베트남 에이전틱 AI 개발 – 기업 신규 트렌드 – TMA 솔루션 | 베트남 최고 소프트웨어 아웃소싱 기업

기업용 AI는 콘텐츠 생성을 넘어 지능형 작업 실행으로 진화하고 있습니다. AI 에이전트는 단순히 프롬프트에 응답하는 대신, 비즈니스 목표를 이해하고 필요한 단계를 계획하고 기업 시스템과 상호작용하여 인간의 개입을 최소화하면서 복잡한 워크플로를 완료할 수 있습니다.

2025년부터 베트남의 에이전틱 AI 개발은 기업들이 디지털 전환 이니셔티브를 가속화함에 따라 상당한 탄력을 받고 있습니다. 가트너는 2026년까지 기업용 애플리케이션의 40%에 특정 작업 전용 AI 에이전트가 탑재될 것이며, 2028년까지 기업용 소프트웨어의 3분의 1에 에이전틱 AI 기능이 통합될 것으로 예측합니다.

본 아티클에서는 에이전틱 AI가 기업 운영을 어떻게 변화시키고 있는지, 가장 큰 가치를 제공하는 비즈니스 시나리오는 무엇인지, 최신 멀티 에이전트 시스템이 어떻게 구축되는지, 또한 TMA가 기업의 AI 실험을 상용화 수준의 기업용 솔루션으로 발전시킬 수 있도록 어떻게 지원하는지 살펴봅니다.

에이전틱 AI란 무엇인가요?

위에 소개하는 바와 같이 많은 기업에서 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 업무를 직접 수행하는 단계로 진화했습니다. 에이전틱 AI는 단일 프롬프트에 대한 응답을 생성하는 대신, 목표를 추구하고 필요한 단계를 결정하고 인간의 개입을 최소화하여 여러 시스템에 작업을 실행하도록 설계됩니다.

전형적 기업용 에이전트는 고객의 결제 문제를 해결하고, 송장에서 데이터를 추출 및 검증하고, 소프트웨어 테스트 케이스를 생성하거나, 기업의 비즈니스용 애플리케이션 전반에 승인 절차를 조정할 수 있습니다. 이를 위해 에이전틱 AI는 단순한 단일 챗봇으로 작동하는 것이 아니라 추론, 기획, 도구 연동 기능을 결합하여 기업 데이터, API, 비즈니스 워크플로우와 상호작용합니다.

이러한 역량은 AI가 가치를 제공하는 데 중요한 전환점이 됩니다. 에이전틱 AI는 단순히 직원을 지원하는 보조 역할만 아니라 인간이 감독 및 예외 처리를 담당하는 과정에서 명확히 정의된 비즈니스 프로세스를 독립적으로 실행할 수 있는 디지털 작업자 역할로 수행합니다.

관심이 높아짐에 따라 기업은 진정한 에이전틱 시스템과 기존의 자동화를 구분해야 합니다. 가트너는 자율적 기획 및 실행 능력이 부족함에도 불구하고 챗봇, RPA 솔루션, AI 보조 도구가 AI 에이전트로 마케팅되는 “에이전트 워싱”의 증가를 지적했습니다. AI 솔루션을 평가하는 기업에게 핵심 질문은 공급업체가 에이전트를 제공한다고 주장하는지 여부가 아니라, 시스템이 인간의 개입을 최소화하면서 다단계 작업을 안정적으로 완료할 수 있는지 여부입니다.

생성형 AI 및 에이전틱 AI

생성형 AI와 에이전틱 AI는 기업 내에서 다양한 목적을 수행합니다. 생성형 AI는 콘텐츠 생성, 질문 응답, 정보 요약 및 지식 근로자 지원을 위해 설계됩니다. 따라서 사용자 프롬프트에 기반하는 결과물을 생성하여, 다음 결정이나 행동을 추천합니다.

에이전틱 AI는 단순히 정보를 제공하는 것만 아니라 직접 행동을 취함으로써 이러한 기능을 발전시킵니다. 비즈니스 목표를 받으면 작업을 여러 단계로 나누고, 기업 시스템에서 데이터를 검색하며, 비즈니스 애플리케이션과 상호작용하고, 사람의 개입을 최소화하여 업무를 수행할 수 있습니다. AI 에이전트는 개별 요청에 대해 직원들을 지원하는 것외에 감독 및 예외 처리를 위해 사람의 개입을 유지하면서 엔드투엔드 워크플로우를 자동화합니다.

