월간전기

AI 에이전트는 사람이 모든 단계를 세세하게 지시하지 않아도 목표를 해석하고, 필요한 정보를 수집하며, 계획을 수립해 실행까지 이어가는 ‘자기 주도형’ 인공지능 시스템이다. AI 에이전트는 목표를 부여받으면 스스로 다음 행동을 결정하고, 필요한 자원을 찾아 활용하며, 여러 단계를 조율해 결과를 만들어 낸다. 이러한 자율성과 판단력은 ‘지능형 자동화 인공지능’ 시대를 여는 차세대 AI 기술로 주목받고 있다.

’25년 1월, 미국 라스베이거스에서 열린 『CES 2025』에서는 ‘AI 에이전트’가 핵심 주제로 부상하며, 다양한 기업들이 혁신적인 AI 솔루션을 선보였다. 삼성SDS는 ‘패브릭스’와 같은 기업용 AI 에이전트를 통해 하이퍼 오토메이션의 가능성을 제시했고, SK텔레콤은 개인 일상 관리를 돕는 AI 에이전트 ‘에스터’를 발표해 주목받았다.

글로벌 AI 빅테크 중 하나인 오픈AI(OpenAI)는 ’25년 1월 24일 새벽(한국 시간)에 예고 없이 라이브 스트리밍을 통해 새로운 AI 에이전트 ‘오퍼레이터(Operator)’를 전격 공개했다. 공개된 영상에서 오퍼레이터는 사용자의 명령을 받아 브라우저를 직접 조작하며 다양한 작업을 수행하는 모습을 보여주었다. 레스토랑 예약, 온라인 쇼핑몰에서 물건 구매, 집 청소 서비스 검색 등 다양한 웹 기반 서비스 활용 시나리오가 시연되었다. 방송 진행자는 “AI 에이전트 기술이 수직 상승하는 시대가 곧 올 것”이라고 전망했다.

‘AI 에이전트’는 자율적으로 목표를 설정하고, 환경과 상호작용하며 데이터를 수집하고 분석하며, 이를 바탕으로 최적의 해결책을 도출하는 AI 기반 시스템이다. 사람이 목표를 설정하면, AI 에이전트는 해당 목표를 달성하기 위해 최적의 조치를 독립적으로 선택하고 실행한다. AI 에이전트는 단순한 응답 생성이 아니라, 상황을 이해하고 목적을 달성하기 위해 스스로 전략을 세우고 실행하는 능력을 가지고 있다.

《세계경제포럼(World Economic Forum, WEF)》의 발표에 따르면, AI 에이전트는 환경, 센서, 학습, 컨트롤 센터, 실행기 등 다섯 가지 주요 구성요소로 이루어져 있다. 이러한 아키텍처는 사용자의 입력과 환경에서 발생하는 데이터를 기반으로 자율적으로 학습, 판단, 실행하며, 인간의 복잡한 요구를 처리하고 다양한 환경 변화에 적응할 수 있도록 설계되었다.

▶환경(Environment) : AI 에이전트는 외부 환경과 지속적으로 상호작용하며 데이터를 수집한다. 온라인 데이터, 웹사이트, 클라우드 기반 데이터베이스 등 디지털 자원에서 데이터를 수집하거나 카메라, 센서, IoT 장치와 같은 물리적 장치에서 정보를 수집한다.

▶센서(Sensors) : AI 에이전트가 환경을 정확하고 실시간으로 이해할 수 있도록 데이터를 수집하고 해석하는 역할을 한다.

▶학습(Learning) : 데이터를 활용해 패턴을 식별하고 예측하며 성능을 최적화한다. 딥러닝과 강화학습 기술이 핵심이며 최근에는 대규모 언어모델(LLM)과 결합하여 인간 수준의 이해와 의사소통 능력을 보유하고 있다.

▶컨트롤 센터(Control Centre) : AI 에이전트의 두뇌에 해당한다. 모든 데이터를 조율하며, 모델(Model)과 연결되어 의사결정, 자원 관리, 도구 사용을 총괄하고, 효과적인 실행을 위한 중심 역할을 한다.

