2024년, 인공지능(AI) 기술의 발전 속도는 가속화되고 있으며, 그중에서도 'AI 에이전트(Agentic AI)'가 혁신의 중심으로 떠오르고 있다. AI 에이전트는 단순히 데이터를 처리하거나 응답을 제공하는 시스템을 넘어, 특정 환경에서 자율적으로 행동하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 기술로 정의된다.

이러한 기술은 사용자의 지시에 따라 작업을 수행하는 기존 도구에서 벗어나, 목표 달성과 방법론을 스스로 판단하고 결정할 수 있는 시스템으로 발전하고 있다. AI 에이전트는 앞으로 인류의 일상과 산업 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다.

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OpenAI ChatGPT 4o generation

오픈AI는 2024년 11월, 자율형 AI 에이전트인 '오퍼레이터(Operator)'를 발표하며 AI의 새로운 가능성을 제시했다. '오퍼레이터'는 사용자를 대신하여 여러 단계를 거쳐 복잡한 작업을 수행할 수 있는 시스템으로, 오픈AI의 CEO 샘 알트먼(Sam Altman)은 이를 "AI의 다음 혁신"이라 칭했다. 이 기술은 2025년 1월 연구용 프리뷰로 출시될 예정이며, 기업과 연구기관에 새로운 AI 활용 방안을 제공할 것으로 보인다.

구글은 AI 모델 '제미나이(Gemini) 2.0'을 통해 AI 에이전트 기능을 강화하고 있다. 이 기술은 특히 게임 분야에서 혁신적인 기능을 제공하는 데 중점을 두고 있다. 이를테면, 사용자가 게임 내에서 실시간으로 AI의 조언을 받아 다음 행동을 결정하거나, 화면의 움직임만으로 게임 상황을 분석하고 적절한 전략을 제안받을 수 있다.

구글 딥마인드의 데미스 하사비스(Demis Hassabis) CEO는 '제미나이 2.0'을 활용해 게임뿐만 아니라 검색, 데이터 분석 등 다양한 분야에 걸쳐 AI 에이전트의 활용도를 높이겠다고 밝혔다.

마이크로소프트는 이미 상용화된 도구를 통해 AI 에이전트를 일상 업무에 통합하고 있다. 이를테면, 이메일 작성, 일정 관리, 기록 생성 등과 같은 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화하여 사용자의 업무 생산성을 높이는 데 초점을 맞추고 있다.

마이크로소프트의 CEO 사티아 나델라는 AI 에이전트가 여러 애플리케이션과 데이터베이스를 통합해 SaaS 솔루션의 패러다임을 변화시킬 것이라고 전망했다. 그는 이 기술이 전통적인 백엔드 시스템을 재정의하며, 사용자 경험을 혁신적으로 개선할 것이라고 덧붙였다.

이미 일상에서 단순한 AI 에이전트는 사용되고 있다. 이를테면, 구글 이메일에서 받은 메시지에 따라 답변 내용을 제안하거나, 목적지와 일정만 입력하면 항공권과 호텔 예약을 제안하는 서비스 등이 그것이다.

AI 에이전트는 특정 환경에 대해 많은 것을 학습하고, 인간으로부터 간단한 명령어 몇 개만 입력받아 그 환경에서 문제를 해결하거나 특정 작업을 수행할 수 있는 기술 도구다. 즉, 로봇 청소기를 AI 에이전트의 초기 사례로 이해하면 된다. 로봇 청소기가 바닥이나 카펫의 형태를 학습해 이를 바탕으로 행동한다. 다만, 로봇 청소기는 목표 기반(goal-based) 에이전트로, 바닥 청소라는 단일 목표를 수행하기 위해 필요한 수단만 사용한다.

반면, 오늘날의 AI 에이전트는 유틸리티 기반(utility-based)으로 설계되고 있다. 유틸리티 기반 에이전트는 단순히 목표 달성에 그치지 않고, 목표 달성 방법을 더 중요하게 여긴다. 어떤 접근 방식이 어떤 위험과 이점을 가지는지, 상충하는 여러 목표 중 무엇이 더 중요한지 등 복잡한 판단을 통해 사용자 맞춤형 작업 수행을 할 수 있다.

