AI 에이전트, 개인 비서에서 비즈니스 파트너로? 주요 기업 분석

AI 에이전트 개인 비서에서부터 출발하여 이제는 비즈니스 파트너 역할을 할것으로 평가되고 있어요. 아마 ‘자비스’를 떠올리시면 이해하기 쉬우실것 같아요. 하지만 기업들이 어떤 상황인지 정확히 이 서비스가 무엇인지 궁금하다면 아래를 읽어보세요.

한줄평: 마블 시리즈의 자비스 같은 AI 에이전트! 아직은 다들 비슷비슷해서 사용자가 구별하긴 어려울듯?

AI 에이전트 이게 무엇인고?

AI 에이전트는 인간의 세부 지시 없이도 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 실행하는 인공지능 시스템이에요. 2022년 9월 스타트업 어뎁트가 ‘도구를 사용하는 AI’를 개발한다고 발표하면서 본격적으로 주목받기 시작했죠. 특히 가트너가 2025년 주요 기술 트렌드 1위로 ‘AI 에이전트(Agentic AI)’를 선정하면서 그 중요성이 더욱 부각됐어요.

초기의 AI 에이전트는 단순한 작업을 수행하는 수준이었지만, 현재는 웹사이트 개발부터 스프레드시트 편집, 항공편 예약까지 다양한 컴퓨터 작업을 수행할 수 있어요. 이는 마치 숙련된 비서가 업무를 처리하는 것처럼 자연스럽고 효율적이죠.

특히 주목할 만한 점은 AI 에이전트가 단순 작업 자동화를 넘어 복잡한 의사결정과 문제해결까지 가능하다는 거예요. 예를 들어, 코딩 작업에서 문제가 발생하면 웹을 검색해 해결책을 찾아내고, 다단계 업무도 순차적으로 처리할 수 있답니다.

AI 에이전트의 기술적 발전 과정은 매우 흥미로워요. 초기에는 단순한 규칙 기반 시스템이었지만, 대형언어모델(LLM)의 발전과 함께 비약적인 성장을 이뤘죠. 특히 프롬프트 체이닝과 같은 고급 기술이 도입되면서 복잡한 추론이 가능해졌어요.

AI 에이전트의 핵심 기술 요소를 살펴보면:

1. 컴퓨터 비전: UI 요소를 인식하고 화면을 이해하는 능력
2. 자연어 처리: 인간의 명령을 이해하고 적절한 행동으로 변환
3. 계획 수립: 복잡한 작업을 작은 단위로 분해하고 순서 결정
4. 실행 능력: 실제 컴퓨터 인터페이스와 상호작용하는 능력

특히 주목할 만한 것은 에이전트의 학습 방식이에요. ‘시행착오를 통한 학습(Trial and Error Learning)’과 ‘모방 학습(Imitation Learning)’을 결합해서 인간의 컴퓨터 사용 패턴을 효과적으로 학습한다고 해요. 이는 마치 신입 직원이 선배의 일하는 방식을 배우는 것과 비슷하죠.

현재 AI 에이전트는 크게 세 가지 유형으로 발전하고 있어요:

1. 작업 자동화 에이전트: 반복적인 컴퓨터 작업 수행
2. 의사결정 지원 에이전트: 데이터 분석과 의사결정 보조
3. 창의적 작업 에이전트: 콘텐츠 제작이나 디자인 지원

이러한 발전은 기업의 업무 프로세스를 근본적으로 변화시키고 있어요. 예를 들어, 한 금융 회사에서는 AI 에이전트를 도입한 후 일상적인 데이터 처리 시간이 85% 감소했다고 해요.

글로벌 기업들의 AI 에이전트 전쟁

현재 AI 에이전트 시장은 앤트로픽, 오픈AI, 구글을 중심으로 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있어요. 각 기업의 전략과 특징을 자세히 살펴볼까요?

앤트로픽은 2023년 11월 22일 ‘컴퓨터 유즈(Computer Use)’를 공개했어요. 이 에이전트는 OS월드 벤치마크에서 스크린샷만으로 작업을 수행하는 부문에서 14.9%를 기록해 2위(7.8%)를 크게 앞섰죠. 현재는 아마존, 아사나, 캔바, 노션 등에서 베타 테스트 중이에요.

