40%가 접힌다는데, 접히는 것들끼리 닮았더라고요

유니크굿 AX 레터 5호 · 실패하는 에이전트 프로젝트의 공통점

안녕하세요! 유니크굿컴퍼니입니다 🙌

지난 4호에서 "에이전트한테도 상사가 필요하더라"는 얘기를 드렸는데요. 답장 중에 제일 뜨끔했던 문장이 이겁니다.

"담당자요? 정하려고 했어요. 근데 저희 파일럿은 담당자 정하기 전에 이미 조용히 죽어 있더라고요."

이 문장 읽고 순서를 다시 생각했습니다. 상사를 붙이는 얘기를 하려면, 그 전에 왜 그렇게 많이 죽는지를 먼저 봐야 하겠더라고요.

마침 2호에서 한 줄로 스쳐 지나갔던 숫자가 하나 있습니다. "2027년까지 40%가 취소된다." 오늘은 이 숫자를 통째로 뜯어볼게요. 접히는 프로젝트들이 서로 꽤 닮았거든요. 🔑

가트너가 적은 이유 세 개에, 기술이 없습니다

가트너가 2025년 6월 25일에 낸 보도자료 (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027)의 제목이 이렇습니다. "2027년 말까지 에이전트 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것."

숫자보다 이유가 중요합니다. 셋을 적어뒀어요.

모델이 나빠서, 기술이 안 따라줘서는 한 줄도 없습니다. 셋 다 시작하기 전에 조직이 정했어야 할 것들이에요. 그래서 이 40%는 기술 예측이 아니라 조직 예측입니다.

낙관 숫자와 비관 숫자를 같이 놓고 볼게요

한쪽만 보면 판단이 흔들립니다. 그래서 둘 다 적습니다.

낙관 쪽. 가트너의 2026년 CIO·기술 임원 서베이에서 실제로 에이전트를 배포한 조직은 17%인데, 2년 안에 하겠다는 곳이 60% 이상이었습니다. 가트너가 측정한 신기술 중에 가장 가파른 도입 곡선이라고 해요. 방향 자체는 확실합니다.

비관 쪽. 포레스터가 2026년에 내놓은 진단은 제목부터 뾰족합니다. "쫓는 회사는 많고, 잡은 회사는 적다." 기업의 4분의 3이 에이전트 AI를 도입 중이라고 답하는데, 챗봇을 넘어 진짜 운영에 올린 곳은 소수라는 겁니다. 맥킨지 조사에서도 최소 한 개 기능에서 확장 중인 조직이 23%인데, 어떤 기능을 봐도 확장 비율이 10%를 넘지 않습니다.

가트너가 2026년 4월 2일에 에이전트 AI만 따로 떼어 하이프사이클 리서치 (https://www.gartner.com/en/documents/7671861)를 처음 냈는데, 위치가 여전히 '부풀려진 기대의 정점'이었어요. 그 다음 칸이 뭔지 아시죠. 환멸의 골짜기입니다. 40%는 거기서 나올 숫자예요.

여기까지가 배경이고, 이제 접히는 것들의 공통점 네 개입니다.

공통점 하나 — 산 게 에이전트가 아니었습니다

가트너가 같은 자료에서 '에이전트 워싱(agent washing)'이라는 말을 씁니다. 기존 챗봇이나 RPA에 이름만 새로 붙여 파는 걸 말해요. 에이전트를 판다고 말하는 수천 개 업체 중에 진짜로 만들고 있는 곳은 130개 남짓이라는 게 가트너 추정입니다.

국내에서는 이게 제안서 형태로 옵니다. "AI 에이전트 기반"이라고 적힌 문서를 받으면 세 가지만 물어보세요.

세 번째 질문에서 대화가 조용해지면 그건 대체로 조회용 챗봇입니다. 나쁜 물건이라는 뜻은 아니에요. 에이전트 예산으로 챗봇을 사면 6개월 뒤에 취소된다는 뜻입니다.

공통점 둘 — 데이터가 준비되기 전에 시작합니다

숫자가 꽤 셉니다. "우리 데이터는 AI에 쓸 준비가 완전히 됐다"고 답한 조직이 7%였어요. "별로 안 됐다·전혀 안 됐다"가 27%고요. AI 도입을 위한 데이터 전략이 이미 서 있다는 곳은 23%, 만드는 중이 53%입니다.

