AI 에이전트의 비즈니스적 의미와 가치
AI 에이전트를 생각할 때, 토니 스타크의 자비스 같은 개인 AI 비서를 상상하는가? 혹은, 인터스텔라 의 차분한 압박감 속의 TARS ? 아니면, 2001: 스페이스 오디세이 에서 튀어나온 비도덕적인 HAL 9000이나 터미네이터 속 스카이넷?
물론 지금의 AI 기술은 그런 종류의 공상과학과는 멀리 동떨어져 있다. 지금의 AI 에이전트는 AI 모델을 활용하여 목표를 이해하고, 작업을 생성하며 작업을 완료한다. 이 작업 과정을 통해 작업을 자동화하고 복잡한 인지 작업을 아웃소싱하여 인간을 지원하는 로봇 동료 팀을 만들 수도 있다.
AI와 AI 기술에 기반한 AI 에이전트는 소프트웨어 측면에서 더 빠르게 진화하고 있으며, 새로운 AI 모델과 에이전트 프레임워크가 더 좋아지고 더 안정적이 되고 있다. 심지어 이를 결합하는 무코드 플랫폼도 더 강력해지고 있으므로, 지금이야말로 새로운 기술을 스스로에게나 비즈니스에 적용해 보며 가장 효율적인 나만의 방식을 찾아야 할 때다. 그런 점에서 AI 에이전트를 둘러싼 몇 가지 질문에 대한 답을 도출해 나가면서 AI 에이전트를 이해하기 위한 노력을 함께 밟아 나가보도록 하겠다.
그래서 도대체 AI Agent(AI 에이전트)는 무엇인가요?
단적으로 이야기하면, AI 에이전트는 다채로운 환경에서 자율적으로 행동할 수 있는 개체를 의미한다. 주변 환경에서 정보를 수집하고 해당 데이터에 따라 결정을 내리며, 물리적/디지털 또는 혼합된 상황을 변환하기 위해 행동할 수 있다. 보다 진보된 시스템은 시간이 지남에 따라 행동을 학습하고 업데이트하여 목표를 달성할 때까지 문제에 대한 새로운 솔루션을 끊임없이 시도할 수 있다.
일부 AI 에이전트는 로봇, 자동화된 드론 또는 자율 주행 자동차로 실제 현실에서 볼 수 있다. 다른 AI 에이전트는 소프트웨어 기반으로 온라인 세계에서 실행되며 요청된 작업을 가시적으로 구현한다. 각 AI 에이전트의 실제 측면, 구성 요소 및 인터페이스는 작업하려는 작업과 환경에 따라 크게 다르다.
특정한 작업을 위해 새로운 지침이 있는 메시지를 끊임없이 보낼 필요는 없다. AI 에이전트는 행동을 유발하는 목표나 자극을 제공하면 실행되기 때문이다. AI 에이전트 시스템의 복잡성에 따라 프로세서를 사용하여 문제를 고려하고 문제를 해결하는 가장 좋은 방법을 파악한 뒤, 목표와의 격차를 메우기 위한 조치를 취한다. 특정 지점에서 피드백과 추가 지침을 수집하도록 규칙을 정의할 수 있지만, 스스로 작동할 수도 있다. 이 지점이야말로 기존에 우리가 알고 쓰던 AI와 가장 큰 차별적 요소이기도 하다.
특정 작업을 진행하기 위해 기존에 우리가 반복해서 사용하던 어떤 프로그램보다 더 능수능란하게 AI 에이전트는 상황을 이해하고 상호 작용할 수 있다. 결정을 내리기 위해 고정된 프로그래밍된 규칙에 의존할 필요가 없다. 이는 복잡하고 예측할 수 없는 작업에 더 효과적일 뿐더러 적합하기도 하다. 설령 정확도가 초기엔 다소 떨어지더라도, 실수를 감지하고 앞으로 나아가면서 해결할 방법을 알아낼 수 있다. 심지어 비개발자들도 AI 에이전트와 손쉽게 연결시켜 주는 도구(tool)를 사용함으로써 나만의 AI 에이전트를 구축할 수 있게 됐다.
