<div id="readability-page-1" class="page"><div><figure><div role="button" tabindex="0">Zoom image will be displayed</div></figure><div tabindex="-1" aria-hidden="false" role="tooltip"><a rel="noopener follow" href="/?source=post_page---byline--68f1c4c361db---------------------------------------" data-discover="true"><div><img alt="Beejei" src="https://miro.medium.com/v2/resize:fill:64:64/0*uqVHtuzJjYbj_uOG.jpeg" width="32" height="32" loading="lazy" data-testid="authorPhoto"></div></a></div>— 퀀츠처럼 판단하고, 구조적으로 일하는 조직으로의 진화Disclaimer: AI generated article최근 몇 년간 AI 기술은 단순한 도구를 넘어, 기업의 운영 방식 자체를 근본적으로 변화시키고 있다. 그 중심에 있는 개념이 바로 Agentic AI다. 인간의 개입 없이 목표를 설정하고, 다양한 리소스를 활용해 작업을 수행하는 이 자율형 AI는 이제 단순한 RPA나 챗봇과는 차별화된 존재로 자리 잡고 있다.이러한 변화는 마치 금융 산업에서 **퀀츠(Quants)**가 전통적 트레이더를 대체했던 순간과도 유사하다. 과거에는 직관과 경험에 의존하던 금융 거래가, 수학과 알고리즘 기반으로 재편되며 기업의 판단 구조와 인력 구성이 근본적으로 바뀌었다. 지금 기업들이 Agentic AI를 도입하며 겪고 있는 변화 또한 그와 흡사해 보인다.그렇다면, Agentic AI 이후의 기업은 과거와 어떻게 달라질 것인가?<h2 id="d9ec">퀀츠 운용의 교훈: 정량화가 바꾼 기업의 가치</h2>퀀츠 운용은 단지 “자동화된 매매”의 기술적 진보에 그치지 않았다. 더 중요한 변화는 기업의 판단 구조가 직관에서 모델 중심으로 전환되었다는 점이다. 그리고 이로 인해 기업의 가치 창출 구조 자체가 바뀌었다.과거에는 뛰어난 ‘감각’의 인력이 경쟁력이었지만, 이후에는 우수한 **‘모델을 설계하고 관리하는 능력’**이 핵심이 되었다.Agentic AI 역시 같은 방향으로 기업을 밀어넣고 있다.<ul><li id="055b">반복적이거나 직관에 의존하던 많은 업무가 표준화되고 정량화 가능해지며,</li><li id="9e3c">인간보다는 에이전트가 더 빠르고 정확하게 업무를 수행하게 된다.</li></ul>이 변화는 기업이 어떤 가치를 생산하는지, 그 가치를 누가 어떻게 생산하는지에 대한 정의 자체를 바꾸고 있다.<h2 id="fd58">Agentic AI 이후, 기업은 어떻게 바뀌는가?</h2>1. 업무 중심이 ‘판단’에서 ‘구조 설계’로 이동직원이 판단하고 지시하던 구조에서, 판단 로직은 미리 설계된 규칙과 흐름 속에 내재된다. 사람은 그 흐름을 설계하고 유지하는 역할로 전환된다.2. 비정형 업무의 정형화 → 자동화 가능 범위 확장자연어, 이미지, 문서 등 비정형 데이터도 에이전트가 다룰 수 있게 되면서 자동화 가능 업무의 경계가 확장된다.3. 수평적이고 민첩한 조직 구조로 재편에이전트가 판단을 대행하면서 중간 관리 구조가 얇아지고, 핵심은 **AI를 통해 일관되게 움직이는 ‘업무 설계 능력’**으로 이동한다.<h2 id="2621">필요한 인재는 어떻게 달라지는가?</h2>Agentic AI 도입 이후에는 기술자 중심의 변화가 아니라, 업무의 추상화·구조화가 가능한 사고 중심의 변화가 일어난다.