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AI 솔루션 문의하기
최근 AI는 다양한 분야의 업무 도구로 쓰이고 있습니다.
작업에 필요한 업무 요청을 사람이 아닌 인공지능에게 하는 일이 많아지고 있다는 의미입니다.
AI 에이전트라는 새로운 개념은 사용자의 목표를 이해하고 계획을 수립하며 다양한 단계까지 자동으로 실행하는 지능형 시스템을 의미합니다. 이제 복잡한 작업은 자동화하고 사용자의 업무를 대신 조율할 뿐만 아니라, 사용자에게 적극적으로 좋은 아이디어를 제안하기도 합니다.
“회의 내용을 요약해 주세요.”
“고객 응대 이메일을 대신 보내 주세요.”
“내일 발표에 쓸 자료를 미리 준비해 주세요.”
이처럼 사용자는 AI 에이전트에게 사소한 부분까지 도움을 요청할 수 있습니다. 좀 더 구체적으로 AI 에이전트에 대해 알아볼까요?
AI 에이전트는 사용자의 요청에 담긴 의도와 맥락을 이해한 뒤 작업을 자율적으로 수행하는 인공지능 소프트웨어입니다. 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우며 필요한 정보를 수집하고 다양한 시스템을 연결하기도 하는, 일련의 작업을 완료하는 디지털 수행자라고 할 수 있습니다.
지금까지 AI가 사용자의 입력에 반응하는 도구였다면 AI 에이전트는 목표를 중심으로 판단하고 실행하는 자율형 시스템입니다. 업무의 흐름을 전체적으로 파악하고 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있다는 점에서 분명한 차별점이 있습니다.
1. 고객관리, 마케팅, 내부 운영 전반에서 AI 에이전트는 효율적인 업무를 보여주고 있습니다. 예를 들어, CRM 툴인 HubSpot은 고객과의 커뮤니케이션을 분석하고, 어떤 시점에 어떤 메시지를 보내야 전환율이 높은지를 AI가 판단해 자동 실행 기능을 제공합니다. 또한 회계팀에서는 각종 비용 청구 데이터를 AI 에이전트가 자동으로 분류하고 세금 보고서 작성을 보조할 수 있습니다. 반복성과 정확성이 필요한 작업에서 AI는 특히 신뢰도가 높아 사람의 개입은 점점 줄어들고 있습니다.
2. 소프트웨어 개발 분야에서도 AI 에이전트는 코드 추천 도구를 넘어 문제 해결 파트너가 되고 있습니다. GitHub의 ‘Copilot Workspace’는 사용자의 목적을 바탕으로 전체 기능 구조를 설계한 다음 설계에 맞는 코드를 자동으로 구현합니다. 테스트 코드 생성, 디버깅, 리팩토링까지 AI가 선제적으로 제안하는 모습은 개발 환경의 큰 변화를 예고하고 있습니다. 오픈소스 프레임워크인 AutoGPT나 CrewAI를 활용하면, 개발자는 여러 개의 AI 에이전트를 협업시키는 ‘멀티 에이전트 시스템’을 직접 설계할 수 있어, 더 복잡한 업무에도 적용이 가능해지고 있습니다.
3. 업무 외에 일반 사용자들도 AI 에이전트를 활용해 개인의 일상을 체계적으로 관리할 수 있습니다. 최근 많이 사용되고 있는 Notion AI는 문서 초안 작성, 회의록 요약, 업무 체크리스트 생성 등을 자동화하며, 사용자의 작업 흐름에 자연스럽게 녹아듭니다. OpenAI의 GPT 기능은 사용자가 목적에 맞는 AI 에이전트를 직접 만들 수 있도록 도와줍니다. ‘육아 일정 매니저’, ‘운동 루틴 추천자’, ‘작문 코치’ 등 누구나 필요에 따라 개인화된 디지털 파트너를 사용할 수 있습니다.
