AI 에이전트가 기업 안으로 들어오는 흐름은 더 이상 논의 단계나 소규모 파일럿에 머물러 있지 않다.
OutSystems는 2025년 12월부터 2026년 1월까지 전 세계 IT 리더 약 1,900명을 조사했다. 결론은 명확했다. 기업의 96%가 어떤 형태로든 AI 에이전트를 이미 배포했고, 97%는 전사 차원의 에이전트 전략을 세우고 있다.
하지만 바로 이어지는 숫자는 훨씬 불편하다. 응답자의 94%는 AI 확산, 즉 AI sprawl이 복잡성, 기술 부채, 보안 리스크를 키우고 있다고 우려했다.
도입 속도는 빠르다. 통제 속도는 그만큼 빠르지 않다.
무엇이 확산되고 있나
AI sprawl은 새 표현이지만, 가리키는 문제는 구체적이다. 기업 안의 AI 에이전트 수는 빠르게 늘어나는데 이를 관리하는 방식은 통일돼 있지 않다.
조사 수치는 그 간극을 보여준다.
- 38%의 기업은 자체 제작 에이전트와 구매한 서드파티 에이전트를 함께 쓰고 있어, 서로 다른 두 체계가 뒤섞인 상태다.
- 중앙화된 에이전트 거버넌스를 갖춘 기업은 36%에 그쳤다.
- AI sprawl을 관리하는 통합 플랫폼을 쓰는 기업은 12%뿐이다.
나머지 88%는 팀별 운영, 지역별 관행, 불완전한 접근 권한 기록, 흩어진 행동 로그에 기대고 있다. 어떤 에이전트가 어떤 시스템에 접근했고, 어떤 권한으로 무엇을 결정했는지 즉시 설명하기 어려운 경우가 많다.
OutSystems CEO 우드슨 마틴은 AI 실험에서 측정 가능한 사업 성과로 넘어가는 변화가 더 이상 미래의 일이 아니라 지금 기업이 직면한 현실이라고 말했다.
이 말만 놓고 보면 좋은 소식처럼 들린다. 그러나 94%가 통제 불안을 말한 수치와 함께 보면 그렇게 가볍게 읽히지 않는다.
8월 시한
올해 이 문제가 특히 급한 이유는 EU AI 법의 집행 시한이 2026년 8월이기 때문이다.
AI 시스템을 배포하는 기업에는 몇 가지 강한 요구사항이 따른다.
제9조: 모든 배포 단계에서 지속적이고 문서화된 위험 관리를 해야 한다. 실무적으로는 각 에이전트에 고유 식별자를 부여하고, 보유 권한과 수행 활동을 기록해야 한다는 뜻이다.
제13조: 서드파티 AI 시스템을 사용할 경우 공급업체는 그 출력 결과를 이해할 수 있을 만큼 충분한 문서를 제공해야 한다. “그 에이전트가 무엇을 하고 있었는지 모른다”는 말은 면책 사유가 되기 어렵다.
두 조항을 합치면 기업은 다음을 갖춰야 한다.
- 몇 개의 에이전트가 어디에서 실행되고 어떤 권한을 갖는지 보여주는 등록부를 유지해야 한다.
- 모든 작업 기록을 중앙의 암호화된 저장소에 남겨야 하며, 각 플랫폼 로그를 나중에 이어 붙이는 방식으로는 부족하다.
- 필요할 때 특정 에이전트의 접근 권한을 몇 초 안에 철회할 수 있어야 한다.
- 사람 감사자가 에이전트의 결정을 이해할 수 있어야 하며, 단순한 신뢰도 점수만으로는 충분하지 않다.
문제는 이런 관리를 위한 통합 플랫폼을 보유한 기업이 현재 12%에 불과하다는 점이다.
멀티 에이전트 체인이 더 어렵다
단일 에이전트는 그나마 추적이 가능하다. 더 어려운 형태는 에이전트 체인이다. 하나의 큰 작업을 수십 개의 하위 작업으로 나누고, 여러 에이전트가 순서대로 처리한 뒤 사람의 승인을 받는 구조다.
이런 구조에서는 한 번의 작업을 감사하려 해도 전체 체인을 재구성해야 한다. 각 단계의 입력과 출력이 모두 기록돼 있어야 한다. 문제가 생겼을 때 책임 지점을 수작업으로 찾는 것은 사실상 불가능해진다.
그래서 멀티 에이전트 환경에서는 거버넌스 격차가 특히 위험하다.
지역별 차이
조사는 여러 지역을 포괄했고, 성숙도 차이는 컸다.
| 지역 | 성숙도 |
|---|---|
| 인도 | 가장 성숙했으며, 프로덕션 배포 비율이 가장 높음 |
| 호주 | 파일럿에서 프로덕션으로 이동 중 |
| 일본 | 역시 파일럿에서 프로덕션으로 이동 중 |
| 브라질 | 중간 수준 |
| 독일, 영국 | 중간 수준 |
인도가 앞선다는 점은 다소 의외지만 설명은 가능하다. IT 서비스 산업이 밀집해 있고, 엔지니어 비용이 상대적으로 낮으며, 새 도구 수용도도 높기 때문에 에이전트화가 빠르게 진행될 수 있다.
무엇부터 해야 하나
이번 연구가 제시한 조언은 세 가지로 요약된다.
- 먼저 세어야 한다: 얼마나 많은 에이전트가 실행 중인가. 어떤 권한을 갖고 있는가. 모른다면 거기서 시작해야 한다.
- 로그를 중앙화해야 한다: 각 에이전트의 모든 작업은 추적 가능한 기록으로 한곳에 남아야 한다. 플랫폼별 로그를 조합하는 방식에 기대서는 안 된다.
- 비상 차단 장치를 둬야 한다: 특정 에이전트에 문제가 생겼을 때 30초 안에 멈출 수 있는가. 아니라면 가장 먼저 고쳐야 할 통제 항목이다.
8월까지는 몇 달이 남아 있다. 하지만 팀별 자율 운영 방식으로 에이전트를 관리해 온 기업에게 그 시간은 넉넉하지 않다.
출처: CocoLoop, Agentic AI Goes Mainstream in the Enterprise, but 94% Raise Concern About Sprawl(OutSystems / Business Wire); Agentic AI's governance challenges under the EU AI Act in 2026(AI News)