해당 발전은 조직이 AI 실험 단계에서 기업 전체에 도입하는 단계로 이동함에 따라 점점 더 중요해집니다. 생성형 AI가 개인의 생산성을 향상시키는 반면, 에이전틱 AI는 수작업을 줄이고 의사결정을 가속화하며 복잡한 프로세스 전반에 일관적으로 실행을 가능하게 함으로써 비즈니스 운영을 간소화하는 데 지원합니다.

결국 핵심은 생성형 AI와 에이전틱 AI 중 하나를 선택하는 것이 아닙니다. 두 기술은 상호 보완적입니다. 생성형 AI가 지능과 콘텐츠 생성을 제공하는 반면, 에이전틱 AI는 그 지능을 적용하여 실제 비즈니스 프로세스를 실행하고 측정 가능한 운영 성과를 창출합니다.

성형 AI와 에이전틱 AI의 비교

기업에 에이전틱 AI 적용

기업이 AI 실험 단계를 넘어섬에 따라, 관심사는 단편적 생산성 향상에서 엔드투엔드비즈니스 자동화로 변화되고 있습니다. 조직들은 여러 시스템을 통과하거나 반복적 의사결정이 필요하고, 방대한 양의 운영 데이터를 처리해야 하는 프로세스에 AI 에이전트를 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 이러한 시스템은 직원을 대체하기보다는 루틴한 작업을 자동화하고, 의사결정을 가속화하고, 서비스 품질을 향상시킴으로써 조직 팀의 역량을 강화합니다.

다양한 산업군에 가장 성공적 도입 사례들은 한 가지 공통점이 있습니다. 거버넌스, 추적 가능성, 인간의 감독을 유지하면서 이전에 상당한 수작업이 필요했던 구조화된 워크플로를 자동화한다는 점입니다. 다음 예시들은 에이전틱 AI가 실제 기업 환경에서 어떻게 측정 가능한 비즈니스 가치를 창출하고 있는지 보여줍니다.

고객 서비스 및 클라이언트 지원

고객 서비스는 에이전틱 AI가 가장 대표적으로 도입된 분야 중 하나입니다. AI 에이전트는 단순히 고객 질문에 답변하는 것외에 고객의 의도를 파악하고 기업 시스템에서 정보를 검색하고 적절한 조치를 추천하고 지속적 인간의 개입 없어도 일상적 요청을 해결할 수 있습니다.

TMA의 클라이언트 서비스 에이전틱 솔루션은 웹 채팅, 이메일, 잘로와 같은 메시징 플랫폼 전반에서 고객과의 상호작용을 자동화함으로써 이러한 접근 방식을 잘 보여줍니다. 사람의 전문 지식이 필요한 요청이 발생하면 시스템은 전체 대화 기록과 관련 맥락을 함께 전달하여 해당 지원 팀으로 사건을 자동 이관하므로, 신속한 문제 해결과 일관된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

엔드투엔드 지원 워크플로를 간소화하는 에이전틱 AI

동일한 아키텍처가 유통, 교육, 금융 서비스 등 대규모 고객 문의 처리와 서비스 품질 및 운영 효율성 유지가 동시에 필요한 다양한 산업으로 확장됩니다.

기업용 Document Intelligence

기업의 문서 처리 방식은 기존 OCR의 수준을 넘어 크게 진화했습니다. 최신 AI 에이전트는 수작업 개입 없어도 문서를 분류하고, 핵심 정보를 추출하며, 비즈니스 규칙에 따라 데이터를 검증하여 엔터프라이즈 애플리케이션으로 직접 전송할 수 있습니다.

TMA는 OCR, 자연어 처리(NLP), 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하는 문서 처리 솔루션을 통해 비정형 문서를 실질적으로 활용 가능한 비즈니스 데이터로 전환하는 방식을 적용하고 있습니다.

한 물류 고객사의 경우, TMA는 송장을 자동으로 식별하고, 배송 및 공급업체 정보를 추출하고, 데이터를 검증한 후 동기화하는 AI 기반 문서 처리 솔루션을 구축했습니다.

