AI 에이전트 설계 3단계: 성과를 만드는 원칙

많은 기업이 챗봇이나 요약툴처럼 AI를 도입했지만, 성과는 기대 이하였던 경험이 있을 겁니다. 그 이유는 AI가 ‘우리 회사의 일하는 방식’을 이해하지 못한 채 단순 도구처럼 쓰였기 때문입니다. 이 글에서는 AI가 단순한 도구를 넘어 디지털 동료로 진화하기 위한 원더스랩의 AI 에이전트 설계 3단계 원칙을 구체적인 사례와 함께 소개합니다.

원더스랩

Oct 02, 2025

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AI 에이전트 설계 3단계: 성과를 만드는 원칙 AI 도입, 성과가 없는 이유는 무엇인가 도구가 아닌 동료로 진화하는 AI AI 에이전트 설계 3단계 공식 기술이 아니라 비즈니스의 문제 지금이 바로 설계의 타이밍

AI 에이전트 설계 3단계: 성과를 만드는 원칙

“AI를 도입하는 것보다, 일하게 설계하는 게 먼저입니다.”

AI 도입, 성과가 없는 이유는 무엇인가

최근 몇 년간 많은 기업이 앞다퉈 AI를 도입했습니다.

챗봇으로 고객 문의를 처리하고, 회의록을 요약하며, 보고서 초안을 뽑는 데 활용했습니다.

처음에는 “편하다”는 반응이 나오지만, 시간이 지나면 이런 말이 뒤따릅니다.

“결국 내가 다시 손봐야 하더라.”

“우리 방식하고는 잘 안 맞는다.”

이유는 단순합니다. AI가 기업의 고유한 맥락을 이해하지 못한 채, 개인 보조 도구처럼 쓰이고 있기 때문입니다. 따라서 이제는 단순 도입을 넘어, 기업에 맞게 설계된 AI 에이전트를 고민해야 합니다.

그 해법은 바로 AI 에이전트 설계 원칙의 3단계 공식입니다.

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성공하는 AI 에이전트 설계 3단계

회사를 먼저 학습시키기

역할을 중심으로 설계하기

일하면서 성장하는 구조 만들기

도구가 아닌 동료로 진화하는 AI

챗GPT와 같은 범용 AI는 글을 매끄럽게 쓰고 대화도 자연스럽습니다.

하지만 기업 차원에서 보면, 이는 보통 5~10% 수준의 생산성 향상에 머무릅니다.

이메일 작성: 10분 → 5분

회의록 요약: 30분 → 10분

편리하긴 하지만, 기업 성과를 크게 바꾸기에는 부족합니다.

반대로 AI 에이전트 설계 공식을 적용하면 이야기가 달라집니다.

법무법인: 진술서 작성 21일 → 1일 (95% 단축)

콘텐츠 제작사: 시나리오 제작 8주 → 1주 (87% 단축)

브랜딩 에이전시: 200건 제안서를 학습해 고유 톤을 유지한 자동화 제안서 생성

이처럼 설계가 반영된 AI는 단순한 툴이 아니라, 실제로 업무를 분담할 수 있는 디지털 동료로 자리 잡습니다.

예를 들어 한 로펌은 ‘보조변호사 AI’를 도입해 상담 정리, 판례 검색, 진술서 초안까지 맡겼습니다.

변호사는 최종 검토와 의사결정에만 집중할 수 있었고, AI는 기업 성과를 견인하는 파트너로 기능했습니다.

AI 에이전트 설계 3단계 공식

1단계. 회사를 먼저 학습시키기

아무리 정교한 모델이라도 기업의 문서 양식, 승인 절차, 고객 대응 방식, 조직만의 언어를 배우지 못하면 현장에서 성과를 내기 어렵습니다.

따라서 첫 단계는 우리 회사의 지식과 관습을 AI에 학습시키는 것입니다.

사례: 한 브랜딩 에이전시는 10년간 축적한 제안서 200건을 학습시켰습니다.

그 결과 회사 특유의 구조와 표현을 담은 제안서를 자동 생성할 수 있게 되었습니다.

맥락을 모르는 AI는 도구에 불과하지만, 맥락을 아는 AI는 동료가 됩니다.

2단계. 역할 중심으로 설계하기

AI를 기능 단위로만 나누는 방식은 한계가 있습니다.

“문서 작성 AI”가 아니라 “고객 응대 매니저 AI”, “보조변호사 AI”처럼 역할 중심으로 정의해야 기업 프로세스에 자연스럽게 녹아듭니다.

업무는 기능의 조각이 아니라, 맥락이 이어지는 흐름입니다.

예컨대 고객 문의 응대는 다음과 같은 과정으로 진행됩니다.

문의 파악 → 사례 검색 → 답변 초안 → 톤 조정 → 검토 → 발송

이 전체 흐름을 따라가려면 AI에게 역할과 권한을 부여해야 기업 프로세스에 제대로 통합될 수 있습니다.

사례: 한 로펌은 ‘보조변호사 AI’를 정의해 도입했습니다. 이 AI는 상담 내용을 정리하고, 판례를 검색하며, 진술서 초안까지 작성합니다. 변호사는 최종 판단에 집중하면서, 전체 업무 효율이 크게 개선되었습니다.

3단계. 일하면서 성장하는 구조 만들기

AI 에이전트는 고정된 프로그램이 아니라, 실제 사용 속에서 점점 더 정교해져야 합니다. 이를 위해 필요한 것이 Human-in-the-Loop 구조입니다.

AI가 초안을 작성 → 담당자가 수정 → 수정 내용이 학습에 반영

반복될수록 결과물 품질 향상

사례: 한 팀장은 보고서 제목을 매번 수정했습니다. 이 패턴을 학습한 AI는 이후 자동으로 해당 주제에 필요한 키워드를 제목에 반영했습니다. 시간이 지날수록 AI는 단순 도구에서 학습하는 동료로 발전했습니다.

기술이 아니라 비즈니스의 문제

AI 에이전트 설계가 까다로운 이유는 기술 자체 때문이 아닙니다.

핵심은 비즈니스를 얼마나 깊이 이해하느냐에 있습니다.

병목은 어디에서 발생하는지

사람의 개입이 꼭 필요한 지점은 무엇인지

조직의 강점은 어디에 있는지

일이 어떤 흐름으로 진행되는지

이 질문들에 답해야 비로소 제대로 된 AI 에이전트를 설계할 수 있습니다. 따라서 AI 도입은 단순 IT 프로젝트가 아니라, 업무 혁신 프로젝트이자 경영 과제입니다.

지금이 바로 설계의 타이밍

AI 도입은 출발점에 불과합니다.

AI가 우리 회사를 배우고, 역할을 맡고, 함께 성장하도록 설계해야 성과가 납니다.

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성공하는 AI 에이전트 설계 전략 3단계 핵심 요약

우리 회사를 먼저 가르치세요 - 맥락을 아는 AI가 동료가 됩니다

역할을 중심으로 설계하세요 - 기능이 아니라 흐름을 처리하게 만드세요

일하면서 성장하게 만드세요 - 시간이 지날수록 똑똑해지는 자산을 만드세요

앞서가는 우리 회사를 만들고자 한다면, 지금 필요한 것은 일 잘하는 AI 동료, AI 직원을 만드는 일입니다.

💡

<원더스랩의 AI 에이전트 설계 워크숍 사례가 궁금하다면>

A 기업: 제안서 업무를 AI로 구조화한 사례

B 기업: 디자인 기획 시간을 단축한 사례

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