신규 입사자가 조직에 합류하여 적응하는 온보딩 과정은 결코 단순하고 선형적인 프로세스가 아닙니다. 이는 개별 직원의 직무, 부서, 직급 등 다양한 프로필에 따라 복잡하게 얽힌 의존성 관리가 필요한 영역입니다. 예를 들어, 노트북 한 대를 신청하는 단순한 업무조차 직원의 역할, 부서, 연차를 대조하여 고성능 워크스테이션이 필요한지 표준 모바일 기기가 적합한지 결정해야 합니다. 또한, 출입증 발급 역시 사무실 위치와 권한 관리 시스템의 요구사항이 완벽하게 연동되어야 합니다.

기존 환경에서 신규 직원과 HR 담당자는 사내 포털의 파편화된 매뉴얼을 확인하고, 수많은 양식을 수동으로 입력하며 승인을 대기하는 등 상당한 비효율을 겪어왔습니다. 하지만 생성형 AI의 발전은 이 답답한 과정에 확실한 돌파구를 제시합니다. 이제는 시스템과 나누는 자연스러운 대화 몇 마디가, 얽히고설킨 비즈니스 로직을 즉각적으로 작동시키는 강력한 트리거가 되고 있습니다.

비즈니스 현장에서 AI 도입을 망설이는 가장 큰 이유는 거대언어모델(LLM)의 확률적 특성 때문입니다. 반면, 기업의 비즈니스 로직은 한 치의 오차도 없는 결정론적 특성을 유지해야 하죠. 이 상반된 두 세계를 연결하는 현대적 아키텍처가 바로 Grounded Agentic Workflow입니다. 이 워크플로는 다음 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어집니다.

• Gemini Enterprise 맞춤형 에이전트 (프론트엔드): 자연어를 이해하고 대화를 통해 정보를 수집하는 지능형 인터페이스입니다. ADK(Agent Development Kit)로 구축되며, 사용자의 의도를 정확히 파악하여 필요한 정보를 수집합니다. 특히 RAG(검색 증강 생성, 예: Vertex AI Search) 기술과 결합하여, 사내 HR 규정이나 최신 IT 자산 정책을 먼저 정확히 읽고 숙지한 상태에서 사용자의 요청을 처리합니다.
• 자동화 및 연결 계층 (Application Integration): 복잡한 데이터 변환, API 라우팅, 인증을 처리하는 미들웨어입니다. 시각적인 로우코드(low-code) 환경과 즉시 사용 가능한 커넥터를 통해 백엔드 시스템과 통신하며 데이터가 올바르게 흐르도록 관리합니다.
• 엔터프라이즈 백엔드 시스템 (ITSM, ERP 등): 실제 비즈니스 트랜잭션이 발생하고 기록되는 시스템(System of Record)입니다. 기업의 IT 서비스 관리(ITSM) 플랫폼이나 ERP 시스템이 이에 해당합니다.

HR 담당자의 신규 입사자 IT 기기 신청 사례를 통해, 에이전트 도입이 실질적인 업무 프로세스를 어떻게 혁신하는지 살펴보겠습니다.

• 기존의 수동 프로세스: 담당자는 ITSM 포털에 접속하여 관련 규정을 찾아 읽고, 복잡한 하드웨어 요청 양식(Form)의 각 필드를 수동으로 채워 넣은 뒤 제출합니다. 이후 IT 부서의 확인 및 승인 과정을 거쳐야만 처리가 시작됩니다.
• 에이전트 기반의 자동화 프로세스: 담당자가 에이전트에게 “다음 주 출근하는 신규 소프트웨어 엔지니어를 위한 노트북을 세팅해 줘”라고 요청합니다. 에이전트는 즉시 사내 규정(RAG)을 참조하여 해당 직무에 맞는 기본 개발자 사양을 매핑하고, 요청에 필요한 정보를 물으며, 역할에 맞는 사양을 제안합니다. 내역 확인 후, 담당자가 승인하자마자 “티켓 번호 REQ0012345로 요청이 완료되었습니다”라고 응답합니다.

여기서 핵심은 에이전트가 단독으로 자산을 임의 결제하는 것이 아니라, 최종 결정권자의 확인을 거치는 Human-in-the-Loop (HITL, 관리자 개입) 프로세스를 정확히 준수한다는 점입니다. 기업은 업무 자동화의 이점을 누리면서도 컴플라이언스와 통제권을 완벽하게 유지할 수 있습니다.