AI 에이전트 시장은 ’25년을 기점으로 폭발적인 성장세를 보이고 있다. 《프레시던스 리서치(Precedence Research)》의 최신 보고서에 따르면, AI 에이전트 글로벌 시장은 ’25년 75억5000만 달러에서 ’34년 1990억5000만 달러로, 약 43.8%의 연평균 성장률로 초고속 성장이 전망된다. 이 같은 성장세의 핵심 동력은 금융, 의료, 제조, 물류 등 다양한 산업에서 인간 개입 없이 복잡한 프로세스를 완전 자동화하려는 수요 증가에 있다.

지역별 북미 시장이 ’24년 기준 46%의 점유율로 글로벌 주도권을 유지하고 있다. 미국 시장만 보더라도 ’25년 24억3000만 달러에서 ’34년 652억5000만 달러로 성장하며 연평균 44.1%의 고성장을 달성할 것으로 예상된다. 이는 실리콘밸리를 중심으로 한 대규모 R&D 투자와 국방·금융 분야의 실증적 도입이 견인하고 있다.

한편, 아시아·태평양(이하 아태) 지역은 가장 빠른 성장 시장으로 부상하고 있다. 중국·인도·일본 등 주요국의 디지털 인프라 확충과 스마트시티 프로젝트 추진이 에이전트형 AI의 확산을 가속하며, 글로벌 시장 내 영향력을 빠르게 확대하고 있다.

부문별 애플리케이션 도메인에서는 가상 어시스턴트(Assistant), 코파일럿(Copilot) 등의 ‘인지 에이전트’가 ’24년 34% 점유율로 선두를 달렸으나, ‘자율 시스템’(로보틱스·자율주행)이 가장 빠른 성장을 기록할 전망이다.

기술 스택 부문에서는 학습·적응 프레임워크(점유율 29%)가 주도하나, 계획·목표 관리 엔진이 LLM·RPA 통합으로 고성장하고 있다. 최종 사용자 산업 중 기술·소프트웨어(38%)가 지배적이며, 의료·생명과학 부문이 자동화(약물 발견·행정 효율화)로 급부상 중이다. 배포 모드는 클라우드 기반(62%)이 우세하나 하이브리드 아키텍처가 유연성으로 부상하고 있고, 지능 수준에서는 하이브리드(BDI) 에이전트(41%)가 강세를 보였다.

AI 에이전트 시장은 북미 기반의 마이크로소프트(MS), OpenAI, ServiceNow 등이 주도하고 있으며, 이들이 에이전트 플랫폼과 생태계를 중심으로 경쟁 구도를 형성하고 있다.

마이크로소프트 : Azure와 Microsoft 365 전반에 코파이럿을 통합해 인프라부터 업무 애플리케이션까지 아우르는 풀스택 오케스트레이션(Orchestration) 솔루션을 제공하고, SAP·Salesforce 등과의 파트너십으로 기업 업무 흐름 전반에 에이전트를 확장하고 있다.

OpenAI : 챗지피티(ChatGPT)를 기반으로 복잡한 다단계 업무 자동화에 특화된 에이전트 생태계를 구축하며, 개발자와 기업이 자체 워크플로우(Workflow) 에이전트를 설계·운영할 수 있는 환경을 강화하고 있다.

ServiceNow : 엔비디아(NVIDIA)와 협력해 IT 서비스 관리와 HR 영역에서 수직 특화 에이전트를 제공하며, 단일 플랫폼에서 다수 에이전트를 관리(Orchestration)하는 ‘엔터프라이즈용 에이전트 허브(Hub)’로 자리매김하고 있다.

이 외에도 NVIDIA(에이전트 학습·추론 인프라), SAP(ERP 연계 에이전트), Oracle(클라우드 기반 에이전트), Accenture·Capgemini(컨설팅·도입 지원), Aisera(고객 서비스), Avanade(마이크로소프트 파트너), qBotica(로보틱스), Celonis(프로세스 마이닝), Dataiku(데이터 분석), Shield AI(방위) 등이 AI 에이전트 밸류체인을 구성하고 있다.

