AI Agent는 이제 단순 코딩 보조를 넘어선 다양한 작업을 하고 있습니다. RAG를 통해 사내의 방대한 문서를 실시간으로 참조하는 것은 물론, 최근에는 MCP를 활용해 디버깅, 이슈 체크, 심지어 내부 DB까지 다양한 시스템과 직접 연결되고 있습니다.
이 변화는 자연스럽게 기업 내부의 관심으로 이어집니다. 하지만 AI의 활동 반경이 넓어지고 사내 깊숙한 데이터까지 건드리게 되면서, 도입을 검토하는 팀의 고려사항은 오히려 더 많아졌습니다. 연결되는 시스템이 많아질수록 보안 리스크는 커지고, 처리해야 할 데이터 양이 늘어나며 토큰 비용 부담도 무시할 수 없기 때문입니다.
이 글에서는 기업 내 AI 도입을 검토하는 과정에서 반드시 짚고 넘어가야 할 6가지 핵심 고려 사항을 정리했습니다.
1. 팀의 인원 규모와 비용
에이전트가 MCP로 여러 시스템을 연결하고 RAG로 방대한 문서를 참조하면 과거의 개발 툴과는 비교할 수 없을 만큼 많은 토큰을 사용합니다. 소수 인원, 제한된 시나리오라면 Cloud API가 유리할 수 있지만, 인원이 많아질수록 기하급수적으로 늘어나는 비용을 따져봐야 합니다.
일정 규모 이상의 팀이라면 단기적인 편의가 아니라 장기적인 총소유비용(TCO) 관점에서 로컬 GPU 기반 LLM 운영이 더 합리적인 선택이 될 수 있습니다. 지금 얼마가 드는가보다, “이 구조를 1년 이상 유지할 수 있는가”를 묻는 것이 중요합니다.
2. 사내 보안 정책
AI Agent 도입 검토에서 가장 먼저 확인해야 할 것은 기술 스펙이 아니라, 사내 보안 정책이 허용하는 데이터 이동의 범위입니다. 소스코드, 설계 문서, 기획 자료 중 단 한 줄이라도 외부 서버를 경유할 수 있는지에 따라 선택지는 완전히 달라집니다.
보안 요구 수준이 높은 조직이라면 외부 API 호출 자체가 허용되지 않는 경우도 적지 않습니다. “데이터는 암호화되어 전송된다”는 답이 되지 못합니다. 데이터가 아예 외부로 나가지 않는 구조, AIR-GAP 환경이 전제 조건이 됩니다.
AIR-GAP 환경에서는 외부 LLM에 의존할 수 없기 때문에, 사내 GPU를 기반으로 한 LLM 서빙과 운영 역량이 반드시 필요합니다.
3. AI 자율성에 대한 허용 범위
에이전트에게 어디까지 ‘권한’을 줄 것인가의 문제입니다. 사용 범위를 정하지 않으면 AI의 작은 실수가 시스템 전체에 치명적인 영향을 줄 수 있습니다. 코드 제안, 수정, 병합, 배포 트리거, 시스템 명령 실행 등 단계별로 권한을 구분하고, 어떤 지점에서 반드시 사람의 개입이 필요한지를 사내 가이드라인으로 명확히 해야 합니다.
4. 사용자의 검토
사람이 AI가 만든 결과물을 검토하지 않으면 AI만 이해하고 사람은 기억하지 못하는 코드가 쌓이게 됩니다. 이는 결국 나중에 장애가 터졌을 때 사람이 손댈 수 없는 거대한 기술 부채로 돌아옵니다.
또한 검토 없이 승인할 경우, 이후 발생할 문제에 대한 책임 소재가 불분명해집니다. AI는 결과에 책임을 지지 않으므로, 잘못된 코드로 인해 실 서비스에 장애가 발생하거나 보안 사고가 터졌을 때 그 책임은 결국 승인한 사람과 조직에게 남습니다.
따라서 모든 AI 생성물은 조직의 지식과 책임을 유지하기 위한 최소한의 장치로써 인간의 검토와 판단을 전제로 한 프로세스 안에 놓여야 합니다. AI는 판단을 보조할 수는 있지만, 판단의 주체를 대체해서는 안 됩니다.
5. 프로젝트 사용 언어와 AI의 학습 숙련도
우리 프로젝트가 사용하는 언어가 AI에게 충분히 학습된 메이저 언어(Python, Java 등)인지 확인해야 합니다. 만약 사내에서만 쓰는 특수 언어나 오래된 레거시 언어(COBOL, ABAP 등)라면 일반적인 모델로는 한계가 있습니다. 이 경우 AI가 제대로 코딩을 할 수 있도록 별도의 RAG(문서 참조) 설정, 사내 코드 기반의 파인튜닝, 혹은 해당 언어에 특화된 전용 모델을 선택하는 전략이 필요합니다.
6. 로컬 LLM 운영 및 유지보수
보안이나 비용 구조를 이유로 로컬 인프라를 선택했다면, 서버 설치 이후에 따라오는 지속적인 운영 부하를 반드시 고려해야 합니다.
모델 업데이트 주기, 추론 성능 최적화, GPU 자원 배분, 서빙 안정성, 장애 대응과 모니터링까지 모두 운영 영역에 포함됩니다. 특히 AI Agent가 실제 업무 흐름에 깊게 관여할수록, 모델 성능 저하나 응답 지연은 곧바로 생산성 저하로 이어집니다.
마무리
AI 에이전트는 이전에 없던 강력한 생산성을 제공하며 개발자의 단순 반복 업무를 획기적으로 줄여줄 뿐만 아니라, MCP와 RAG 같은 기술을 통해 사내의 다양한 시스템과 유기적으로 결합되어 활용될 수 있습니다.
하지만 그 강력함만큼이나 보안, 책임 소재, 그리고 지속 가능한 운영을 고려해야합니다. 도입을 결정하기 전, 우리 조직이 정책적·기술적 준비가 되었는지 면밀히 검토해야 하는 이유입니다.
위에서 정리한 6가지 체크리스트는 특정 도구를 평가하기 위한 목록이 아니라, 도입 이후까지 책임질 수 있는 구조인지 점검하기 위한 기준입니다.
AI를 얼마나 잘 쓰느냐보다 중요한 것은, 어디까지 쓰기로 결정했는지입니다.
이 체크리스트를 바탕으로 우리 팀과 조직에 맞는 현실적인 운영 전략을 설계해 보시기 바랍니다.
