오라클 에이전틱 AI: 귀사 운영의 핵심 연결고리가 될 수 있을까요?

구매팀이 간단한 청구서 승인을 3일이나 기다리는 동안 재무팀은 수동 대조에 허덕이는 상황을 상상해 보십시오.

이제 지능형 에이전트가 이러한 작업을 단 몇 분 만에 처리하고, 워크플로우를 학습하며, 사람의 개입 없이 부서 간 협업을 조정하는 모습을 상상해 보십시오.

오라클은 2025년 3월, 바로 그러한 변혁을 약속하는 플랫폼으로 에이전트형 AI 분야에 진출했습니다.

아래에서는 오라클 에이전틱 AI의 작동 방식, 차별화된 특징, 그리고 중견 기업 및 기업 팀을 위한 자동화 약속을 실현하는지 살펴봅니다.

키 요약

오라클은 에이전트형 AI를 제공하나요?

예. 오라클은 2025년 3월 런던 클라우드월드에서 AI 에이전트 스튜디오를 출시하여 에이전트 기능을 퓨전 클라우드 애플리케이션에 직접 내장했습니다.

이 플랫폼은 퓨전 구독자에게 추가 라이선스 비용 없이 ERP, HCM, 공급망, 고객 경험 모듈 내에서 이미 일하고 있는 50개 이상의 사전 구축 에이전트를 기본 제공합니다.

에이전트 스튜디오는 비즈니스 사용자가 드래그 앤 드롭 템플릿으로 맞춤형 에이전트를 구성하고, 다중 에이전트 워크플로우를 조정하며, 코히어 커맨드 R+ 또는 메타 라마 3 같은 모델 중에서 선택할 수 있는 노코드 빌더 기능입니다.

오라클은 기존 시스템 위에 AI를 덧씌우는 방식이 아닌, 퓨전 데이터, 비즈니스 규칙, 보안 정책에 대한 네이티브 접근 권한을 갖춘 에이전트를 구축했습니다. 이러한 아키텍처 선택으로 오라클 에이전트는 타사 tools가 API 호출을 통해 재구성해야 하는 맥락을 즉시 파악할 수 있습니다.

이번 출시로 오라클은 Salesforce Agentforce, Microsoft Copilot Studio, ServiceNow의 에이전트형 솔루션과 직접 경쟁하게 되었으나, 오라클의 번들링 전략은 사용량 기반 요금이나 사용자당 애드온을 부과하는 경쟁사와는 확연히 차별화됩니다.

실제로 어떻게 일하나요?

오라클의 에이전틱 플랫폼은 근본적으로 에이전트 생성과 실행을 분리합니다.

에이전트 스튜디오는 시각적 캔버스를 제공하여 에이전트의 목표를 정의할 수 있습니다. 예시: "예산이 확보된 경우 5,000달러 미만 구매 주문을 자동 승인한다"와 같은 목표를 설정할 수 있습니다.

그런 다음 에이전트에 스킬 세트를 할당합니다. 이는 계정 지급, 예산 편성, 공급업체 관리와 같은 Fusion 모듈에 대한 사전 구축된 API 커넥터입니다.

에이전트는 다단계 실행 플랜을 수립하고, 필요한 API를 순차적으로 호출하며, 승인 규칙에 따라 결과를 평가한 후 작업을 완료하거나 예외 사례를 인간 검토자에게 에스컬레이션합니다.

배경에서는 오라클 플랫폼이 추론 엔진을 활용하여 상위 수준의 지시를 개별적인 작업으로 분해합니다.

사용자가 에이전트에게 "지난달 경비 보고서를 정산해 달라"고 요청하면, 에이전트는 경비 모듈에서 일치하지 않는 영수증을 쿼리하고, 신용카드 거래 내역을 교차 참조하며, 이상 징후를 표시하고, 요약 보고서를 초안 작성합니다.

추론 루프는 선택한 대규모 언어 모델과 함께 오라클 클라우드 인프라스트럭처에서 실행되므로, 기업은 에이전트 로직을 재작성하지 않고도 모델을 교체할 수 있습니다(예: Cohere에서 OpenAI GPT-4o로 전환).

마켓플레이스는 특히 이자가 많습니다.

2025년 10월까지 오라클은 딜로이트, IBM 등 파트너사의 수백 가지 산업별 에이전트를 스튜디오에 추가했습니다. 각 에이전트는 보안, 정확성, 토큰 효율성을 포함한 21개 항목의 준수 검토를 통과한 후 오라클이 공개합니다.

이러한 검증 과정을 통해 검증되지 않은 자동화를 재무 또는 인사 시스템에 배포할 때의 위험을 줄일 수 있습니다.

