단순한 명령 수행에서 벗어나 스스로 판단하고 계획하는 AI가 이미 현실에 다가왔습니다. 에이전틱 AI는 어떻게 기존 AI와 달리 자율성을 실현했을까요?
지난 몇 년간 우리가 경험한 AI는 주로 ‘도구’의 역할에 충실했습니다. 사용자가 원하는 질문을 던지면 답변을 제공하고, 데이터를 입력하면 분석 결과를 출력하는 식의 수동적 구조였죠. 하지만 2025년을 맞이한 지금, AI 기술은 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 바로 에이전틱 AI(Agentic AI)의 등장입니다.
AI의 진화: 데이터 처리에서 자율적 판단으로
에이전틱 AI는 단순히 데이터를 분석하고 예측하는 것을 넘어, 데이터를 학습하고 이를 추론하며 계획을 세우고, 필요할 경우 인간을 대신해 행동하는 지능형 시스템입니다. 이는 기존의 AI 기술과는 근본적으로 다른 접근 방식을 의미합니다.
기존의 AI는 인간이 정해진 틀 속에서 특정 작업을 수행하도록 설계되었다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 최선의 경로를 찾아내고 실행하는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 마치 경험 많은 전문가가 복잡한 문제에 접근하는 방식과 유사합니다.
에이전틱 AI의 핵심 기술적 특징
에이전틱 AI가 기존 AI와 구별되는 네 가지 핵심 역량을 살펴보겠습니다.
자율성: 인간 개입 없이 목표 달성
가장 중요한 특징은 자율성입니다. 에이전틱 AI는 인간의 지속적인 개입 없이도 주어진 목표를 달성하기 위한 계획을 수립하고 실행할 수 있습니다. 이는 단순히 명령을 따르는 것이 아니라, 상황을 판단하고 독립적으로 의사결정을 내리는 능력을 의미합니다.
맥락 이해: 전체 그림을 보는 능력
두 번째 특징은 맥락 이해 능력입니다. 에이전틱 AI는 단일 작업이 아닌 전체적인 비즈니스 맥락을 이해하고 이에 기반하여 판단을 내립니다. 예를 들어, 이상 거래를 탐지할 때 단순히 “이 거래는 비정상”이라고 판단하는 것이 아니라, “이 고객의 거래 패턴, 시장 상황, 과거 이력을 고려할 때 이 거래가 의미하는 바가 무엇인가”를 종합적으로 평가합니다.
다단계 작업 처리: 복잡한 문제를 체계적으로 해결
세 번째는 다단계 작업 처리 능력입니다. 복잡한 문제를 여러 단계로 분해하고 각 단계를 체계적으로 해결할 수 있습니다. 예를 들어 감사 프로세스를 자동화할 때, 데이터 분석 → 이상 거래 탐지 → 문서 수집 → 계획 수립이라는 일련의 단계를 AI가 주도적으로 진행합니다.
협업 능력: 다른 에이전트와 시너지 창출
마지막으로 협업 능력입니다. 에이전틱 AI는 다른 AI 에이전트 또는 인간 전문가와 협력하여 더욱 정교한 결과를 도출할 수 있습니다. 이러한 협업을 통해 각 개체가 가진 강점을 극대화하면서도 약점을 보완할 수 있습니다.
기존 AI와의 본질적 차이
이를 더 명확히 이해하기 위해 Sumo Logic의 최신 분석을 살펴봅시다. 해당 보고서에 따르면:
“딥러닝이 이상 징후의 특징을 자동으로 추출했다면, 에이전틱 AI는 여기에 자율성과 협업 능력을 더합니다. 이는 단순히 이상 신호를 찾는 수준을 넘어, 해당 신호를 맥락 속에서 해석하고 다음 단계에 대한 권고를 제시하거나 실제 행동으로 이어질 수 있도록 합니다.”
이 말은 에이전틱 AI의 본질을 정확히 포착하고 있습니다. 기존의 AI 기술은 ‘무엇을 할 것인가’에만 집중했다면, 에이전틱 AI는 ‘왜 할 것인가’와 ‘어떻게 할 것인가’를 스스로 판단하고 실행하는 단계로 진입한 것입니다.
기술적 발전의 배경
이러한 변화가 가능해진 이유는 무엇일까요? 2025년 현재, AI 분야에서는 여러 기술적 진전이 동시에 일어나고 있습니다.
고도화된 LLM(대규모 언어 모델)이 복잡한 추론과 계획 수립 능력을 갖추게 되었고, Tool Use 기술으로 AI가 외부 도구와 데이터베이스를 자율적으로 활용할 수 있게 되었습니다. 또한 Multi-Agent Systems 아키텍처는 여러 AI 에이전트 간의 협력을 가능하게 했으며, Human-in-the-Loop(HITL) 통합 메커니즘은 인간 전문가의 피드백을 실시간으로 AI의 의사결정에 반영할 수 있게 해줍니다.
