11/18/2025
Table of ContentsAI 에이전트는 업무 수행 방식을 빠르게 변화시키고 있습니다. 불과 1년 전만 해도 상상하기 어려웠던 속도로 업무 요약, 자동화, 콘텐츠 생성이 가능해졌습니다. 이러한 혁신은 분명한 기회를 제공하지만, 동시에 관리 복잡성과 통제 이슈도 함께 증가하고 있습니다.
멀티 클라우드 환경 전반에서 AI 에이전트 도입이 확산되면서, 많은 조직이 공통된 질문에 직면하고 있습니다. 누가 에이전트를 생성했는가? 어떤 데이터에 액세스하고 있는가? 현재도 사용 중인가? 보안상 안전한가? 위험은 적절히 통제되고 있는가? 그리고 궁극적으로, 비즈니스 가치와 ROI를 창출하고 있는가?
AgentPulse 제어 센터는 AvePoint Confidence Platform의 최신 기능으로, AI 에이전트 거버넌스를 위한 중앙 관리 허브 역할을 합니다. 조직 전반에 분산된 에이전트를 한눈에 파악할 수 있도록 지원하며, 책임 있는 운영과 정책 기반 관리를 가능하게 합니다.
보이지 않던 AI 에이전트 한눈에 파악
많은 조직에서 수천 개의 에이전트가 백그라운드에서 운영되고 있습니다. 일부는 Copilot Studio에서 생성되고, 일부는 Azure AI Foundry 또는 다양한 서드파티 애플리케이션에서 구축됩니다. 이들은 데이터에 액세스하고 시스템과 상호작용하며 비즈니스 성과에 기여하지만, 상당수는 IT 및 보안 조직의 가시성 밖에 존재합니다.
AgentPulse는 자동화된 검색 기능을 통해 조직의 디지털 환경 전반에 존재하는 모든 AI 에이전트를 식별하고 매핑합니다. 이를 통해 기존에 파악되지 않았던 에이전트까지 포함한 전체 에코시스템을 가시화할 수 있습니다. 지원 환경은 다음과 같습니다.
- Microsoft 365 (Copilot Studio, 개인 에이전트 및 채팅 에이전트 포함)
- SharePoint
- Azure AI Foundry
- 독립 소프트웨어 공급업체(ISV) 스토어
에이전트가 식별되면, 각 에이전트에는 생성자, 마지막 사용 시점, 액세스 데이터, 사용 목적 등 핵심 메타데이터가 자동으로 연결됩니다. 이러한 통합 가시성을 통해 조직은 어떤 에이전트가 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는지, 어떤 에이전트가 보안 위험이 초래할 수 있는지, 그리고 어떤 에이전트를 사용 중지해야 하는지에 대해 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.
감독에서 책임으로
거버넌스는 항상 책임 있는 혁신의 핵심입니다. AgentPulse는 이러한 기반을 에이전트형 AI 시대까지 확장합니다.
AgentPulse를 통해 조직은 추가적인 수작업 부담 없이 사용자, 데이터, 작업 영역에 적용해 온 것과 동일한 수준의 규율로 AI 에이전트를 관리할 수 있습니다. 자동화된 수명 주기 관리를 통해 모든 에이전트는 내부 정책에 지속적으로 부합하며 안전하게 운영됩니다.
주요 기능은 다음과 같습니다.
- 에이전트 수명 주기 자동화 - 생성, 소유권, 갱신 및 아카이브를 동일한 플랫폼에서 관리합니다.
- 컨텍스트 기반 거버넌스 - 각 에이전트의 목적, 데이터 소스 및 승인 상태를 추적합니다.
- 정책 정렬 - 검토, 갱신, 비활성화를 정책에 따라 자동으로 실행합니다.
- 비용 가시성 - 불필요한 비용을 유발하는 비활성 또는 중복 에이전트를 식별합니다.
이러한 구조는 규정 준수 위험을 줄이는 동시에 IT 팀의 반복적인 관리 부담을 최소화합니다. 조직이 AI 활용 성숙도를 높여 갈수록, 단순한 실험을 지속 가능하고 확장 가능한 운영 모델로 전환할 수 있도록 지원합니다.
