“AI는 단순히 답을 제시하는 도구를 넘어, 기업의 실제 업무 맥락과 규칙을 이해하고 실행까지 담당하는 ‘업무 동료’”

기업 인사·재무 및 에이전트를 위한 AI 플랫폼 기업 워크데이가 14일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 워크데이 엘리베이트 서울 2026을 열고, 사람과 AI 에이전트가 함께 일하는 ‘하이브리드 워크포스’ 비전을 제시했다.

이날 행사의 부대행사로 열린 기자간담회에서 올해 초 새로 부임한 허정열 워크데이코리아 지사장은 한국 기업들이 이미 AI 실험 단계를 넘어 전사적 도입 단계로 들어서고 있다고 진단했다.
 

허정열 지사장은 제조, 반도체, 플랫폼 기업을 비롯한 국내 기업들이 지정학적 변화와 AI 확산 속에서 기존 성장 동력을 재평가하고 있으며, AI와 데이터, 차세대 기술을 기반으로 한 혁신이 본격화되고 있다고 설명했다.

다만 많은 기업이 원천 데이터를 데이터 레이크에 모으고, 독립형 대규모 언어모델과 자체 도구를 연결하며, 기업 운영 로직을 새로 구현하려는 방식은 초기 실험에는 유용하지만 핵심 시스템에 적용될 경우 ‘섀도우 ERP’라는 위험을 낳을 수 있다고 경고했다.

허정열 지사장이 강조한 엔터프라이즈 AI의 조건은 두 가지다.

하나는 AI가 강점을 가진 확률 기반 추론, 즉 아이디어를 만들고 사람의 의도를 이해하며 다음 행동을 예측하는 능력이다.

다른 하나는 결산 마감, 급여, 승인, 컴플라이언스처럼 실패가 허용되지 않는 업무를 정확히 처리하는 결정론적 실행 체계다.

허정열 지사장은 “중요한 부분들은 이런 두 축이 한 시스템 안에서 이루어져야 안전한 엔터프라이즈 AI가 구축된다”고 설명하며, 외부에서 사후적으로 AI 솔루션을 덧붙이는 방식은 리스크를 고객에게 전가할 수 있다고 지적했다.

워크데이는 이 문제의 해법으로 단일 데이터 모델, 단일 보안 모델, 단일 아키텍처를 기반으로 한 플랫폼 접근을 제시했다.

허정열 지사장은 워크데이가 20년 전부터 인사, 재무, 급여 등을 필요할 때마다 붙이는 방식이 아니라 하나의 코어 시스템에 내재화해 왔다고 설명했다.

이 구조 덕분에 데이터와 로직이 분리되지 않고, 고객이 워크데이에 구축해 온 승인 체계와 컴플라이언스, 감사 추적이 AI 거버넌스의 자산이 된다는 것이다.

특히 워크데이 안에서는 AI 에이전트가 사용자의 권한과 동일하거나 그보다 낮은 범위에서만 실행되며, 누가 어떤 맥락에서 무엇을 지시했는지 불변의 감사 기록으로 남는다고 강조했다.

이날 방한한 조쉬 즈웬 워크데이 글로벌 솔루션 마케팅 부사장도 같은 문제의식을 공유했다.
 

조쉬 즈웬 부사장은 AI가 기업에 폭넓게 도입되지 못하는 이유로 ‘범용 AI’와 ‘맥락을 이해하는 AI’의 차이를 들었다.

일반적인 대규모 언어모델은 질문에 그럴듯한 답을 내놓는 데 강하지만, 급여, 복리후생, 인사 결정처럼 반드시 정확해야 하는 업무에서는 한계가 있다는 설명이다.

조쉬 즈웬 부사장은 기업의 업무 프로세스는 시작과 끝이 명확하고 매번 정확히 수행돼야 하는 결정론적 프로세스인 반면, 범용 AI는 확률적으로 추론하기 때문에 ‘95% 정확도’로는 충분하지 않다고 말했다.

워크데이가 제시한 차별점은 ‘맥락, 프로세스, 올바른 경로’의 결합이다.