물류 운영을 위한 지능형 송장 처리

동일한 document intelligence 기술이 헬스케어 분야에도 적용니다. TMA의 AI 기반 OCR 플랫폼은 처방전 및 검사 보고서외에 30여 종 이상의 의료기기 데이터를 디지털화하여 더 빠른 임상 워크플로와 신뢰할 수 있는 헬스케어 데이터 관리를 지원합니다.

제조 및 금융 서비스

제조 및 금융 서비스 분야의 경우 많은 비즈니스 프로세스가 데이터 집약적이고 반복적이고 명확하게 정의된 규칙을 따르기 때문에 AI 에이전트가 즉각적 운영 가치를 제공할 수 있는 대표적 두 산업군입니다.

제조 분야에서 TMA는 품질 검사, 음향 기반 고장 진단, 예측 유지보수를 위한 AI 솔루션을 개발했습니다. 이러한 솔루션은 생산 데이터를 지속적으로 분석하여 이상 징후를 감지하고 장비 신뢰성을 향상시키며, 고장이 발생하기 전에 적절한 권장 사항을 전달하여 유지보수 팀을 지원합니다.

금융 서비스 분야에서는 AI 기반 신용 평가 및 위험 평가 솔루션을 통해 투명성과 규제 준수를 유지하면서 신청서를 효율적으로 평가할 수 있도록 돕습니다. AI 에이전트는 인간 의사 결정자를 대체하기보다 일관된 분석과 의사 결정을 지원하여 금융 기관이 신청서를 더 빠르고 신뢰도 높게 처리할 수 있도록 지원합니다.

금융을 위한 AI 기반 지능형 문서 처리

이러한 산업 전반에서 목표는 동일합니다. 반복적 비즈니스 워크플로를 자동화하고, 운영 효율성을 향상시키고, 직원들이 판단력, 협업 및 전문 지식이 필요한 고가치의 활동에 집중할 수 있도록 지원하는 것입니다.

멀티 에이전트 시스템 – 에이전틱 AI를 구축하는 TMA의 방법

기업의 워크플로는 단일 AI 에이전트에만 의존하는 경우가 드뭅니다. 예를 들어, 고객 지원 요청 처리의 경우 사용자 의도를 파악하는 에이전트, 계정 정보를 조회하는 에이전트, 응답을 생성하는 에이전트, 후속 조치를 실행하는 에이전트가 각각 필요할 수 있습니다. 멀티 에이전트 시스템은 이러한 전문화된 에이전트들을 조율하여 개별 AI 도구가 아닌 하나의 통합된 솔루션으로 함께 작동하도록 합니다.

이러한 오케스트레이션 모델을 통해 기업은 모든 단계에서 일관성, 거버넌스 및 가시성을 유지하면서 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 기업은 모든 작업 수행을 하나의 대형 AI 모델에 의존하는 대신, 공통 맥락, 비즈니스 규칙 및 기업 데이터를 기반으로 여러 전용 에이전트로 역할을 분담할 수 있습니다.

베트남의 에이전틱 AI 개발 수요가 계속 증가함에 따라 TMA는 프로덕션 규모의 AI 솔루션에 필요한 구성 요소를 제공하는 전담 AI 센터와 AI 에이전트 개발 센터를 설립했습니다. 이 플랫폼은 기계 학습, 컴퓨터 비전, 대형 언어 모델을 로우코드 에이전트 개발 프레임워크, 기업 데이터 플랫폼, 멀티 에이전트 오케스트레이션 레이어와 결합합니다. 이러한 모듈식 아키텍처는 기업이 보안, 거버넌스 및 운영 통제력을 유지하면서 다양한 비즈니스 기능에 AI 에이전트를 빠르게 개발, 배포 및 확장할 수 있도록 지원합니다.

개별 프로젝트를 위한 단발성 솔루션을 구축하는 대신 TMA는 구현을 가속화하고 장기적인 유지보수를 단순화하는 재사용 가능한 프레임워크와 산업별 맞춤형 컴포넌트에 집중합니다. 이를 통해 기업은 단순한 개념 증명(PoC) 단계를 넘어 변화하는 비즈니스 니즈에 맞춰 지속적으로 진화할 수 있는 AI 역량을 구축할 수 있습니다.