컨텍스트로 신뢰 구축
단순한 데이터만으로는 충분하지 않습니다. AgentPulse의 강점은 풍부한 컨텍스트와 이를 Confidence Platform을 통해 실행 가능한 인사이트로 전환하는 데 있습니다. 단순히 에이전트를 집계하거나 분류하는 수준을 넘어, 액세스 및 활동과 같은 기술적 정보와 에이전트의 목적 및 성과에 대한 비즈니스 인사이트를 연결합니다.
이러한 가시성은 자체 보고나 분산된 시스템이 아닌 실제 운영 환경에서 직접 수집되기 때문에, 조직 리더는 테넌트 전반에 대한 더 명확하고 신뢰할 수 있는 현황을 파악할 수 있습니다. 이와 같은 컨텍스트를 기반으로 팀은 실제 가치를 창출하는 에이전트와 불필요한 리스크를 초래하는 에이전트를 구분할 수 있으며, 이해에 기반한 거버넌스를 통해 위험 노출을 방지하고 보다 전략적인 성장을 이끌 수 있습니다.
AI 책임성 확보의 전환점
2025년의 State of AI report에 따르면, AI를 도입한 조직의 75%가 지난 1년간 데이터 유출을 경험했습니다. 또한 Gartner는 2027년까지 40%의 에이전트 AI 프로젝트가 부적절한 위험 관리로 인해 중단될 수 있다고 예측했습니다.
이 데이터는 혁신의 부족이 아니라, 더 체계적인 통제와 거버넌스의 필요성을 보여줍니다. AgentPulse는 AvePoint가 축적해온 검증된 거버넌스 모델을 AI 에이전트까지 확장하여, 조직이 기존 사용자 및 데이터 관리에서 구축해온 신뢰와 책임 체계를 동일하게 적용할 수 있도록 지원합니다.
AgentPulse를 통해 조직은:
- 전체 플랫폼과 환경에서 모든 AI 에이전트를 확인할 수 있습니다.
- 보안 및 규정 준수 위험을 사전에 식별할 수 있습니다.
- 자동화된 정책 적용으로 운영 부담을 줄일 수 있습니다.
- AI 활동을 비즈니스 목표와 정렬하여 ROI를 개선할 수 있습니다.
혁신은 보안이 뒷받침될 때 지속 가능하며, 보안은 완전한 가시성과 거버넌스가 확보될 때 실현됩니다. AgentPulse는 이 두 가지를 동시에 제공함으로써 AI를 잠재적 위험이 아닌 신뢰할 수 있는 경쟁력으로 전환합니다.
책임감 있는 AI를 위한 통합 제어 센터
AI는 이미 우리의 업무 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 이제 다음 단계는 AI를 효과적으로 ‘통제’하는 방식까지 혁신하는 것입니다.
AgentPulse는 조직이 이러한 변화를 실현할 수 있도록 명확한 가시성과 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 단순히 무엇이 일어나고 있는지를 보여주는 것을 넘어, 어떻게 대응해야 하는지까지 제시함으로써 리더가 더 전략적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
이러한 인사이트를 바탕으로 조직은 다음과 같은 성과를 달성할 수 있습니다.
- 명확한 가드레일을 기반으로 구성원이 책임감 있게 혁신할 수 있도록 지원합니다.
- IT, 보안, 비즈니스 부서 간의 협업을 강화할 수 있습니다.
- 위험을 사후 대응이 아닌 사전 예측할 수 있습니다.
- 추측이 아닌 데이터 기반의 확신으로 새로운 이니셔티브를 확장할 수 있습니다.
핵심은 혁신의 속도를 늦추는 것이 아니라, 지속 가능한 방식으로 확장하는 데 있습니다. 조직이 어떤 에이전트가 존재하는지, 어떤 데이터와 상호작용하는지, 그리고 왜 중요한지를 명확히 이해할 때 AI는 신뢰할 수 있는 업무 인프라로 자리 잡을 수 있습니다.
AI 에코시스템을 제어합니다. 책임 있는 AI 운영을 통해 경쟁 우위를 만들어보시기 바랍니다.