기본적인 챗봇이나 로봇 청소기도 AI 에이전트의 일종이라 할 수 있지만, 기술 기업들이 언급하는 AI 에이전트는 앞으로 유틸리티 기반으로 발전할 것이다. 단순한 응답을 생성하는 챗봇과는 달리, AI 에이전트는 사용자나 기업을 대신해 실행 가능한 행동을 수행하는 능력이 요구된다.

사람이나 기업을 대신할 수 있는 AI 에이전트가 발전하면, "인간의 일자리를 빼앗는 것 아니냐"는 우려가 제기될 수 있다. 이는 AI 에이전트가 할당된 작업 외의 새로운 과제나 예상치 못한 장애물이 발생했을 때 이를 극복할 수 있는 능력을 기업이 증명할 수 있는지가 관건이다. 또한, 특정 작업 외에도 AI 에이전트가 민감한 데이터에 접근할 수 있도록 허용할 것인지 여부도 중요한 논의가 될 것이다.

구글은 2024년 12월 11일 발표한 ‘프로젝트 마리너(Project Mariner)’에서 브라우저 상의 정보를 이해하고 크롬(Chrome)을 자동으로 조작할 수 있는 AI를 소개했다. 이를테면, 새로운 PC를 구매하려는 경우 AI가 추천 제품과 주변 기기를 검색해 제안할 수 있지만, 최종 구매 실행이나 웹사이트의 이용 약관 동의는 AI가 아닌 사용자가 결정하도록 설계되었다. 이렇게 최종 결정권을 사용자에게 남겨둠으로써 위험과 AI 편향을 줄일 수 있다.

AI 에이전트의 응용 분야는 매우 다양하다. 교육 분야에서는 학생 개개인의 학습 수준과 스타일에 맞는 맞춤형 교육을 제공할 수 있으며, 의료 분야에서는 환자 진단과 치료 계획을 지원함으로써 의료 효율성을 높일 수 있다. 금융 업계에서는 사기 탐지와 리스크 관리에서, 고객 서비스 분야에서는 자동화된 대응 시스템을 통해 고객 만족도를 크게 향상시킬 수 있다. 또한, 소프트웨어 개발 분야에서는 코드 작성 및 디버깅 같은 복잡한 작업을 수행함으로써 개발자들의 생산성을 높일 수 있다.

글로벌 시장조사기관 가트너는 2025년 주요 기술 트렌드로 AI 에이전트를 선정하며, 이 기술이 비즈니스와 일상생활에서 필수적인 도구로 자리 잡을 것이라고 전망했다. 가트너의 보고서에 따르면, AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화함으로써 시간 소모를 줄이고, 복잡한 문제 해결과 의사결정을 지원하여 전반적인 생산성을 크게 향상시킬 것으로 예상된다. 또한, 다양한 산업에서 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 혁신적인 변화를 이끌 것으로 보인다.

그러나 이러한 기대와는 별개로, AI 에이전트의 도입과 확산에는 여러 가지 도전 과제가 따른다. 첫째, 데이터 프라이버시와 보안 문제가 주요한 윤리적 논의의 대상이 되고 있다. AI가 민감한 정보를 처리하고 접근하는 과정에서 프라이버시 침해 위험을 어떻게 관리할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다.

둘째, AI 판단의 오류와 편향 문제는 여전히 해결되지 않은 기술적 한계로 지적된다. 셋째, AI 에이전트를 도입하기 위한 초기 비용이 높은 점과 전문 인력을 확보하는 데 드는 어려움도 많은 기업들이 겪는 현실적인 문제다.

마지막으로, AI 기술의 발전이 일자리 감소로 이어질 가능성에 대한 우려도 지속적으로 제기되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 AI와 인간 간의 협업 모델을 재정의하고, 기술 도입에 따른 사회적 영향을 면밀히 분석해야 한다.

AI 에이전트는 이제 단순한 도구를 넘어, 인간의 삶을 혁신할 잠재력을 가진 기술로 자리매김하고 있다. 이 기술이 가져올 변화는 일상적인 업무에서의 효율성 증대에 그치지 않고, 산업 전반에 걸친 혁신과 새로운 가치를 창출하는 데까지 이어질 것이다.

그러나 이러한 기술적 진보가 긍정적인 방향으로 나아가기 위해서는 기술적·윤리적 도전 과제를 철저히 분석하고 해결책을 마련하는 것이 중요하다. AI 에이전트가 인간의 능력을 보완하고, 새로운 가치를 창출하는 도구로서 자리 잡기를 기대해 본다.

김들풀 기자 itnews@