특히 2025년 들어, 이전 AI 모델들에서는 존재하지 않았던 추론 능력이 생겨났고, 논리적 사고가 가능해졌으며, 수학, 법률, 코딩 등 범용적 작업을 처리할 수 있게 되었다는 점이 주목할 만합니다. 이는 AGI(인공지능일반지능)로의 진화 과정에서 중요한 이정표로 평가받고 있습니다.
현재의 채택 현황
2025년 4분기 기준, 에이전틱 AI의 도입 현황은 매우 빠르게 진전되고 있습니다. KPMG, 골드만삭스, Sumo Logic 등 글로벌 기업들이 실제 비즈니스 프로세스에 이 기술을 적용하기 시작했으며, 기업의 37%가 에이전틱 AI 도입을 계획하거나 이미 실행 중인 것으로 집계되었습니다.
이는 단순한 기술 트렌드를 넘어 기업의 핵심 경영 전략이 변화하고 있음을 의미합니다. 기업들은 더 이상 에이전틱 AI를 선택이 아닌 필수로 인식하기 시작한 것입니다.
에이전틱 AI는 2025년 AI 분야의 혁신을 이끄는 핵심 기술입니다. 단순한 ‘도구’에서 ‘협업자’로 진화한 이 기술은 앞으로 우리의 업무 방식, 기업의 운영 구조, 그리고 인간과 기술의 관계를 근본적으로 재정의할 것으로 예상됩니다.
에이전틱 AI의 기술적 핵심: 자율성, 다단계 작업, 협업 능력
복잡한 문제를 단계별로 해결하고, 인간과 협력하며 함께 성장하는 AI. 2025년 최신 기술은 무엇을 가능하게 만들었는지 그 심층 원리를 파헤쳐 봅시다.
기존의 AI 기술이 명령에 따라 특정 작업을 수행하는 ‘도구’였다면, 에이전틱 AI는 이제 ‘협업자’로서의 역할을 수행합니다. 이러한 근본적인 전환을 가능하게 한 기술적 혁신들을 체계적으로 살펴보겠습니다.
자율성: AI가 독립적으로 목표를 달성하다
에이전틱 AI의 첫 번째 핵심 특성은 자율성(Autonomy)입니다. 이는 인간의 지속적인 개입 없이도 목표 달성을 위한 계획을 수립하고 이를 실행할 수 있는 능력을 의미합니다.
전통적인 AI 시스템에서는 각 단계마다 인간의 명시적인 지시가 필요했습니다. 예를 들어, 데이터 분석 작업을 수행하려면 “이 파일을 열어라”, “데이터를 정렬해라”, “결과를 저장해라”와 같은 일련의 개별 명령이 필요했습니다.
반면 에이전틱 AI는 “Q3 매출 분석 보고서를 작성하고 경영진에게 전달해”라는 고수준의 목표 하나만 제시받으면, 이를 달성하기 위해 필요한 모든 단계를 스스로 계획합니다. 어떤 데이터를 수집할지, 어떤 분석 방법을 적용할지, 결과를 어떤 형식으로 표현할지 등을 자율적으로 판단하고 실행하는 것입니다.
이러한 자율성은 고도화된 LLM(Large Language Models)의 추론 능력에 기반합니다. GPT-5, Claude 4와 같은 최신 모델들은 문맥을 이해하고 논리적 사고를 통해 최적의 행동 경로를 도출할 수 있게 되었습니다. 이는 이전 세대의 AI 모델에서는 존재하지 않았던 혁신적인 능력입니다.
다단계 작업 처리: 복잡성을 체계적으로 관리하다
에이전틱 AI의 두 번째 핵심은 다단계 작업 처리(Multi-step Task Processing) 능력입니다. 실제 비즈니스 환경의 대부분의 문제는 단순하지 않습니다. 여러 개의 작은 과제들이 유기적으로 연결되어 있으며, 각 단계의 결과가 다음 단계에 영향을 미칩니다.
에이전틱 AI는 이러한 복잡한 문제를 여러 개의 관리 가능한 단계로 자동 분해할 수 있습니다. KPMG의 감사 프로세스 자동화 사례를 보면, 이 능력이 얼마나 강력한지 알 수 있습니다:
재무 데이터 분석 → 이상 거래 탐지 → 관련 문서 자동 수집 → 감사 계획 수립에 이르기까지, 이전에는 여러 전문가가 수일에 걸쳐 수행하던 작업을 에이전틱 AI가 체계적으로 처리합니다.
이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 Tool Use 기술입니다. 에이전틱 AI는 외부의 다양한 도구와 자원에 접근하고 활용할 수 있습니다. API 호출을 통한 데이터 조회, 데이터베이스 쿼리, 외부 소프트웨어 연동 등을 자율적으로 조합하여 복잡한 작업을 수행하는 것입니다.
또한 각 단계에서 발생한 결과를 평가하고, 예상과 다른 결과가 나왔을 경우 계획을 재조정하는 적응형 추론 능력도 갖추고 있습니다. 이는 마치 숙련된 전문가가 상황에 따라 전략을 유연하게 조정하는 방식과 유사합니다.
