AI의 역량 오버행 (Capability Overhang)

AI 모델, 특히 코딩 에이전트는 이미 복잡한 개발 프로젝트를 수행할 만큼 비약적으로 발전했다. 하지만 일반적인 지식 노동 분야에서 AI는 여전히 단순한 보조 도구 수준에 머물러 있으며, 모델의 잠재적 역량과 실제 업무 자동화 사이에는 상당한 격차가 존재한다.

이러한 격차를 만드는 가장 큰 병목 현상은 **컨텍스트(Context)**다. 코딩은 핵심 맥락이 코드베이스 내에 집중되어 있는 반면, 일반적인 업무 맥락은 파편화된 시스템, 화상 회의, 대면 미팅, 외부 이벤트 등 다양한 곳에 흩어져 있어 AI가 이를 통합적으로 파악하기 어렵다.

또한, 기업의 레거시 시스템과 복잡한 **권한 관리(Permissions)**도 주요 장애물이다. 클라우드 네이티브 환경이 아닌 온프레미스나 노후화된 시스템에 저장된 데이터는 에이전트의 접근을 제한하며, 사용자마다 다른 세밀한 접근 제어 체계는 에이전트가 대규모 작업을 수행할 때 새로운 보안 및 운영 복잡성을 초래한다.