KPMG의 내부 플랫폼을 지칭하는 "Digital Gateway is KPMG"라는 문구는 이들이 자사 업무 환경을 어떻게 정의하는지 명확히 보여준다. 이 플랫폼은 전 세계 138개 국가의 세무 전문 지식과 독자적인 도구, 고객 데이터가 집결되는 거점으로, 실무자들이 매일 사용하는 AI 도구를 직접 구축하는 기반이 된다. 이번에 발표된 Anthropic과의 글로벌 전략적 제휴는 바로 이 Digital Gateway의 심장부에 Claude를 내재화하겠다는 선언이다.

전 세계 27만 6천 명 이상의 모든 임직원이 Claude를 사용할 수 있는 환경을 구축하는 것은 단순한 챗봇 도입을 넘어선다. 세무와 법률 고객을 위한 새로운 도구를 시작으로, 사모펀드(Private Equity) 포트폴리오 기업을 위한 전용 제품 개발과 사이버 보안 취약점 해결에 이르기까지 비즈니스 전 영역으로 AI를 확장하는 것이 목표다. 이는 전문 서비스 기업이 가진 '정확성'과 '신뢰'라는 핵심 가치를 AI 시대에 어떻게 유지하며 확장할 것인가에 대한 실무적인 답변이다.

전문가들이 판단력을 발휘하는 워크플로우 속에 AI 에이전트를 어떻게 배치하느냐가 이번 제휴의 성패를 가를 핵심이다. Digital Gateway라는 단일 접점 내에서 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 과정이 수주에서 수분으로 단축되는 변화는, 전문 서비스 산업의 생산성 구조 자체가 재편되고 있음을 시사한다.

KPMG, 전 세계 27만 6천 명 직원 대상 Claude 전면 도입 및 전략적 제휴

전 임직원 27만 6천 명에게 Claude 접근 권한을 부여하며 KPMG가 전사적 AI 전환의 첫발을 뗐다. 이번 도입은 단순한 도구 보급을 넘어 세무, 법률, 사모펀드(PE, Private Equity), 사이버 보안이라는 핵심 전문 영역에 Claude를 우선 적용하는 전략을 취한다. 기존의 AI 도입이 일부 부서의 실험적 활용에 그쳤다면, 이번 사례는 전문 지식 서비스 전체의 워크플로우를 AI 중심으로 재편하려는 시도로 관찰된다. 특히 정확성과 책임성이 필수적인 전문 서비스 산업에서 전사적 규모의 LLM(대규모 언어 모델) 도입을 추진한다는 점이 주목할 만하다.

Microsoft Azure 기반의 핵심 플랫폼인 Digital Gateway(디지털 게이트웨이, KPMG의 클라이언트 작업 및 데이터 관리 플랫폼) 내에 Claude를 내장하는 방식으로 실질적인 구현이 진행된다. 과거에 세무 규정 변경에 대응하는 AI 에이전트를 구축하려면 여러 도구와 채팅창을 오가며 수주가 소요되었으나, 이제는 플랫폼 내에서 수분 만에 구현이 가능해졌다. 이는 AI가 별도의 인터페이스로 존재하는 것이 아니라, 세무 전문 지식과 전용 도구, 클라이언트 데이터가 결합된 작업 환경 속에 직접 통합되었기 때문에 가능한 결과다. 작업자가 도구 사이를 이동하며 발생하는 컨텍스트 스위칭 비용을 제거하고, 실무 데이터에 즉각적으로 접근하는 구조를 제안한다.

KPMG Blaze라는 전용 오퍼링을 통해 Claude Code를 임베딩하는 방식은 사모펀드 영역의 IT 시스템 현대화를 겨냥한다. 이를 통해 노후화된 레거시 시스템을 빠르게 개선하고 AI 기반 기술을 단기간에 배포하는 체계를 구축한다. 사이버 보안 분야에서도 Claude를 활용해 임계 시스템의 취약점을 탐색하고 수정하는 작업을 수행하며, 이 모든 과정은 KPMG의 Trusted AI(신뢰할 수 있는 AI) 프레임워크의 가이드라인을 따른다. 기술적 도입뿐만 아니라 거버넌스와 보안 체계를 동시에 적용하여 전문 서비스 기업이 요구하는 높은 수준의 신뢰도를 확보하려는 전략이 관찰된다.

