2026년 5월 26일 서울 양재 엘타워에서 열린 Enterprise AI Seoul 2026 컨퍼런스에 참석했습니다.

이번 컨퍼런스에서는 엔터프라이즈 환경에서 AI를 어떻게 도입하고, 실제 업무 성과로 연결할 수 있을지에 대한 다양한 사례와 인사이트가 공유되었습니다.

특히 여러 세션을 통해 AI 도입이 단순히 새로운 기술이나 도구를 적용하는 일이 아니라, 실제 업무 방식과 운영 구조를 함께 바꾸는 과정이라는 점을 확인할 수 있었습니다.

이번 글은 업무에 AI를 적용하거나 자동화를 검토하고 있는 구성원들이 실제 기업 사례와 도입 기준을 참고할 수 있도록, 컨퍼런스에서 확인한 내용을 공유하기 위해 작성했습니다.

컨퍼런스에서 인상 깊었던 AI 활용 흐름과 기업 사례, 그리고 AI Agent와 자동화를 안정적으로 업무에 적용하기 위해 필요한 기준을 중심으로 정리해보고자 합니다.

Enterprise AI Seoul 2026에서 인상 깊었던 AI 활용 흐름

이번 컨퍼런스에서 확인한 기업들의 AI 활용은, 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어 실제 업무 방식과 운영 구조 자체를 혁신하는 과정으로 진화하고 있었습니다.

컨퍼런스에서는 다양한 기업의 실제 운영 사례가 공유되었습니다. 여러 세션을 관통한 핵심은 AI를 성공적으로 정착시키려면 적용할 업무를 명확히 정의하고, 사내 데이터와의 연결성, 그리고 결과물을 검토할 기준을 함께 마련해야 한다는 사실이었습니다.

즉, AI 도입은 특정 솔루션을 도입하는 것에서 끝나는 것이 아니라, AI가 실제 업무 흐름 안에서 작동할 수 있도록 데이터, 시스템, 운영 기준을 함께 설계하는 과정에 가깝다는 것을 확인할 수 있었습니다.

특히 고객사와 프로젝트마다 데이터와 업무 기준이 달라질 수 있는 마케팅 에이전시 환경에서는 AI 기능 자체보다, AI가 어떤 데이터와 기준을 바탕으로 작동할 것인지 먼저 정의하는 과정이 중요하다고 느꼈습니다.

기업 업무에서 AI가 활용되는 실제 사례

이러한 관점을 실제로 보여주는 사례가 이번 컨퍼런스에서 함께 공유되었습니다.

최근 기업들은 업무 효율성을 극대화하고 데이터 접근성을 높이기 위해 사내 특화형 AI를 적극적으로 도입하고 있습니다.

▲ 우아한형제들의 물어보새가 해결한 실제 비즈니스 문제 사례 예시

▲ 우아한형제들의 물어보새가 해결한 실제 비즈니스 문제 사례 예시

우아한형제들은 사내 AI Agent ‘물어보새’를 구축하여 구성원이 자연어로 질문하면 RAG와 Text-to-SQL 기술을 기반으로 데이터를 조회하고, 사내 지식 문서와 연결해 맥락 있는 답변을 받을 수 있도록 했습니다.

특히 인상 깊었던 사례는 주말에 발생한 이상 현상을 물어보새가 분석한 사례였습니다.

담당자가 부재한 상황에서도 구성원이 메신저에서 관련 위키 폴더를 컨텍스트로 지정해 질문하자, 물어보새는 연도별 데이터를 비교해 정상 수치 대비 이상 패턴을 파악하고 원인과 대응 필요 여부를 정리해주었습니다.

기존에는 데이터팀에 요청하거나 직접 SQL을 작성해야 확인할 수 있었던 문제를 자연어 질문만으로 빠르게 분석할 수 있다는 점이 인상적이었습니다.

▲ 신세계라이브쇼핑의 바이브 코딩 개발 사례

▲ 신세계라이브쇼핑의 바이브 코딩 개발 사례

반면 신세계라이브쇼핑은 현업 직무 담당자가 AI를 활용해 서비스를 직접 개발하는 ‘바이브 코딩’ 방식을 도입하여 마케팅 플랫폼, 방송 사전 심의 등 20개 이상의 실무 서비스를 실제 운영하고 있었습니다.

우아한형제들의 사례가 철저한 데이터 거버넌스를 기반으로 정보 조회와 분석의 대중화를 이끌었다면, 신세계라이브쇼핑의 사례는 현업 담당자의 주도적인 서비스 개발 및 전방위적 업무 자동화에 초점을 맞춘 사례로 볼 수 있었습니다.