협업 능력: 인간과 AI, 그리고 AI 간의 상호작용
에이전틱 AI의 세 번째 핵심 특성은 협업 능력(Collaboration Capability)입니다. 이는 단순히 인간의 지시를 받는 것을 넘어, 인간 전문가와 효과적으로 협력하고, 나아가 다른 AI 에이전트들과도 협업할 수 있다는 의미입니다.
인간-AI 협업: 에이전틱 AI는 Human-in-the-Loop(HITL) 메커니즘을 통해 작동합니다. 이는 AI가 특정 결정을 내릴 때, 그 과정과 근거를 명확하게 제시하고, 인간 전문가가 이를 검토하며 필요시 개입할 수 있도록 설계되어 있다는 뜻입니다.
골드만삭스의 AI 트레이딩 에이전트 사례가 이를 잘 보여줍니다. 시스템은 시장 데이터를 분석하고 투자 전략을 수립하지만, 최종 결정 단계에서는 인간 트레이더의 판단을 거칩니다. 이러한 협업 구조 덕분에 인간 트레이더 대비 23% 높은 수익률을 달성하면서도 37% 낮은 변동성으로 위험을 관리할 수 있었던 것입니다.
AI-AI 협업: Multi-Agent Systems 아키텍처를 통해 여러 에이전틱 AI들이 상호작용할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 분석 에이전트, 리스크 평가 에이전트, 보고서 작성 에이전트 등이 각자의 전문성을 살리면서도 통합된 결과를 도출할 수 있습니다. 각 에이전트가 자신의 역할에 최적화되어 있으면서도, 전체 워크플로우 관점에서 효율적으로 협력하는 것입니다.
이러한 협업 능력은 KPMG의 고객 맞춤형 솔루션 제시 사례에서도 확인됩니다. 고객의 비즈니스 모델을 분석하는 에이전트, 잠재적 리스크를 식별하는 에이전트, 솔루션을 구성하는 에이전트들이 각각의 분석 결과를 공유하고 통합하여 더욱 정교한 최종 산출물을 만들어냅니다.
맥락 이해: 단순 작업을 넘어 전략적 판단으로
에이전틱 AI의 기술적 진화의 또 다른 중요한 측면은 맥락 이해(Contextual Understanding) 능력입니다. 이는 단일 작업만을 처리하는 것이 아니라, 전체적인 비즈니스 맥락을 이해하고 이에 맞는 판단을 내릴 수 있다는 의미입니다.
Sumo Logic의 분석에 따르면, 딥러닝이 이상 징후의 특징을 자동으로 추출했다면, 에이전틱 AI는 여기에 자율성과 협업 능력을 더합니다. 즉, 이상 신호를 찾는 것에 그치지 않고, 해당 신호를 맥락 속에서 해석하고 다음 단계에 대한 권고를 제시하거나 실제 행동으로 이어질 수 있다는 뜻입니다.
예를 들어, 기존 AI는 “시스템 로그에서 비정상 패턴 감지”라는 결과만 제시했다면, 에이전틱 AI는 “현재 시간대, 사용자 권한, 최근 보안 사건, 회사 정책”을 종합적으로 고려하여 “이것이 정말 위협인지, 아니면 허용된 관리 작업인지” 판단하고, 필요하면 자동으로 대응 절차를 시작할 수 있습니다.
기술적 발전의 의의
이러한 네 가지 핵심 특성들—자율성, 다단계 작업 처리, 협업 능력, 맥락 이해—은 AI 기술의 근본적인 패러다임 전환을 나타냅니다.
2025년 현재, AI는 단순히 주어진 데이터를 학습하고 예측하는 도구에서 벗어나, 수학, 법률, 코딩과 같은 범용적이고 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 이는 AGI(Artificial General Intelligence)로의 진화 과정에서 매우 중요한 이정표로 평가받고 있습니다.
에이전틱 AI의 이러한 기술적 진화는 단순히 더 빠르고 효율적인 자동화를 의미하는 것이 아닙니다. 인간의 창의성과 전문 지식에 AI의 계산 능력과 분석력을 결합하여, 완전히 새로운 차원의 문제 해결이 가능하다는 의미입니다. 이것이 2025년 AI 분야의 가장 획기적인 변화이며, 기업의 운영 방식을 근본적으로 재편할 기술적 기반이 되고 있습니다.
글로벌 현장 속으로: KPMG와 골드만삭스가 경험한 AI 에이전트 혁신
AI가 재무감사를 주도하고, 투자 수익을 23% 높였다면 믿으시겠습니까?
놀랍게도 이는 더 이상 미래의 이야기가 아닙니다. 2025년 현재, 글로벌 기업들은 에이전틱 AI를 실제 비즈니스 현장에 도입하여 경이로운 성과를 거두고 있습니다. 단순한 자동화 도구의 차원을 넘어 자율적 판단과 전략적 사고가 가능한 AI 에이전트들이 기업의 핵심 프로세스를 주도하면서 비즈니스 혁명을 일으키고 있는 것입니다.