실제 적용 사례는 어떻게 보일까요?

주당 200건의 구매 주문을 관리하는 중견 의료 공급업체를 예로 들어 보겠습니다.

오라클의 에이전트형 AI 도입 전, 구매 분석가는 매일 아침 구매 발주서 항목을 송장과 대조하고 예산 가용성을 확인하며 이메일 스레드를 통해 승인을 진행했습니다. 수술용 장갑 긴급 주문이 최종 승인을 받기까지 무려 사흘이 소요되었습니다.

마켓플레이스에서 오라클의 '요청서-계약서 에이전트'를 배포한 후 워크플로우가 극적으로 단축되었습니다:

조달 분석가는 이제 공급업체 협상과 전략적 조달에 집중하는 반면, 에이전트가 일상적인 승인 업무의 80%를 처리합니다. 이러한 패턴은 재무 결산 프로세스, 직원 온보딩 체크리스트, 고객 서비스 티켓 분류 작업 전반에 걸쳐 반복됩니다.

이러한 효율성 향상은 자연스러운 의문을 제기합니다: 여러 벤더가 에이전트형 AI를 제공한다면, 왜 오라클을 선택해야 할까요?

오라클의 차별화된 경쟁력은 무엇인가요?

오라클의 주요 차별화 요소는 네이티브 퓨전 통합입니다.

경쟁사들은 기업 데이터 접근을 위해 맞춤형 API 개발이나 타사 커넥터를 요구하는 경우가 많습니다. 오라클 에이전트는 ERP와 동일한 보안 경계 내에 상주하며, 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 자동으로 상속받습니다.

에이전트가 예측을 위해 재무 데이터를 가져올 때, 해당 역할의 인간 사용자에게 적용되는 것과 동일한 데이터 마스킹 규칙을 준수합니다. 별도의 권한 계층이나 중복된 거버넌스 정책이 필요하지 않습니다.

두 번째 장점은 다중 모델 유연성입니다.

일부 플랫폼은 독점 모델에 사용자를 묶어두지만, 오라클은 OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Cohere Command R+, Google Gemini는 물론 오라클 클라우드 인프라스트럭처에서 실행되는 xAI 모델까지 지원합니다.

팀은 인보이스 추출과 자연어 쿼리 중 어떤 모델이 더 우수한지 테스트한 후 작업 배분을 조정할 수 있습니다. 플랫폼이 모델별 토큰 사용량 추적 및 비용 할당을 처리하므로 재무 부서는 AI 지출이 어디에 집중되는지 정확히 파악할 수 있습니다.

기타 키 강점으로는:

그러나 대가는 오라클의 생태계 중심 전략입니다. Salesforce나 SAP를 중심으로 구축된 스택이라면 오라클의 본연의 장점은 약화됩니다. 에이전트 스튜디오는 이미 Fusion Cloud에 커밋했거나 마이그레이션 플랜을 갖고 있는 조직에서 가장 빛을 발합니다.

통합 깊이는 매우 중요합니다. 오라클이 광범위한 기술 환경과 어떻게 연결되는지 살펴보겠습니다.

통합 및 생태계 적합성

오라클은 Agent Studio가 Fusion 내에서 일하도록 설계했지만, 기업들이 하이브리드 환경을 운영한다는 점도 인지하고 있습니다.

이 플랫폼은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 지원합니다. 이는 에이전트가 맞춤형 커넥터를 구축하지 않고도 SharePoint, Snowflake, Databricks 같은 외부 데이터 소스를 쿼리할 수 있게 하는 신흥 표준입니다.

분기별 예측을 작성하는 에이전트는 Fusion ERP에서 과거 영업 팀 데이터를 추출하고, 외부 분석 웨어하우스의 시장 동향 데이터와 결합하여 단일 워크플로우 내에서 시나리오 모델을 생성할 수 있습니다.

다중 벤더 에이전트 협업을 위해 오라클은 에이전트 간(Agent2Agent, A2A) 커넥터를 구현합니다.

오라클 퓨전의 조달 에이전트가 IBM 왓슨엑스 오케스트레이트에서 실행되는 물류 에이전트에게 배송 작업을 넘기는 모습을 상상해 보십시오.

A2A 프레임워크는 구매 주문 번호, 배송 날짜, 운송사 선호도 등의 컨텍스트를 시스템 간에 안전하게 전달합니다. 각 에이전트는 자체 보안 경계를 유지하지만, 이 인수인계 과정은 최종 사용자에게 투명하게 진행됩니다.

