"AI 에이전트", "멀티 에이전트", "에이전트형 RAG" --- 2026년에 접어들며 생성형 AI를 둘러싼 용어는 점점 더 빠른 속도로 바뀌고 있습니다. 정보시스템 부서나 DX 담당자에게는 "결국 우리 회사의 사내 지식 활용에 무엇을 도입하면 좋을지"가 보이지 않게 되어 있는 것은 아닐까요.

이 글에서는 먼저 2025~2026년의 AI 에이전트·최신 LLM·엔터프라이즈에서의 생성형 AI 활용 동향을 정리합니다. 그 위에서, 유행에 휘둘리지 않고 정확성·권한·운영이라는 실무의 축으로 사내 지식 활용에 적용하기 위한 사고방식을 구체적으로 해설합니다.

이 글에서 알 수 있는 것

2026년 AI 에이전트·최신 LLM의 주요 트렌드(최신 조사 데이터 포함)
엔터프라이즈에서의 RAG·사내 지식 활용이 어떻게 변화하고 있는가
유행하는 키워드에 휘둘리지 않고 자사의 사내 지식 활용에 적용하는 실무의 축
정확성·권한·운영의 관점에서 Monoshiri AI를 어떻게 자리매김할 수 있는가

1. 2026년 AI 에이전트 동향 --- "단독 채팅"에서 "협조하는 에이전트"로

2025년부터 2026년에 걸쳐, 기업용 AI의 주역은 "하나의 똑똑한 챗봇"에서 여러 전문 에이전트가 역할을 분담하여 협조하는 구조로 옮겨가고 있습니다.

조사 회사 Gartner는 2026년 말까지 엔터프라이즈 애플리케이션의 40%에 AI 에이전트가 탑재될 것으로 예측하고 있습니다(2025년 시점에서는 5% 미만). 또한 멀티 에이전트 시스템에 관한 문의는 2024년 1분기부터 2025년 2분기에 걸쳐 급증하고 있어, 업계의 관심이 "단독 모델"에서 "에이전트의 설계·연계"로 옮겨갔다는 것이 수치에도 나타나고 있습니다.

여기서 말하는 AI 에이전트란, 한마디로 말하면 **"목적을 부여하면 스스로 절차를 생각하고, 필요한 도구나 데이터를 호출하면서 작업을 진행하는 AI"**입니다. 기존의 챗봇이 "물어본 것에 한 번 답하는" 것뿐이었던 데 반해, 에이전트는 "조사하고→판단하고→다음 행동을 결정한다"를 반복합니다.

표준 프로토콜의 등장으로 "연결"이 일반화

에이전트가 사내 데이터나 도구에 접근하기 위한 표준 프로토콜이 보급되기 시작한 것도 2026년의 큰 변화입니다. 대표적인 것이 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)입니다. MCP는 "AI와 외부 데이터·도구를 잇는 공통 규격"으로 확산되어, 각 서비스가 개별적으로 만들어 두었던 연계를 말하자면 플러그 앤 플레이에 가깝게 만들고 있습니다.

이는 사내 지식 활용에도 직결됩니다. 사내 문서를 다루는 지식 베이스가 표준 프로토콜에 대응하고 있다면, 평소 사용하는 AI 도구에서 그대로 사내 정보에 접근할 수 있게 되기 때문입니다.

2. 최신 LLM 동향 --- "최강의 한 모델"에서 "용도별로 구분 사용"으로

LLM(대규모 언어 모델)의 세계도 2026년은 양상이 바뀌고 있습니다.

OpenAI·Google·Anthropic 같은 주요 플레이어의 우열은, 작업이나 벤치마크에 따라 뒤바뀌는 것이 일상이 되었습니다. Menlo Ventures의 2025년 하반기 데이터에서는, 엔터프라이즈의 LLM API 지출에서 Anthropic이 약 40%, OpenAI가 약 27%를 차지한다고 되어 있어, 한 회사가 압도적으로 지배하는 구도는 아니게 되었습니다.

더욱 주목해야 할 것은, 소형·특화형 모델(SLM: Small Language Model)로의 흐름입니다. Gartner는 2027년까지 조직이 이용하는 소형 특화형 AI 모델의 이용량이, 범용적인 대규모 모델의 적어도 3배가 될 것으로 예측하고 있습니다. 모든 것을 거대 모델로 처리하는 것이 아니라, 용도에 따라 비용과 정확성의 균형을 잡는 사고방식이 확산되고 있는 것입니다.

정보시스템·DX 담당자에게의 시사점은 명쾌합니다. "어느 모델이 최강인가"를 좇기보다, 자사의 용도에 맞는 구조를 선택하는 것이 중요해집니다. 사내 지식 활용이라면, 요구되는 것은 창의성보다 정확함·근거의 명시·데이터의 안전한 취급입니다.