Anthropic이 SDK(소프트웨어 개발 키트) 및 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 툴링의 리더인 Stainless를 인수한 점이 기술적 토대가 된다. MCP는 AI 모델이 외부 데이터 소스나 도구와 더 효율적으로 상호작용할 수 있게 돕는 표준 프로토콜로, KPMG가 Digital Gateway 내에서 다양한 전문 도구를 Claude와 연결하는 데 핵심적인 역할을 수행한다. 개발자들은 claude.com/platform/api를 통해 이러한 API 생태계에 접근할 수 있다. 이번 제휴는 단순한 API 연동을 넘어, 전문 서비스 기업의 도메인 지식이 담긴 데이터 레이어와 최신 LLM의 추론 능력을 표준화된 프로토콜로 결합하여 실무 코드와 시스템에 직접 이식하는 과정으로 해석된다.

Digital Gateway 내 Claude Cowork와 Managed Agents의 구현 방식

세무 규정 변경에 대응하는 AI 에이전트를 구축하는 데 소요되던 시간이 수주에서 수분 단위로 단축되었다. 이는 Claude Cowork(클로드 코워크, 협업 최적화 도구)와 Managed Agents(매니지드 에이전트, 관리형 AI 에이전트)를 Digital Gateway(디지털 게이트웨이, KPMG의 클라이언트 작업 플랫폼) 내에 직접 임베딩한 결과로 관찰된다. Microsoft Azure 기반으로 구축된 Digital Gateway는 KPMG의 세무 전문 지식과 독자적인 툴, 그리고 고객 데이터가 통합되어 있는 환경이다. 기존에는 개발자와 전문가가 여러 개의 외부 도구와 채팅창을 번갈아 오가며 파편화된 툴 체인을 수동으로 연결해야 했으나, 이제는 단일 플랫폼 내에서 에이전트를 직접 구축하는 방식으로 전환되었다. 이러한 구조적 변화는 작업 흐름의 단절을 제거하고 에이전트 생성 및 배포 속도를 획기적으로 높이는 실무적 기반이 된다.

레거시 IT 시스템의 현대화 과정에서도 유사한 통합 접근 방식이 적용된다. KPMG Blaze(케이피엠지 블레이즈, PE 포트폴리오 기업용 AI 배포 솔루션)는 Claude Code(클로드 코드, 코드 작성 및 수정 최적화 도구)를 내장하여 기존의 노후화된 시스템을 개선하고 새로운 AI 기술을 배포하는 시간을 기존 대비 극소량의 시간으로 단축시킨다. 이는 단순한 코드 생성을 넘어, 실제 운영 환경의 코드베이스에 AI가 직접 개입하여 현대화 작업을 가속화하는 구조적 가치를 제공한다. 개발자가 외부 IDE와 채팅 인터페이스를 오가며 컨텍스트를 전환하는 비용을 줄이고, 플랫폼 내에서 즉각적으로 코드를 수정하고 배포하는 파이프라인을 구축함으로써 기술 부채 해결 속도를 높이는 방식으로 작동한다. 특히 사모펀드 포트폴리오 기업들이 책임감 있게 AI 기반 제품과 프로세스를 구축할 수 있도록 돕는 가속기로 기능한다.

보안 영역에서는 KPMG의 Trusted AI(트러스티드 AI, 신뢰 가능한 AI 프레임워크)가 가이드라인 역할을 하며 사이버 보안 취약점 탐지와 수정 과정을 정밀하게 제어한다. Claude는 이 프레임워크의 통제 하에 임계 시스템의 취약점을 식별하고 이를 수정하기 위한 구체적인 가이드를 제시하는 역할을 수행한다. 이는 AI의 자율적 생성 능력에만 의존하는 것이 아니라, 검증된 거버넌스 체계 내에서 AI 에이전트가 동작하게 함으로써 기업 환경에서 필수적인 정확성과 책임성을 확보하려는 설계 의도로 분석된다. 결과적으로 플랫폼 내 임베딩된 에이전트는 보안 취약점 발견부터 수정 제안까지의 리드 타임을 줄이는 동시에, 내부 통제 기준을 준수하는 안전한 자동화 경로를 생성한다. 이러한 방식은 기술적 도입을 넘어 전문가의 판단과 워크플로우가 AI와 어떻게 인터페이스해야 하는지에 대한 실무적 해답을 제시하는 구조다.

