AI 기술이 눈부시게 발전하면서, 단순 대화형 챗봇을 넘어 자율적 작업 수행이 가능한 AI 에이전트가 주목받고 있다. 본 아티클에서는 AI 에이전트의 정의와 기존 AI와의 차별적 포인트, 기술 발전 및 주요 트렌드, 그리고 국내외 실제 사례를 중심으로 기업가들이 이 변화에 어떻게 대응해야 하는지 심도 있게 살펴보고자 한다.
최근 AI 기술이 눈부시게 발전하면서, 단순 대화형 챗봇을 넘어 자율적 작업 수행이 가능한 AI 에이전트가 주목받고 있다. AI 에이전트는 기존의 정적인 AI 시스템과 달리, 상황 인식, 계획 수립, 실시간 데이터 분석 및 자율적 의사결정을 통해 복잡한 업무를 수행하는 차세대 기술 패러다임을 의미한다. 본 아티클에서는 AI 에이전트의 정의와 기존 AI와의 차별적 포인트, 기술 발전 및 주요 트렌드, 그리고 국내외 실제 사례를 중심으로 기업가들이 이 변화에 어떻게 대응해야 하는지 심도 있게 살펴보고자 한다.
AI 에이전트란?
AI 에이전트는 정해진 목표 달성을 위해 주변 환경을 인식하고, 데이터를 수집하며, 그에 따른 최적의 계획을 세워 자율적으로 작업을 수행하는 지능형 시스템을 의미한다. 단순한 질의응답이나 정보 제공에 머무르던 기존 AI와는 달리, AI 에이전트는 복잡한 업무 자동화와 실시간 의사 결정 지원에 초점을 맞춘다.
기존 AI와의 차별적 포인트
AI 에이전트는 기존 AI와 어떤 점에서, 또 무엇이 다를까. 언뜻 그 역할과 가치가 비슷해 보일지 모르지만, 이 둘의 차이와 기능은 확연히 다르다. 더 고도화 된, 그래서 더 많은 영역에서의 자율이 담보된 AI 에이전트는 앞으로 우리 사회 전반을 관통할 시스템으로 자리잡아 나갈 것이다. 조금 더 세분화 해서 AI와의 차이를 파악해 보자면 다음과 같다.
자율성과 적응성 강화
기존의 대규모 언어 모델(LLM) 기반 챗봇은 사용자가 입력한 프롬프트에 대한 응답에 그쳤다면, AI 에이전트는 목표 달성을 위해 스스로 데이터를 분석하고, 상황에 맞게 행동 계획을 수립한다. 예를 들어, 단순 문서 요약을 넘어, 과거 데이터를 학습해 작업의 정확성을 지속적으로 개선하는 능력이 있다.
워크플로우 자동화
기존 AI 시스템은 주로 정보 제공 및 단순한 작업에 국한되었으나, AI 에이전트는 전체 업무 프로세스를 자동화할 수 있다. 이를 통해 복잡한 프로세스의 효율성을 극대화하고, 인적 자원의 부담을 크게 줄인다.
실시간 데이터 통합 및 도구 활용
AI 에이전트는 실시간 데이터와 외부 분석 툴, API 등을 연동하여 작업을 수행할 수 있다. 이러한 특성은 빠르게 변화하는 비즈니스 환경 속에서 보다 정확한 의사 결정을 가능하게 한다.
지속적 학습과 개선
단순히 정적인 답변을 제공하는 것이 아니라, 과거의 작업 결과와 피드백을 바탕으로 지속적으로 학습하며, 장기 메모리 시스템을 활용해 결과의 신뢰성을 높인다.
항목
기존 AI
AI 에이전트
자율성
사용자의 입력에 따른 반응 위주
목표 달성을 위한 자율적 의사 결정
업무 범위
단순 정보 제공 및 기본 작업 수행
복잡한 프로세스 전반의 자동화 및 최적화
데이터 활용
정적 학습 데이터에 의존
실시간 데이터 및 외부 도구와 통합 활용
학습 및 개선
제한된 피드백 반영
지속적 학습 및 장기 메모리 시스템 적용
통합성
단일 작업 혹은 기능에 집중
다양한 시스템과 연계된 전반적 워크플로우 관리
이와 같이 AI 에이전트는 기존 AI의 한계를 극복하며, 보다 효율적이고 유연한 업무 처리가 가능하도록 설계되었다.
