그동안 우리가 접해온 대부분의 인공지능 서비스는 이용자의 질문에 답변을 제공하는 대화형 방식으로 작동해온 것으로 알려져 있습니다. 이용자가 궁금한 내용을 입력하면 인공지능이 관련 정보를 정리해 답하는 구조인데, 이러한 방식은 정보를 찾고 요약하는 데는 유용하지만 실제 업무를 대신 처리해주지는 못한다는 한계가 있는 것으로 지적되어 왔습니다. 최근에는 이러한 한계를 넘어, 주어진 목표를 스스로 여러 단계로 나누고 필요한 도구나 시스템을 직접 활용해 작업을 끝까지 수행하는 인공지능이 함께 주목받고 있는 것으로 전해집니다. 이러한 형태를 흔히 에이전틱 AI라고 부르는데, 대화에 응답하는 수준을 넘어 실제로 업무를 대신 수행하는 방향으로 인공지능의 역할이 확장되고 있음을 보여주는 사례로 거론되고 있습니다. 기업들이 반복 업무 자동화에 대한 관심을 키워가는 흐름과 맞물리며, 이 개념은 최근 산업 전반에서 자주 언급되는 주제 중 하나로 자리잡은 것으로 전해집니다. 대형언어모델의 추론 능력이 발전하면서 여러 단계를 스스로 계획하고 판단하는 작업이 이전보다 안정적으로 가능해진 점도, 이러한 흐름이 본격화된 배경 중 하나로 거론되고 있습니다.
기존의 챗봇형 인공지능은 이용자의 질문 하나에 대한 응답을 한 번에 제공하고 다음 행동은 이용자에게 맡기는 방식으로 작동해온 것으로 알려져 있습니다. 반면 에이전틱 AI는 목표가 주어지면 이를 달성하기 위한 세부 단계를 스스로 계획하고, 필요한 경우 외부 프로그램이나 시스템에 접근해 정보를 조회하거나 실제로 값을 변경하는 등의 행동까지 수행하는 것으로 전해집니다. 이 과정에서 이전 단계의 결과를 참고해 다음 단계를 조정하는 방식도 함께 활용되는 것으로 파악되는데, 이는 정해진 대화 흐름을 따르던 기존 챗봇과 구분되는 지점으로 꼽히고 있습니다. 예를 들어 정보를 찾아 요약해주는 데 그치던 이전 방식과 달리, 예약을 실제로 접수하거나 문서를 작성해 저장하는 등 결과물을 직접 만들어내는 수준까지 나아간다는 점이 특징으로 언급됩니다. 다만 에이전틱 AI가 모든 상황에서 사람의 개입 없이 완결된 작업을 수행할 수 있는 것은 아니며, 여전히 중간 확인이나 승인 절차가 함께 필요한 경우가 많다는 이야기도 전해집니다. 여러 단계를 거치는 과정에서 이전 단계의 오류가 다음 단계로 이어질 수 있다는 점 역시, 이 기술을 다룰 때 함께 고려해야 할 특성으로 언급되고 있습니다.
에이전틱 AI의 확산은 인공지능의 역할이 정보를 제공하는 보조 도구에서 벗어나, 실제 업무의 일부를 함께 수행하는 협업 주체로 옮겨가고 있음을 보여주는 흐름으로 해석되고 있습니다. 기업 입장에서는 반복적이거나 여러 시스템을 넘나드는 업무를 자동화할 수 있는 가능성이 열리는 것으로 평가받고 있지만, 동시에 인공지능이 잘못된 판단으로 실제 시스템에 영향을 줄 수 있다는 우려도 함께 제기되고 있습니다. 이 때문에 에이전틱 AI를 도입하는 과정에서는 권한 범위를 명확히 설정하고 결과를 점검하는 절차를 함께 마련하는 것이 중요한 과제로 거론되고 있습니다. 특히 금전이나 개인정보와 관련된 시스템에 접근 권한을 부여할 때는 더욱 신중한 접근이 필요하다는 지적도 함께 나오고 있습니다. 아울러 어디까지를 인공지능에 맡기고 어느 지점부터는 사람이 최종 판단을 내려야 하는지에 대한 기준 마련도 함께 논의되고 있는 것으로 전해집니다. 앞으로 에이전틱 AI가 어느 범위까지 자율적으로 업무를 수행하도록 허용될 것인지, 그리고 이를 안전하게 관리하는 체계가 어떻게 자리잡을 것인지가 함께 지켜봐야 할 지점으로 남아있는 것으로 보입니다. 개인 이용자 입장에서도 일정 관리나 정보 정리와 같은 일상적인 작업을 인공지능에 맡기는 사례가 점차 늘어날 수 있어, 이 변화는 기업 현장을 넘어 일상적인 인공지능 이용 방식에도 영향을 줄 가능성이 있는 것으로 전망됩니다.
참고: SK AX 인사이트, DevRev 블로그