오픈AI는 이미 내부적으로 AI 에이전트를 개발하고 시연까지 마친 상태예요. 특히 코딩 에이전트는 이미 내부에서 활발히 사용 중이라고 해요. 샘 알트먼 CEO는 “에이전트에 비하면 챗GPT는 멍청한 수준”이라고 말할 정도로 자신감을 보이고 있죠.

구글은 12월에 ‘자비스(Jarvis)’라는 코드명의 AI 에이전트를 출시할 예정이에요. 주로 크롬 브라우저에서 웹 기반 작업을 자동화하는 데 초점을 맞추고 있다고 하네요.

앤트로픽의 전략

앤트로픽의 ‘컴퓨터 유즈’는 몇 가지 독특한 특징을 가지고 있어요:

• Constitutional AI 원칙 적용: 윤리적 가이드라인 내재화
• 멀티모달 처리 능력: 텍스트, 이미지, UI 동시 처리
• 자체 개발 API: 더 안정적인 컴퓨터 제어 가능

특히 클로드 3.5 소네트와의 통합이 인상적이에요. SWE-벤치 벤치마크에서 오픈AI의 o1보다 더 나은 성능을 보였다고 하네요.

오픈AI의 움직임

오픈AI는 몇 가지 차별화된 접근을 하고 있어요:

• 코드 인터프리터 강화: 프로그래밍 능력 특화
• GPT-4V 기반 시각 처리: 더 정확한 UI 인식
• 자체 개발 ‘캔버스’ 프레임워크 검토 중

내부적으로 사용 중인 코딩 에이전트는 이미 연구자들의 생산성을 크게 향상시켰다고 해요.

구글의 전략

구글의 ‘자비스’ 프로젝트는 몇 가지 특징적인 면이 있어요:

• 크롬 브라우저 최적화: 웹 작업에 특화
• 제미나이 모델 기반: 강력한 추론 능력
• 소비자 중심 접근: 일상적 작업 자동화 초점

특히 추론에 중점을 둔 새로운 모델을 개발 중이라는 점이 흥미롭네요.

“이게 왜 중요하지?” – AI 에이전트가 가져올 미래

AI 에이전트의 등장은 비즈니스 환경에 혁명적인 변화를 가져올 것으로 예상돼요. 특히 기업의 생산성 향상에 큰 영향을 미칠 것으로 보여요.

우선 인건비 절감 효과가 있죠. AI 에이전트가 반복적이고 시간 소모적인 작업을 처리하면서, 직원들은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있어요. 엔비디아는 최근 공식 블로그를 통해 AI 에이전트가 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 소프트웨어 엔지니어링, 의료 등 다양한 분야에서 산업을 혁신할 것이라고 전망했어요.

현재는 특정 도메인에 특화된 에이전트가 주를 이루고 있지만, 점차 범용 에이전트로 발전할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 세일즈포스와 마이크로소프트는 CRM 분야에서, 코그니션과 코디움은 코딩 분야에서 특화된 에이전트를 선보이고 있어요.

하지만 아직 해결해야 할 과제도 많아요. 앤트로픽의 컴퓨터 유즈도 항공편 예약 수정 같은 업무에서는 성공률이 50%도 안 된다고 해요. 또한 보안과 프라이버시 문제, 윤리적 이슈 등도 중요한 고려사항이죠.

이러한 한계에도 불구하고, AI 에이전트는 우리의 일하는 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있어요. 특히 2024년에는 더 많은 기업들이 AI 에이전트 시장에 뛰어들 것으로 예상되며, 이는 기술 발전을 더욱 가속화할 것으로 보여요.

AI 에이전트가 가져올 변화는 산업별로 다양하게 나타날 것으로 예상돼요:

금융 산업

• 자동화된 트레이딩 시스템 구축
• 실시간 리스크 분석
• 개인화된 재무 계획 수립

의료 분야

• 의료 기록 자동 정리
• 진단 보조 시스템
• 환자 모니터링 자동화

IT 산업

• 코드 리뷰 자동화
• 버그 수정 자동화
• 시스템 모니터링

현재 가장 큰 도전 과제는 다음과 같아요:

1. 신뢰성: 복잡한 작업에서의 낮은 성공률
2. 보안: 민감한 데이터 처리 문제
3. 책임성: AI의 결정에 대한 책임 소재
4. 통제: 에이전트의 자율성 수준 설정

하지만 이러한 과제들은 점진적으로 해결될 것으로 보여요. 특히 연합 학습이나 차등 프라이버시 같은 새로운 기술들이 도입되면서 보안과 프라이버시 문제도 개선될 것으로 전망됩니다.