Agentic Work 시대를 실현하는 Copilot Studio의 진화 | 메타넷엑스

회의실에서 시작된 질문 하나

"AI가 우리 팀의 반복 업무를 자동화해줄 수 있을까요?"

지난 몇 년간 수많은 기업에서 던진 이 질문은, 2025년 들어 완전히 다른 형태로 바뀌고 있습니다.

"우리 팀의 AI 에이전트는 어떤 업무까지 스스로 처리할 수 있을까요? 그리고 언제 사람이 개입해야 할까요?"

Microsoft Ignite 2025 이후, 기업 현장에서는 이미 'Agentic Work'라는 새로운 업무 방식이 현실로 다가오고 있습니다. 에이전트가 업무를 수행하고, 인간은 판단과 승인에 집중하는 구조. 이것은 단순한 자동화의 연장선이 아닙니다. 업무 자체를 다시 설계하는 패러다임의 전환입니다.

빠른 시작과 안전한 확장, 두 마리 토끼를 잡다

한 글로벌 제조사의 IT 담당 매니저는 흥미로운 경험을 공유했습니다. Microsoft 365 Copilot의 Agent Builder를 사용해 HR 문의 처리용 간단한 에이전트를 만들었는데, 반응이 예상보다 훨씬 뜨거웠다는 것입니다. 문제는 그 다음이었습니다.

"직원들이 실제로 사용하기 시작하니까, 보안 정책 준수는 어떻게 하죠? 성능 모니터링은요? 여러 부서에서 동시에 쓰면 어떻게 관리하죠?"

Copilot Studio의 'Copy to Copilot Studio' 기능은 바로 이 순간을 위해 설계되었습니다.

Agent Builder에서 빠르게 만든 프로토타입을 단 한 번의 클릭으로 엔터프라이즈급 플랫폼으로 확장할 수 있습니다. 원본 에이전트는 그대로 유지되면서, Copilot Studio 버전은 분석 대시보드, 라이프사이클 관리, Teams App Store 배포까지 지원받게 됩니다.

"빠르게 테스트하고, 안전하게 확장한다"는 원칙이 실제로 작동하는 순간입니다.

GPT-5의 정식 출시는 이런 확장을 더욱 가속화했습니다. 유럽과 미국 지역에서 프로덕션 환경에 사용 가능해진 GPT-5는 높은 정확도와 빠른 응답 속도, 그리고 명확한 지시 수행 능력으로 대량의 직원 지원 시나리오나 단계별 프로세스 가이드에 최적화되어 있습니다.

한 금융 서비스 기업의 고객 지원팀은 GPT-5 기반 에이전트를 도입한 후, 1차 응답 시간이 평균 8분에서 45초로 단축되었다고 보고했습니다. 더 중요한 것은 정확도입니다. 복잡한 금융 상품 문의에 대해서도 에이전트가 올바른 답변과 필요한 서류 안내를 제공하면서, 상담사들은 진짜 복잡한 케이스에만 집중할 수 있게 되었습니다.

코딩과 다국어 성능이 더욱 강화된 GPT-5.2 실험 모델까지 프리뷰로 제공되면서, 글로벌 기업들은 지역별 언어 장벽 없이 동일한 품질의 AI 지원을 제공할 수 있는 가능성을 확인하고 있습니다.

AI와 인간, 가장 이상적인 협업 지점을 찾다

Copilot Studio의 11월 업데이트에서 가장 주목받는 기능은 Human-in-the-Loop(HITL)입니다. 이것은 AI 자동화의 신뢰도를 근본적으로 높이는 메커니즘입니다.

한 제조 기업의 구매 담당자는 이렇게 설명했습니다. "예전에는 AI가 모든 구매 요청을 자동 처리하거나, 아니면 사람이 전부 검토하거나 둘 중 하나였어요. 이제는 에이전트가 일정 금액 이하는 자동 처리하고, 기준을 초과하면 자동으로 멈춰서 Outlook으로 승인 요청을 보냅니다. 승인하면 워크플로우가 다시 진행되고요."

이 방식은 구매 승인뿐 아니라 재무 검증, 고객 이슈 에스컬레이션, 불명확한 데이터에 대한 판단 등 다양한 시나리오에 적용되고 있습니다. AI가 효율적으로 일하되, 중요한 순간에는 반드시 사람의 판단을 거치는 구조. 이것이 바로 기업들이 AI를 신뢰하고 확장할 수 있는 핵심 요소입니다.

기업 내에 AI 에이전트가 늘어나면서 새로운 문제도 생겼습니다. 어떤 팀에서 어떤 에이전트를 만들고 있는지, 보안 정책은 준수하고 있는지, 이상 행동은 없는지 파악하기가 점점 어려워진 것입니다.

Agent 365는 이 문제에 대한 Microsoft의 답입니다. 기업 내 모든 AI 에이전트를 등록하고 관리하는 통합 컨트롤 플레인으로, Microsoft Entra Agent ID 기반의 거버넌스 체계를 제공합니다. Defender와 연계된 실시간 위협 탐지 기능은 에이전트가 비정상적인 패턴을 보일 때 즉시 알림을 보냅니다.

한 글로벌 헬스케어 기업의 CIO는 "규제 산업에서 AI를 확장하려면 감사와 컴플라이언스 대응이 필수인데, Agent 365 덕분에 모든 에이전트 활동을 추적하고 정책 준수 여부를 실시간으로 확인할 수 있게 되었다"고 평가했습니다.