그런 점에서 가장 단순하게 말하면, AI 에이전트는 인간을 고객으로 바라보는 서비스 에이전트, 그러니까 과거 각 부서별 담당자들이 수행하곤 했던 일련의 작업을 대신 해주는 AI 기반 소프트웨어로 가장 잘 설명할 수 있지만, 이 작업의 영역 및 범위에는 궁극적으로는 어떤 작업이든 포함될 수 있다. 사용자가 작업을 요청하면 AI가 대신 수행하며, 때로는 여러 시스템을 넘나들며 단순히 질문에 답하는 것을 훨씬 넘어선다. 이미 Perplexity와 구글, 그리고 OpenAI 등과 같은 글로벌 AI 서비스 기업들에서 AI 에이전트를 경쟁적으로 선보이고 있다.
AI 에이전트 시스템의 구성 요소는 무엇인가요?
그렇다면 AI 에이전트를 구성하고 있는 요소는 무엇일까. AI 에이전트는 본체 또는 소프트웨어를 구성하는 다양한 구성 요소로 이루어져 있으며, 각 구성 요소마다 고유한 기능을 가지고 있다. 그 요소를 크게 구분해서 바라본다면 아래와 같이 정의할 수 있다.
센서(Sensor)
센서는 에이전트가 주변 환경을 감지하여 지각(세상의 입력: 이미지, 소리, 무선 주파수 등)을 수집할 수 있도록 한다. 이러한 센서는 카메라, 마이크 또는 안테나 등일 수 있다. 소프트웨어 에이전트의 경우 웹 검색 기능이나 PDF 파일을 읽는 도구가 될 수도 있다.
액추에이터(Actuator)
엑추에이터는 에이전트가 세상에서 행동하도록 돕는다. 이는 바퀴, 로봇 팔 또는 컴퓨터에서 파일을 만드는 도구가 될 수 있다.
프로세서(Processor) & 메커니즘(Mechanism)
프로세서는 에이전트의 "두뇌"를 구성한다. 프로세스와 메커니즘은 유사한 기능을 공유하기 때문에 함께 묶었지만, 이것들이 모두 AI 에이전트 시스템에 존재하는 것은 아닐 수 있다. 이들은 센서에서 정보를 처리하고, 가장 좋은 행동 방침을 브레인스토밍하고, 액추에이터에 명령을 내리는 역할을 담당한다.
학습(Learning) 및 지식 기반 시스템(Knowledge-based-system)
학습 및 지식 기반 시스템은 AI 에이전트가 작업을 완료하는 데 도움이 되는 데이터를 저장한다. 사실이나 과거 인식, 작업을 수행하며 봉착하게 된 어려움과 난관들, 그 과정에서 찾은 해결책 등을 담은 데이터베이스를 말한다.
AI 에이전트의 형태는 수행하는 작업에 따라 크게 달라지므로 일부 AI 에이전트는 이러한 모든 구성 요소를 갖추고 있고 어떤 AI 에이전트는 그렇지 않은 경우도 있다. 예를 들어, 스마트 온도 조절 장치는 학습 구성 요소가 부족하여 기본 센서, 액추에이터 및 간단한 제어 시스템만 있을 수 있다. 자율 주행 자동차는 이 목록에 있는 모든 것을 갖추고 있다. 도로를 보려면 센서가 필요하고, 움직이려면 액추에이터가 필요하고, 차선을 변경하려면 의사 결정이 필요하고, 도시의 어려운 부분을 탐색하는 방법을 기억하려면 학습 시스템이 필요하다.
AI 에이전트는 어떻게 작동하나요?
AI 에이전트는 크게 두 가지로 구분해서 그 작동 방식을 설명할 수 있다. 일반적인 AI 에이전트의 워크 플로우와 함께 AI 에이전트 기반의 챗봇의 구동 방식에 대해서 살펴보기로 하겠다.
AI 에이전트 워크플로우
간단히 말해서, AI 에이전트는 센서를 사용하여 데이터를 수집하고, 제어 시스템을 사용하여 가설과 해결책을 생각해내고, 액추에이터를 사용하여 실제 세계에서 작업을 수행하고, 학습 시스템을 사용하여 진행 상황을 추적하고 실수로부터 학습한다. 이 과정을 단계별로 보면 어떤 모습일까? 목표 기반 AI 에이전트가 어떻게 작동하는지 자세히 살펴볼 필요가 있다. 우리 중 어느 누구라도 앞으로 이런 것 중 하나를 만들거나 사용할 가능성이 높아졌기 때문이다.
