AI 에이전트, 기술 기업들의 미래 전략이자 생존 과제

• OpenAI, 구글, 마이크로소프트 등 주요 AI 기업들이 'AI 에이전트' 개발에 총력을 기울이고 있다

• AI 에이전트는 사람의 개입 없이 예약, 구매, 업무 처리 등을 자율적으로 수행하는 프로그램이다

• 지난 12개월간 AI 에이전트 스타트업에 82억 달러가 투자되며 전년 대비 81.4% 증가했다

• 기업들은 막대한 AI 개발 비용을 회수할 수익 모델로 에이전트를 주목하고 있다

• 그러나 AI 환각 현상과 신뢰성 문제로 실용화까지는 아직 갈 길이 멀다는 지적도 나온다

인류는 수 세기에 걸쳐 업무를 자동화해왔다. 이제 AI 기업들은 인간의 효율성 추구 본능을 활용해 수익을 창출할 방법을 찾았고, 그 해결책에 '에이전트'라는 이름을 붙였다.

AI 에이전트란 최소한의 인간 개입으로 업무를 수행하고, 의사결정을 내리며, 환경과 상호작용하는 자율 프로그램을 말한다. 현재 AI 분야의 모든 주요 기업이 이 기술에 집중하고 있다. 마이크로소프트는 고객 서비스와 행정 업무 자동화를 위한 '코파일럿'을 개발했고, 구글 클라우드 CEO 토마스 쿠리안은 최근 6가지 AI 생산성 에이전트 구상을 발표했다. 구글 딥마인드는 AI 에이전트 훈련용 시뮬레이션 개발을 위해 OpenAI의 소라 공동 책임자를 영입하기도 했다. 앤트로픽은 AI 챗봇 클로드에 사용자가 직접 'AI 어시스턴트'를 만들 수 있는 기능을 추가했으며, OpenAI는 범용 인공지능(AGI) 달성을 위한 5단계 로드맵에서 에이전트를 2단계로 설정했다.

물론 컴퓨팅 분야에는 이미 수많은 자동화 시스템이 존재한다. 웹사이트의 팝업 고객 서비스 봇, 알렉사 스킬스 같은 음성 비서, 간단한 IFTTT 스크립트를 사용해본 사람이 많을 것이다. 그러나 AI 기업들은 '에이전트'가—절대 봇이라 부르지 말 것—이전과는 다르다고 주장한다. 단순하고 반복적인 명령을 따르는 대신, 에이전트는 환경과 상호작용하고, 피드백을 통해 학습하며, 지속적인 인간 개입 없이도 스스로 결정을 내릴 수 있다는 것이다. 구매, 여행 예약, 회의 일정 조율 같은 업무를 역동적으로 처리하고, 예상치 못한 상황에 적응하며, 다른 인간이나 AI 도구와도 상호작용할 수 있다.

AI 기업들은 에이전트가 값비싸고 강력한 AI 모델을 수익화할 방법이 될 것으로 기대한다. 벤처 캐피털은 기술과 인간의 상호작용 방식을 혁신하겠다고 약속하는 AI 에이전트 스타트업에 쏟아지고 있다. 기업들은 고객 서비스부터 데이터 분석까지 모든 것을 에이전트가 처리하는 효율성의 도약을 꿈꾼다. 개인 사용자에게 AI 기업들은 일상적인 업무가 자동화되어 창의적이고 전략적인 일에 더 많은 시간을 쓸 수 있는 새로운 생산성 시대를 제시하고 있다. 진정한 신봉자들의 궁극적 목표는 단순한 도구가 아닌 진정한 파트너로서의 AI를 만드는 것이다.

OpenAI CEO 샘 알트만은 올해 초 MIT 테크놀로지 리뷰와의 인터뷰에서 사용자들이 진정으로 원하는 것은 "그저 곁에서 당신을 도와주는 존재"라고 말했다. 알트만은 킬러 AI 앱은 간단한 업무는 즉시 처리하고, 복잡한 문제는 알아서 해결한 뒤 답을 가져다주는 것이어야 한다고 설명했다. "내 삶의 모든 것, 모든 이메일, 모든 대화를 알고 있지만 나의 연장처럼 느껴지지 않는 초유능한 동료" 같은 존재 말이다. 테크 기업들은 적어도 1970년대부터 개인 비서 자동화를 시도해왔고, 이제 드디어 가까워졌다고 약속하고 있다.

OpenAI의 연례 개발자 행사인 Dev Day를 앞두고 열린 기자 간담회에서 개발자 경험 책임자 로맹 위에는 새로운 실시간 API를 활용한 어시스턴트 에이전트를 시연했다. 위에는 에이전트에게 예산과 조건을 제시한 뒤 가상의 상점에 전화를 걸어 초콜릿 딸기 400개를 주문하도록 했다.