과거 인재상 =&gt; Agentic AI 이후 인재상경험 기반의 업무 숙련자 =&gt; 시스템 흐름을 설계할 수 있는 분석가명확한 지시와 통제에 익숙한 관리자 =&gt; AI와 협업하며 결과를 검증하는 조정자루틴 중심의 실무자 =&gt; 비정형 문제를 정형화하는 추상화 능력 보유자<h2 id="b5fb">인력 구조의 변화</h2>Agentic AI의 확산은 일부 루틴 업무 인력의 축소를 동반할 수 있다. 하지만 더 본질적인 변화는 다음과 같다:<ul><li id="aaba">사라지는 업무: 단순 데이터 수집·정리, 지시된 절차 수행, 보고서 작성</li><li id="13f3">강화되는 업무: 워크플로우 설계, 데이터 구조 정의, 프롬프트 디자인, 의사결정 구조 검토</li></ul>즉, 단순히 사람이 줄어든다기보다는, 필요한 사람의 ‘종류’가 바뀐다.<h2 id="15c9">결론: Agentic AI는 기업의 정의 자체를 바꾼다</h2>Agentic AI는 단순한 자동화 기술이 아니다. 기업이 어떻게 판단하고, 실행하고, 가치를 만들어내는지를 구조적으로 재정의하는 기술이다. 그리고 이 변화는 과거 퀀츠의 도입이 금융사를 바꾸었던 것처럼, 점차 다른 산업과 조직으로 확산될 것이다.이제 기업이 스스로에게 던져야 할 질문은 다음과 같다:<ul><li id="dabb">우리는 어떤 업무를 정형화하고 자동화할 수 있는가?</li><li id="b945">그 자동화를 가능하게 만드는 ‘구조 설계’ 역량은 누구에게 있는가?</li><li id="68cc">이 변화 이후, 우리의 조직은 어떻게 재편되어야 하는가?</li></ul>이 질문에 먼저 답하는 기업이, **미래의 ‘지능형 조직(Intelligent Enterprise)’**으로 앞서 나가게 될 것이다.📎 참고자료<ul><li id="5d73">Bloomberg: “Man Group Says Agentic AI Is Now Devising Quant Trading Signals” (2025.07)</li><li id="a4cb">TechRadarPro: “Agentic AI and Beyond Bots” (2025.07)</li><li id="15a0">JAAI Journal (2025.05): “Agentic AI: A Quantitative Analysis of Performance and Applications”</li><li id="395c">삼성SDS Insight Report (2025.07)</li></ul></div></div>

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— 퀀츠처럼 판단하고, 구조적으로 일하는 조직으로의 진화
Disclaimer: AI generated article
최근 몇 년간 AI 기술은 단순한 도구를 넘어, 기업의 운영 방식 자체를 근본적으로 변화시키고 있다. 그 중심에 있는 개념이 바로 Agentic AI다. 인간의 개입 없이 목표를 설정하고, 다양한 리소스를 활용해 작업을 수행하는 이 자율형 AI는 이제 단순한 RPA나 챗봇과는 차별화된 존재로 자리 잡고 있다.
이러한 변화는 마치 금융 산업에서 **퀀츠(Quants)**가 전통적 트레이더를 대체했던 순간과도 유사하다. 과거에는 직관과 경험에 의존하던 금융 거래가, 수학과 알고리즘 기반으로 재편되며 기업의 판단 구조와 인력 구성이 근본적으로 바뀌었다. 지금 기업들이 Agentic AI를 도입하며 겪고 있는 변화 또한 그와 흡사해 보인다.
그렇다면, Agentic AI 이후의 기업은 과거와 어떻게 달라질 것인가?
퀀츠 운용의 교훈: 정량화가 바꾼 기업의 가치
퀀츠 운용은 단지 “자동화된 매매”의 기술적 진보에 그치지 않았다. 더 중요한 변화는 기업의 판단 구조가 직관에서 모델 중심으로 전환되었다는 점이다. 그리고 이로 인해 기업의 가치 창출 구조 자체가 바뀌었다.