AI 에이전트 기술 발전과 주요 트렌드
AI 에이전트 발전의 단계
AI 에이전트 기술은 초기의 단순 언어 모델(LLM)에서 시작해 점차 자율적이고 복합적인 시스템으로 발전해왔다. 그 발전 단계는 다음과 같이 구분할 수 있다.
1. 초기 LLM 단계
대규모 데이터를 기반으로 텍스트 생성 및 질의응답에 집중한다.
시간의 제약 속에서 지시와 추론에 한계에 직면한다.
문맥 유지와 연결성에 어려움을 겪어 깊은 이해에 한계가 있다.
미리 학습된 데이터에 의존해 최신 정보 반영에 한계가 있다.
2. Compound AI 시스템 단계
기본 LLM에 하드코딩된 도구를 추가해, 검색 증강 생성(RAG)이나 API 호출 기능을 포함한다.
다양한 도구와의 연계를 통해 다중 작업 수행 능력이 향상된다.
도구의 협업을 통해 복잡한 쿼리에 대한 응답 정확도가 개선된다.
3. 진정한 AI 에이전트 단계
자율적 의사 결정과 실시간 데이터 통합, 장기 메모리를 통한 지속적 학습을 구현한다.
복잡한 문제 해결 능력을 갖춘다.
자연스러운 인간과의 상호작용 및 협업이 가능해진다.
환경 변화에 즉각 반응하며 스스로 전략을 수정한다.
발전 단계
주요 특징
초기 LLM 단계
텍스트 생성 및 간단한 응답
Compound AI 시스템
도구 통합을 통한 기능 확장
AI 에이전트
자율적 계획, 실시간 데이터 활용, 지속적 학습
AI 에이전트 관련 주요 글로벌 트렌드
여러 글로벌 기관 및 빅테크 기업들이 AI 에이전트를 2025년 주요 기술 트렌드로 꼽으며, 다음과 같은 주요 동향이 확인되고 있다. 이러한 기술 발전은 AI 에이전트가 단순한 도우미를 넘어, 조직 전체의 디지털 전환과 혁신을 주도할 수 있는 기반이 되고 있다.
에이전틱 AI 아키텍처의 부상
다양한 생성형 AI 도구들이 AI 에이전트로 발전하며, 인간과의 상호작용 및 작업 협업 방식을 혁신
멀티 에이전트 시스템
복잡해진 비즈니스 환경에 맞춰 여러 AI 에이전트가 협업하여 문제를 해결하는 시스템이 도입되고 있다.
분산형 인프라 활용
클라우드, 데이터 센터, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 인프라에 AI 워크로드를 분산시켜 보안과 효율성을 극대화하는 전략이 주목받고 있다.
안전 및 윤리 강화
AI 에이전트가 자율적으로 의사 결정을 내리는 만큼, 데이터 보호, 알고리즘 투명성, 윤리적 사용을 위한 안전장치 마련이 필수적이다.
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AI 에이전트 기술 발전 핵심 포인트
자율적 의사 결정: 목표 지향적 작업 수행
실시간 데이터 연동: 최신 정보 반영과 신속한 대응
멀티 모달 학습: 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터 소스 통합
분산 인프라 지원: 보안과 지속 가능성 강화
안전/윤리 기준: AI 오용 방지 및 신뢰성 확보
AI 에이전트 구현 및 활용 사례
이미 국내외 다양한 기업들이 AI 에이전트를 통해 업무 효율성 극대화와 고객 만족도를 높이는 다양한 사례를 선보이고 있다. 글로벌과 국내 사례를 나눠, 보다 구체적으로 살펴본다.
오픈AI의 AI 에이전트 ‘오퍼레이터’
얼마 전 미국에서 출시된 오퍼레이터는 AI가 웹 사이트를 읽고 마우스와 키보드를 사용, 티켓 예매나 레스토랑 예약, 보고서 제출, 인터넷 쇼핑 등의 작업을 대신할 수 있는 GUI 에이전트다. 작업을 지시하면 AI가 전용 브라우저를 열고 주소창에 해당 작업에 필요한 도메인 이름을 입력한 뒤 클릭하는 등의 작업을 처리한다. 또 지시를 수행하는 데 필요한 구체적인 사항을 사용자에게 묻는다. 신용카드 번호 입력 등은 사용자가 직접 해야 한다. 사용자는 오퍼레이터가 작업을 진행하는 중 백그라운드에서 다른 작업을 할 수 있는데, 사용자들은 이를 가장 큰 장점으로 꼽았다.
