CWN(CHANGE WITH NEWS) - [박정수의 Strong AI Times] ′인공지능 에이전트 경제 시대′ 도래

▲ 박정수 성균관대학교 스마트팩토리 융합학과 교수

2025년에 주목해야 할 인공지능 트렌드는 “인공지능 에이전트 경제 시대”의 도래이다.

2024년이 AI 도입의 해였다면 2025년은 AI 혁신의 해이다. 인공지능 기반 혁신(AI based innovation)은  사물(IoT)의 스마트화, 생각과 사고의 새로운 디자인(Thinking Design) 역량, 모든 시스템의 지능화, 생산활동의 수행 및 서비스에서의 점진적인 혹은 급진적인 변화를 일컫는 말이다. 이러한 혁신의 결과를 새로운 경험과 발명이라고 한다. 따라서 AI는 모든 조직의 경쟁력을 생성해주는 핵심 역량이자 자동화의 새로운 재정의, 더 나아가 자율 제조 활동부터 의료 서비스 혁신에 이르기까지 산업 전반에 걸쳐 큰 도약을 거듭하고 있다. 

인공지능 에이전트(AI Agent)는 모든 산업에서 인공지능을 활용할 때 개념(PoC)에서 실행(PoW)으로 전환함에 있어 2025년에 반드시 주목해야 할 트렌드로 떠오르고 있다. 인공지능 에이전트는 환경과 상호 작용하고, 데이터를 수집하고, 데이터를 사용하여 사전 결정된 목표를 달성하기 위해 필요한 작업을 스스로 결정해서 수행할 수 있는 소프트웨어 프로그램이다. 사람이 목표를 설정하면 AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 필요한 최적의 조치를 독립적으로 선택한다. 예를 들어 고객 문의를 해결해야 하는 상담 센터 AI 상담원을 생각해 보자. 상담원은 자동으로 고객에게 여러 질문을 하고, 내부 문서의 정보를 조회하고, 해결책을 찾아 대응한다. 고객의 대답에 따라 고객 문의 자체를 해결할 수 있는지 아니면 사람에게 전달해야 하는지 결정한다.

그러므로 AI 에이전트를 정의하는 주요 원칙은 모든 소프트웨어는 소프트웨어 개발자가 결정한 다양한 작업을 자율적으로 완료한다. 그렇다면 AI 또는 지능형 에이전트가 특별한 이유는 무엇일까? AI 에이전트는 합리적인 에이전트이다. AI 에이전트는 자신이 인지한 내용과 데이터를 기반으로 합리적인 결정을 내려 최적의 성과와 결과를 도출한다. 또한 AI 에이전트는 물리적 또는 소프트웨어 인터페이스로 환경을 감지한다.

예를 들어 로봇 에이전트가 센서 데이터를 수집하고, 챗봇은 고객 쿼리를 입력으로 사용한다. 그 후 AI 에이전트가 이러한 데이터를 적용하여 정보에 입각한 결정을 내린다. AI 에이전트는 수집된 데이터를 분석하여 사전 결정된 목표를 뒷받침하는 최상의 결과를 예측한다. 또한 AI 에이전트는 결과를 사용하여 필요한 다음 조치를 구한다. 예를 들어 자율 주행 자동차는 여러 센서의 데이터를 기반으로 도로 위의 장애물을 피한다.

AI 에이전트 구축 관점에서 사용자 지정 자율 에이전트를 어떻게 만들 것이가? 이러한 시스템은 더 이상 단순한 자동화에 그치지 않고 복잡한 다단계 작업을 자율적으로 처리할 수 있어야 한다. 기업들은 운영을 간소화하고, 고객 경험을 개선하며, 개개인이나 팀이 전략적 업무에 집중할 수 있도록 AI 에이전트를 도입하고 있다.

기업의 새로운 혁신 관점에서 데이터를 처리하고, 의사 결정을 내리고, 지속적으로 학습하는 AI 에이전트의 능력은 조직의 효율성과 혁신에 대한 접근 방식을 변화시키고 있다. 따라서 AI 에이전트는 응용 AI의 차세대 진화이자 혁신의 시작이다. AI 에이전트가 지식 기반 도구에서 복잡한 다단계 워크플로우를 실행할 수 있는 시스템으로 전환하는 생성형 AI의 차세대 개척자라고  강조한다(메킨지). 또한 가트너는 2025년까지 AI 에이전트가 사람의 안내 없이 기업 관련 업무를 수행하는  최고의 기술 트렌드가  될 것으로 전망했다. 뿐만 아니라 IBM은  AI 에이전트가  환경과 더욱 풍부하게 상호작용하도록  진화하고  있으며, 이를 통해 기업이 비즈니스 목표를 보다 효과적으로 달성할 수 있다고 강조한다. 더 나아가 Forrester는  AI 에이전트를 AI 혁신의 새로운 단계로 설명하며 2025년까지 AI의 가장 떠오르는 애플리케이션으로 꼽았다.