과거에는 뛰어난 ‘감각’의 인력이 경쟁력이었지만, 이후에는 우수한 **‘모델을 설계하고 관리하는 능력’**이 핵심이 되었다.
Agentic AI 역시 같은 방향으로 기업을 밀어넣고 있다.
반복적이거나 직관에 의존하던 많은 업무가 표준화되고 정량화 가능해지며,
인간보다는 에이전트가 더 빠르고 정확하게 업무를 수행하게 된다.
이 변화는 기업이 어떤 가치를 생산하는지, 그 가치를 누가 어떻게 생산하는지에 대한 정의 자체를 바꾸고 있다.
Agentic AI 이후, 기업은 어떻게 바뀌는가?
1. 업무 중심이 ‘판단’에서 ‘구조 설계’로 이동
직원이 판단하고 지시하던 구조에서, 판단 로직은 미리 설계된 규칙과 흐름 속에 내재된다. 사람은 그 흐름을 설계하고 유지하는 역할로 전환된다.
2. 비정형 업무의 정형화 → 자동화 가능 범위 확장
자연어, 이미지, 문서 등 비정형 데이터도 에이전트가 다룰 수 있게 되면서 자동화 가능 업무의 경계가 확장된다.
3. 수평적이고 민첩한 조직 구조로 재편
에이전트가 판단을 대행하면서 중간 관리 구조가 얇아지고, 핵심은 **AI를 통해 일관되게 움직이는 ‘업무 설계 능력’**으로 이동한다.
필요한 인재는 어떻게 달라지는가?
Agentic AI 도입 이후에는 기술자 중심의 변화가 아니라, 업무의 추상화·구조화가 가능한 사고 중심의 변화가 일어난다.
과거 인재상 => Agentic AI 이후 인재상
경험 기반의 업무 숙련자 => 시스템 흐름을 설계할 수 있는 분석가
명확한 지시와 통제에 익숙한 관리자 => AI와 협업하며 결과를 검증하는 조정자
루틴 중심의 실무자 => 비정형 문제를 정형화하는 추상화 능력 보유자
인력 구조의 변화
Agentic AI의 확산은 일부 루틴 업무 인력의 축소를 동반할 수 있다. 하지만 더 본질적인 변화는 다음과 같다:
사라지는 업무: 단순 데이터 수집·정리, 지시된 절차 수행, 보고서 작성
강화되는 업무: 워크플로우 설계, 데이터 구조 정의, 프롬프트 디자인, 의사결정 구조 검토
즉, 단순히 사람이 줄어든다기보다는, 필요한 사람의 ‘종류’가 바뀐다.
결론: Agentic AI는 기업의 정의 자체를 바꾼다
Agentic AI는 단순한 자동화 기술이 아니다. 기업이 어떻게 판단하고, 실행하고, 가치를 만들어내는지를 구조적으로 재정의하는 기술이다. 그리고 이 변화는 과거 퀀츠의 도입이 금융사를 바꾸었던 것처럼, 점차 다른 산업과 조직으로 확산될 것이다.
이제 기업이 스스로에게 던져야 할 질문은 다음과 같다:
우리는 어떤 업무를 정형화하고 자동화할 수 있는가?
그 자동화를 가능하게 만드는 ‘구조 설계’ 역량은 누구에게 있는가?
이 변화 이후, 우리의 조직은 어떻게 재편되어야 하는가?
이 질문에 먼저 답하는 기업이, **미래의 ‘지능형 조직(Intelligent Enterprise)’**으로 앞서 나가게 될 것이다.
📎 참고자료
Bloomberg: “Man Group Says Agentic AI Is Now Devising Quant Trading Signals” (2025.07)
TechRadarPro: “Agentic AI and Beyond Bots” (2025.07)
JAAI Journal (2025.05): “Agentic AI: A Quantitative Analysis of Performance and Applications”
삼성SDS Insight Report (2025.07)

Agentic AI가 바꾸게 될 기업의 미래

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