최근 기업들은 AI 에이전트를 지식 업무에 빠르게 도입하고 있지만, 대부분의 파일럿 프로젝트가 실제 운영 단계에 도달하지 못하고 있다. MIT 연구에 따르면 95%의 AI 파일럿이 실패하는 원인은 에이전트의 행동이 조직 프로세스와 제대로 정렬되지 못하고, 학습과 개선이 지속적으로 이루어지지 않기 때문이다.

 복잡한 시스템 로그, 인간과 AI의 불균형한 협업, 그리고 보안상의 제약이 겹치면서 에이전트 통제의 공백이 생기고 있다. 이런 상황에서 기업들은 AI의 효율성과 책임성을 모두 확보하기 위해, 에이전트의 활동을 실시간으로 가시화하고 거버넌스 체계 안에서 운영할 수 있는 새로운 도구를 필요로 하고 있다.

소프트웨어 개발 인텔리전스 기업 블룸필터(Bloomfilter)가 독일 뮌헨에서 열린 ‘셀로스피어 2025(Celosphere 2025)’에서 ‘셀로니스 에이전트 마이너(Celonis Agent Miner by Bloomfilter, 이하 ‘에이전트 마이너’)’ 앱을 공개했다. 

이 솔루션은 프로세스 인텔리전스 기술을 활용해 기업이 AI 에이전트와 인간의 협업을 정량화·분석·통제할 수 있다. 블룸필터 공동창업자이자 공동 CEO인 에릭 세버링하우스(Erik Severinghaus)는 “프로세스 인텔리전스를 통해 인간과 머신 간의 협업을 조율 가능한 구조로 바꿔주는 것이 목표”라고 밝혔다.

프로세스 인텔리전스로 에이전트 행동을 추적

에이전트 마이너 앱은 기업 내부 방화벽 뒤에서 구동되며, 프로세스 데이터를 추출해 에이전트의 활동이 비즈니스 목표와 일치하는지 점검한다. 또한 기존 시스템 이벤트 로그와 에이전트 이벤트 로그를 결합해 인간과 AI가 함께 수행하는 업무 흐름을 단일 뷰에서 시각화한다. 이를 통해 프로세스 단위의 비효율이나 오류를 조기에 발견하고, AI가 실제로 어떤 업무를 자동화하고 있는지 추적할 수 있다.

에이전트 마이너는 단순한 관제 기능을 넘어, 프로세스 인텔리전스 데이터를 AI 학습 시스템으로 되돌려보낸다. 이를 통해 LLM 파인튜닝을 위한 프롬프트 개선, RAG를 통한 전문 용어 사전 확장, MCP(Model Context Protocol)를 통한 의사결정 가중치 조정이 가능하다. 이 구조는 에이전트가 실제 운영 과정에서 발생한 데이터를 기반으로 점점 더 정확한 판단과 응답을 내릴 수 있게 한다.

블룸필터는 셀로스피어 현장에서 소프트웨어 개발 생애주기(SDLC) 내 다양한 프로세스에에이전트 마이너를 적용하는 시연을 진행했다. 이 데모에서는 ▲AI 기반 프로세스의 ROI 정량화 ▲자율 에이전트와 인간의 협업 거버넌스 ▲프로세스 인텔리전스를 통한 에이전트 성과 개선 등의 기능이 공개됐다. 

셀로니스 전략·혁신그룹 부사장 유제니오 카시아노(Eugenio Cassiano)는 “AI가 엔터프라이즈 영역에서 제대로 작동하려면 프로세스 인텔리전스가 필수이며, 블룸필터는 이를 통해 AI 에이전트의 행동을 이해하고 통제하는 새로운 시대를 열고 있다.”라고 강조했다.

에이전트 마이너 앱은 셀로니스의 ‘플랫폼 앱 프로그램’에 새롭게 추가된 솔루션으로, 프로세스 인텔리전스 플랫폼 위에서 실행된다. 이 프로그램은 산업별 전문성을 갖춘 파트너들이 특정 도메인 요구에 맞게 사전 구축한 솔루션을 제공하는 구조로, 블룸필터는 이를 통해 AI 에이전트의 운영 거버넌스를 실현하는 새로운 시장을 개척하고 있다.