플랫폼 경제와 AI 에이전트 경제의 가장 큰 차이점은 연결 방식과 주도권에 있다. 플랫폼 경제에서는 플랫폼이 중심이 되어 정보와 서비스를 제공하고, 사용자들은 플랫폼이 설정한 규칙과 알고리즘에 따라 상호 작용한다. 또한 플랫폼은 사용자들을 연결하고 정보와 서비스를 제공하지만, 플랫폼이 설정한 규칙과 알고리즘에 따라 사용자 활동이 제한될 수 있다. 예를 들어, 택시 호출 플랫폼에서는 사용자가 직접 택시 기사를 선택하거나 협상할 수 없고, 플랫폼이 제공하는 정보와 알고리즘에 의존해야 한다. 그 밖에 플랫폼 경제의 아마존, 쿠팡, 이베이, 당근마켓, 인스타그램과 같은 플랫폼이 중앙 집중식 연결을 제공하는 대표적인 예이다.

반면, AI 에이전트 경제에서는 분산화된 연결, 개인 중심의 주도권으로 개인이 AI 에이전트를 통해 정보와 서비스에 접근하고, 에이전트가 사용자의 목표 달성을 위해 주도적으로 활동한다. 또한 AI 에이전트 경제에서는 개인이 AI 에이전트를 통해 정보와 서비스에 접근하며, 에이전트가 사용자의 목표 달성을 위해 주도적으로 활동한다. 여기서 사용자는 자신의 목표와 선호도에 따라 다양한 AI 에이전트를 선택하고 활용할 수 있으며, 에이전트는 사용자를 대신하여 정보를 수집하고 분석하고 협상하며 거래를 생성할 수 있다. 예를 들어, 쇼핑 AI 에이전트는 사용자의 취향과 예산에 맞는 상품을 찾아 추천하고, 최적의 가격으로 협상하여 구매를 대행할 수 있습니다. 또한, AI 에이전트는 사용자를 대신하여 투자를 하거나 콘텐츠를 제작하여 수익을 창출할 수도 있다.

그러나 AI 에이전트 경제로의 전환을 위해서는 기회와 과제가 상존한다. AI 에이전트 경제는 플랫폼 경제의 문제점, 즉 플랫폼의 독점과 정보 비대칭 문제를 해결하고, 개인에게 더 많은 선택권과 권한을 부여할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 하지만 AI 에이전트 경제가 성공적으로 안착하기 위해서는 몇 가지 과제를 해결해야 합니다. 이를 위해 AI 에이전트의 신뢰성과 안전성이 확보되어야 한다. AI 에이전트가 사용자의 이익을 위해 책임감 있게 행동하도록 윤리적인 개발과 규제도 필요다. 특히 데이터 프라이버시 보호 관점에서 AI 에이전트가 사용자 데이터를 안전하게 관리하고 개인 정보를 침해하지 않도록 하는 기술적, 제도적 장치가 필요하다. 또 다른 측면은 새로운 비즈니스 모델 개발이다. AI 에이전트 개발 및 운영 비용을 감당하고 지속 가능한 수익을 창출할 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 개발해야 한다.

결론적으로, AI 에이전트 경제는 정보와 서비스에 대한 접근 방식과 주도권을 변화시키며 새로운 경제 패러다임을 제시한다. AI 에이전트 경제의 성공 여부는 앞서 언급된 과제들을 해결하고, 인간과 AI 에이전트의 협력을 통해 새로운 가치를 창출하는 데 달려 있다. 따라서 초개인화 시대에 따른 개별적인 맞춤형 AI 에이전트, 개인 맞춤형 영업 지원, 개인 맞춤형 AI 쇼핑객은 이제 기업이 개인의 요구를 충족하는 몇 가지 방법일 뿐이다. 그러므로 초개인화는 차세대 차별화 요소이다. 위탁생산과 유통, 의료, 금융 등의 업계에서는 고객 참여를 강화하고 충성도를 구축하기 위해 초개인화를 도입해야 한다. 개인화된 쇼핑 여정부터 맞춤형 금융 조언까지, 이제 모든 디지털 상호 작용은 고유한 기능을 갖추게 되었다. AI의 발전이 더욱 개인화된 고객 경험으로 이어지고 있으며, 기업들은  AI를 활용하여  개인의 선호도에  맞게 상호작용하여  서비스를  맞춤화하고  있다. 따라서 2025년에는 더 많은 기업이 AI에 투자함에 따라 이러한 개인화 기능은 더욱 확대될 것이다. 

박정수 성균관대학교 스마트팩토리 융합학과 교수

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