Anthropic – ‘컴퓨터 유즈 (Computer use)’
Anthropic은 자율적 컴퓨터 작업 수행을 목표로 하는 AI 에이전트를 개발 중이다. 이 시스템은 실제 사용자처럼 커서를 조작하고, 버튼 클릭, 텍스트 입력 등 세밀한 작업을 수행할 수 있으며, 웹 서핑과 코딩, 앱 상호작용 등 다방면에서 활용되고 있다. 현재 베타 버전으로 API 연동을 통해 다양한 플랫폼에 적용되고 있으며, 사용자가 직접 조작하지 않아도 목표 달성을 위한 최적의 방법을 스스로 결정한다.
Salesforce – ‘에이전트포스 (Agentforce)’
Salesforce는 기업 내 고객 지원, 데이터 분석, 업무 자동화를 위해 ‘에이전트포스’를 선보였다. 이 시스템은 Einstein Trust Layer를 도입하여 데이터 보호와 신뢰성을 강화하는 동시에, 실시간 데이터를 바탕으로 고객 맞춤형 대응 전략을 제공한다. 특히, BYO LLM(Bring Your Own LLM) 기능을 통해 고객이 자체 AI 모델을 연동할 수 있도록 지원함으로써, 보다 유연한 AI 에이전트 구축이 가능하도록 하고 있다.
Microsoft – ‘코파일럿 스튜디오 (Copilot Studio)’
Microsoft는 사용자가 코딩 지식 없이도 맞춤형 AI 에이전트를 생성할 수 있는 플랫폼을 공개하였다. 이 플랫폼은 Microsoft 365와 Azure AI Foundry 등과 통합되어, 회의 요약, 이메일 작성, 프로젝트 관리 등 다양한 업무를 자율적으로 처리할 수 있다. 최근 Microsoft Ignite 2024에서 발표된 기능들은, 사용자가 최소한의 개입으로도 고급 작업 처리를 가능하게 해 기업 전반의 생산성 향상에 기여하고 있다.
Google – (가칭) ‘프로젝트 자비스 (Jarvis)’ 및 Gemini 2.0 기반 에이전트
Google은 브라우저 내에서의 자동화 작업을 목표로 하는 AI 에이전트를 개발 중이다. 프로토타입으로 공개되었던 ‘자비스’는 단순 반복 업무를 자동으로 처리하며, Gemini 2.0 플래시를 기반으로 한 에이전트들은 웹 서핑뿐만 아니라 컴퓨터 제어 영역까지 확장될 가능성을 내포하고 있다. Google의 이러한 시도는 앞으로 사용자 경험을 혁신적으로 변화시킬 것으로 기대된다.
국내의 AI 에이전트 개발 및 도입 현황을 살펴보면, 크게 다음과 같다.
LG전자 – ‘챗엑사원 (ChatExaone)’
LG전자는 기업용 AI 에이전트 ‘챗엑사원’을 통해 내부 업무 효율성을 크게 향상시키고 있다. 이 시스템은 100쪽 분량의 장문도 처리할 수 있는 심층 분석 기능과, 출처 선택 기능을 통해 신뢰도 높은 결과를 제공한다. 실시간 웹 검색, 문서 요약, 번역, 데이터 분석 등 다양한 기능이 통합되어 있어, 기업의 복잡한 업무 프로세스를 한 번에 지원한다.
카카오 – ‘카나나 (KANANA)’
카카오는 ‘카나나’라는 AI 메이트를 통해 대화의 맥락을 기억하고, 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 기능을 선보이고 있다. 1:1 대화뿐만 아니라 그룹 대화에서도 일정 알림, 토론 요약 등 다양한 기능을 제공하여, 업무 및 개인 일정을 효과적으로 관리할 수 있도록 돕는다. 이 밖에도 보다 범용적인 AI 에이전트 서비스를 위해 오픈AI와 AI 에이전트 서비스 공동 개발을 진행하며 연내 출시 할 계획을 갖고 있다.
