Redrawing the AI Map: A Theory of Accountability Boundaries in Agentic Ecosystems

Agentic AI orchestrators reduce the interface and assembly costs of composing information systems capabilities across organizational boundaries, seemingly accelerating modularization and organizational disaggregation. Yet AI-enabled capabilities whose outputs require evidence, review, signoff, or assignable responsibility may retain integrated accountability boundaries even when their technical interfaces become modular. We develop a capability-level theory of accountability-boundary placement in agentic ecosystems. We introduce accountability assets: complementary assets that make AI-supported outputs legitimate, auditable, reviewable, and assignable to a responsible party. We argue that verification cost and responsibility transferability determine whether the execution and accountability boundaries can move together. The theory identifies three boundary strategies: component, integrated, and dual-track. It also introduces rule debt, the governance burden that accrues when organizational decision rules migrate from formal information systems into ungoverned agentic execution environments. Integrating digital innovation, transaction cost, complementary-assets, digital platform governance, and IS control perspectives, we develop seven propositions linking agentic assembly-cost reductions, accountability assets, appropriability, orchestrator intent capture, and boundary misconfiguration to boundary strategy, value appropriation, and rule debt. The theory explains when digital modularization extends to organizational disaggregation and when accountability keeps capabilities integrated. Structured illustrations across document processing, legal services, audit, clinical decision support, and procurement discipline the boundary logic.

📋 한 줄 요약

**[Accountability Boundary / Agentic Ecosystem]** Capability-level theory가 accountability asset·rule debt·세 가지 경계 전략(component/integrated/dual-track)으로 agentic AI 생태계의 책임 경계 배치를 7개 명제로 형식화.

🎯 핵심 기여도

Agentic AI orchestrator가 조직 경계 간 IT capability 조합의 인터페이스·assembly 비용을 줄여 modularization·조직 분해를 가속하는 것처럼 보이지만, 산출물이 evidence·review·signoff·책임 귀속을 요구하는 AI 가능 capability는 기술 인터페이스가 modular 해져도 integrated accountability boundary를 유지할 수 있다는 통찰.
Agentic 생태계에서 accountability-boundary placement의 capability-level theory 개발.
Accountability asset 도입 — AI 지원 산출물을 legitimate·auditable·reviewable·assignable하게 만드는 보완 자산 개념.
검증 비용(verification cost)과 책임 이전 가능성(responsibility transferability)이 실행·책임 경계의 동행 이동 여부를 결정한다고 주장.
세 boundary 전략 — component·integrated·dual-track. Rule debt 도입 — 조직 의사결정 규칙이 정형 IS에서 ungoverned agentic 실행 환경으로 이주할 때 누적되는 거버넌스 부담.

💡 핵심 아이디어

Agentic AI 시대에 capability 모듈화 ≠ 조직 분해 — 책임 측면의 검증 비용·이전 가능성이 실제 경계를 결정하며, accountability asset과 rule debt 두 핵심 개념이 boundary 전략 선택의 lens가 된다.

🔬 기술적 접근법

**방법론**: Capability-level boundary placement 이론 — 디지털 혁신·거래비용·보완자산·플랫폼 거버넌스·IS control 통합.
**핵심 기법**: (1) Accountability asset(보완자산) 개념화, (2) Verification cost와 responsibility transferability 두 결정 변수 정의, (3) 세 boundary 전략 — component/integrated/dual-track, (4) Rule debt(거버넌스 부담 누적) 개념화, (5) 7개 명제 — agentic assembly-cost 감소·accountability asset·appropriability·orchestrator intent capture·boundary misconfiguration이 boundary 전략·가치 전유·rule debt에 미치는 영향 연결.

📊 주요 결과

세 boundary 전략(component/integrated/dual-track) 도출.
7개 명제로 agentic 생태계의 책임 경계 메커니즘 형식화.
문서처리·법률·감사·임상의사결정지원·조달 등 5개 도메인의 구조화 예시로 boundary logic 검증.

💭 의의 및 한계

**의의**: Agentic AI 시대의 조직 경계·책임 거버넌스에 대한 첫 capability-level 통합 이론, "모듈화 = 분해" 가정에 대한 본격 반박, 실무 boundary 의사결정의 분석 도구 제공. **한계**: 이론·개념 논문 — 실증 검증 후속 필요, 7 명제의 측정 가능성·반증 가능성 검증 미완, 5 도메인 예시로 industry 일반화 한계.

🚀 실용적 활용

기업의 agentic AI 도입 거버넌스 설계.
AI 외주·내부화 의사결정.
규제·감사 영역 AI 시스템 책임 설계.