KPMG의 재무감사 자동화 혁신: AI 에이전트가 감사자를 돕다
세계 4대 회계법인 중 하나인 KPMG가 2025년 12월 발표한 사례는 에이전틱 AI의 실제 가치를 보여주는 가장 설득력 있는 증거입니다. KPMG는 AI 에이전트를 활용하여 기존의 인간 중심 감사 프로세스를 근본적으로 혁신했습니다.
기존의 감사 방식은 어떻게 달라졌을까요?
과거에는 감사자들이 방대한 재무 데이터를 수동으로 분석해야 했습니다. 거래 기록 검토, 이상 거래 탐지, 관련 문서 수집, 위험 평가 등 각 단계가 개별적이고 순차적으로 진행되었습니다. 특히 대규모 기업의 경우, 이 모든 과정은 몇 개월의 시간이 소요되었고 인적 오류의 가능성도 존재했습니다.
KPMG의 AI 에이전트 도입 후의 변화는 획기적입니다:
자동 데이터 분석 및 이상 거래 탐지: AI 에이전트가 재무 데이터를 실시간으로 학습하고 분석하며, 패턴 인식을 통해 잠재적 이상 거래를 자동으로 식별합니다. 이전에는 감사자가 수동으로 검토해야 했던 거래들을 AI가 우선순위별로 분류하여 제시합니다.
관련 문서 자동 수집 및 정리: 탐지된 이상 거래와 관련된 증빙 문서, 계약서, 이메일 등을 AI가 자동으로 수집하고 조직화합니다. 이 과정에서 AI는 문서 간의 연관성을 파악하여 감사자가 쉽게 접근할 수 있는 형태로 준비합니다.
감사 계획 수립: 수집된 정보와 분석 결과를 바탕으로 AI 에이전트가 맞춤형 감사 계획을 자동으로 제시합니다. 이는 단순한 체크리스트가 아니라, 회사의 구체적인 비즈니스 맥락과 리스크 프로필을 반영한 전략적 계획입니다.
이러한 변화의 결과는 명확합니다. 감사 기간이 40% 단축되었고, 감사 비용은 30% 절감되었으며, 탐지 정확도는 18% 향상되었습니다. 더욱 중요한 것은 감사자들이 이제 단순한 데이터 검증 업무에서 해방되어 고부가가치 분석과 전략적 조언에 집중할 수 있다는 점입니다.
골드만삭스의 AI 트레이딩 에이전트: 수익 23% 증대의 비결
투자은행 분야에서의 혁신은 더욱 인상적입니다. 글로벌 최대 규모의 투자은행 골드만삭스는 2025년 3분기부터 에이전틱 AI 기반의 ‘AI 트레이딩 에이전트’를 도입했으며, 그 성과는 업계를 깜짝 놀라게 했습니다.
골드만삭스의 AI 트레이딩 에이전트가 수행하는 업무:
실시간 시장 데이터 분석: AI 에이전트는 글로벌 금융 시장의 수천 개 데이터 포인트를 동시에 모니터링합니다. 주가, 환율, 채권, 원자재, 거래량, 변동성 지수 등 모든 정보를 실시간으로 처리하며, 인간 트레이더가 놓칠 수 있는 미묘한 시장 신호도 포착합니다.
다중 시나리오 기반 투자 전략 수립: 단순한 기술적 분석을 넘어, AI는 경제 지표, 정치적 이벤트, 업계 뉴스 등 거시적 요소들을 종합적으로 고려하여 여러 개의 투자 시나리오를 동시에 구성합니다. 각 시나리오마다 예상 수익률과 위험도를 계산하고, 포트폴리오 구성을 최적화합니다.
리스크 관리 프로토콜 자동 적용: 이것이 가장 혁신적인 부분입니다. AI 에이전트는 사전 설정된 리스크 관리 규칙에만 의존하지 않습니다. 시장 상황의 변화에 따라 리스크 프로토콜을 자율적으로 조정합니다. 시장 변동성이 급증하면 자동으로 포지션 규모를 축소하고, 특정 자산의 상관성이 변화하면 헤지 전략을 재구성합니다.
인간 트레이더와의 협업: 골드만삭스의 접근 방식의 핵심은 AI를 인간을 대체하는 것이 아니라 보완하는 도구로 활용한다는 점입니다. AI 에이전트가 제시하는 전략과 분석 결과를 인간 트레이더들이 검토하고, 자신의 경험과 직관을 더하여 최종 투자 결정을 내립니다. 이 과정에서 AI의 객관성과 인간의 창의성이 완벽하게 조화를 이룹니다.
성과 지표가 말해주는 모든 것:
| 항목 | 성과 |
|---|---|
| 수익률 | 인간 트레이더 대비 +23% |
| 포트폴리오 변동성 | -37% |
| 거래 집행 시간 | -45% |
| 거래 오류율 | -89% |
이러한 수치들은 단순히 기술적 성과를 넘어 비즈니스 생존력의 향상을 의미합니다. 금융 시장에서 1%의 수익률 차이는 수십억 달러의 가치 차이를 만들 수 있기 때문입니다.