TMA의 AI 에이전트 개발 센터 아키텍처

미래 트렌드 – 베트남 에이전틱 AI의 향후 전망

AI 에이전트를 배포하는 것은 첫 단계일 뿐입니다. 장기적 성공은 단순히 기존 워크플로우에 AI를 추가하는 것이 아니라 지능형 자동화를 중심으로 비즈니스 프로세스를 재설계하는 데 달려 있습니다. 기업의 AI 전략이 성숙해짐에 따라, 초점은 개별적 활용 경우에서 사람, 데이터, 지능형 시스템이 함께 협력하여 의사결정과 운영 효율성을 향상시키는 AI 퍼스트 운영 모델로 전환되고 있습니다.

다만 도입 그 자체만으로는 비즈니스 가치를 보장하지 못합니다. McKinsey 보고서에 따르면 88%의 조직이 현재 하나 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있지만, EBIT(이자 및 세전 이익)에 측정 가능한 영향을 실현한 기업은 39%에 불과하며, 단일 기능 내에서 AI 에이전트를 성공적으로 확장한 기업은 10% 미만입니다. Gartner도 불분명한 비즈니스 가치, 불충분한 거버넌스 또는 취약한 위험 관리로 인해 2027년까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것으로 예측합니다. 이러한 결과는 성공적인 AI 도입을 위해 기술만으로는 충분하지 않으며, 명확한 비즈니스 전략과 강력한 운영 토대가 필수적임을 보여줍니다.

거버넌스는 핵심 차별화 요소가 되고 있습니다. McKinsey에 따르면 약 30%의 조직만이 자사의 AI 거버넌스 역량이 성숙하다고 평가합니다. AI 에이전트의 자율성이 높아짐에 따라 기업은 신뢰성, 준수성(컴플라이언스), 신뢰를 확보하기 위해 강력한 보안 제어, 데이터 거버넌스 및 사람의 감독을 필요로 할 것입니다.

이러한 이유로 TMA는 모든 프로젝트의 시작 단계부터 AI Agent Factory에 거버넌스, 보안 및 다중 에이전트 오케스트레이션을 통합합니다. 배포 후 제어 기능을 추가하는 대신, 기업은 안전하고 잘 관리되는 토대에서 확장 가능한 AI 솔루션을 구축하여 구현 위험을 줄이는 동시에 장기적인 도입을 가속화할 수 있습니다.

결론

에이전틱 AI는 직원 지원에서 비즈니스 프로세스의 자율적 실행으로 전환하는 엔터프라이즈 AI의 다음 단계가 됩니다. 조직이 단순한 실험을 넘어 발전함에 따라, 성공 여부는 AI 에이전트의 도입뿐만 아니라 연결된 데이터, 견고한 거버넌스, 그리고 AI가 기업 전체에서 안정적으로 작동할 수 있도록 하는 확장 가능한 아키텍처와 같은 올바른 토대를 구축하는 데 달려 있습니다.

고객 서비스, 문서 지능화, 제조업 및 금융 서비스 분야에서 증명된 경험을 바탕으로, TMA는 기업이 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하는 프로덕션 지원 AI 솔루션을 설계, 구축 및 확장할 수 있도록 지원합니다. TMA는 깊이 있는 엔지니어링 전문 지식과 산업 지식을 결합하여, 기업이 보안, 거버넌스 및 장기적 확장성을 유지하면서 AI 도입을 가속화할 수 있도록 돕습니다.

AI 이니셔티브를 측정 가능한 비즈니스 가치로 전환할 준비가 되셨습니까? 첫 번째 AI 활용 사례를 탐색 중이든, 기업 전반으로의 도입을 확장 중이든 관계없이, TMA는 AI 전략 및 솔루션 설계부터 프로덕션 배포 및 지속적 최적화까지 실용적 로드맵을 구축할 수 있도록 지원합니다.

참고 자료

1. Gartner. (2025, August 26). Gartner predicts 40% of enterprise applications will feature task-specific AI agents by 2026, up from less than 5% in 2025. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-08-26-gartner-predicts-40-percent-of-enterprise-apps-will-feature-task-specific-ai-agents-by-2026-up-from-less-than-5-percent-in-2025

2. Singla, A., Sukharevsky, A., Hall, B., Yee, L., & Chui, M. (2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai