요즘 AI 자동화 트렌드

핵심은 ‘AI Workflow’고 진짜 관건은 ‘거버넌스’야 요즘 AI 얘기하면 다들 이렇게 말해.

“이제 AI가 일을 알아서 해준다”

맞는 말이긴 한데, 요즘 말하는 AI는 대답만 하는 AI가 아니라 업무 흐름을 따라 움직이는 AI, 즉 AI Workflow야.

 

AI Workflow가 뭐냐면

AI Workflow는 간단히 말해서, AI가 사람 대신 판단 → 다음 단계 선택 → 시스템 실행까지 업무 흐름을 직접 처리하는 구조로 이전에는 질문 → 답변 → 끝 ㅋㅋㅋ  요즘은  입력 분석, 조건 판단, 다음 액션 결정, 외부 시스템 호출, 결과 확인 필요하면 다시 판단!!

이건 그냥 AI가 아니라 디지털 직원 한 명 추가한 거랑 거의 같아.

 

그래서 요즘 기업들이 갑자기 무서워진 이유

여기서 딱 한 가지 질문이 튀어나와. “근데… 이 판단 누가 책임지지?”

• AI가 결제 요청 승인하면?
• 계약 조건 자동으로 바꾸면?
• 고객 정보 잘못 보내면?

 

 

이 순간부터 “와 AI 대박”이 아니라 “이거 사고 나면 어쩌지?”가 된다. 그래서 등장한 게 바로 

AI Workflow 트렌드의 핵심 키워드, AI 거버넌스

말은 어려운데 뜻은 단순해.

AI 거버넌스 = AI Workflow가 어디까지 판단하고 실행할 수 있는지를 미리 정해두는 운영 규칙

즉, 권한은 어디까지? 자동 실행은 어디까지? 사람 승인은 언제 필요? 로그는 남기고 있나? 이걸 정리하는 게 거버넌스야.

 

AI Workflow를 ‘기능’으로 보면 사고 난다

요즘 실패하는 AI 프로젝트들 공통점이 있음. “이 기능 자동화해봅시다”, “AI로 이 업무 줄여봅시다” 이렇게 접근하면 운영 단계에서 바로 막힌다. 왜냐면 AI Workflow는 기능이 아니라 ‘업무 주체’에 가깝거든.

 

이렇게 생각하면 이해가 빠르다

AI Workflow를 사람 조직에 대입해보자.

조직	Workflow
직무	처리 가능한 업무 범위
권한	실행 가능한 시스템
결재	사람 승인 단계
사내 규정	판단 가이드
감사	실행 로그

 

이걸 안 정해두면~ AI는 그냥 권한 없는 인턴이 기업 내부의 시스템을 만지는 상황이 된다.

 

그래서 요즘 AI Workflow 설계가 이렇게 바뀐다

“AI가 최대한 많이 자동으로 처리하게 하자”에서 “AI가 안전하게 자동으로 처리하게 하자”

그래서 설계 포인트가 달라졌어.

자동 vs 승인 기준을 먼저 정한다

• 단순 문의 → 자동
• 금액, 계약, 개인정보 → 승인 필요

즉, Human-in-the-loop가 기본 전제

AI가 실행할 수 있는 행동을 제한한다

• 조회는 OK
• 수정은 제한
• 외부 전송은 검증 후

“할 수 있는 것”을 줄이는 게 핵심

Workflow 자체가 규칙이 되게 만든다

문서로만 규정 쓰면 아무 의미 없어. 조건 분기, 승인 단계, 실패 시 중단

흐름 설계 = 거버넌스 구현

모든 판단과 실행은 로그로 남긴다

어떤 입력이 들어왔고 왜 그 결정을 했고 어떤 시스템을 건드렸는지 이게 없으면 보안, 감사, 법무에서 바로 컷이다.

그것보다.. 사실 리스크가 높지.

 

요즘 AI Workflow 트렌드의 진짜 방향

정리하면 이거야. “AI를 얼마나 똑똑하게 만들까?” “AI를 얼마나 운영 가능하게 만들까?”

그래서 요즘은 멀티 에이전트나 자동화 데모 보다도 통제, 승인, 책임 구조가 더 중요해졌다. MS의 AI Foundry도 이러한 기능을 넣은 듯해.

 

AI에게 일을 할 때는 통제가 필요해

AI Workflow 시대의 경쟁력은  자동화가 아니라 ‘통제 가능한 자동화’다. AI가 일을 대신해주는 시대는 이미 시작됐고,
이제 차이는 이거야. 어디까지 맡길 건지? 어디서 멈추게 할 건지?? 사고 나면 누가 책임질 건지??

이걸 설계하는 사람이 앞으로 AI 프로젝트의 진짜 주인공이 될 거야.