Schneider Electric은 지금 100개국 이상에서 60개가 넘는 AI 에이전트를 실제로 돌리고 있다. 이걸 총괄하는 곳은 350명 규모의 AI Hub 팀이고, 쓰는 스택은 AWS EKS 위에 직접 올린 LangSmith다. 그중 하나는 16만 명 직원이 쓰는 어시스턴트다.

중요한 건 단순히 많이 올렸다는 게 아니라, 대기업이 에이전트를 어떻게 실제 시스템 안에 박아 넣었느냐는 점이다. 특히 공을 들이는 부분은 세 가지다.

• 관측 가능성: 에이전트가 실제로 뭐 하는지 따라갈 수 있게
• 평가 체계: 결과 품질이 떨어지거나 실패할 때 바로 잡을 수 있게
• 배포 관리: 프롬프트 하나 바꿨다고 운영이 흔들리지 않게

LLM은 아직 예측이 잘 안 된다. 작은 프롬프트 수정에도 결과가 달라지고, 시간이 지나면 에이전트 행동도 변한다. 그래서 이 회사는 클라우드 AI 도구의 편리함보다 자기네 환경 안에서의 통제와 보안을 먼저 본다. 규제가 센 에너지 산업에서는 이게 선택이 아니라 기본 조건이다.

결국 큰 규제 산업 기업들이 실험을 넘어 실제로 믿고 쓸 수 있는 에이전트 시스템을 만드는 단계로 가고 있다는 얘기다. 핵심은 빠른 데모가 아니라 감사하고 추적할 수 있는 운영 체계다.

Verdict: 이 이야기에서 앞서 나가는 쪽은 단기 트레이더도, 장기 홀더도 아니다. 보안·평가·배포 체계를 제대로 갖춘 엔터프라이즈 AI 빌더다. 지금은 실험보다 운영 인프라를 보는 관점이 더 앞서 있다.