마켓플레이스가 Fusion 애플리케이션에 직접 내장되어 있어 IT 관리자는 ERP 인터페이스를 벗어나지 않고도 타사 에이전트를 검색, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

오라클은 승인 전 각 마켓플레이스 에이전트를 규정 준수, 보안, 성능을 포괄하는 21개 항목 체크리스트로 검증합니다. 이러한 엄격한 선별 과정을 통해 생산 시스템에 유해한 자동화 도구가 유입될 위험을 줄입니다.

통합이 해결된 상황에서 팀들은 운영을 방해하지 않으면서 에이전트형 AI를 실제로 어떻게 도입할 수 있을까요?

커뮤니티 반응 및 초기 사용자 평가

오라클의 AI 에이전트 스튜디오에 대한 초기 반응은 신중한 낙관론과 관망하는 회의론으로 갈랐다.

레딧의 r/GenAI4all에서 한 사용자는 "멋지긴 한데, 실제로 워크플로우를 간소화하지 못한다면 그저 또 다른 AI 과대광고일 뿐"이라고 썼습니다. 다른 댓글 작성자는 "90년대 이후로 오라클 제품을 믿어본 적 없고 지금도 그럴 생각 없다"고 인정했습니다. "라고 말했습니다. 세 번째 사용자는 "실질적인 이득 없이 클릭과 대시보드만 늘어난다면, 그건 단계만 추가된 AI일 뿐"이라고 덧붙였습니다.

기업 고객들은 다른 이야기를 전합니다. 회의론자들이 단지 약속만 보던 곳에서 실제 배포 사례가 측정 가능한 결과를 보여주고 있습니다.

쵸크토우 네이션의 IT 디렉터 에밀리 크로우는 공유했습니다: "우리는 이미 40개 이상의 생성형 AI 기능을 도입했으며, 직원 지원을 강화하고 운영 효율성을 높이기 위해 오라클의 AI 에이전트를 더욱 활용할 계획입니다."

제조 유통업체인 밀워키 tool은 주문 처리 과정에서 인원 비례 증가 없이 두 자릿수 성장을 유지한 데 오라클의 내장형 에이전트 기술이 크레딧을 받았다고 평가했습니다.

업계 분석가들은 여기에 잠재력을 인정하지만, 무조건적인 지지는 보내지 않고 있습니다.

IDC의 미키 노스 리자는 "AI 에이전트 마켓플레이스 출시로 오라클은 기준을 높여 기업이 AI 기반 자동화를 더 쉽게 도입하고 확장할 수 있도록 하고 있다"며 낙관적인 보기를 제시했습니다.

이러한 의견은 오라클의 통합 접근 방식이 레거시 시스템에 /AI를 추가하는 방식으로 경쟁사들이 여전히 고군분투하는 실질적인 마찰 지점을 해결한다는 분석가들의 광범위한 공감대를 반영합니다.

단점은 실행 위험으로, 데이터 관리 상태가 불량하거나 프로세스 소유권이 불분명한 상태에서 시작하는 모든 조직에 여전히 높게 존재합니다.

로드맵 및 생태계 Outlook

오라클은 경쟁사가 격차를 좁히기 전에 에이전트형 AI 분야의 위치를 공고히 하기 위해 빠르게 움직이고 있습니다. 세 가지 주요 마일스톤이 로드맵의 기반을 마련합니다.

2026년 초, 오라클은 퓨전 애플리케이션을 위한 자연어 홈페이지인 'Ask Oracle'을 출시할 예정입니다.

메뉴를 탐색하는 대신 사용자는 "10,000달러 초과 연체된 모든 청구서를 보여줘"와 같은 요청을 입력하거나 음성으로 말하면 시스템이 실행 가능한 대시보드를 제공합니다.

이 인터페이스는 예산 지출 추세가 예측과 차이를 보일 때 예시처럼 예산 재할당을 제안하는 등 에이전트의 권장 사항을 선제적으로 제시합니다.

오라클은 2026년 3분기까지 클라우드 인프라에 대규모 AI 슈퍼클러스터를 출시할 플랜이며, AMD 인스팅트 MI450 GPU 50,000개로 시작합니다.

이 클러스터는 복잡한 에이전트 워크플로우를 운영하는 고객을 위한 모델 훈련 및 고처리량 추론을 지원할 것입니다. 이번 투자는 오라클이 AWS, Azure, Google Cloud와 경쟁하는 최상위 AI 컴퓨팅 제공자로서의 야망을 강조합니다.

가장 주목받는 부분은 오라클과 오픈AI의 파트너십으로, 5년간 체결된 이 계약은 클라우드 용량 기준으로 최대 3,000억 달러 규모에 이를 수 있습니다.