목표를 입력하면 AI 에이전트는 목표 초기화를 거칩니다 . 프롬프트를 핵심 AI 모델에 전달하고 내부 독백의 첫 번째 출력을 반환하여 무엇을 해야 하는지 이해한다는 것을 보여줍니다.
다음 단계는 작업 목록을 만드는 것 입니다 . 목표에 따라 작업 세트를 생성하고 어떤 순서로 완료해야 하는지 이해합니다. 실행 가능한 계획이 있다고 결정하면 정보를 검색하기 시작합니다.
에이전트는 당신과 같은 방식으로 컴퓨터를 사용할 수 있으므로 인터넷에서 정보를 수집 할 수 있습니다 . 또한 다른 AI 모델이나 에이전트에 연결하여 작업과 결정을 아웃소싱하여 이미지 생성, 지리적 데이터 처리 또는 컴퓨터 비전 기능에 액세스할 수 있는 에이전트도 보았습니다.
모든 데이터는 상담원의 학습/지식 기반 시스템에 저장 되고 관리되므로, 상담원은 데이터를 귀하에게 전달하고 향후 전략을 개선할 수 있습니다.
작업이 목록에서 처리됨에 따라 에이전트는 외부 소스와 내부 독백을 통해 피드백을 수집하여 목표까지 얼마나 남았는지 평가합니다.
그리고 목표가 달성될 때까지 에이전트는 반복 작업을 계속하고 , 더 많은 작업을 만들고, 더 많은 정보와 피드백을 수집하며 멈추지 않고 계속 진행합니다.
Agentic AI 챗봇 워크플로우
또 다른 AI 에이전트의 작동 방식에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 일반적으로 AI 에이전트의 활용 관련하여 가장 높은 영역을 차지하고 있기도 하고, 에이전트 AI 챗봇은 AI 에이전트의 일반적인 정의와 비교했을 때 범위가 약간 다릅니다. OpenAI Assistants API에서 제시된 프레임워크를 기반으로 이러한 챗봇의 작동 방식은 다음과 같습니다.
에이전트에 대한 새 스레드를 시작합니다. 여기에는 모든 메시지, 호출된 파일 및 함수 호출 결과가 저장됩니다.
소프트웨어로 트리거 동작을 설정합니다. 이는 날짜 및 시간 조합, 데이터베이스나 시스템 변경, 메시지 수신 또는 수동 트리거를 기반으로 할 수 있습니다.
AI 모델은 요청이 트리거되면 해당 요청을 분석하고, 요청의 의도를 해석하고, 하나 이상의 작업을 실행하여 답변을 작성합니다.
모델이 사용자가 특정 주제에 대해 알고 싶어한다는 것을 감지하면 파일 검색 도구를 트리거할 수 있습니다. 이는 요청과 관련된 데이터에 대한 연결된 지식 기반을 검색합니다.
사용자가 웹 검색, 외부 데이터베이스 검색, Notion에 새 페이지 쓰기 등 외부 시스템과 상호 작용하려고 한다는 것을 모델에서 감지하면, 모델은 대신 함수 호출을 시작하고 서비스의 API와 상호 작용합니다.
위의 어떤 것도 감지되지 않으면 모델은 기본 학습 데이터가 포함된 스레드에 메시지를 추가합니다.
소프트웨어는 상담원의 답변을 귀하에게 전송하는데, 여기에는 상담원이 수행한 단계 보고서, 생성된 메시지, 문서 출처 또는 외부 URL 링크가 포함될 수 있습니다.
AI 에이전트가 제공하는 비즈니스적 가치는 무엇인가요?
AI 에이전트를 도입하면 비즈니스 운영 측면에서 여러 가지 가치를 얻을 수 있다.
우선 가장 직접적인 효과로 운영 비용 절감을 들 수 있다.
