🔐 Gartner가 주목한 2027년 기술 트렌드, AI 에이전트 신원 관리

NHN Cloud :: Ready Letter 2026년 10월호

2026년 10월 | 지난 호 보기

ready letter 2027년 기술 트렌드, AI 에이전트 신원 관리

	이렇게 준비했어요!

	🪪 AI 에이전트에게도 사원증이 필요한 시대 AI가 스스로 일하기 시작하자 생긴 3가지 고민 AI 에이전트의 사원증, 어떻게 관리해야 할까? 📝 Editor's Note: AI의 자율성과 기업의 통제, 그 사이에서 📘 80억 건의 발송 데이터로 살펴본 CRM 메시징 전략

클라우드 인사이트 Cloud Insight

회사에 새로운 직원이 입사하면 어떤 준비가 필요할까요? 업무용 계정을 만들고, 사원증을 발급한 뒤 담당 업무에 필요한 시스템 접근 권한을 부여하죠. 그런데 새로 합류한 직원이 사람이 아니라 AI 에이전트라면요?

이제 AI 에이전트는 질문에 답변하는 것을 넘어, 직접 데이터를 조회하고 여러 시스템을 연결해 업무를 수행합니다. 이렇게 AI가 스스로 할 수 있는 일이 많아질수록, 어떤 정보에 접근하고 어디까지 업무를 수행하게 할지, 그 범위를 관리하는 일도 중요해지고 있습니다. 지난 10월 20일, 글로벌 시장조사기관 Gartner가 발표한 ‘2027년 10대 전략 기술 트렌드’에도 이러한 고민과 맞닿아 있는 기술이 포함됐는데요. 바로 AI 에이전트의 신원과 접근 권한을 관리하는 ‘AI Agent Identity’입니다.

이번 레디레터에서는 AI 에이전트가 새로운 업무 주체로 등장하며 생겨난 보안 과제와, 이에 대응하기 위한 AI Agent Identity 관리 방법을 함께 살펴보겠습니다.


	🤖 AI가 스스로 일하기 시작하자 생긴 3가지 고민

	사람을 중심으로 설계된 기존의 보안 체계만으로는 AI 에이전트의 활동까지 관리하기 어렵습니다. Cloud Security Alliance(CSA)가 올해 3월 발표한 조사에서도 이러한 문제가 드러났어요. ① 누가 한 일인지 구분하기 어렵다 AI 에이전트가 직원 계정이나 공유 계정을 쓰면, 작업 기록만으로는 사람이 한 일인지 AI가 한 일인지 알기 어렵습니다. 응답자의 43%는 공유 계정을, 31%는 직원 계정을 AI에 그대로 쓰고 있었고, 68%는 둘의 활동을 명확히 구분하기 어렵다고 답했어요. ② 필요 이상의 권한이 주어진다 주문 내역을 조회하는 AI라면 읽기 권한만으로 충분해요. 수정이나 삭제 권한까지 줄 필요는 없죠. 그런데 응답자의 74%는 AI 에이전트에게 필요보다 많은 권한이 이미 부여되고 있다는 데 동의했습니다. ③ 쓰지 않는 AI의 권한이 남는다 직원은 퇴사하면 계정이 정리되지만, AI 에이전트는 사용이 끝난 뒤에도 권한이 유지될 수 있어요. CSA가 지난 4월 발표한 별도 조사에서 공식 사용 종료 절차를 갖춘 곳은 21%, 권한까지 회수됐다고 확신하는 곳은 19%에 그쳤습니다. 이제 AI 에이전트에게도 고유한 신원을 부여하고 권한을 체계적으로 관리해야 할 때입니다. 그렇다면 무엇이 필요할까요?


	🔐 AI 에이전트의 사원증, 어떻게 관리해야 할까?