모델은 계속 뒤바뀝니다. 그렇기 때문에 특정 모델에 지나치게 의존하지 않고, "사내 정보를 안전하고 정확하게 끌어낼 수 있는가"라는 구조의 설계가 관건이 됩니다.

3. 엔터프라이즈 RAG·사내 지식 활용의 동향 --- "실험"에서 "본 운용"으로

사내 지식 활용의 핵심 기술인 RAG(검색 증강 생성, AI에게 관련 문서를 검색시킨 후 답변하게 하는 원리)도, 2026년에는 크게 성숙했습니다. RAG의 기초에 대해서는 RAG란 무엇인가? 사내 문서 검색을 획기적으로 바꾸는 원리에서 해설하고 있습니다.

여러 조사가 공통적으로 지적하는 것은 다음 세 가지입니다.

(1) 실험 단계에서 본 운용 단계로

71%의 조직이 어떤 업무 영역에서든 생성형 AI를 이용하고 있다는 조사도 있습니다. RAG는 "시험 삼아 써 보는 기술"에서, 정확성·컴플라이언스·실시간성이 요구되는 본 운용 아키텍처로 자리매김이 바뀌었습니다.

(2) "에이전트형 RAG"로의 진화

기존의 RAG가 "한 번 검색하고 한 번 답하는" 것이었던 데 반해, **에이전트형 RAG(Agentic RAG)**는 무엇을 조사할지 계획하고, 결과를 보고 재검색을 판단하며, 여러 정보원을 통합한 뒤 답합니다. 검색이 단순한 수동적 처리가 아니라, 능동적인 사고의 레이어가 되어가고 있다는 것입니다.

(3) "권한을 존중하는 검색(access-aware retrieval)"이 필수로

그리고 정보시스템·DX 담당자가 가장 주목해야 할 것이 권한 제어입니다. 2026년의 엔터프라이즈 RAG에서는, "원본 데이터에 설정된 권한을 AI의 검색·답변에서도 그대로 지킨다"는 것이 표준 요건이 되어가고 있습니다. 누구나 AI에 물으면 기밀 정보가 나와 버린다는 설계는 더 이상 허용되지 않습니다.

한편, 본 운용을 해 보면 보이기 시작하는 RAG의 구조적 한계도 있습니다. 문서를 잘게 조각(청크)으로 나누기 때문에 생기는 출처의 모호함, 검색이 빗나갔을 때의 할루시네이션(그럴듯한 오답) 등입니다. 이 점은 RAG의 한계란? 할루시네이션을 막는 skill 모드를 실제 사례로 해설에서 자세히 다루고 있습니다.

4. 유행에 휘둘리지 않기 위한 세 가지 실무의 축

여기까지의 동향을 바탕으로 하면, 최신 키워드는 매력적이더라도 자사의 사내 지식 활용에 그대로 적용하는 것은 위험하다는 것을 알 수 있습니다. 정보시스템·DX 담당자가 짚어야 할 실무의 축은, 다음 세 가지로 집약할 수 있습니다.

축 1. 정확성 --- "그럴듯한 답변"이 아니라 "근거 있는 답변"인가

사내 지식에서 가장 중요한 것은, 창의적인 문장이 아니라 정확함입니다. 법무·인사·경리처럼 오류가 허용되지 않는 부서일수록 이 점을 중시합니다. 답변에 근거가 된 사내 문서가 제시되는가, 검색이 빗나갔을 때 억지로 문장을 지어내지 않는 설계로 되어 있는가를 확인합시다.

축 2. 권한 --- "누가 어떤 정보에 접근할 수 있는가"를 제어할 수 있는가

부서별·프로젝트별로 보여줘도 되는 정보는 다릅니다. AI에 물으면 누구나 전사의 기밀이 나오는 상태는 피해야 합니다. 폴더 단위 등의 입도로 접근 권한을 설정할 수 있는가, 그리고 조직(테넌트)별로 데이터가 완전히 분리되어 있는가가 도입 여부를 가릅니다.

축 3. 운영 --- "계속 사용할 수 있는·써 주는" 설계인가

아무리 고도의 구조라도, 직원이 매일 사용하는 장소에 놓여 있지 않으면 정착되지 않습니다. 평소 사용하는 채팅 도구나 LINE, 자사 사이트에서 자연스럽게 접근할 수 있는가. 그리고 문서를 갱신했을 때의 운영 부담이나 비용이 예측하기 쉬운가. 도입 후에 효과를 발휘하는 것은 이 "수수한 운영성"입니다.