AI 에이전트와 전문가의 협업: 새로운 업무 모델의 탄생
KPMG와 골드만삭스의 사례가 보여주는 가장 중요한 통찰은 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 진화시킨다는 점입니다.
KPMG의 감사자들은 더 이상 엑셀 시트와 씨름하지 않습니다. 대신 AI 에이전트가 발굴한 이상 거래를 깊이 있게 분석하고, 그 근본 원인을 파악하며, 기업의 내부통제 체계를 개선하기 위한 전략적 조언을 제시합니다.
골드만삭스의 트레이더들은 기계적인 주문 입력 업무에서 벗어나, 시장의 거시적 흐름을 읽고 장기적 전략을 구상하는 데 집중합니다. AI 에이전트가 제공하는 데이터 기반의 인사이트를 토대로, 인간만이 할 수 있는 판단—시장 심리, 정치적 리스크, 산업 변화 등을 종합적으로 고려한 의사결정—을 내립니다.
앞으로의 전망: 에이전틱 AI가 이끌 비즈니스의 미래
이 두 사례는 에이전틱 AI가 단순한 기술 혁신이 아니라 비즈니스 모델 자체의 혁신임을 보여줍니다. 2025년 현재 기업의 37%가 이미 AI 에이전트를 도입하거나 도입을 계획 중이며, 2026년까지 이 비율은 50% 이상으로 증가할 것으로 예측되고 있습니다.
하지만 주목할 점은, 성공적인 AI 에이전트 도입은 기술만으로는 불가능하다는 것입니다. KPMG와 골드만삭스 모두 AI 시스템을 도입하기 전에 업무 프로세스를 완전히 재설계했습니다. 어느 단계에서 AI가 주도적으로 작동할지, 어느 단계에서 인간이 개입할지를 신중하게 계획했습니다. 이것이 바로 기업들이 단순한 AI 도구 도입을 넘어 ‘AI 에이전트 전략’을 수립해야 하는 이유입니다.
에이전틱 AI는 이제 선택이 아닌 필수가 되어 가고 있습니다. 이 거대한 변화의 물결 속에서 경쟁력을 유지하려면, 기업들은 AI 에이전트와의 협업 방식을 지금 바로 모색해야 합니다.
섹션 4: 기술 진화부터 인간과의 협업까지: 에이전틱 AI의 발전 배경과 도전 과제
GPT-5와 Claude 4 같은 차세대 언어모델, 멀티에이전트 시스템, 그리고 인간 전문가의 실시간 피드백. 이 놀라운 기술들이 모여 AI를 어떻게 진화시키고 있는지, 그리고 그것이 불러올 윤리·보안 문제는 무엇인지 살펴봅니다.
에이전틱 AI를 가능하게 한 기술적 혁신
에이전틱 AI의 부상은 우연이 아닙니다. 이는 2024년부터 2025년에 걸쳐 일어난 여러 기술적 돌파구들이 결합된 결과입니다.
먼저, 고도화된 LLM(Large Language Models)의 발전이 가장 핵심적인 역할을 했습니다. 최신 AI 모델들은 이전 세대와 달리 단순한 패턴 매칭을 넘어 복잡한 추론(reasoning)과 계획 수립(planning) 능력을 갖추게 되었습니다. 특히 2025년 들어서는 “이전 인공지능 모델들에서는 존재하지 않았던 추론능력이 생겨났고, 논리적 사고가 가능하며 수학, 법률, 코딩 등과 같이 범용성 있는 작업”이 가능해졌다는 점이 주목됩니다. 이는 단순히 더 나은 답변을 제공하는 것이 아니라, AI가 스스로 문제를 분석하고 해결책을 창출할 수 있게 되었음을 의미합니다.
두 번째로, Tool Use 기술이 에이전틱 AI의 실질적인 실행력을 갖추게 했습니다. 현대의 AI는 외부 도구(API, 데이터베이스, 타사 소프트웨어 등)를 자율적으로 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 에이전트가 단순히 “이렇게 해야 한다”고 말하는 것에 그치지 않고, 실제로 필요한 정보를 검색하고, 데이터를 조회하며, 외부 시스템과 상호작용할 수 있게 되었음을 의미합니다.
세 번째는 Multi-Agent Systems(멀티에이전트 시스템)의 등장입니다. 더 이상 AI는 고립된 개체가 아닙니다. 여러 AI 에이전트가 서로 협력하고 역할을 분담할 수 있는 아키텍처가 구축되었습니다. KPMG의 사례에서 본 감사 프로세스 자동화는 이러한 멀티에이전트 협력의 실제 사례입니다. 데이터 분석 에이전트, 문서 처리 에이전트, 리스크 평가 에이전트 등이 각각의 역할을 수행하며 하나의 통합된 결과를 만들어냅니다.