4. 교육 분야에서는 GPT 기반 AI 튜터가 등장하고 있습니다. Khan Academy는 ‘Khanmigo’를 도입해 학생이 문제를 푸는 과정에서 실시간으로 피드백을 제공하고, 사고력을 유도하는 방향으로 도움을 주고 있습니다.
5. 헬스케어 영역에서는 AI 에이전트가 환자의 의료 이력을 분석하고, 건강 리스크를 예측하거나 진료 일정을 자동으로 추천해주는 서비스도 등장하기 시작했습니다. 미국 스타트업 Hippocratic AI는 의료 인력을 보조할 수 있는 AI 에이전트를 개발 중이며, 임상시험을 거쳐 실사용 확대를 준비 중입니다.
OpenAI는 2023년 말 ‘GPTs’를 공개해 사용자 맞춤형 에이전트 생성을 지원했습니다. 2024년에는 GPT-4o를 발표하면서 텍스트, 음성, 이미지, 영상까지 확장된 통합 인식 가능한 실시간 멀티모달 에이전트를 선보였습니다.
Google DeepMind 역시 ‘Project Astra’를 통해 현실 세계를 카메라로 인식하고, 사용자의 상황을 즉시 판단해 도움을 제공하는 AI 에이전트를 시연했습니다. 마이크로소프트는 Copilot을 오피스 프로그램 전체에 적용해, 문서 생성, 정리, 일정 관리 등 일상의 모든 문서 작업을 에이전트가 대신하는 구조를 구현하고 있습니다.
A. AI 어시스턴트는 사용자의 질문이나 요청에 반응하는 보조 도구인 반면 AI 에이전트는 목적을 파악하고 필요한 단계를 스스로 설계해 목표를 달성한다는 점에서 차이가 있습니다.
A. GPTs, Rewind AI, Taskade AI 등은 프로그래밍 지식 없이도 클릭 몇 번으로 개인 맞춤형 에이전트를 만들 수 있게 지원하고 있습니다. 특히 GPTs는 챗GPT 인터페이스를 기반으로 학습 프롬프트, 문서, 기능 등을 손쉽게 조합할 수 있어 일반 사용자도 충분히 활용할 수 있습니다.
A. 대부분의 기업형 서비스는 데이터 암호화와 접근 제어를 기본으로 하며 OpenAI는 사용자가 직접 프라이버시 설정을 조정할 수 있도록 하고 있습니다. 다만 민감한 정보는 로컬 기반 AI나 보안 강화된 모델을 사용하는 것이 권장됩니다.
A. AI 어시스턴트는 사용자의 질문이나 요청에 반응하는 보조 도구인 반면 AI 에이전트는 목적을 파악하고 필요한 단계를 스스로 설계해 목표를 달성한다는 점에서 차이가 있습니다.
A. GPTs, Rewind AI, Taskade AI 등은 프로그래밍 지식 없이도 클릭 몇 번으로 개인 맞춤형 에이전트를 만들 수 있게 지원하고 있습니다. 특히 GPTs는 챗GPT 인터페이스를 기반으로 학습 프롬프트, 문서, 기능 등을 손쉽게 조합할 수 있어 일반 사용자도 충분히 활용할 수 있습니다.
A. 대부분의 기업형 서비스는 데이터 암호화와 접근 제어를 기본으로 하며 OpenAI는 사용자가 직접 프라이버시 설정을 조정할 수 있도록 하고 있습니다. 다만 민감한 정보는 로컬 기반 AI나 보안 강화된 모델을 사용하는 것이 권장됩니다.
지금 이 시점에 AI 에이전트가 주목받는 이유는 뭘까요? 지시를 기다리고 답변을 하는 인공지능이 목표를 달성하기 위해 움직이는 존재로 바뀌었기 때문일 것입니다. 기존 AI는 데이터 분석, 번역, 음성 인식 등 각 기능에 특화된 분절형 도구에 불과했습니다. 하지만 최신 AI 에이전트는 각 기능을 유기적으로 연결하고, 작업의 시작부터 끝까지 스스로 관리할 수 있어 급속도로 성장 중입니다.
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