2026년 한 해는 피지컬AI와 양자컴퓨터 등 다양한 AI 관련 기술의 상용화가 예상되는 한 해입니다.

하지만 가장 큰 주목을 받고 있는 기술은 여전히 AI 에이전트라고 할 수 있습니다.

우리 실생활과 가장 밀접한 곳에 있는 AI 에이전트는 데모나 프로토타입 수준을 넘어서 코딩 등 일부 영역에서는

인간의 업무를 대체하고 자동화 하기 시작했기 때문입니다.

특히 금융, 제조, 공공 등 업계를 막론하고 기업과 기관들의 AI 에이전트 도입이 두드러지고 있습니다. 하지만 막상 개인용 AI 에이전트와 업무에 붙여보는 기업용 AI 에이전트 사이에서, 적지 않은 실무자들이 혼란을 경험을 하게됩니다.

"LLM 성능은 점점 더 좋아지기만 하고 있는데, 우리 회사에선 왜 이렇게 쓰기가 불편하지?"

이 간단한 질문 하나가 B2B AI 에이전트의 본질을 꿰뚫고 있습니다.

챗GPT나 Claude 같은 일반 생성형 AI가 아무리 뛰어나도, 기업 환경에서는 전혀 다른 기준이 적용됩니다.

따라서 같은 AI 기술이라도, B2C와 B2B는 설계 철학 자체가 달라야 합니다.

1. 속도보다 중요한 것은 사용성(Usability)

일반 사용자 대상의 AI 서비스는 단순합니다. 질문하면 빠르고 정확하게 답이 나오는 것이 중요합니다.

하지만 기업은 다릅니다. 직원이 AI에게 인사 규정을 물었을 때, 원론적인 내용을 유창하게 설명해줘도 실제 업무 처리에 바로 적용할 수 없다면 그 서비스는 오래지 않아 외면받기 때문입니다.

B2B 생성형 AI 서비스에서 진짜 중요한 것은 '사용자가 실제로 해당 서비스를 업무에 최대한 유용하게 활용하는 것'이라고 할 수 있습니다. 아무리 정확하고 빠른 답변을 제공해도, 매번 직접 프롬프트를 입력해야 하거나 원하는 양식에 맞추기 위한 재작업이 필요하다면, 내부 직원들에게 점차 외면받게 됩니다. B2B AI의 ROI는 결국 현장 직원이 실제로 쓰는가, 에 달려 있다고 할 수 있습니다.

이러한 관점에서 보면, AI 에이전트 도입의 핵심 질문은 "얼마나 강력한 모델인가"가 아니라

"우리 직원이 이것을 매일 쓸 수 있는가"로 바뀌게 됩니다.

2. 데이터 보안은 선택이 아닌 필수

기업용 AI가 개인용과 결정적으로 달라지는 두 번째 지점은 보안입니다.

개인이 AI에게 질문을 던질 때는 대부분 공개된 정보나 일반적인 주제를 다루게 됩니다.

하지만 기업 직원이 AI와 주고받는 대화에는 다르다. 내부 전략 문서, 미발표 재무 수치, 고객 개인정보가 자연스럽게 포함될 수밖에 없습니다.

문제는 GPT-5나 Claude-3.7.Sonnet, Gemini 2.5와 같은 대표적인 파운데이션 모델들이 대부분 외부 API를 통해 제공된다는 점입니다. 사용자의 질문과 답변이 모델 제공사의 데이터 센터를 거치게 되고, 이 과정에서 민감 데이터가 어떻게 처리되고 활용되는지 기업이 통제하기 어렵습니다.

실제로 챗GPT에서 한국인 이용자 수백 명의 개인정보가 유출되어 오픈AI에 과태료가 부과된 사례가 실제로 있었을 정도입니다.

개인에게도 심각한 문제이지만, 기업에서 이런 사고가 발생하면 매출에 직격탄을 맞고

때로는 기업의 존망마저 위태로워질 수 있습니다.

그래서 보안이 중요한 공공기관과 금융권을 중심으로 온프레미스(On-Premise) 환경 구축이 필수적입니다.

클라우드가 아닌 사내 서버에 모델을 직접 구동하고, 인터넷과 완전히 차단된 폐쇄망에서 AI를 운영하는 방식입니다. 이때 필요한 것이 바로 폐쇄망 환경에서도 동작하면서, 생성형 AI와의 연계 확장성을 함께 갖춘 플랫폼입니다.

3. 지식기반 AI: 사내 문서를 '이해'하는 에이전트

강력한 모델을 온프레미스로 도입했다고 끝이 아닙니다. 기업용 AI 에이전트가 진짜 가치를 내려면, 회사의 고유한 지식을 이해하고 추론할 수 있어야 합니다. 사내 규정, 업무 매뉴얼, 과거 프로젝트 보고서, 계약서 등 조직 내에 축적된 비정형 문서들이 AI의 실질적인 연료가 되어야 하는 것입니다.

이를 가능하게 하는 핵심 기술이 다양한 데이터 소스에서 적재 적소에 문맥에 맞는 내용을 뽑아올 수 있도록 유도하는 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering), 그 중에서도 특히 각종 문서에 기반해 답변을 생성하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)입니다. 단순히 LLM의 사전 학습 지식에만 의존하는 것이 아니라, 사내 문서를 실시간으로 검색하고 그 내용을 근거로 답변을 생성하는 방식입니다. 이를 통해 AI가 "일반론"이 아닌 "우리 회사의 기준"으로 답할 수 있게 되는 것입니다.