앞서 살펴본 사례처럼 에이전트가 단순한 챗봇을 넘어 ITSM과 같은 사내 시스템을 직접 조작(Action)하려면, 개발자가 에이전트에게 해당 시스템을 다룰 수 있는 권한과 방법론, 즉 도구(Tool)를 쥐어 주어야 합니다.

과거에는 이러한 연결을 위해 복잡한 API 연동 로직과 예외 처리 코드를 일일이 작성해야 했습니다. 하지만 구글의 Agent Development Kit(ADK)를 활용하면 이 과정이 놀랍도록 간결해집니다. 개발자는 백엔드 인프라 구현에 매몰될 필요 없이, 코딩 몇 줄만으로 에이전트에게 강력한 실행 능력을 부여할 수 있습니다.

다음은 ADK를 사용하여 Application Integration에 구현된 사내 온보딩 워크플로를 에이전트의 도구로 연결하는 파이썬(Python) 코드 예시입니다.

이처럼 “ApplicationIntegrationToolset”을 브릿지로 활용하면 개발자는 비즈니스 로직 설계에 집중할 수 있고, 기업은 기술적 복잡성 없이 신속하게 지능형 에이전트를 배포하는 비즈니스 민첩성을 확보하게 됩니다.

ADK를 통한 확장성은 구글 클라우드 네이티브 서비스에만 국한되지 않습니다. 에이전트는 플러그인 아키텍처를 통해 조직에서 이미 사용 중인 다양한 외부 솔루션과 매끄럽게 연동됩니다.

• 개발 및 형상 관리: GitHub, GitLab 등과 연동하여 코드 리포지토리 분석 및 샌드박스 실행
• 프로젝트 및 이슈 관리: Jira, Confluence(Atlassian), Asana, Notion을 통한 티켓 생성 및 사내 문서 검색
• 데이터베이스 및 벡터 검색: MongoDB, Pinecone, Chroma 연동을 통한 하이브리드 검색 및 영구 메모리(Memory) 구축
• 커뮤니케이션 및 결제: Mailgun을 통한 알림 발송, Stripe를 활용한 인보이스 관리

이처럼 “ApplicationIntegrationToolset”을 브릿지로 활용하면 개발자는 비즈니스 로직 설계에 집중할 수 있고, 기업은 기술적 복잡성 없이 신속하게 지능형 에이전트를 배포하는 비즈니스 민첩성을 확보하게 됩니다.

실제 업무 환경에서 에이전트를 배포할 때 가장 중요한 요소는 보안과 거버넌스입니다. 구글 클라우드 환경에서는 구축된 에이전트를 Vertex AI Agent Engine에 호스팅하고, 관리자가 에이전트 갤러리(Agent Gallery)를 통해 인가된 직원들에게만 선별적으로 접근 권한을 부여할 수 있습니다.

특히 에이전트가 사용자를 대신하여 민감한 사내 데이터베이스나 서드파티 API에 접근할 때는 OAuth 2.0 기반의 사용자 인증 정보를 엄격하게 적용합니다. 에이전트는 철저히 로그인한 사용자의 권한 범위(Scope) 내에서만 동작하며, 앞서 강조한 HITL(관리자 개입) 워크플로를 통해 인프라 변경이나 비용이 수반되는 작업의 최종 통제권을 사람이 쥐게 됩니다.

우리는 단순한 질의응답을 제공하는 챗봇의 시대를 지나, 실제 비즈니스 트랜잭션을 실행하고 업무를 완결 짓는 AI 에이전트의 시대로 진입했습니다. Gemini Enterprise와 ADK의 결합은 파편화된 기업의 시스템들을 하나로 묶어내고, 임직원들에게 가장 직관적이고 강력한 업무 자동화 인터페이스를 제공합니다.

에이전트는 이제 단순한 도구가 아니라 사용자의 의도를 정확히 파악하여 시스템 간의 복잡한 절차를 대행하는 혁신의 파트너입니다. 구글 클라우드 환경에서 제공하는 ADK와 다양한 통합 커넥터를 활용하여, 귀사의 비즈니스에 최적화된 지능형 에이전트 워크플로를 지금 바로 설계해 보시기 바랍니다.