결정 vs. 업무: 운영 현장에서 에이전틱 AI가 진정으로 의미하는 것

Session Overview

'에이전틱 AI'는 광범위하게 쓰이는 용어가 되었지만, DHL 데이터 품질 디렉터 Prerit Mishra는 이 용어가 근본적으로 다른 두 가지 개념을 하나로 뭉뚱그리고 있다고 주장한다. 바로 '업무를 수행하는 에이전트'와 '의사결정을 내리는 에이전트'다. 전자는 채팅 인터페이스를 갖춘 자동화에 불과하다. 후자는 비즈니스가 실제로 운영되는 방식 자체를 바꾼다.

이 두 경로는 서로 다른 데이터, 다른 거버넌스, 다른 운영 모델을 요구한다. 그런데도 대부분의 기업은 마치 같은 문제인 것처럼 투자한다. 이 세션은 두 경로를 명확히 구분하고, 글로벌 공급망에서 AI를 파일럿에서 실제 운영 현실로 확장한 경험을 바탕으로 리더들에게 어디에 먼저 투자해야 하는지 더 선명한 기준을 제시한다.

• 두 종류의 에이전트 — '업무 에이전트'와 '결정 에이전트'가 왜 다른 문제인지, 그리고 동일하게 취급했을 때의 비용
• 중요한 기반 — 각 경로가 확장되기 전에 필요한 데이터 품질·거버넌스·운영 모델의 차이
• 어디에 먼저 투자할 것인가 — 더 나은 채팅 인터페이스가 아닌 실질적인 운영 임팩트를 위한 에이전틱 AI 투자 순서 결정 프레임워크