반복적이거나 표준화된 고객 문의를 AI 에이전트가 처리함으로써, 동일 업무량을 처리하는 데 필요한 인력 규모를 줄이거나 보다 중요한 업무에 재배치할 수 있기 때문이다. 실제 한 산업 보고에 따르면, 이미 AI 기술을 도입한 컨택센터들은 운영 비용을 평균 30% 가량 절감한 것으로 나타났다 . AI 에이전트는 동시에 수많은 고객을 상대할 수 있어 업무량 급증 시에도 추가 인력 비용 없이 대응 가능하다. 예를 들어 과거에는 24시간 콜센터를 운영하려면 교대 인력을 두고도 문의 폭주 시 대기 시간이 길어졌지만, 이제 AI 챗봇이 상시 대기하며 실시간 응대를 제공하므로 인건비 절감과 효율 개선 효과가 크다. 또한 AI는 교육 훈련이나 이직에 따른 추가 비용도 거의 없으므로, 장기적으로 서비스 제공 비용 구조를 혁신하는 수단이 되고 있다.
둘째, 고객 만족도 및 서비스 품질 향상이 기대된다.
AI 에이전트는 사람 상담원과 달리 24시간 365일 가동되므로 고객은 언제든지 도움을 받을 수 있다 . 심야나 주말이라도 즉각 답변이 오는 경험은 고객 만족도를 높이고 기업에 대한 신뢰를 쌓는 데 기여한다. 또한 응답 속도가 매우 빨라서, 고객 입장에서는 복잡한 전화 메뉴를 거치거나 대기할 필요 없이 즉각적인 해결을 볼 수 있다. 조사에 따르면 소비자들이 꼽은 챗봇의 장점 중 64%가 24시간 서비스, 55%가 즉각적 응답이었다고 한다 . 이렇듯 신속하고 끊김 없는 지원은 현대 고객 서비스의 필수 요소이며, AI 에이전트가 이를 충족시켜준다. 나아가 일부 고객들은 AI 상담을 선호하기도 하는데, 한 설문에서는 특히 Z세대·밀레니얼 세대의 43%가 AI 에이전트 도입으로 서비스 경험이 향상되었다고 평가했다 . 물론 연령대별 차이는 있지만, 전반적으로 일관되고 정확한 응대와 항상 대기 중인 서비스가 고객 만족도에 긍정적 영향을 주는 것이 점차 입증되고 있다.
셋째, 데이터 기반 의사결정의 최적화라는 가치를 언급하지 않을 수 없다.
AI 에이전트는 상호작용을 통해 방대한 고객 데이터를 축적하고 실시간으로 분석해낸다. 이를 바탕으로 개별 응대 시에도 최적의 답을 찾지만, 나아가 기업 입장에서는 이러한 데이터 인사이트를 활용해 더 큰 전략적 결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 AI 에이전트는 학습 과정에서 얻은 정보로 합리적인 결정을 내려 최상의 결과를 도출하는 합리적 에이전트라고 불리는데 , 동일한 원리가 비즈니스 의사결정에도 적용될 수 있다. 챗봇이 하루 동안 가장 많이 받은 질문이 무엇인지, 고객 불만이 빈발하는 지점이 어디인지 등을 자동으로 집계하고 분석해주므로, 경영진은 고객의 니즈와 페인포인트를 명확히 파악할 수 있다. 이러한 데이터에 기반한 통찰력은 새로운 상품 개발이나 정책 수립, 마케팅 전략을 최적화하는 데 큰 도움을 준다. 즉, AI 에이전트의 도입은 고객 접점의 데이터화를 촉진하여 기업이 과학적이고 근거 기반의 의사결정을 내리는 문화를 정착시키는 효과가 있다. 더불어, 실시간 대시보드를 통해 서비스 운영 지표를 모니터링하고 이상징후를 조기에 발견할 수도 있어 서비스 품질 관리에도 이점을 제공한다.
요약하면, AI 에이전트는 ①비용 절감, ②서비스 품질 및 만족도 향상, ③데이터 인사이트 확보라는 세 가지 측면에서 기업의 경쟁력을 강화한다. 단순히 인건비를 줄이는 자동화 도구를 넘어, 24/7 고객 지원, 신속 정확한 응대, 개인맞춤 서비스, 업무 생산성 증대, 데이터 기반 전략 수립 등 포괄적인 비즈니스 가치를 가져다주는 것이다.