200명짜리 회사 언어로 옮기면 이렇습니다. 에이전트한테 시킬 업무를 정하고 나서 "그 일에 쓰는 자료가 어디 있어요?"라고 물어봤을 때, "그건 OO님 노트북에요"라는 답이 나오는 순간이요. 그 자리에서 프로젝트의 절반은 이미 결정됩니다.

그런데 여기서 흔한 오해가 하나 있어요. "그럼 데이터부터 다 정리하고 시작해야겠네요"라고 가시는 분이 많은데, 그러면 3년 걸립니다. 필요한 건 전사 데이터 정리가 아니라 그 업무 하나에 필요한 자료가 한 곳에 있느냐예요. 범위를 줄이면 준비도 줄어듭니다.

공통점 셋 — 데모에선 되고 실전에선 안 됩니다

포브스가 2026년 7월에 이 40%를 다시 짚으면서 쓴 표현이 정확합니다. "능력과 배포 사이의 검증 격차." 통제된 테스트에서는 잘 돌던 게 살아 있는 데이터 앞에서 무너진다는 거예요.

이게 왜 점점 심해지는지 보여주는 조사가 하나 나왔습니다. 영국 AI 보안연구소가 공개된 MCP 도구 177,436개를 훑었는데요. 도구를 세 종류로 나눴어요. 읽는 도구, 분석하는 도구, 바꾸는 도구. 그리고 전체 사용량에서 '바꾸는 도구'가 차지하는 비중이 16개월 사이 27%에서 65%로 올라갔습니다.

연구의 결론 한 줄이 뼈아픕니다.

잠재적으로 중대한 행동이, 통제가 가장 약한 환경에서 벌어지고 있다.

정리된 API를 통해서가 아니라 브라우저를 직접 띄우고 화면을 직접 조작하는 쪽으로 간다는 뜻입니다. 데모에서는 이게 제일 화려해요. 실전에서는 제일 먼저 깨지고요.

공통점 넷 — 성공을 뭐라고 부를지 안 정했습니다

가트너의 두 번째 이유, "사업적 가치가 불분명해서"의 현장 버전이 이겁니다.

3호에서 "그 업무의 합격 기준을 다섯 줄로 쓸 수 있나요"를 여쭤봤는데요. 접히는 프로젝트를 되짚어보면 대개 이 다섯 줄이 없습니다. 그러면 무슨 일이 생기냐면요. 6개월 뒤에 "그래서 이거 효과 있어요?"라는 질문이 오는데, 답할 숫자가 없습니다. 없으면 "아직 초기라서요"라고 답하게 되고요. 그 답을 두 번 하면 예산이 끊깁니다.

기술이 실패한 게 아니라 증명할 방법을 안 만들어둔 것이죠. 그래서 저희는 시작할 때 이 한 줄부터 씁니다. "3개월 뒤에 이 숫자가 이만큼이면 계속한다."

유니크굿도 하나 접었습니다 — 이 레터를 만들다가요

3겹 중 마지막, 저희 얘기예요. 오늘도 안 된 것부터 적을게요.

원래 기획은 이거였습니다. 매일 아침 에이전트가 주제를 하나 고르고, 블로그 글 + 뉴스레터 + 인스타그램 카드뉴스를 한 번에 만들어 세 채널로 내보내는 것. 폴더까지 만들고 파이프라인도 짰습니다. 그리고 접었어요.

접은 이유가 공교롭게도 가트너가 적은 세 개 중 두 개랑 똑같았습니다.

하나. 비용이 감당이 안 됐습니다. 여기서 비용은 서버비가 아니라 사람이 검수하는 시간이었어요. 채널 셋이면 검수도 셋입니다. 인스타 카드뉴스는 이미지가 8장씩 나오는데, 그걸 매일 아침 눈으로 확인해줄 사람이 없었습니다. 아무도 안 보는 자동화는 자동화가 아니라 방치예요.

둘. 성공을 뭐라고 부를지 안 정했습니다. "매일 세 채널에 나간다"를 목표로 잡았는데, 이건 활동량이지 성과가 아니거든요. 나가기만 하고 아무도 안 읽으면 성공인가요? 그 질문에 답이 없었습니다.

그래서 채널을 하나로 줄였습니다. 뉴스레터 하나. 대신 세 가지를 만들었어요.

지금 읽고 계신 5호가 그 뒤로 나온 결과물입니다. 셋 다 하려다 접혔을 기획이, 하나로 줄이니까 매일 나오고 있어요.