2027년까지 완전히 실현될 경우, OpenAI는 오라클의 최대 클라우드 고객사 중 하나가 될 것이며, 기업 Fusion 클라이언트는 OCI에 호스팅된 최첨단 파운데이션 모델과의 근접성으로 혜택을 누릴 수 있습니다.

이번 파트너십을 통해 GPT-4 또는 향후 모델을 사용하는 오라클 고객에게 우대 가격 정책의 잠금 해제가 이루어질 수도 있습니다.

오라클 최고 AI 책임자 클레이 마구어크는 향후 3년 내 에이전트형 AI가 클라우드 앱 전반에 보편화되어 오라클 SaaS를 지속적으로 학습하는 자율 운영 플랫폼으로 전환될 것이라고 전망했습니다.

이러한 야심찬 플랜을 염두에 두고, 대규모로 오라클 에이전틱 AI를 운영하려면 비용이 얼마나 들까요?

오라클 에이전틱 AI 비용은 얼마인가요?

오라클은 기존 AI 라이선싱의 가격 충격을 없애기 위해 가격 정책을 설계했습니다. 기존 Fusion Cloud 고객에게는 AI 에이전트 스튜디오가 추가 비용 없이 포함됩니다.

구독이 지원하는 범위 내에서 에이전트당 요금 없이 원하는 만큼의 맞춤형 에이전트를 구축, 배포 및 실행할 수 있습니다. 이러한 번들링 방식은 일부 경쟁사가 자동화 워크플로우마다 부과하는 소액 과금 방식을 없애줍니다.

퓨전과 별도로 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)에 에이전트를 호스팅하려는 고객의 경우, OCI 생성형 AI 에이전트 서비스는 처리된 문자 10,000자당(입력 및 출력 합산) 0.003달러를 청구합니다.

2,000자 구매 주문을 처리하고 500자 요약문을 생성하는 일반적인 에이전트 대화는 2,500문자를 소모하며, 트랜잭션당 약 0.00075달러의 비용이 발생합니다. 대규모로 운영되는 기업이 월 10만 건의 트랜잭션을 처리할 경우 실행 수수료로 약 75달러를 지불하게 됩니다.

추가 비용은 검색 강화 생성(RAG)을 위한 지식베이스 저장소(GB당 시간당 $0.0084)와 에이전트 컨텍스트에 문서를 업로드할 때의 데이터 인제스트(10,000 문자당 $0.0003)에서 발생합니다.

맞춤형 모델 미세 조정을 위한 전용 GPU 용량이 필요한 조직은 OCI 생성형 AI 서비스 전용 호스팅을 AI 단위 시간당 약 12달러에 예약할 수 있습니다. 단, 오라클은 신규 OCI 사용자에게 30일 무료 체험판과 300달러 상당의 크레딧 을 제공합니다.

퓨전 환경에 맞춤형 데이터 매핑이나 레거시 시스템 브리지가 필요한 경우, 통합 서비스에서 숨겨진 비용이 발생하기 쉽습니다.

Accenture 및 Deloitte와 같은 Oracle 파트너사는 컨설팅 시간을 별도로 청구하므로, 내부 팀이 이미 Agent Studio 인증을 받지 않은 경우 에이전트 프로젝트 예산의 10~20%를 전문 서비스 비용으로 고려하십시오.

핵심 포인트: 오라클의 가격 정책은 투명하고 경쟁력 있으며, 특히 에이전트별 라이선스 비용 함정을 피할 수 있는 퓨전 고객에게 유리합니다. 사용량 기반 요금은 실제 사용량에 따라 조정되므로 시범 운영은 비용 효율적이고 대규모 배포는 예측 가능합니다.

마무리 생각

오라클 에이전트 스튜디오는 이미 Fusion 클라우드 환경을 운영 중이며, 생산 환경 배포 전 학습 곡선을 감수할 수 있다면 실질적인 값을 제공합니다.

네이티브 통합은 경쟁사들이 강요하는 API 복잡성을 우회하지만, 성공은 많은 팀이 과소평가하는 데이터 품질과 프로세스 명확성에 달려 있습니다.

30일간 청구서 승인 같은 일상적인 워크플로우를 시범 운영하여, 수동 기준 대비 정확도와 사이클 시간을 추적해 보세요.

오라클을 커밋한 기업에서 데이터 거버넌스가 명확하고 전담 개선 리소스가 확보된 경우, 번들 가격 정책과 마켓플레이스 생태계는 타사 솔루션 대비 투자 가치를 입증합니다.