이 기사는 10월 22일 09:49 마켓인사이트에 게재된 기사입니다.
AI와 함께 일하는 기업의 미래가 열리며 ‘AI(인공지능) 에이전트’에 대한 관심이 높아지고 있다. AI 에이전트는 인간이 제공하는 명령을 단순히 수행하는 수준을 넘어, 자율적으로 상황과 문제를 판단하고, 인간과 주변 환경 간의 복합적인 상호작용을 통해 더욱 효율적인 방식으로 문제를 해결할 수 있는 서비스를 제공하는 방향으로 진화 중이다. 인간과 유사한 판단을 내릴 수 있는 수준이 되기 위해 빠르게 진화를 거듭하고 있는 AI는 텍스트 위주의 단순한 챗봇 기능을 넘어, 이미지, 음성 등 시각 및 청각 데이터를 융합하여 멀티모달 기반의 정보 분석을 통한 판단을 내릴 수 있도록 변화하였다. 멀티모달 기반의 다양한 데이터를 토대로 AI가 인간과 같은 역할을 사회적으로 수행할 수 있는 AGI(Artificial General Intelligence, 인공일반지능) 시대에 더욱 가까워지고 있는 것으로 평가된다.
AI가 빠른 속도로 기능이 고도화되고 다양한 AI 서비스가 출시되며 확대 보급됨과 함께 AI 에이전트가 AI 시장의 새로운 키워드로 떠올랐다. AI 에이전트는 빠른 기술 혁신과 다양한 분야에 적용 가능한 범용성을 기반으로 미래 사회 혁신의 핵심 동력으로 주목받는다. 인간의 반복적인 업무를 대체하는 자동화 기능을 넘어, 인간과 자연스럽게 상호작용하고 AI를 기반으로 다양한 상황을 자율적으로 판단하여 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖춘 AI 에이전트는 다양한 산업과 일상 생활 영역에서 혁신을 견인할 것으로 기대된다.
생성형 AI 기술의 발전을 통해 기업이 활용할 수 있는 AI 에이전트 서비스의 다양한 기술이 지속 개발되고 있다. 이는 기업의 업무 효율성과 새로운 업무 방식을 개발하는 창의성 등을 강화하는 데 기여한다. AI 에이전트 기술에 대한 개발과 학습은 비즈니스 측면에서 반복적 업무를 대체하여 임직원의 업무 효율성 향상을 넘어, AI와의 협업을 통해 더 나은 기획안을 도출하고, 적절한 실행 방안의 모색, 실질적 업무의 수행 단계로 AI 에이전트의 활용 가치가 확대되어 미래 사회에서 기업이 경쟁력을 확보하는 기반이 될 것이다.
AI 에이전트를 활용하여 혁신을 도모하고 있는 기업의 사례는 다양한 산업군에서 나타나고 있다. 테크 산업에서는 메타와 아마존이 종합형 AI 에이전트를 선보였고, 삼성전자와 LG전자는 스마트홈 분야에 AI 에이전트를 도입해 사용자 맞춤형 환경 제어 서비스를 도입했다. 제조 산업에서는 현대자동차가 AI 에이전트를 통해 차량 내 음성 비서 서비스를 구현했으며, 포스코는 AWS(아마존웹서비스)와 협력해 제조 현장 맞춤형 AI 에이전트 개발을 추진 중이다. 금융 산업에서는 주요 은행들이 ‘AI 뱅커’와 ‘AI 음성뱅킹’, ‘FCC 챗봇’ 등으로 고객 상담과 내부 문서 처리 효율화에 나서고 있으며, 유통 산업에서도 월마트와 아마존이 AI 에이전트 서비스를 통해 재고 관리와 고객 응대를 지원하고 있다.
기업의 미래 성장 동력 확보를 위해 AI 에이전트를 활용하기 위해서는 AI 에이전트의 목표 기반의 행동(Goal-Oriented Behavior), 자동화된 실행(Autonomous Execution), 자가 개선(Self-Improving), 에이전트 간의 협력(Agent to Agent Collaboration)이라는 특징에 주목해야 한다. AI 에이전트는 설정된 목표에 기반하여 목표 달성을 위한 세부 계획과 행동을 스스로 실행할 수 있는 특징을 지닌다. AI 에이전트가 가진 주요 특징과 운영 방식에 대한 높은 이해도를 토대로 적절한 목표를 수립할 수 있는 기업 내의 시스템이 필요하다.
AI 에이전트는 높은 자율도를 기반으로 인간의 개입을 최소화한 독립적 판단을 내릴 수 있는 고지능적 시스템이다. 기업이 AI 에이전트를 활용하기 위해서는 AI 에이전트가 적절하게 관리 감독될 수 있는 기업 내 체계 마련도 필수적이다. AI 에이전트가 지속적으로 사용되며 역량이 개선되고, 타 AI 에이전트와의 상호 협력을 통해서 기업에 더욱 도움이 되는 결과를 만들어낼 수 있다. 이에 따라 기업의 빠른 AI 에이전트 활용 시스템의 도입은 AI 에이전트를 기반으로 창출할 수 있는 가치를 확대하는 주요한 요소가 될 것으로도 전망된다.
AI 에이전트는 특히 자율성이라는 특징을 기반으로 다양한 분야에서 서비스를 제공하도록 진화할 것으로 전망된다. 따라서 AI 에이전트의 정확도와 신뢰도를 높일 수 있는 에이전트의 구조를 설계할 필요성도 강조된다. AI 에이전트의 활용 목적에 맞는 적절한 에이전트 유형을 활용하고 정확한 정보 제공을 위한 설계 역량을 확보하여 신뢰 가능한 에이전트 서비스를 만드는 것 또한 기업의 주요한 과제로 부상했다.
AI 에이전트를 통해 기업의 미래 가치 창출을 위해 기업은 자사의 업무 방식에 맞는 AI 에이전트의 역할을 정의해야 한다는 점에 주목해야 한다. AI 기술의 도입은 기업에게 RPA(로봇프로세스자동화), 로봇 등의 자동화 솔루션을 통한 인력 활용을 줄이는 ‘지원자’의 역할뿐 아니라, 자료의 정리, 조사, 분석 등의 결과를 자동적으로 처리해 줄 수 있는 ‘조언자’의 역할로 자리하였다는 점이 AI 에이전트가 만드는 변화를 이해하는 것이 성공적인 AI 에이전트 도입의 키가 될 것이다. 기업은 더 나아가, AI 에이전트가 가진 역량을 최대한 활용하여 인간 노동자와 함께 최고의 가치를 창출할 수 있도록 협업하는 ‘실행자’의 역할을 부여할 수 있도록 구상하여야 한다.