조쉬 즈웬 부사장은 워크데이가 이미 기업의 핵심 비즈니스 프로세스를 통합 데이터 모델 위에서 운영하고 있어 조직도, 정책, 개인정보보호, 규제 요건 등 업무 맥락을 이해할 수 있다고 설명했다.

또한 에이전트가 수행하는 모든 행동은 사전에 설정된 컴플라이언스와 비즈니스 프로세스를 통과해야 하며, 에이전트가 이를 임의로 해석하거나 우회할 수 없다고 밝혔다.

그는 이러한 구조가 통제 불가능한 ‘무법 에이전트’가 아니라 규정을 준수하는 ‘합법적 에이전트’를 가능하게 한다고 설명했다.

이 같은 비전을 구현하는 핵심 플랫폼으로 워크데이는 ‘사나 프롬 워크데이’를 공개했다.

사나는 워크데이 위에서 작동하는 통합 AI 경험으로, 직원들이 자연어로 질문하고, 업무를 요청하며, 자동화까지 수행할 수 있도록 설계됐다.

조쉬 즈웬 부사장에 따르면 사나는 새로운 AI 인터페이스인 ‘사나 포 워크데이’, 인사 및 재무 워크플로 자동화를 지원하는 ‘사나 셀프서비스 에이전트’, 기업 전반으로 AI 역량을 확장하는 ‘사나 엔터프라이즈’로 구성된다.

사나의 핵심 기능은 탐색, 실행, 구축, 자동화 네 가지로 정리된다. 직원은 남은 휴가 일수나 계약 금액처럼 사내 정보와 워크데이 데이터를 바탕으로 출처가 명확한 답변을 얻을 수 있고, 권한 체계 안에서 주소 변경이나 계약 금액 업데이트 같은 업무를 실행할 수 있다.

관리자는 채용 파이프라인과 면접 피드백을 보여주는 대시보드를 생성할 수 있으며, 영수증 검토와 정책 대조, 승인 전 보고서 발송처럼 여러 단계로 구성된 업무 흐름도 노코드 방식으로 자동화할 수 있다.

워크데이는 사나가 워크데이 내부에 머무르지 않고 외부 업무 도구와도 연결된다고 밝혔다.

사나 엔터프라이즈는 지메일, 아웃룩, 세일즈포스, 쉐어포인트, 슬랙, 줌, 지라, 노션 등 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션과의 커넥터를 제공하며, 직원이 여러 시스템을 개별적으로 검색하지 않고 하나의 대화형 환경에서 업무를 처리할 수 있도록 지원한다.

또한 워크데이 빌드와 워크데이 데이터 클라우드를 통해 고객이 자체 에이전트를 만들고, 데이터를 별도로 복제하지 않고도 다양한 시스템의 데이터를 활용할 수 있는 기반을 제공한다고 설명했다.

워크데이는 실제 적용 영역으로 학습, 채용, 셀프서비스, 현장 근무 지원 등을 제시했다.

워크데이 학습은 AI가 맞춤형 학습 콘텐츠의 구조와 설계를 돕고, 후보자 경험 에이전트는 질문 응답과 면접 일정 조율 등 채용 과정을 자동화한다.

사나 셀프서비스 에이전트는 복잡한 인사 질문에 개인화된 답변을 제공하고 행정 업무를 처리하며, 현장 근무자 에이전트는 결근 발생 시 대체 인력을 찾는 업무를 지원한다.

조쉬 즈웬 부사장은 채용 프로세스 자동화, 셀프서비스 에이전트 적용에 따른 생산성 향상과 HR 케이스 감소 사례도 언급했다.

허정열 지사장은 한국 기업들이 AI 에이전틱 트랜스포메이션에서도 퍼스트 무버가 될 수 있다고 내다봤다.

그는 반복적이고 일상적인 업무가 AI의 도움으로 줄어들고, 직원들이 비즈니스 맥락을 이해하는 AI 팀메이트와 함께 더 가치 있는 일에 집중하게 될 것이라고 전망했다.

조쉬 즈웬 부사장 역시 워크데이가 꿈꾸는 새로운 업무의 미래는 사람과 AI 에이전트가 안전하고 투명한 방식으로 협력해 일을 완수하는 환경이라고 강조했다.