기업이 AI Agent를 업무에 연결할 때 가장 불편한 질문은 의외로 단순합니다. 이 Agent는 누구의 지시로 움직이고, 어디까지 접근해도 되는가입니다. 고객 정보나 내부 문서를 다루는 Agent라면 답이 분명해야 합니다.
IBM은 HashiCorp Vault를 활용해 AI Agent마다 신원을 부여하고 권한을 통제하는 방향을 발표했습니다. 사람에게 사원번호와 계정, 업무 권한이 있듯이 Agent에도 소유자와 상태, 접근 권한을 연결하겠다는 방식입니다.
비밀번호를 미리 쥐여주는 방식의 한계
기존에는 Agent 환경에 DB_PASSWORD 같은 고정된 자격 증명을 넣는 방식이 흔했습니다. 설정은 간단하지만, Agent가 필요하지 않은 순간에도 넓은 권한을 계속 갖게 될 수 있습니다. 권한이 노출됐을 때 어디까지 사용됐는지 추적하고 즉시 막는 일도 복잡해집니다.
문제는 Agent가 단순히 답변만 하는 도구가 아니라는 점입니다. CRM을 조회하고, 견적을 만들고, 시스템 간 정보를 옮기는 역할까지 맡기면 접근 권한 자체가 업무 프로세스가 됩니다.
필요한 순간에만 짧게 권한을 주는 구조
IBM이 제시한 흐름은 다릅니다. 예를 들어 견적 Agent가 CRM 조회를 요청하면, 시스템은 Agent의 신원과 허용된 역할을 확인합니다. 그 뒤 조회에 필요한 임시 Credential을 발급하고, 작업이 끝나면 해당 권한은 만료됩니다.
중요한 것은 Credential을 발급하는 일보다 그 전후의 관리입니다. 어떤 Agent가 요청했는지, 담당자는 누구인지, 지금도 활성 상태인지, 허용 범위를 벗어났을 때 즉시 접근을 취소할 수 있는지를 함께 봐야 합니다. 사람의 입사·권한 변경·퇴사 처리처럼 Agent에도 생성부터 폐기까지의 관리 과정이 생기는 셈입니다.
Agent 거버넌스는 기능 관리가 아니라 운영 관리입니다
IBM이 인용한 Gartner 전망에 따르면 2028년에는 평균적인 Fortune 500 기업이 15만 개 이상의 AI Agent를 사용할 가능성이 있습니다. 반면 적절한 Agent 거버넌스 체계를 갖춘 조직은 13%에 그친다는 전망도 함께 제시됐습니다.
Agent 수가 많아질수록 모든 행동을 사람이 하나씩 승인하기는 어렵습니다. 그래서 신원 확인, 문맥에 맞는 권한 부여, 안전한 실행 공간, 활동 모니터링, 비용 관리, 필요 시 중단하는 장치가 하나의 운영 체계로 묶이게 됩니다.
기업용 AI의 다음 과제는 Agent를 얼마나 많이 만드는지가 아닐 수 있습니다. 각 Agent가 어떤 일을 위해 존재하며, 누구의 책임 아래 어떤 권한으로 움직이는지 설명할 수 있는지가 더 현실적인 기준이 될 것입니다.