이 서비스는 2018년 구글이 선보인 예약 전화 봇 '듀플렉스'와 유사하다. 하지만 당시 봇은 가장 단순한 시나리오만 처리할 수 있었고, 실제로 통화의 4분의 1은 사람이 대신 처리한 것으로 밝혀졌다.

위에는 영어로 주문을 시연했지만, 도쿄에서는 더 복잡한 시연을 했다고 밝혔다. 에이전트가 일본어로 호텔 객실을 예약하고, 완료 후 영어로 다시 전화해 확인하도록 한 것이다. 위에는 "물론 저는 일본어 부분은 이해하지 못합니다—그냥 알아서 처리하는 거죠"라고 말했다.

그러나 이 시연은 기자들 사이에서 즉각적인 우려를 불러일으켰다. AI 어시스턴트가 스팸 전화에 악용될 수 있지 않을까? 왜 스스로를 AI 시스템이라고 밝히지 않는가? (위에는 공식 Dev Day에서 시연을 수정해 에이전트가 "로맹의 AI 어시스턴트"라고 자신을 소개하도록 했다고 참석자가 전했다.) 불안감이 역력했고, 이는 놀라운 일이 아니었다—에이전트 없이도 AI 도구는 이미 속임수에 사용되고 있기 때문이다.

또 다른, 어쩌면 더 시급한 문제도 있었다. 시연이 제대로 작동하지 않은 것이다. 에이전트는 충분한 정보가 없었고 디저트 맛을 잘못 기록해 바닐라, 딸기 같은 맛을 열에 자동 입력했다. 정보가 없다고 말하는 대신 말이다. 에이전트는 다단계 작업이나 예상치 못한 상황에서 자주 문제를 일으킨다. 또한 기존 봇이나 음성 비서보다 훨씬 많은 에너지를 소모한다. 추론하거나 여러 시스템과 상호작용할 때 상당한 연산 능력이 필요해 대규모 운영 비용이 높다.

AI 에이전트는 잠재력의 도약을 제공하지만, 일상적인 업무에서는 아직 봇, 어시스턴트, 스크립트보다 크게 나은 점이 없다. OpenAI와 다른 연구소들은 강화학습을 통해 추론 능력을 향상시키면서, 무어의 법칙이 계속해서 더 저렴하고 강력한 컴퓨팅을 제공하기를 바라고 있다.

그렇다면 AI 에이전트가 아직 그다지 유용하지 않은데 왜 이 개념이 이토록 인기일까? 한마디로 시장 압력 때문이다. 이 기업들은 강력하지만 비용이 많이 드는 기술을 보유하고 있으며, 사용자에게 비용을 청구할 수 있는 실용적인 활용 사례를 찾는 데 필사적이다. 약속과 현실 사이의 격차가 투자를 끌어들이는 매력적인 과대광고 사이클을 만들어내고 있으며, 공교롭게도 OpenAI는 에이전트를 홍보하기 시작할 때쯤 66억 달러를 투자받았다.

AI 에이전트 스타트업들은 지난 12개월간 156건의 거래를 통해 82억 달러의 투자를 유치했으며, 이는 전년 대비 81.4% 증가한 수치라고 피치북 데이터가 밝혔다. 더 잘 알려진 프로젝트 중 하나는 세일즈포스의 최신 프로젝트와 유사한 고객 서비스 에이전트를 제공하는 시에라로, 전 세일즈포스 공동 CEO 브렛 테일러가 설립했다. 변호사를 위한 AI 에이전트를 제공하는 하비, 세금 처리를 위한 AI 에이전트 택스GPT도 있다.

에이전트에 대한 열광에도 불구하고, 법률이나 세금 같은 고위험 업무에서 이들을 정말 신뢰할 수 있는지는 명백한 의문으로 남는다. ChatGPT 사용자들을 자주 곤란하게 만든 AI 환각 현상에 대한 해결책은 아직 보이지 않는다. 더 근본적으로, IBM이 1979년에 선견지명 있게 밝혔듯이 "컴퓨터는 결코 책임을 질 수 없다"—그리고 그 결과로 "컴퓨터는 결코 경영 결정을 내려서는 안 된다." 자율적인 의사결정자라기보다, AI 어시스턴트는 그들의 본질 그대로 바라봐야 한다: 저위험 업무를 위한 강력하지만 불완전한 도구. 이것이 AI 기업들이 사람들에게 청구하려는 거금의 가치가 있을까?

현재로서는 시장 압력이 우세하며, AI 기업들은 수익화에 박차를 가하고 있다. OpenAI의 새 최고제품책임자 케빈 웨일은 기자 간담회에서 "2025년은 에이전트 시스템이 마침내 주류에 진입하는 해가 될 것"이라고 말했다. "제대로 해낸다면, 정말 중요한 인간적인 일에 더 많은 시간을 쓰고, 휴대폰을 쳐다보는 시간은 조금 줄이는 세상으로 가게 될 것입니다."