워카토, AI 에이전트 난립 해법으로 'Enterprise MCP' 제안 - 전자신문

전자신문인터넷이 4월 17일 서울 서초구 엘타워 6층 그레이스홀에서 개최한 국내 최대의 엔터프라이즈 업무 자동화 콘퍼런스 'AX & 하이퍼오토메이션 코리아 2026-Spring'에서 워카토가 'AX 시대의 새로운 인프라, Enterprise MCP로 구축하는 기업 AI 실행 플랫폼'을 주제로 발표하며 기업 AI 전환의 병목이 어디에 있는지 짚었다. 이날 세션은 워카토의 신광호 테크니컬 아키텍트가 맡았다. 발표의 출발점은 국내 엔터프라이즈 기업들의 AX 현실 진단이었다. 최근 현장에서는 API 기반 통합, 워크플로우 자동화, AI 에이전트 도입, 에이전트 거버넌스라는 서로 다른 단계가 업종과 기업에 따라 동시에 나타나고 있으며, 많은 조직이 각자 다른 위치에서 같은 혼란을 겪고 있다는 진단이 제시됐다. 제조업에서는 레거시 시스템 API 구축에 시간과 비용을 쏟느라 정작 AI 활용이 뒤로 밀리고, 금융권에서는 AI 연계 워크플로우를 만드는 데 에너지를 다 쓰면서도 실제 AI 활용 성과는 제한적이며, 유통업과 이커머스 현장에서는 보안과 거버넌스 이슈로 에이전트 도입이 정체되는 양상이 반복되고 있다는 것이다. 이날 세션에서 가장 강하게 제기된 문제의식은 “누구나 에이전트를 만들지만 아무도 통제하지 못하는 상황”이었다. 오픈소스와 생성형 AI 확산 이후 마케팅, 영업, IT, 인사, 재무, 운영 등 각 부문이 제각기 다른 도구와 방식으로 에이전트를 만들고 있지만, 기업 차원에서 이를 연결하고 관리하는 체계는 따라오지 못하고 있다는 얘기다. 그 결과 그림자 AI 확산, 민감 데이터 유출 위험, 중복 구축, 비용 증가, PoC 실패가 한꺼번에 나타나고 있으며, 회사 안에 100개가 넘는 에이전트가 돌아가도 누가 어떤 일을 하는지 알기 어려운 상황이 벌어지고 있다고 봤다. 이 같은 혼란의 원인은 AI 모델 자체가 아니라 연결 인프라의 부재에 있다는 점도 분명히 했다. 아무리 뛰어난 모델이라도 기업의 시스템과 데이터, 프로세스에 안전하게 연결되지 않으면 실제 업무를 수행할 수 없고, 표준이 없으면 AI마다 연결 방식이 달라져 일관된 통합이 불가능해진다는 것이다. 중앙 보안 정책 없이 운영되면 데이터 유출 위험이 커지고, 거버넌스 체계가 없으면 누가 무엇을 했는지 추적과 감사도 어려워진다며, 결국 지금 필요한 것은 더 나은 AI 모델이 아니라 AI가 일할 수 있는 엔터프라이즈 인프라라고 강조했다. 이 해법으로 제시된 것이 'Enterprise MCP'다. MCP를 단순한 연결 도구가 아니라 AI 거버넌스 인프라로 바라봐야 한다는 것이 발표의 핵심 논지였다. 등록 관리와 권한 설정, 접근 범위 제한, 사용량 제어, 실행 보장, 개인정보 제어, 모니터링과 감독까지 포함한 구조를 통해 AI 툴과 프레임워크, 에이전트 플랫폼을 기업 자산과 클라우드·온프레미스 서비스, API 컬렉션, 엔터프라이즈 스킬에 연결하되, 그 전체를 통제 가능한 체계 안으로 끌어들여야 한다는 것이다. 모든 MCP가 같은 수준의 문제를 해결하는 것은 아니라는 점도 분명히 구분했다. DIY 방식이나 개별 애플리케이션 수준의 MCP는 단일 앱 연결이나 제한된 환경에서는 활용할 수 있지만, 전사 차원의 복잡한 과제를 풀기에는 한계가 크다고 봤다. 반면 워카토의 Enterprise MCP는 1만개 이상 애플리케이션 연결, 멀티앱 비즈니스 프로세스 처리, 온프레미스와 프라이빗 환경 연계, RBAC와 감사 기반 보안, 노코드 방식 구축, 자동 확장 구조를 통해 조직 전체의 연결과 통제, 확장 요구를 감당하는 방향으로 설계됐다고 제시했다. 특히 주목할 부분으로는 워크플로우 자체를 MCP 안에 구현할 수 있다는 점이 꼽혔다. 