생성형 AI를 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 '에이전트 AI'가 산업 전면에 부상하고 있다.
업계의 최신 AI 기술 동향은 기존의 '생성 후 검토' 방식의 도구를 뛰어넘어, 인간의 개입 없이 실시간으로 추론하고 행동하는 완전한 자율 운영 시스템으로의 중대한 전환점을 시사했다. 중소기업 마케팅부터 기업 재무, 차량 안전 관리에 이르기까지, 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트가 의사결정 권한을 위임받아 정책을 집행하고 위험 요소를 사전에 차단하는 사례가 속속 등장하고 있다.
중소기업 마케팅 실행력의 간극을 메우다
캐로 홀딩스(Caro Holdings)는 중소기업 마케팅 실행의 '라스트 마일(Last Mile)'이라 불리는 고질적 문제를 해결하기 위한 전주기(Full-cycle) AI 자동화 프레임워크를 공개했다. 대부분의 마케팅 도구가 콘텐츠 생성 단계에 머무는 것과 달리, 이 플랫폼은 고객 여정을 ▲콘텐츠 제작 ▲타겟팅 ▲고객 접점 확보 ▲전환의 4단계로 세분화하고, 이를 거대언어모델(LLM)과 전문가의 감독을 결합하여 유기적으로 연결한다. 초기 도입 기업들은 콘텐츠 제작 시간을 최대 70%까지 단축했으며, 이를 통해 경영진은 실무적 업무에서 벗어나 핵심 전략 수립에 더욱 집중할 수 있게 되었다고 밝혔다.
재무 운영, 규칙 기반에서 추론 기반으로 혁신
금융 솔루션 기업 램프(Ramp)가 선보인 기업 재무 담당자용 AI 에이전트는 재무 운영 분야의 새로운 지평을 열었다는 평가다. 기존의 정해진 규칙만 따르는 로봇프로세스자동화(RPA)와는 달리, 이 에이전트는 OpenAI의 추론 모델을 활용해 내부 정책을 해석하고 이상 징후를 식별하며, 상황에 맞춰 실시간으로 지침을 조정하는 능력까지 갖췄다. 노션(Notion), 헥스(Hex)와 같은 기업에 도입되어 송장 승인 및 경비 감사 등의 업무를 자동화함으로써, 수작업 검토 주기를 60%가량 절감하는 성과를 거뒀다. 하지만 AI에 핵심 재무 권한을 위임하기까지는 데이터 보안과 신뢰 문제가 가장 큰 장벽이라는 점은 과제로 남는다. 실제로 경영진의 80%가 이를 주요 우려 사항으로 꼽았다.
안전 관리, 사후 분석을 넘어 사전 예방 체계로
차량 관제 솔루션 기업 파워플릿(Powerfleet)의 새로운 AI 영상 분석 모듈은 사고가 발생한 후에 분석하는 기존 방식에서 탈피했다. 이 시스템은 운전자의 행동을 지속적으로 스캔하여 피로, 주의 산만, 급작스러운 운전 습관 등을 감지하고, 차량 내 경고 알림부터 관리자에게 즉각 통보하는 등 실시간 개입 조치를 발동한다. 이처럼 탐지와 조치 사이의 간극을 메움으로써, 사후 약방문식의 대응이 아닌 사고를 사전에 예방하는 선제적 안전 관리를 구현했다.
산업 전반에 걸친 에이전트 AI의 중요성
앞서 언급된 사례들은 하나의 공통된 개념, 즉 '정해진 규칙 없이 스스로 추론하고, 결정하며, 행동하는 AI'의 구현을 공유한다. 이러한 진화는 산업 전반에 걸쳐 다음과 같은 네 가지 보편적 가치를 제공한다.
1. 실시간 의사결정: 보고서 기반의 후속 조치가 아닌, 즉각적인 정책 집행 및 위기 완화가 가능하다.
2. 지속적인 학습과 적응: 시스템이 결과와 피드백을 바탕으로 스스로 규칙을 개선하고 정교화한다.
3. 인간과 기계의 시너지: 가치가 낮은 반복 업무를 자동화하고, 인간은 예외 상황 처리 등 고차원적 감독에 집중할 수 있다.
4. 전문성의 확장: 재무 통제부터 안전 관리까지, 특정 분야의 전문 지식을 조직 규모와 관계없이 모든 팀에 보편적으로 제공한다.
에이전트 AI 기술이 확산됨에 따라, 과거 자동화를 비용 절감 수단으로만 여겼던 기업들은 이제 이를 조직의 역량을 극대화하는 '포스 멀티플라이어(Force Multiplier)'로 인식하게 될 것이다. 실제 적용 사례들은 우리가 더 이상 단순 업무를 자동화하는 단계를 넘어, 스스로 생각하고 학습하며 행동하는 자율 시스템을 '지휘'하는 시대로 진입했음을 명확히 보여준다.
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