AI 에이전트의 잠재적 위험은 무엇인가요?
AI 에이전트라는 개념이 부상하면서, 이를 우려하는 목소리도 조금씩 나오고 있다. AI 에이전트를 통한 유익과 효용, 그리고 새로운 가치 창출은 명확하지만 새로운 범위의 과제와 위험 역시 존재할 수밖에 없다. 아직까지 명확한 답이 있는 건 아닌만큼, 앞으로 이에 대한 활발한 논의와 담론이 수반되리라 예상한다.
윤리적 딜레마
AI 에이전트를 실행하고 전개하는 각각의 환경과 상황에 따라 AI 에이전트는 도덕적이거나 사회적 영향이 있는 업무에서 활용될 수 있으며, 이 경우 윤리적인 책임을 판단하기 어렵습니다.
인간의 감독 상실
AI와 자동화가 일과 삶에 더 많이 빈번하게 일어남에 따라, 일부는 AI의 실행과 과정에 대한 통제력을 점차 놓아가기도 할 뿐더러, 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지는 일부만이 알 수 있다. 그리고 이러한 감독 및 관리 여부야말로 사용자와 AI 제어 시스템 및 이를 유지 관리하는 전문가 간에 가치 갈등을 일으킬 수 있다.
보안 취약점
단일한 프로그램을 공격하던 해커는 이제 AI 에이전트 시스템을 공격하여 데이터를 노출시키거나, 승인 없이 작업을 시작하거나, 전체 서버를 다운시킬 수 있다.
의도치 않은 결과
대부분의 경우 AI는 믿을만 하고 신뢰할 만한 결과를 도출해 낸다. 그러나 이따금 추론 실패나 버그, 또는 시스템 문제가 발발할 여지는 늘 존재한다. 이러한 찰나의 문제가 발생함으로써 개인이나 기업의 생산성 및 재정적 손실 등, 예측할 수 없는 결과를 초래할 수 있다.
편향
앞으로 일어날 수 있는 일들 중에 하나다. LLM 데이터의 편향된 특성으로 인해 AI 에이전트는 불공정한 결정을 내릴 수 있다. 워크플로가 중요할수록 사용자에게 미칠 수 있는 잠재적 영향이 커지게 된다.
데이터 프라이버시
AI 에이전트는 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있다. 어디에 어떻게 저장하느냐에 따라 누출의 여지가 생기고, 그 과정에서 개인 정보가 노출될 수 있다. 이 잠재적 위협과 실제로 유출 가능한 데이터의 범위 역시 비약적으로 증대되고 있다.
모든 사람과 모든 비즈니스를 위한 AI 에이전트
AI 에이전트의 발전은 앞으로도 가속화되어, 고객 서비스 산업에 큰 변혁을 가져올 것으로 기대된다. 향후 몇 년 간 우리는 AI 에이전트가 지금보다 훨씬 똑똑하고 다재다능한 조력자로 진화하는 모습을 보게 될 것이다. 기술적으로는 멀티모달 AI 등의 발전으로 음성, 영상까지 아우르는 더욱 인간에 가까운 소통이 가능해지고, 감성지능(Affective AI) 연구를 통해 고객의 감정 상태를 파악하고 공감하는 능력도 향상될 수 있다.
이를테면, 미래의 AI 에이전트는 고객의 음성 톤이나 채팅 어조를 분석해 화가 났는지, 당황했는지 등을 실시간으로 감지하고 이에 맞게 응대하는 수준에 이를지도 모른다. 또 한편으로는 예측적 서비스(Predictive Service)로의 발전도 전망되는데, AI가 고객의 행동 패턴과 이력을 미리 분석하여 고객이 문의하기 전에 필요한 조치를 선제적으로 제안하거나 문제를 미연에 방지해주는 것이다. 이러한 프로액티브 고객 지원은 고객 경험을 한층 더 향상시키고 기업의 선제적 대응력을 높여줄 것이다.
이 AI 에이전트를 개인 혹은 기업, 혹은 비즈니스에 내재화 시키고 활용하는 것은 이제 선택이 아닌 필수가 되고 있다. 점진적인 대응과 적용보다 기업 및 비즈니스에 선제적인 최적화를 모색해야 하는 이유이기도 하다.
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