단순 API 호출을 넘어 비즈니스 프로세스 전체를 AI의 스킬로 바꾸는 접근이다. 구매 승인 업무의 경우 Jira 이슈 생성, Slack 승인 알림, Coupa 구매 처리, SAP 전표 생성까지 하나의 MCP 스킬로 엮을 수 있고, 직원 온보딩 역시 HR 승인, AD 계정 생성, Slack 초대, Jira 프로젝트 생성, 완료 알림을 하나의 흐름으로 연결할 수 있다는 설명이 이어졌다. 결국 AI가 사람처럼 권한을 준수하면서 워크플로우 단위로 실제 업무를 실행하도록 만드는 것이 Enterprise MCP의 본질이라는 얘기다. 이 과정에서 핵심 기반으로 제시된 것이 오케스트레이션 레이어였다. 애플리케이션 생태계와 정형·비정형 데이터, AI 기능을 연결하는 기반 위에 Enterprise MCP가 AI와 자동화를 잇는 연결 레이어로 놓이고, 그 상단에서 OpenAI, 마이크로소프트 코파일럿, 제미나이, 클로드, 워카토 등 다양한 AI 벤더와 프레임워크가 작동하는 구조를 설명했다. 이렇게 설계하면 특정 모델이나 벤더가 바뀌더라도 이미 구축한 자동화와 기업 거버넌스를 그대로 유지·관리할 수 있다는 점에서, 장기적인 엔터프라이즈 운영에 유리하다는 관점을 내놨다. 연결 범위 역시 상당히 넓게 제시됐다. SaaS 애플리케이션, 온프레미스 앱, 데이터 레이크와 웨어하우스, 파트너 시스템, 외부 API, EDI, RPA, 웹 UI, 데스크톱 통합, IoT 디바이스, 직원용 앱과 폼까지 모두 AI가 활용할 수 있는 스킬로 전환할 수 있다는 것이다. 발표에서는 결국 AI 프로젝트의 성패가 모델 선택 자체보다 기업 안의 복잡한 시스템과 프로세스를 얼마나 실행 가능한 형태로 연결하느냐에 달려 있다는 점이 거듭 강조됐다. 세션 후반부에는 워카토의 시장 위치와 실제 적용 사례도 소개됐다. 고객 1만 7000곳 이상, 자동화 1500억건 이상, 커넥터 8600개 이상, 7회 가트너 매직 쿼드런트 리더 등의 수치가 제시됐고, 국내 이커머스 기업의 연간 2000만달러 절감 목표, 나스닥의 판매자 생산성 향상, 레드햇의 증분 매출 확대, 보다폰의 장부 마감 단축, 허브스팟의 GTM 요청 자동화, 샘사라의 티켓 응답률 개선 등이 Enterprise MCP 기반 사례로 언급됐다. 이날 발표에는 외부 평가도 함께 담겼다. Nasdaq 측은 워카토가 기업의 시스템과 데이터, 프로세스를 AI가 즉시 활용할 수 있는 형태로 전환하는 표준을 만들어 MCP 분야를 이끌고 있다고 평가했고, Anthropic 측은 데이터와 애플리케이션, 프로세스, 기술을 AI와 함께 하나로 묶는 오케스트레이션 레이어를 Enterprise MCP로 구현했다는 점을 높게 봤다는 메시지가 소개됐다. 흥미로운 사례로는 워카토 내부 적용 경험도 공유됐다. 전 직원에게 Claude 라이선스를 제공하고 임직원 교육과 해커톤을 진행한 뒤, 워카토 MCP를 활용해 회사 시스템을 연결하자 Claude 사용량이 크게 늘어났다는 흐름이 제시됐다. 이는 단순히 LLM을 배포하는 것만으로는 활용이 확산되지 않지만, 실제 업무 시스템과 맥락을 연결해주면 사용성과 생산성이 빠르게 높아질 수 있다는 점을 보여주는 대목으로 읽힌다. 도입 로드맵도 비교적 구체적이었다. 우선 가장 고통스러운 업무 하나를 골라 단일 에이전트를 구축하고 4주 안에 ROI를 확인하는 1단계, 이후 MCP 스킬 라이브러리를 만들고 비즈니스 팀을 노코드 방식으로 온보딩해 부서별 에이전트 3~5개를 운영하는 2단계, 마지막으로 전사 MCP 게이트웨이를 표준화하고 멀티 에이전트 협업과 전사 거버넌스를 적용해 경영진 보고 체계까지 갖추는 3단계가 제안됐다. 지금 시작한 기업이 6개월 뒤 결정적 격차를 만들 수 있다는 메시지도 함께 덧붙였다. 임민지 기자 [email protected]