일상 업무 속으로 파고든 AI 에이전트

"휴가 신청은 어떻게 하죠?", "노트북 비밀번호를 잊어버렸어요", "급여 명세서는 어디서 보나요?"

직원들이 매일 HR과 IT 부서에 던지는 이런 질문들은 이제 Employee Self-Service Agent 하나로 해결됩니다. 정식 출시된 이 에이전트는 Workday, ServiceNow, SAP SuccessFactors 같은 주요 시스템과 연동되어 즉각적인 답변과 처리를 제공합니다.

한 유통 기업은 이 에이전트 도입 후 HR 티켓이 월 평균 40% 감소했고, 평균 처리 시간도 3일에서 20분으로 단축되었다고 보고했습니다. HR 팀은 반복적인 문의 대응에서 벗어나 직원 경험 개선과 전략적 인사 정책 수립에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.

하지만 에이전트가 효과적으로 작동하려면 조직의 '실제 지식'을 정확히 이해해야 합니다. "우리 회사 규정 문서가 SharePoint에 수백 개 있는데, AI가 정확한 최신 버전을 찾아줄 수 있을까요?" 같은 질문이 현장에서 끊임없이 나오는 이유입니다.

Copilot Studio는 이제 SharePoint 메타데이터 필터 기반의 정밀한 정보 검색을 지원합니다. 부서별, 버전별, 승인 상태별로 필터링하여 가장 관련성 높은 문서를 찾아냅니다. OneNote 페이지도 지식 소스로 활용할 수 있게 되었고, 조직도와 역할 기반의 People Knowledge Source는 "이 프로젝트 담당자가 누구죠?"같은 질문에 즉시 답할 수 있게 해줍니다.

한 컨설팅 회사의 프로젝트 매니저는 "신입 직원이 '이전 프로젝트 제안서 템플릿'을 찾는 데 하루가 걸렸는데, 이제는 에이전트한테 물어보면 3초 만에 최신 승인된 버전을 가져온다"며 실질적인 생산성 향상을 체감했다고 전했습니다.

Copilot Studio의 진정한 힘은 이런 연결성에 있습니다. Power Platform, Microsoft Graph, Model Context Protocol(MCP)을 통해 1,400개 이상의 시스템과 연동 가능하며, 이는 단순한 숫자가 아닙니다. 기업의 레거시 시스템, 클라우드 서비스, 써드파티 애플리케이션까지 에이전트가 실제 업무 맥락에서 활용할 수 있다는 의미입니다.

한 제약 회사는 Copilot Studio를 통해 임상시험 데이터 관리 시스템, 규제 문서 저장소, 내부 승인 워크플로우를 하나로 연결한 에이전트를 만들었습니다. 연구원들은 에이전트에게 자연어로 질문하고, 에이전트는 세 개 시스템을 넘나들며 필요한 정보를 종합해 제공합니다.

질문이 바뀌고 있다는 것의 의미

이번 Copilot Studio 업데이트를 관통하는 하나의 메시지가 있습니다. "에이전트를 얼마나 잘 만들었는지가 아니라, 얼마나 안전하고 효과적으로 운영하는가가 성공의 기준이다."

실제로 MetanetX 고객사들 사이에서도 변화가 감지됩니다. 초기에는 "Copilot으로 무엇을 자동화할 수 있나요?"라는 질문이 주를 이뤘다면, 최근에는 "에이전트 거버넌스 체계는 어떻게 구축하나요?", "부서별 에이전트를 어떻게 통합 관리하나요?", "보안과 컴플라이언스는 어떻게 보장하나요?"같은 운영과 확장에 대한 질문이 늘어나고 있습니다.

이는 긍정적인 신호입니다. 기업들이 AI 에이전트를 실험적 프로젝트가 아닌, 실제 업무 인프라로 받아들이기 시작했다는 뜻이기 때문입니다.

Copilot Studio의 진화는 기술적 업데이트 이상의 의미를 갖습니다. 이것은 기업이 업무를 설계하는 방식 자체가 변화하고 있음을 보여줍니다. 과거에는 "이 프로세스를 어떻게 자동화할까?"를 고민했다면, 이제는 "이 업무에서 에이전트가 담당할 부분과 사람이 판단할 부분을 어떻게 나눌까?"를 설계합니다. 단순 반복 작업의 제거를 넘어, 인간의 판단력과 AI의 실행력을 최적으로 결합하는 방향으로 나아가고 있습니다.

한 보험사의 디지털 혁신 리더는 이렇게 말했습니다. "우리는 더 이상 '사람이 하던 일을 AI로 대체한다'고 말하지 않습니다. 대신 '사람과 에이전트가 협업하는 새로운 업무 방식'을 설계하고 있습니다. Copilot Studio는 그것을 안전하고 확장 가능하게 만들어주는 플랫폼입니다."

Copilot Studio는 계속 진화하고 있으며, 기업들도 빠르게 학습하고 있습니다. 중요한 것은 첫 걸음을 떼는 것입니다.

작게 시작하되 확장 가능하게 설계하고, 빠르게 프로토타입하되 안전하게 운영하며, 기술 도입이 아닌 업무 혁신에 집중하는 것. 이것이 Agentic Work 시대를 준비하는 기업들이 취해야 할 접근법입니다.