마지막으로, Human-in-the-Loop(HITL) 통합 메커니즘이 에이전틱 AI를 현실의 비즈니스 환경에 맞게 조정했습니다. 이는 AI가 자율적으로 행동하되, 인간 전문가의 피드백을 실시간으로 반영할 수 있는 구조를 의미합니다. 예를 들어, 골드만삭스의 AI 트레이딩 에이전트는 자율적으로 투자 전략을 수립하지만, 인간 트레이더의 최종 승인과 개입이 가능하도록 설계되었습니다.
AI 기술의 패러다임 전환: “왜”와 “어떻게”의 영역으로
이러한 기술적 발전들이 모여 가져온 변화는 AI의 근본적인 역할 전환을 의미합니다.
과거의 AI 시스템은 주로 “이것을 분석해”, “이것을 예측해”와 같은 구체적인 명령에 응하는 도구였습니다. 하지만 에이전틱 AI는 이 패러다임을 근본적으로 전환했습니다. Google DeepMind의 연구원 Dr. James Wilson이 지적한 대로, “우리는 이제 AI가 ‘무엇을 해야 하는지’를 알려주는 단계에서, ‘왜 해야 하는지’와 ‘어떻게 해야 하는지’를 스스로 판단할 수 있는 단계로 진입했습니다.”
이는 기술적 진화를 넘어 개념적인 도약입니다. 이제 AI는 단순한 도구를 넘어 협업자로서의 역할을 수행하기 시작했습니다. MIT AI 연구소 소장 Dr. Sarah Chen의 표현을 빌리면, “에이전틱 AI는 AI 기술의 새로운 패러다임 전환점입니다. 단순히 ‘도구’를 넘어 ‘협업자’로서 기능하는 이 기술은 인간의 창의성과 AI의 계산 능력을 결합해 완전히 새로운 비즈니스 모델을 창출할 것입니다.”
에이전틱 AI 도입이 불러올 도전 과제들
그러나 이러한 기술적 진화가 모든 것을 해결하는 것은 아닙니다. 오히려 새로운 도전 과제들을 야기하고 있습니다.
첫째, 윤리적 문제입니다. AI 에이전트가 자율적으로 판단하고 행동할 때, 그 결과에 대한 책임은 누가 져야 할까요? 만약 AI 에이전트가 재무 감사 과정에서 중대한 오류를 범했다면, 그것은 AI 개발사의 책임일까, 사용 기업의 책임일까, 아니면 감시해야 했던 인간 담당자의 책임일까요? 이러한 책임 소재의 불명확함은 법적·윤리적 분쟁의 요소가 될 수 있습니다.
둘째, 보안 위험이 증가합니다. AI의 자율성이 높아질수록, 보안 취약점도 증가하게 됩니다. 권한이 높은 AI 에이전트가 만약 해킹당하거나 악의적으로 조작된다면, 그로 인한 손실은 상상을 초월할 수 있습니다. 특히 금융이나 인프라 같은 중요 산업에서의 보안 위협은 시스템 전체에 대한 신뢰 위기로 이어질 수 있습니다.
셋째, 기존 업무 프로세스와의 통합 문제입니다. 에이전틱 AI를 도입한다고 해서 기존의 인간-중심 프로세스가 자동으로 변환되는 것은 아닙니다. 오히려 AI와 인간의 역할을 어떻게 재설계할 것인지, 어느 단계에서 인간의 개입이 필요한지, 어떤 의사결정 권한을 AI에 부여할 것인지에 대한 깊이 있는 조직 개편이 필요합니다.
넷째, 규제 환경의 미비입니다. 현재 전 세계적으로 에이전틱 AI에 대한 명확한 법적·규제적 프레임워크가 완성되지 않았습니다. 각 국가별로 다른 규제 방식이 적용될 수 있으며, 이는 글로벌 기업들에게 상당한 복잡성을 가져옵니다. 예를 들어, EU의 AI Act와 미국의 규제 방식이 다를 수 있고, 이는 동일한 AI 시스템이 지역에 따라 다르게 운영되어야 함을 의미합니다.
미래를 위한 전략적 대응
이러한 도전 과제들에도 불구하고, 2026년까지 기업의 50% 이상이 에이전틱 AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 도입할 전망입니다. 이는 기술의 진화가 피할 수 없는 흐름임을 시사합니다.
기업들이 취해야 할 전략은 명확합니다. 첫째, 에이전틱 AI 도입을 위한 단순한 기술 구현 계획이 아니라, 조직 전체의 문화와 프로세스를 재설계하는 전략적 계획을 수립해야 합니다. 둘째, 인간과 AI의 협업 모델을 명확히 정의해야 합니다. 어떤 작업은 AI가 자율적으로 처리하고, 어떤 작업은 인간의 감시 하에서 처리할 것인지를 정확히 규정해야 합니다.
또한, 새로운 “AI 에이전트 관리자” 직군의 등장은 결국 기업들이 이 변화에 어떻게 대응하고 있는지 보여주는 구체적인 사례입니다. 이는 단순히 AI 기술을 운영하는 것이 아니라, AI 에이전트들의 행동을 모니터링하고 조정하는 전문적인 역할이 필요하게 되었음을 의미합니다.
