출처 : SONOW
오픈AI·엔비디아 CEO가 주목하는 'AI 에이전트' 개념 부상
AI 업계 최고 리더들이 AI 에이전트(AI Agent)를 차세대 핵심 기술로 주목하고 있다. 오픈AI CEO 샘 올트만은 AI 에이전트를 '가상의 동료'라고 표현하며 "AI 에이전트는 소프트웨어 엔지니어처럼 특정 작업을 수행할 수 있을 것"이라고 전망했다. 엔비디아 CEO 젠슨 황 역시 "미래 AI 에이전트는 기업에서 직원과 협력하는 디지털 인력이 될 것"이라고 강조했다.
AI 에이전트는 기업의 목표를 달성하기 위해 데이터를 처리하고, 의사결정을 내리며, 실제 업무를 자동화하는 인공지능 시스템이다. 기존 ChatGPT나 Google Gemini 같은 챗봇이 주어진 질문에 답변하는 역할에 머물렀다면, AI 에이전트는 실제 업무를 실행하고 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있는 한 단계 진화한 AI 시스템이다.
챗봇과 차별화된 AI 에이전트 **핵심 특징과 의사결정 방식**
AI 에이전트의 가장 큰 특징은 하이브리드 의사결정 방식이다. 단일 의사결정 방식이 아닌 업무 특성에 따라 규칙 기반, 머신러닝, 강화학습 등 두 가지 이상의 방식을 조합해 작동한다. 대부분의 AI 에이전트는 규칙 기반과 머신러닝 방식을 결합하여 운영되며, 최신 모델들은 특정 상황에서 강화학습 기법을 활용하기도 한다.
AI 에이전트는 자율성, 반응성, 사회성, 능동성이라는 4가지 핵심 특징을 갖춘다. 사용자의 직접적 개입 없이도 독립적으로 작업을 수행하고, 환경 변화에 즉각 대응하며, 다른 에이전트나 사용자와 협력하고, 목표 달성을 위해 능동적으로 행동한다. 이는 단순히 정보를 제공하는 챗봇과 달리 '실제로 업무를 수행하는 AI 직원'으로서의 역할을 수행한다는 의미다.
금융·헬스케어·이커머스 등 **전 산업 분야 활용 사례 확산**
AI 에이전트의 실제 활용 사례는 이미 다양한 산업 분야에서 확인되고 있다. 가상 비서 분야에서는 Google Gemini가 멀티모달 데이터를 처리하며 사용자의 Google 계정과 연동해 개인화된 검색 결과를 제공하고, Microsoft Copilot은 GPT-4 기반으로 Microsoft 365와 연동되어 문서 작성, 데이터 분석, 이메일 정리 등 업무 자동화를 지원한다.
금융 분야에서는 Betterment와 Wealthfront 같은 로보어드바이저가 AI 기반 자동 투자 서비스를 제공하고, JP모건의 COiN은 금융 문서 분석 및 리스크 관리에 활용되고 있다. 헬스케어 분야에서는 IBM Watson Health가 AI 기반 암 진단 및 치료법 추천을, Ada Health가 AI 기반 증상 분석 및 의료 상담을 담당한다.
이커머스와 마케팅 자동화 영역에서도 아마존 Rufus가 AI 기반 개인화된 상품 추천을, Persado가 AI 기반 마케팅 메시지 생성을 수행하며 고객 경험 개선과 매출 증대에 기여하고 있다.
엘리스 AI헬피 등 **국내 기업들의 AI 에이전트 도입 가속화**
국내에서도 AI 에이전트 도입이 본격화되고 있다. 엘리스는 직접 개발한 AI 에이전트 'AI헬피'를 디지털교과서, 기업교육, 업무 자동화 및 생산성 향상 등 다양한 분야에서 활용하고 있다. AI헬피는 AIDT 검정을 통과해 신뢰성 높은 AI로 인증받았으며, 실시간 검색과 연동해 최신 정보를 반영하고 할루시네이션을 최소화하는 특징을 갖춘다.
AI 에이전트 도입을 위해서는 체계적인 접근이 필요하다. 먼저 AI가 자동화할 수 있는 업무를 정의하고, AI 학습을 위한 내부 데이터를 정리해야 한다. 이후 LLM과 API 기반 또는 맞춤형 ML 모델 중 적절한 AI 모델을 선택하고, 실제 업무에 적용 후 결과를 비교 검증한 뒤 운영하면서 지속적으로 성능을 개선하는 단계를 거쳐야 한다.