SK텔레콤 – ‘에스터 (Aster)’
SK텔레콤은 ‘에스터’라는 에이전트를 통해 사용자 의도 파악부터 계획 수립, 실행까지 전 과정을 자율적으로 지원한다. 에스터는 예약, 구매, 교통, 숙박 등 다양한 분야의 복합 작업을 신속하게 처리하여, 사용자의 일상 업무를 혁신적으로 변화시키고 있다. 특히 ‘Planning Made Easy’, ‘Never Drop the ball’, ‘Timely Answer’와 같은 핵심 가치가 강조되어, 사용자가 복잡한 문제를 손쉽게 해결할 수 있도록 돕는다.
AI 에이전트 시대, 기업가들의 대응 전략 및 시사점
AI 에이전트는 단순 기술 혁신을 넘어 기업 경영 전반의 패러다임 전환을 가져오고 있다. 이에 따라 기업가와 창업가들은 다음과 같은 전략적 대응 방안을 고려해야 한다.
기술 도입 및 인프라 구축
개방형 플랫폼 도입
중소기업과 스타트업도 손쉽게 접근 가능한 개방형 AI 에이전트 플랫폼을 활용해 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있다.
비즈니스 프로세스 혁신
업무 자동화 및 최적화
반복적이고 시간 소모적인 작업은 AI 에이전트에 맡겨, 인적 자원을 전략적 핵심 업무에 집중할 수 있도록 전환한다.
맞춤형 AI 솔루션 개발
기업의 특성과 업무 프로세스에 맞춘 자체 AI 에이전트 또는 외부 솔루션을 도입해 경쟁력을 확보한다.
내부 인재 육성 및 투자
내부 역량 강화
기존 인력의 AI 교육 및 실무 역량 강화를 통해 조직 내부에서의 기술 혁신을 선도한다.
이미 글로벌 빅테크 기업과 선도 국내 기업들이 다양한 AI 에이전트 솔루션을 통해 혁신을 이루고 있는 가운데, 기업가들은 이 기술을 단순 도구를 넘어 비즈니스 혁신의 핵심 동력으로 인식해야 한다. AI 에이전트 기술은 앞으로 기업의 지속 가능한 성장에 결정적 역할을 할 것이며, 이에 따라 단기적 비용 절감과, 장기적 비즈니스 성장, 사회적 신뢰 구축, 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있을 것으로 기대된다.
따라서 새로운 기술을 기업에 도입하거나, 효율적인 인프라를 구축하거나, 혹은 비즈니스 프로세스를 개선하기 위한 업무 자동화를 위해서 IT 아웃소싱을 통한 AI 에이전트의 도입은 모든 기업의 과제가 되고 있다. 급변하는 정세와 경기 침체 속에서 새로운 동력을 확보하는 길이자 시장의 변화에 선제 대응할 수 있는 방법으로 AI 에이전트는 기업의 미래 가치를 좌우할 수 있다.
스타트업 기업들의 AI 에이전트 도입을 위한 과제
AI 에이전트 시대는 단순한 기술 진보를 넘어, 기존 AI의 한계를 극복하고 비즈니스 전반에 혁신을 불러올 패러다임 전환의 시대로 자리매김하고 있다. 자율적 의사 결정, 실시간 데이터 연동, 지속적 학습 및 멀티 에이전트 협업 시스템 등 AI 에이전트의 차별화된 기능은, 오늘날 급변하는 디지털 환경 속에서 기업이 경쟁력을 유지하고 성장하는 데 필수적인 요소로 작용한다.
AI 에이전트는 이제 미래의 기술이 아니라 우리 모두가 당면한 현실임을 인식해야 한다. 기업가와 창업가들이 각자의 산업 내에서 AI 에이전트를 기업에 내재화하며 혁신의 물결에 능동적으로 대응한다면, 앞으로 더욱 혁신적이고 역동적으로 변화해 나갈 비즈니스 환경 속에서 새로운 활로를 모색할 수 있다.
여러분의 비즈니스 역시 이 변화의 중심에서 새로운 기회를 창출하고, 지속 가능한 성장을 이루어 나가기를 기대하며 AI 에이전트의 적극적인 도입과 활용을 위해 신뢰할 만한 IT 아웃소싱 기업과 함께 새로운 길을 창출해 보길 기대한다.