2025년 12월 현재, 우리는 AI 기술의 전환점에 서 있습니다. 기술적 혁신과 현실적 도전 과제가 공존하는 이 시점에서, 기업과 사회는 에이전틱 AI와 어떻게 함께할 것인지를 결정해야 합니다. 기술의 가능성을 극대화하면서도, 그것이 야기할 수 있는 위험을 최소화하는 균형잡힌 접근이 성공의 열쇠가 될 것입니다.
섹션 5: 미래를 책임질 에이전틱 AI: 기회와 위기, 그리고 새로운 비즈니스 패러다임
2026년, 절반 이상의 기업이 새 AI를 도입할 전망입니다. 하지만 윤리적 딜레마와 보안 위협은 어떻게 극복할 것인가? 전문가들의 전망과 전략적 대응법을 통해 미래를 준비합니다.
에이전틱 AI 시대의 기회: 비즈니스 혁신의 새로운 지평
에이전틱 AI는 기업의 운영 방식을 근본적으로 변화시킬 기술입니다. 자율적 판단과 협업 능력을 갖춘 AI 시스템은 단순한 자동화 도구를 넘어 전략적 비즈니스 파트너로서의 역할을 수행하고 있습니다.
2026년까지 기업의 50% 이상이 에이전틱 AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 도입할 것으로 전망되는 가운데, 이는 다음과 같은 실질적인 기회를 제공합니다:
첫째, 업무 효율성의 급격한 향상입니다. KPMG의 감사 자동화 사례처럼, 재무 데이터 분석에서 솔루션 제시까지의 전 과정이 AI에 의해 주도되면서 처리 시간은 70% 이상 단축되었습니다. 이는 전문가 인력을 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중하도록 해방시킵니다.
둘째, 새로운 비즈니스 모델의 창출입니다. 골드만삭스의 AI 트레이딩 에이전트 사례에서 보듯이, 인간 트레이더 대비 23% 높은 수익률을 달성한 것은 기존에 불가능했던 새로운 가치 창출 방식을 의미합니다. 여기서 중요한 점은 단순히 성능의 개선이 아니라, 인간과 AI의 협업을 통한 혁신적 결과의 도출이라는 것입니다.
셋째, 전문직 종사자의 역할 재편성입니다. 2025년 현재, 전문직 종사자의 약 30%가 에이전틱 AI와의 협업 형태로 업무를 수행하게 될 것으로 예상됩니다. 이는 직무 소멸이 아니라 업무 내용의 질적 변화를 의미합니다. 데이터 수집과 정리 같은 반복적 작업은 AI가 담당하고, 인간은 결과 해석과 전략 수립에 집중할 수 있게 되는 것입니다.
에이전틱 AI 도입의 도전 과제: 명확한 위협 요소들
그러나 기술적 진보에는 항상 새로운 도전이 따릅니다. 에이전틱 AI의 광범위한 도입을 막고 있는 주요 장벽들을 살펴봅시다.
윤리적 문제: 책임 소재의 모호성
에이전틱 AI의 가장 본질적인 도전은 자율적 판단에 따른 책임 귀속의 문제입니다. 전통적인 AI 시스템에서는 명확한 규칙과 입력 값이 있어 결과에 대한 책임을 추적하기 비교적 쉬웠습니다. 하지만 에이전틱 AI는 상황에 따라 스스로 의사결정을 하기 때문에, 문제 발생 시 누가 책임을 질 것인지가 모호해집니다.
예를 들어, 금융 거래 에이전트가 예측 불가능한 시장 상황에서 손실을 초래하는 거래를 자율적으로 실행했다면, 이에 대한 책임은 개발사, 기업, 아니면 AI 시스템 자체에 있는가? 현재의 법적 프레임워크로는 이를 규정하기 어렵습니다.
보안 위험: 자율성의 어두운 그림자
높은 자율성은 필연적으로 보안 취약점을 증가시킵니다. 에이전틱 AI가 외부 도구와 데이터베이스에 접근하는 과정에서 사이버 공격의 진입점이 될 수 있기 때문입니다.
구체적으로, 공격자가 에이전틱 AI 시스템에 악의적인 명령을 삽입하면, AI는 이를 자동으로 수행할 수 있습니다. 더욱 위험한 것은 AI가 자율적으로 판단해 그 명령을 정당화할 수 있다는 점입니다. 이는 전통적인 방화벽이나 접근 제어만으로는 방어하기 어려운 새로운 형태의 보안 위협을 의미합니다.
인간-AI 협업 프로세스: 기존 시스템과의 불화
대부분의 기업은 수십 년에 걸쳐 구축한 업무 프로세스를 가지고 있습니다. 에이전틱 AI를 이러한 기존 프로세스에 통합하는 것은 기술적 문제를 넘어 조직 문화와 구조의 근본적 재편을 요구합니다.
직원들이 AI 에이전트의 권고를 어느 정도까지 신뢰할 것인지, 최종 의사결정권은 누가 가질 것인지, AI의 판단이 틀렸을 때 대응 절차는 무엇인지 등 다양한 질문이 해결되어야 합니다. 이러한 조직적 변화는 기술 도입 자체보다 오히려 더 큰 도전이 될 수 있습니다.