이러한 사례를 통해 성공적인 AI 도입을 위해서는 우리 조직에 필요한 방향이 유연한 정보 탐색인지, 실무 프로세스 자동화인지 명확히 정의하는 과정이 선행되어야 한다고 느꼈습니다.

두 사례는 서로 다른 AI 활용 방식이지만, 모두 조직이 해결하려는 문제를 먼저 구체화하고 그에 맞는 데이터와 시스템을 연결했다는 공통점이 있었습니다.

이를 통해 AI 도입의 출발점은 새로운 기술 자체가 아니라, 현재 업무에서 어떤 문제를 해결할 것인지 정의하는 데 있다는 점을 확인할 수 있었습니다.

결국 최근의 기업 AI는 특정 기술 직군에 국한되지 않고, 모든 구성원이 각자의 업무 현장에 맞춰 주도적으로 활용하는 형태로 확장되고 있습니다.

AI Agent와 자동화, 그리고 이를 위해 필요한 업무 기준

AI Agent를 실제 업무 자동화에 안정적으로 적용하려면 기술 도입에 앞서 시스템 연결성과 운영 기준을 먼저 점검해야 합니다.

▲ AI 에이전트 도입을 위한 '내일 아침 5가지' 체크리스트 (교보생명 장우경 전무 세션)

교보생명 장우경 전무가 세션에서 제시한 ‘내일 아침 5가지’ 체크리스트에서는 API 연결성, 실시간 이벤트 반영, 자동 트리거 액션의 작동 여부, 파이프라인 오너 지정, 데이터 단절 해결을 주요 기준으로 제시했습니다.

이는 AI Agent가 단순히 답변을 생성하는 도구가 아니라, 실제 업무 흐름 안에서 동작하기 위해 필요한 조건이라고 볼 수 있습니다.

이와 함께 인상 깊었던 개념은 하네스 엔지니어링이었습니다.

AI가 현업에서 안정적으로 활용되기 위해서는 결과를 생성하는 것만으로는 부족하고, AI가 어떤 데이터를 참고했는지, 어떤 기준으로 판단했는지, 오류가 발생했을 때 누가 확인하고 수정할 수 있는지에 대한 운영 구조가 필요합니다.

특히 AI 결과물은 사람이 그대로 신뢰하기보다 검토하고 조정할 수 있어야 합니다.

이 때문에 실행 환경, 검증 기준, 책임 주체, Human-in-the-loop 구조가 함께 설계되어야 하며, 이러한 관점이 AI를 일회성 도구가 아닌 지속 가능한 업무 파트너로 활용하기 위한 기반이라고 느꼈습니다.

결국 AI Agent와 자동화가 실제 업무에 안착하기 위해서는 시스템 연결, 실행 조건, 검토 기준, 책임 주체가 함께 정의되어야 하며, AI 도입의 핵심도 더 많은 기능을 붙이는 것이 아니라 AI가 안전하게 작동하고 사람이 신뢰할 수 있는 운영 환경을 만드는 데 있다고 생각했습니다.

컨퍼런스를 통해 느낀 AI 시대의 일하는 방식 변화

이번 컨퍼런스를 다녀오고 나니, 일하는 방식은 사람이 모든 과정을 직접 처리하던 방식에서 AI와 함께 업무를 설계하고 결과를 검토하는 방식으로 옮겨가고 있다는 생각이 들었습니다.

이제 기업들의 관심은 AI 기술을 보유하고 있는지보다, AI를 실제 업무 흐름 속에 어떻게 안전하게 안착시킬 것인지로 이동하고 있습니다.

이를 위해서는 처음부터 거창한 전사적 시스템 개편을 시도하기보다, 반복되는 작은 비효율을 AI로 개선해보는 접근이 필요하다고 생각합니다.

아티언스의 업무에서도 데이터 정리, 콘텐츠 제작, 리포트 작성과 같이 반복적으로 발생하는 업무 중 결과를 사람이 검토할 수 있는 영역부터 AI를 적용해볼 수 있다고 생각합니다.

이러한 작은 자동화 경험이 쌓이면 구성원들도 AI의 활용 방식과 한계를 자연스럽게 이해할 수 있을 것입니다.

이번 컨퍼런스를 통해 앞으로의 업무 환경에서는 AI에게 일을 잘 시키는 능력뿐만 아니라, AI가 만든 결과를 해석하고 오류를 검토하는 역할이 더욱 중요해질 것이라고 느꼈습니다.