5. Monoshiri AI를 이 세 가지 축에 적용하면

마지막으로, 여기까지의 실무 3축의 관점에서, 기업용 지식 베이스 SaaS "Monoshiri AI"가 어떻게 자리매김할 수 있는지를 사실에 근거하여 정리합니다.

정확성: 근거를 제시하고 억지로 문장을 짓지 않는 "skill 모드"

Monoshiri AI는 서비스 개시 당초 RAG를 채택하고 있었지만, 본 운용에서 드러난 청크화로 인한 출처의 모호함이나 검색이 빗나갔을 때의 오답과 같은 과제를 해소하기 위해, 2026년에 **skill 모드(Corpus2Skill)**로 전면 이행했습니다. 사내 규정·매뉴얼·FAQ처럼 "정확함"이 전제인 용도에서, 근거를 제시하면서 답하는 설계를 중시하고 있습니다. 판단의 경위는 RAG를 그만둔 이유의 글에서 공개하고 있습니다.

답변에는 출처가 된 문서가 제시되기 때문에, 이용자는 필요에 따라 원본 문서를 확인할 수 있습니다.

권한: 폴더 단위의 접근 권한과 테넌트 완전 분리

Monoshiri AI는 문서를 폴더 단위로 관리하고, 폴더별로 접근 권한을 설정할 수 있습니다. 부서나 프로젝트별로 지식을 정리하여, "보여줘도 되는 사람에게만 보여주는" 운영이 가능합니다.

게다가 데이터는 조직(테넌트)별로 완전히 분리되어, 스토리지와 검색 인덱스가 기업별로 독립되어 있습니다. 데이터는 일본 국내(도쿄)의 데이터센터에 보관되며, 통신·저장 시 모두 암호화됩니다. 사용자 데이터를 모델의 학습에 이용하지 않는 방침도 명시하고 있습니다. 자세한 내용은 보안과 정보 관리를 참고해 주세요.

운영: 평소 업무에 녹아드는 동선과 사용자 수 무제한 정액제

Monoshiri AI는 사내 문서를 업로드하기만 하면 이용을 시작할 수 있어, 전문 지식을 필요로 하지 않습니다. 접근 동선도 LINE 연동, 자사 사이트에 삽입할 수 있는 웹 채팅 위젯, 그리고 앞서 언급한 표준 프로토콜인 MCP 연동 등, 평소 사용하는 장소에서 그대로 사내 정보에 물을 수 있도록 설계되어 있습니다.

비용 면에서는 모든 요금제에서 사용자 수 무제한의 정액제를 채택하고 있습니다. 무료 요금제부터 시작할 수 있으며, 유료 요금제는 월 2,980엔부터입니다. 이용 인원이 늘어도 요금이 늘어나지 않기 때문에, 전사 전개의 비용을 예측하기 쉬운 것이 특징입니다. 자세한 내용은 요금제를 참고해 주세요.

최신 키워드를 좇는 것 자체가 목적은 아닙니다. 정확성·권한·운영이라는 세 가지 축으로 "자사의 업무에 효과가 있는가"를 가려내는 것이, 2026년의 사내 지식 활용에서는 가장 실무적인 판단의 축이 됩니다.

마무리

2026년의 AI 에이전트·최신 LLM·엔터프라이즈 RAG의 동향과, 사내 지식 활용에 적용하는 방법을 전해 드렸습니다. 요점을 정리합니다.

AI 에이전트는 "단독 채팅"에서 "협조하는 에이전트"로: Gartner는 2026년 말까지 기업 앱의 40%에 AI 에이전트가 탑재될 것으로 예측. MCP 등의 표준 프로토콜로 "연결"이 일반화되고 있다
LLM은 "최강의 한 모델"에서 "용도별로 구분 사용"으로: 주요 플레이어의 우열은 유동적이고, 소형·특화형 모델로의 흐름도 진행된다. 사내 지식에서는 정확함·근거·안전성이 요구된다
엔터프라이즈 RAG는 "실험"에서 "본 운용"으로: 에이전트형 RAG나 권한을 존중하는 검색(access-aware retrieval)이 표준 요건이 되어가고 있다
유행에 휘둘리지 않는 세 가지 축은 "정확성·권한·운영": 근거 있는 답변인가, 접근 권한을 제어할 수 있는가, 계속 사용할 수 있는가로 가려낸다

최신 동향은 자사의 판단 축을 갈고닦기 위한 재료입니다. 우선 "자사의 어떤 업무부터, 어떤 문서로 시작할지"를 정확성·권한·운영의 세 가지 축으로 생각하는 지점부터 검토를 시작해 보시는 것은 어떨까요.

2026년 AI 에이전트 최신 동향과 사내 지식 활용에 적용하는 방법