	앞서 살펴본 문제를 해결하려면 AI 에이전트도 사람처럼 신원을 확인하고, 업무에 필요한 권한을 부여하며, 활동을 기록하고 사용이 끝난 권한을 회수할 수 있어야 합니다. AI Agent Identity를 관리하기 위한 네 가지 핵심 과정을 살펴볼까요? 🪪 발급 \| AI 에이전트도 신원 확인부터 직원마다 고유한 사원번호가 있듯, AI 에이전트도 각자의 신원을 식별할 수 있어야 합니다. 직원의 계정을 빌려 쓰는 대신, 신원 및 접근 관리(IAM) 체계를 활용해 AI마다 고유한 식별자와 인증 정보를 부여하는 방식이죠. 이를 통해 어떤 AI가 누구를 대신해 업무를 수행하는지 확인하고, 사람의 활동과도 구분할 수 있습니다. 🔑 권한 \| 필요한 문만 열어주기 고객 문의에 답변하는 AI라면 FAQ와 주문 정보를 조회할 수 있어야겠지만, 환불 승인처럼 별도의 판단이 필요한 업무까지 직접 처리하도록 허용할 필요는 없겠죠. 이처럼 업무 수행에 필요한 최소한의 권한만 부여하는 것을 ‘최소 권한 원칙(Least Privilege)’이라고 하는데요. AI가 접근할 수 있는 시스템과 데이터를 제한하고, 조회나 수정 등 수행할 수 있는 작업의 범위를 구분하는 방식으로 적용할 수 있어요. 📋 기록 \| 무엇을 했는지 남기기 AI 에이전트가 수행한 작업을 확인할 수 있는 기록도 중요합니다. 언제 어떤 시스템에 접근하고, 어떤 작업을 수행했는지 기록하는 것이죠. AI 에이전트의 도구 호출과 작업 실행 결과를 기록하면 여러 시스템에서 수행한 활동을 추적하고, 문제가 발생했을 때 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다. 다만 비밀번호나 인증 토큰 같은 민감한 정보가 기록에 남지 않도록 주의해야 해요. 🚪 회수 \| 업무가 끝나면 권한도 반납하기 AI 에이전트의 업무가 끝난 뒤에도 접근 권한이 남아 있지 않도록, 필요한 시간에만 접근을 허용하고 권한을 회수하는 절차가 필요합니다. 유효 기간이 짧은 인증 토큰을 활용하면 인증 정보가 장기간 악용될 위험을 줄일 수 있어요. 또한 에이전트의 역할이 종료되면 접근 권한을 제거하거나 인증 정보를 무효화해, 더 이상 시스템에 접근하지 못하도록 관리해야 합니다. AI 에이전트의 신원과 권한을 안전하게 관리하기 위한 노력은 기술 검증으로도 이어지고 있습니다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)는 지난 9월, 소프트웨어 개발 환경에서 AI 에이전트의 신원 확인과 인증, 권한 부여 방식을 검증하기 위한 실증 계획을 밝혔습니다.

📝 Editor's Note
AI의 자율성과 기업의 통제, 그 사이에서

AI를 업무에 도입할 때 가장 먼저 기대하는 것은 업무 처리 속도와 생산성 향상일 겁니다. 보고서를 더 빠르게 작성하고, 반복적인 업무까지 대신 처리해 준다는 점은 충분히 매력적이죠. 하지만 AI가 실제 업무 시스템에 연결되고 스스로 행동하기 시작하면, 생산성만큼이나 중요한 것이 있습니다. 바로 기업이 AI의 활동을 안전하게 관리할 수 있는 환경입니다.

NHN FactoryX는 기업 환경에 적합한 AI 에이전트 운영 체계를 구현하기 위해 Agentic AI 플랫폼 Agent Studio를 준비하고 있습니다. 직무형 AI 에이전트가 사내 데이터와 업무 시스템을 안전하게 활용할 수 있도록, 데이터 접근 권한 관리, 민감 정보 보호, 데이터 반출 및 감사 통제 등의 보안 기능을 제공할 계획입니다. AI를 통한 업무 자동화를 넘어, 기업이 신뢰할 수 있는 AI 실행 환경을 마련하는 데 중점을 두고 있어요.

이제 AI를 잘 활용한다는 것은 단순히 더 많은 일을 맡기는 것만을 의미하지는 않을 겁니다. AI가 어디까지 스스로 판단하고 행동할 수 있는지 명확한 기준을 마련할 때, 더 많은 업무를 믿고 맡길 수 있지 않을까요? 🧐

	NHN Cloud 인사이드 NHN Cloud Inside



	잘 나가는 플랫폼들은 고객에게 어떤 메시지를, 언제, 어떤 채널로 보내고 있을까요? NHN Cloud가 36개 플랫폼의 약 80억 건 메시지 발송 데이터를 분석한 ‘CRM 메시징 플레이북 2027’ eBook을 발행했습니다. 이번 eBook에는 이커머스, 핀테크, 매칭, 예약, 교육 등 5개 업종의 CRM 메시징 특징과 고객 여정별 발송 전략, 실무 체크리스트를 담았는데요. 업종별 실제 발송 데이터를 바탕으로 CRM 메시징 운영에 참고할 만한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 우리 플랫폼의 CRM 전략을 점검하고 싶다면, 실제 데이터에서 그 해답을 찾아보세요! 👉 CRM 메시징 플레이북 2027 다운로드

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