여기서 저희가 배운 게 하나 있습니다. 접는 게 실패가 아닙니다. 접어야 한다는 걸 늦게 아는 게 실패예요. 저희는 사흘 만에 알았고, 그래서 잃은 게 사흘치였습니다. 가트너가 말한 40% 중 상당수는 이걸 6개월, 1년 뒤에 압니다.

30초 자가진단 — 우리 파일럿, 접힐 위험이 있을까요

세 개 이상 해당되면, 지금 그 파일럿은 가트너가 말한 40% 쪽에 가깝습니다. 다행인 건 다섯 문항 전부 이번 주에 답을 만들 수 있는 것들이에요. 새 예산도, 새 사람도 필요 없습니다.

이번 주에 해볼 만한 것 세 가지

하나. 제안서에 '에이전트'라고 적힌 문장에 밑줄 긋기.

그 밑줄 옆에 "실패하면 어떻게 되나요?"를 적어서 그대로 보내보세요. 답장의 길이로 대충 판별이 됩니다. 진짜 에이전트를 만드는 곳은 이 질문을 기다리고 있거든요.

둘. 접는 조건 한 줄 쓰기.

"3개월 뒤에 이 숫자가 이만큼 안 되면 접는다." 시작 조건보다 이게 훨씬 어렵고, 훨씬 중요합니다. 접는 조건이 있는 프로젝트는 늦게 죽지 않아요.

셋. 자료가 어디 있는지 물어보기.

그 업무 담당자에게 딱 한 마디만요. "이 일 할 때 보는 자료가 어디에 있어요?" 답이 세 곳 이상 나오면, 에이전트보다 그 정리가 먼저입니다.

원문 도표 그대로 보기 — 오늘 숫자가 나온 자리

오늘 인용한 조사 중에 원문이 무료로 열려 있는 게 하나 있습니다. 영국 AI 보안연구소가 arXiv에 공개한 논문이에요. 컨설팅 리포트와 달리 누구나 열어볼 수 있고 방법론까지 다 적혀 있어서, 원본 도표를 그대로 붙였습니다. 📎

위 도표는 저작권자가 arXiv에 공개한 논문에서 출처를 밝혀 인용한 것입니다. 이미지 1~5는 유니크굿컴퍼니가 본문에 적은 수치를 근거로 직접 만든 도표예요. 다른 자료에 다시 쓰실 때는 원문 링크를 함께 달아주세요.

오늘 레터의 바탕이 된 해외 원문 3편

마치며

4호의 질문은 "그 에이전트가 오늘 아침에 실패했다면 지금 그걸 알고 계실까요"였습니다. 5호의 질문은 반대편이에요.

그 프로젝트를 언제 접을지, 지금 정해두셨나요?

이상하게 들리실 수 있는데요. 접는 조건을 정해두면 오히려 더 오래 갑니다. 언제 접을지 아는 팀은 그 전에 뭘 증명해야 하는지도 알거든요. 저희가 사흘 만에 접고 다시 시작할 수 있었던 것도 그 덕이었습니다.

다음 호에서는 "조직도가 납작해집니다 — 중간관리의 다음 자리"를 다룰게요. 4호에서 잠깐 지나갔던 '중간관리 계층 축소 30% → 45%' 막대, 그거 하나를 통째로 파봅니다.

"저희 파일럿은 이래서 접었어요" 하실 게 있으면 언제든 답장 주세요. 접은 이야기가 제일 도움이 됩니다. 진짜로 다 읽고 있어요 😊

유니크굿컴퍼니는 기업의 AI 고도화 단계를 진단하고, 워크플로우와 에이전트 조직으로 올라서는 과정을 함께합니다. → 유니크굿과 AX 전환 시작하기 (https://business.realworld.to/edu)

출처 — Gartner 보도자료, Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 (2025.6.25) / Gartner, Hype Cycle for Agentic AI 2026 및 2026 CIO and Technology Executive Survey (리서치 2026.4.2, 공개 해설 2026.4.15) / Forrester, The State of Agentic AI in 2026 및 Forrester Security Survey 2026 / Harvard Business Review Analytic Services × Cloudera, Taming the Complexity of AI Data Readiness (조직의 AI 데이터 의사결정에 관여하는 HBR 독자 230명 이상, 2025년 10월 조사, 2026.3.5 발표) / Merlin Stein, How are AI agents used? Evidence from 177,000 MCP tools (에이전트 도구 177,436개, 2024.11~2026.2, arXiv:2603.23802, 2026.3.25) / Forbes, Why 40% Of Agentic AI Projects May Be Canceled By 2027 (Robert Szczerba, 2026.7.7) / McKinsey, The State of AI