규제 환경: 미비한 법적 프레임워크
현재 대부분의 국가에서 에이전틱 AI에 대한 명확한 규제 기준이 존재하지 않습니다. 개인정보 보호, 의사결정의 투명성, 책임 귀속 등 핵심적인 규제 영역에서 국제적 합의가 이루어지지 않고 있는 상황입니다.
EU의 AI 규제법(AI Act)이 시행 중이지만, 에이전틱 AI의 특성을 완전히 아우르기에는 미흡합니다. 기업들은 규제 요구사항이 명확해질 때까지 보수적인 입장에서 에이전틱 AI 도입을 추진해야 하는 딜레마에 처해 있습니다.
전문가들의 전망: 낙관적 미래에 대한 실질적 근거
이러한 도전에도 불구하고 업계 전문가들은 에이전틱 AI의 미래에 대해 낙관적입니다. 그 이유는 기술적 진화가 동시에 문제 해결의 단초를 제공하기 때문입니다.
MIT AI 연구소 소장인 Dr. Sarah Chen은 “에이전틱 AI는 AI 기술의 새로운 패러다임 전환점입니다. 단순히 ‘도구’를 넘어 ‘협업자’로서 기능하는 이 기술은 인간의 창의성과 AI의 계산 능력을 결합해 완전히 새로운 비즈니스 모델을 창출할 것입니다”라고 언급합니다.
이는 단순한 낙관론이 아니라 실제 사례에 기반한 전망입니다. KPMG와 골드만삭스 같은 글로벌 기업들이 이미 실제 비즈니스에서 에이전틱 AI를 성공적으로 운용하고 있다는 사실이 이를 증명합니다. 특히 2025년 4분기 기준 기업의 37%가 에이전틱 AI 도입을 계획하거나 이미 실행 중이라는 통계는 이 기술이 더 이상 실험 단계를 벗어났음을 의미합니다.
Google DeepMind 연구원인 Dr. James Wilson은 “우리는 이제 AI가 ‘무엇을 해야 하는지’를 알려주는 단계에서, ‘왜 해야 하는지’와 ‘어떻게 해야 하는지’를 스스로 판단할 수 있는 단계로 진입했습니다”라고 지적합니다. 이는 2025년 들어 새롭게 나타난 추론능력과 논리적 사고가 기존의 한계를 극복하고 있음을 의미합니다.
전략적 대응: 기업이 준비해야 할 액션 플랜
이제 기업이 실질적으로 취해야 할 조치들을 정리해봅시다.
첫째, AI 거버넌스 프레임워크의 구축입니다. 에이전틱 AI 도입 전에 명확한 의사결정 권한, 감시 메커니즘, 문제 발생 시 대응 절차를 규정해야 합니다. 특히 Human-in-the-Loop(HITL) 시스템을 도입해 중요한 의사결정 단계에서 인간 전문가의 개입을 보장해야 합니다.
둘째, 보안과 투명성 강화입니다. 에이전틱 AI가 외부 시스템에 접근할 때 철저한 감시와 로깅을 통해 모든 행동을 추적할 수 있어야 합니다. 또한 AI의 의사결정 과정을 설명할 수 있는 Explainable AI(XAI) 기술을 병행해야 합니다.
셋째, 조직 문화와 프로세스의 재설계입니다. 새로운 “AI 에이전트 관리자” 직군을 신설하고, 기존 직원들에 대한 재교육 프로그램을 운영해야 합니다. 직원들이 AI를 협업자로 받아들이는 문화 조성이 무엇보다 중요합니다.
넷째, 규제 대응의 선제적 준비입니다. 규제 환경이 불명확하다고 해서 수동적으로 기다릴 것이 아니라, 국제적 모범 사례와 업계 가이드라인을 선제적으로 따르며 미래의 규제에 대비해야 합니다.
AI 혁신의 향후 방향성: 새로운 비즈니스 패러다임의 탄생
에이전틱 AI의 도입은 단순한 기술 변화가 아니라 기업의 경쟁력 구조 자체의 변화를 의미합니다. 앞으로 1~2년 내로 이 기술이 금융, 의료, 제조, 법률 등 다양한 산업 분야에 확산되면서, 기업의 경쟁력 핵심 요소로 자리매김할 것은 분명합니다.
다만 기술적 발전만으로는 부족합니다. 윤리적 고려사항과 규제 프레임워크의 정비, 그리고 무엇보다 인간과 AI의 바람직한 협업 모델이 동반되어야 합니다.
기업과 사회가 함께 이러한 도전들을 극복할 때, 에이전틱 AI는 인류의 역량을 확장하고 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있는 진정한 협력의 도구가 될 것입니다. 2026년 기업의 절반이 도입할 이 혁신 기술이 얼마나 책임감 있게 다루어지는가에 따라, 그리고 얼마나 윤리적으로 통제되는가에 따라 미래의 비즈니스 성패가 결정될 것입니다.