'Human-in-the-loop'의 재정의: 단순 채택과 가치 창출의 차이

현장에서 AI 도구를 배포한 직후 가장 먼저 나타나는 현상은 사용률의 급증이지만, 이것이 곧바로 비즈니스 가치로 연결되지는 않는다. 단순히 소프트웨어를 설치하고 계정을 생성하는 기술적 채택(Technical Adoption) 단계에 머무를 때, AI는 기존 업무를 대체하는 것이 아니라 단순히 덧붙여진 도구에 그치기 때문이다. 이러한 간극을 분석하기 위해 KPMG와 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스(UT Austin) 맥콤스 경영대학(McCombs School of Business)이 진행한 공동 연구는 AI 도입의 성패가 기술 그 자체가 아니라 인간의 개입 방식에 있음을 시사한다.

연구 결과에 따르면 실질적인 가치는 AI가 결과물을 내놓는 시점이 아니라, 그 결과물을 받아든 직원이 어떻게 판단력을 행사하고 워크플로우를 재설계하느냐에 따라 결정된다. 과거의 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)가 AI의 오류를 잡아내는 단순 검수자의 역할에 가까웠다면, 이제는 AI와의 인터페이스를 통해 의사결정의 질을 높이는 설계자의 역할로 확장되어야 한다는 관찰이 도출된다. 즉, AI가 생성한 초안을 그대로 사용하는 것이 아니라, 이를 비판적으로 평가하고 조직의 맥락에 맞게 수정하며 최종 의사결정에 활용하는 능력이 핵심 경쟁력이 된다.

이러한 변화는 AI를 도입하는 방식의 근본적인 전환을 요구한다. 단순히 성능이 좋은 모델을 선택하는 것보다, 해당 모델이 실제 업무 흐름의 어느 지점에 배치되어야 하며 인간의 어떤 판단과 결합될 때 최적의 효율을 내는지에 대한 정교한 설계가 선행되어야 한다. 책임감 있는 배포를 위해서는 기술적 역량의 확보와 더불어, 가치 창출 과정에서 인간이 수행해야 할 역할에 대한 명확한 정의와 이해가 병행되어야 함이 강조된다.

AI 도입 이후 우리 시스템에 반영되어야 할 것은 더 정교한 프롬프트가 아니라, 인간의 판단력이 개입할 수 있는 최적의 인터페이스와 워크플로우다. AI가 내놓은 결과물을 인간이 어떻게 평가하고, 그 평가가 다시 시스템의 피드백 루프로 어떻게 들어오게 할 것인가에 대한 고민이 실무적 가치를 결정한다. 기술적 채택이라는 1차적 단계를 넘어, 인간의 전문성과 AI의 효율성이 결합되는 지점을 정밀하게 타격하는 설계만이 단순한 도구 도입을 넘어선 실질적인 비즈니스 임팩트를 만들어낼 수 있다는 점이 관찰된다.

사모펀드(PE) 포트폴리오 기업의 IT 현대화와 배포 가속화

사모펀드(PE, Private Equity)가 인수한 포트폴리오 기업들의 가장 큰 병목은 대개 노후화된 레거시 시스템과 파편화된 데이터 구조에서 발생한다. 이번 파트너십에서 Anthropic은 KPMG를 PE 분야의 우선 파트너로 지정하며 이 지점을 정조준했다. PE 포트폴리오 기업들이 Claude를 통해 AI 기반의 제품과 프로세스, 서비스를 책임감 있게 구축하도록 지원하는 체계를 마련한 것이다. 이는 단순히 LLM(대규모 언어 모델)을 도입하는 수준을 넘어, 기업의 핵심 비즈니스 로직이 담긴 낡은 시스템을 어떻게 AI 시대에 맞게 재설계하고 현대화할 것인가에 대한 실무적 해답을 제시하는 전략으로 관찰된다.

실무 차원에서의 가속화는 KPMG Blaze(KPMG가 개발한 PE 전용 IT 현대화 솔루션)를 통해 구체화된다. 이 도구는 Claude Code를 내장하여 노후화된 IT 시스템의 현대화 속도를 비약적으로 높이고, 기존 시스템에 AI 기능을 탑재하는 시간을 기존 대비 극히 일부의 시간으로 단축시킨다. 개발자 입장에서 이는 수개월이 걸리던 코드 마이그레이션이나 API 재설계 작업을 AI 에이전트가 보조함으로써 배포 주기를 획기적으로 줄이는 결과로 이어진다. 특히 레거시 코드의 분석과 리팩토링 과정에 AI가 깊숙이 개입하면서, 기술 부채를 해결하는 동시에 최신 AI 기능을 즉각적으로 제품에 반영할 수 있는 파이프라인이 구축된다.

