 AI를 전제로 한 운영 계층의 확장
- 사람이 사라지는 것이 아니라, 직접 처리에서 정책 설계·승인·감사 역할로 이동할 전망
- PoC를 넘어 실제 운영으로 이어지기 위해서는 추적성, 설명 가능성, 승인 구조가 필수
- SLEXN 월간 웨비나 (1월)에서는 Agentic AI의 한계와 솔루션 사례를 통해 AgentOps 관점의 설계 · 운영 기준을 공유할 예정
2026년 현재, 글로벌 기업들이 생성형 AI를 바라보는 질문은 더 이상 “쓸 수 있는가”가 아닙니다. “어디까지 맡길 수 있는가”, 그리고 “이걸 운영 환경에서 믿어도 되는가”입니다.
Agentic AI는 이 질문을 정면으로 건드리는 기술입니다. 단순히 답변을 생성하는 AI를 넘어, 목표를 기준으로 작업을 계획하고 도구를 호출해 실행까지 수행하는 ‘행위 주체(agent)’가 등장했습니다.
Agentic AI란 무엇인가
Agentic AI는 단일 프롬프트에 응답하는 AI가 아니라, 목표를 기준으로 여러 작업을 계획하고 실행하는 AI를 의미합니다. 필요한 도구를 호출하고, 외부 시스템과 연동하며, 중간 결과를 바탕으로 다음 행동을 결정합니다. 이 구조는 개발 자동화, 테스트 실행, 장애 대응, 운영 분석 등 기존에 사람이 순차적으로 처리하던 업무를 AI가 대신 수행할 수 있게 만듭니다.
PoC 이후, Agentic AI가 멈추는 지점
문제는 이 자율성이 그대로 운영 환경으로 옮겨지지 않는다는 점입니다. PoC 단계에서는 제한된 데이터와 시나리오, 사람의 상시 개입이 전제되기 때문에 Agentic AI는 대부분 잘 작동합니다. 하지만 운영 단계에서는 질문이 완전히 달라집니다.
- 어디까지 자동 실행을 허용할 것인가
- 오류나 오판이 발생했을 때 책임은 어떻게 분리되는가
- 왜 그런 결론에 도달했는지 추적하고 설명할 수 있는가
이 질문에 답하지 못하면 Agentic AI는 결국 참고용 시스템에 머무르게 됩니다. PoC 이후 멈추는 이유는 모델 성능이 아니라, 실행 권한·승인 경계·감사 로그·실패 처리 방식이 설계되지 않은 상태에서 자동화를 시도했기 때문입니다.
AgentOps란 무엇인가
최근 이러한 문제를 해결하기 위한 접근을 AgentOps라고 부르기도 합니다. 이 글에서 말하는 AgentOps는 Agentic AI를 운영 대상으로 관리하는 관점을 의미합니다. 에이전트가 어떤 판단을 내렸는지, 어떤 도구를 호출했는지, 어디까지 자동으로 실행했는지를 기록하고 통제할 수 있어야 합니다.
AgentOps는 MLOps나 DevOps를 대체하는 개념이라기보다는, 자율 실행을 전제로 한 운영 계층의 확장에 가깝습니다. 특히 도구 호출 추적, 정책 기반 승인, 실행 결과 감사, 실패 시 롤백과 같은 요소가 핵심이 됩니다.
AIOps와의 관계: 무엇이 달라졌는가
전통적으로 AIOps는 운영 데이터를 기반으로 이상 징후를 감지하고, 원인을 분석하며, 조치를 권고하는 데 강점이 있었습니다. 최근에는 자동화 영역까지 확장되고 있지만, 여전히 많은 환경에서 실행의 최종 책임은 사람에게 남아 있습니다.
Agentic AI가 등장하면서 운영의 초점은 한 단계 더 이동합니다. 분석과 권고를 넘어, 정책으로 정의된 범위 내에서의 실행이 전제가 됩니다. 이때 사람의 역할은 모든 작업을 직접 처리하는 방식에서, 정책을 설계하고 승인·감사하는 역할로 이동합니다.
슬렉슨 1월 웨비나에서 다룰 질문들
2026년 1월에 진행되는 SLEXN 웨비나 2026년 AI 트렌드: PoC 이후 Agentic AI 운영의 새로운 기준에서는 Agentic AI를 운영 환경에 적용할 때 가장 많이 막히는 지점을 중점으로, 관리·통제 가능한 시스템으로 전환하기 위한 접근 방식을 다룹니다.
자동화가 가능한 영역과 인간의 개입이 필요한 판단 지점을 명확히 구분하는 것이 Agentic AI 운영의 핵심 기준임을 짚고, 이러한 관점에서 AIOps와 AgentOps가 결합된 실제 운영 기준을 공유합니다.
마무리
Agentic AI는 이미 충분히 성숙한 기술입니다. 이제 남은 과제는 “얼마나 똑똑한가”가 아니라, “얼마나 통제 가능하고 설명 가능한가”입니다. PoC 이후 멈추는 조직과 실제 운영으로 넘어가는 조직의 차이는 모델이 아니라 운영 전략에 있습니다.
AgentOps는 그 차이를 만드는 접근입니다. AI를 실험에서 끝내지 않고, 조직의 IT 운영 안에 정착시키고자 한다면, 이제는 Agentic AI 자체보다 AgentOps라는 운영 관점부터 설계해야 할 시점입니다.