또한 이미지나 표, 그래프가 포함된 복합 문서를 처리할 수 있는 멀티모달 역량도 중요합니다. 실무에서 유통되는 문서 대부분은 텍스트만으로 구성되지 않기 때문입니다.

4. 멀티에이전트 구조: 혼자가 아닌 협력하는 AI

최근 B2B AI 에이전트 설계에서 주목받는 또 하나의 개념이 멀티에이전트(Multi-Agent) 구조입니다. 단일 AI 에이전트가 모든 작업을 처리하는 대신, 각자의 역할을 맡은 여러 에이전트가 협업하는 방식이라고 할 수 있습니다. 문서 검색 에이전트, 요약 에이전트, 답변 생성 에이전트가 파이프라인을 이루어 동작하면, 개별 에이전트의 역할이 명확해지고 전체 시스템의 신뢰도와 추적 가능성이 높아집니다.

기업 환경에서 이 구조는 특히 의미 있습니다. 어떤 에이전트가 어떤 정보를 근거로 답변을 생성했는지 추적할 수 있어야 감사(audit)가 가능하고, 오류 발생 시 어느 단계에서 문제가 생겼는지 파악할 수 있어야 실무에서 신뢰받을 수 있기 때문입니다.

5. OKMS: B2B AI 에이전트의 요건을 갖추다

지금까지 살펴본 것과 같이 기업용 AI는 기존의 일반적인 AI 에이전트와는 많이 다릅니다. 개인용 AI와 달리, 사내 직원을 대상으로 하는 AI 서비스는 꾸준히 운영하고 유지하기 위한 체계가 필요합니다. 비즈니스 환경이 바뀌고 내부 정책이 업데이트될 때마다 AI의 지식도 함께 갱신되어야 하기 때문입니다.

이 맥락에서 중요한 것이 LLMOps 혹은 AIOps라고 할 수 있습니다. 프롬프트 관리, 모델 버전 관리, 성능 모니터링, 피드백 루프 등을 체계적으로 운영하지 않으면, 처음엔 잘 동작하던 AI도 시간이 지나며 점점 쓸모없어집니다. B2B AI는 '도입'이 아니라 '운영'이 본질입니다.

이러한 B2B AI 에이전트의 요건들을 실제 제품 수준에서 구현한 사례가 다이퀘스트의 OKMS(엔터프라이즈 지식관리 플랫폼)입니다. OKMS는 온프레미스 환경에 특화된 엔터프라이즈 지식관리 플랫폼으로, 인터넷이 차단된 폐쇄망 환경에서 동작하도록 설계돼 공공기관과 금융권의 까다로운 보안 요건을 충족하면서도, 생성형 AI 등 외부 기술과의 연계 확장성을 제공한다는 점이 강점으로 꼽힙니다.

보안과 확장성이라는 두 마리 토끼를 동시에 잡는 구조입니다. 폐쇄망에서 동작하니 데이터가 외부로 나가지 않고, 그러면서도 RAG 기반의 사내 문서 검색과 지식 챗봇, 생성형 AI 연계를 통해 실질적인 업무 활용성을 확보합니다.

최근 기업과 공공기관에서 사내 문서와 지식을 AI 기반으로 활용하려는 수요가 빠르게 늘면서, 폐쇄망 환경에서도 운영 가능한 RAG, 사내 검색, 지식 챗봇 솔루션 시장이 본격 형성되고 있습니다. OKMS가 이 시장에서 주목받는 것은 단순히 기능이 많아서가 아니라, 기업이 실제로 마주치는 문제인 보안·정확성·데이터 거버넌스를 정면으로 해결하는 구조를 갖추고 있기 때문입니다.

다이퀘스트는 2000년 창립된 자연어처리(NLP) 전문기업으로, 서강대·포항공대 자연어처리연구실 출신 인력이 주축이 돼 설립됐으며, 공공기관·금융·대기업을 대상으로 AI 기반 엔터프라이즈 검색, 지식관리, 고객응대 AX 시스템을 제공해왔습니다. 25년간의 기업 현장 경험이 제품 설계에 누적되어 있다는 점이, OKMS가 단순한 기술 시연이 아닌 실무 적용 가능한 플랫폼으로 평가받는 이유입니다.

OKMS는 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득했으며, 이는 기능 적합성·성능·신뢰성·보안성 등 전 영역에서 국제 표준 수준 이상을 충족해야 받을 수 있는 국내 최고 등급입니다. 기업이 솔루션을 선택할 때 요구하는 검증 기준을 이미 통과했다는 의미이기도 합니다.

6. B2B AI 에이전트, 다르게 설계되어야 한다

지금까지 살펴본 것과 같이 B2B AI 에이전트는 개인용 AI보다 '더 좋은' 것이 아니라, 아예 '다르게' 설계되어야 합니다. 화려한 최신 모델이 아니라 데이터 거버넌스, 온프레미스 보안, 사내 문서 기반 추론, 멀티에이전트 협업, 그리고 지속적인 운영 관리 체계가 B2B AI의 실질적인 경쟁력이기 때문입니다.

AI 도입을 검토 중인 기업이라면, 가장 먼저 던져야 할 질문은 "어떤 모델을 쓸 것인가"가 아닙니다.

"우리 직원이 매일 이것을 믿고 쓸 수 있는가"를 먼저 물어야 합니다.

B2B AI 에이전트의 진짜 승부는 그 질문에서 시작됩니다.