더 나아가 전문 컨설턴트가 Claude 에이전트의 배포를 직접 가이드하는 새로운 서비스 모델의 구축은 AI 도입의 실질적인 성공률을 높이는 장치가 된다. 많은 기업이 AI 도구를 도입하고도 실제 운영 환경에 적용하지 못하는 이유는 기술적 한계보다 도메인 지식과 AI 제어권 사이의 간극 때문이다. KPMG의 전문 인력이 에이전트의 설계부터 실제 배포까지의 전 과정을 직접 가이드함으로써, AI 에이전트가 단순한 질의응답 도구를 넘어 실제 비즈니스 워크플로우를 수행하는 실행체로 작동하게 만든다. 이러한 구조는 AI 도입의 성패가 단순한 기술 채택이 아니라, 숙련된 전문가의 판단과 워크플로우 설계가 결합될 때 극대화된다는 실무적 관점을 뒷받침한다.

이러한 접근 방식은 AI 배포의 가치가 기술 자체보다 이를 활용하는 인간의 역할에 달려 있다는 연구 결과와 궤를 같이한다. 단순한 기술적 도입을 넘어 직원이 어떻게 판단을 내리고, 워크플로우를 형성하며, AI의 출력물을 평가하고 결정하는지가 실제 비즈니스 가치 창출의 핵심으로 작용한다. 결과적으로 PE 포트폴리오 기업들은 전문 컨설팅 역량과 AI 에이전트의 결합을 통해, 책임감 있는 AI 거버넌스를 유지하면서도 IT 현대화라는 무거운 과제를 빠르게 해결하는 경로를 확보하게 된다. 이는 AI가 개발자의 코딩 시간을 줄이는 것을 넘어, 기업의 전체적인 기술 전환 속도를 결정짓는 핵심 변수가 되었음을 시사한다.

한국 전문 서비스 시장의 AI 에이전트 도입 시사점

세무나 법률 상담에서 숫자 하나 혹은 단어 한 개의 오기는 단순한 실수를 넘어 법적 분쟁이나 막대한 금전적 손실로 직결된다. 한국의 전문 서비스 시장이 AI 도입에 극도로 신중한 이유는 바로 이 지점에 있다. 정확성과 책임성 그리고 신뢰가 선택이 아닌 필수인 산업군에서는 단순히 성능이 좋은 모델을 도입하는 것보다 결과물에 대해 누가 어떻게 책임을 질 것인가에 대한 표준을 세우는 것이 우선된다. 이는 기술적 최적화보다 거버넌스의 설계가 실무 적용의 핵심 변수가 됨을 의미하며, 단순한 자동화가 아니라 전문가의 판단을 보조하는 정교한 안전장치 마련이 선행되어야 함을 시사한다.

PwC(글로벌 회계 및 컨설팅 기업)의 도입 사례는 전문가 집단이 AI를 수용하는 구체적인 경로를 제시한다. 이들은 미국 팀을 시작으로 전 세계 수십만 명의 직원에게 Claude Code(클로드 코드, AI 기반 코딩 도구)와 Cowork(코워크, 협업용 AI 에이전트 도구)를 배포하는 전략을 취했다. 여기서 주목할 점은 단순한 소프트웨어 보급에 그치지 않고 3만 명의 전문가를 대상으로 별도의 인증 교육을 실시했다는 사실이다. 이는 고도의 전문성이 요구되는 영역일수록 AI를 도구로 다루는 인간의 역량을 객관적으로 검증하는 인증 체계와 이를 관리하는 거버넌스 구축이 툴의 성능보다 더 중요한 선결 과제임을 보여준다.

국내 실무 환경에서 이러한 변화가 실제 코드와 시스템으로 구현되려면 단순한 챗봇 인터페이스를 넘어 검증 단계가 내재화된 에이전트 워크플로우를 설계해야 한다. 특히 한국의 복잡한 세법이나 법령 체계를 다룰 때는 AI의 출력을 전문가가 검토하고 수정하는 과정이 소프트웨어 레벨에서 기록되고 강제되는 구조가 필수적이다. 개발자는 Anthropic API를 활용해 이러한 맞춤형 에이전트를 구축하고 기업 내부의 보안 및 준거성 가이드라인을 API 호출 단계에서 제어하는 가드레일 레이어를 추가함으로써 실무적 신뢰도를 확보할 수 있다. 결국 전문 서비스 시장의 AI 전환은 모델의 추론 능력 그 자체보다 인간의 판단력과 기술의 제어권이 어떤 인터페이스를 통해 결합되는가에 따라 그 성패가 갈린다.