[KtN 최기형기자]AI가 작성한 예측은 속도가 빨라졌다는 이유만으로 곧바로 경영 판단의 기준이 되지 않았다. 포춘 글로벌 500대에 속한 한 통신기업은 AI 지원 예측과 기존 사람이 작성한 전망을 여러 예측 주기에 걸쳐 함께 운영했다. 양쪽 결과의 차이를 살피고 가정을 수정했으며, 모델 정확도가 시간에 따라 어떻게 달라지는지 확인한 뒤 적용 범위를 넓혔다.

AI 에이전트가 운영·영업·외부 정보를 지속적으로 살피면 예측 갱신 속도는 빨라진다. 이상 징후를 먼저 포착하고 의사결정이 확정되기 전에 더 많은 운영·재무 결과를 비교할 수도 있다. 자동화 범위가 넓어진 기업들도 사람의 감독을 계획 과정에서 제거하지 않았다. 자동 분석과 관리자 검토가 어떤 순서로 연결되는지를 다시 설계하는 쪽을 택했다.

통신기업의 1차 예측 과정에도 사람의 검증이 포함됐다. AI 에이전트는 데이터를 수집하고 정제해 형식을 맞춘 뒤 분석 모델을 바탕으로 첫 예측을 작성했다. FP&A 담당자는 입력 자료와 결과를 검토하는 안전장치 역할을 맡았다. 이후 다른 에이전트가 재무계획과 예상 실적 사이의 차이를 줄일 수 있는 조치를 찾아냈다. 자동화가 예측을 먼저 만들고, 재무 인력이 가정과 결과를 검토한 뒤 대응안 논의로 넘어가는 순서였다.