학습·적응 프레임워크는 ’24년 AI 에이전트형 기술 스택에서 가장 큰 비중(29%)을 차지하며, 산업 전반의 자율 의사결정 기반을 제공하는 핵심 영역으로 부상했다. NVIDIA는 GPU 인프라를 바탕으로 산업용 에이전트 학습 프레임워크와 의료·제조 등 특화 영역에서의 적용을 확대하고 있다. 글로벌 컨설팅사와 IT 기업들도 기존 시스템 통합, 데이터 파이프라인 정비, 프로세스 재설계를 통해 AI 에이전트 도입을 가속화하고 있다. 이를 통해 AI 에이전트는 다양한 산업에서 업무수행방식 자체를 재정의하는 새로운 디지털 인프라로 자리 잡아가고 있다.

인공지능 생태계는 인프라(클라우드), 플랫폼(워크플로 설계), SaaS(CRM/ERP 통합), 서비스(컨설팅) 층위로 구성되어 상호운용성을 강조한다. 에이전트형 AI는 금융, 의료, 제조 분야에서 생산성을 30~50% 이상 끌어올리며, 예측 분석, 위험 관리, 맞춤형 대응 등 복잡한 업무에 탁월한 성과를 발휘하고 있다. 특히 교차 기능 운영, 즉 다단계 업무를 자율적으로 최적화하는 트렌드가 두드러지는데, 이는 기업 전체의 운영 효율성을 혁신적으로 변화시키고 있다.

의료 분야 입원 예측, 치료 제안 등을 통해 환자 관리와 자원 활용 최적화에 기여한다. 의료 분야에서는 엔비디아(NVIDIA)와 GE 헬스케어(GE Healthcare)가 공동 개발한 〈아이작 포 헬스케어(Isaac for Healthcare)〉 플랫폼이 대표적이다. 이 시스템은 컴퓨터 비전 기술과 홀로스캔(Holoscan) 엣지 하드웨어를 통해 X-ray 및 초음파 스캔을 자동화하며, 시뮬레이션 기반 훈련으로 환자 위치 조정과 이미지 품질 검사를 자율적으로 수행한다. 결과적으로 스캔 시간이 크게 줄고 환자 처리량이 증가, 자원 최적화와 환자 관리 효율이 동시에 향상됐다.

제조·산업 분야 지멘스(Siemens)의 〈Industrial Copilots〉가 생산 계획과 운영을 최적화하는 데 앞장서고 있다. 전문 에이전트와 모바일 로봇을 오케스트레이션하는 계층 구조를 통해 내부 파일럿에서 생산성 50% 향상과 기계 가동 시간을 개선했으며, 이는 복잡한 제조 워크플로의 지속적 최적화를 가능하게 한다.

세계적인 컨설팅 기업 《딜로이트(Deloitte)》는 “글로벌 대기업의 25%가 이미 공급망·재무·인사 부문 최적화를 위해 에이전트형 AI를 도입했으며, 이들 기업은 평균 30%의 업무효율과 20% 이상의 고객만족도 향상 효과를 보고 있다”고 분석했다. 또한 ’25년까지 생성형 AI를 사용하는 기업의 25%가 에이전트형 AI 파일럿을 도입하고, ’27년에는 50%로 확대될 것으로 전망하고 있다.

한편, 디지털 혁신 기업 《코드웨이브(CODEWAVE)》는 AI 에이전트의 핵심 트렌드로 ▶다중 에이전트 협업 ▶자기 진화형 아키텍처 ▶거버넌스 우선 전략 ▶산업 특화 ▶보안 강화 ▶지속가능성(에너지 효율·환경 지능·하이브리드 컴퓨팅)을 꼽았다. 이러한 기술들이 향후 기업 운영 패러다임을 근본적으로 재정의할 것으로 내다봤다.

단순한 보조 도구를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전트형 AI’ 시대가 본격적으로 열리면서, 기업 운영의 자율화와 효율성이 극대화되는 경영 패러다임도 바뀌고 있다. 그러나 이러한 혁신의 이면에는 데이터 편향, 해석 한계, 의도치 않은 결과 등 새로운 리스크가 존재한다. 이에 기업들은 투명성과 윤리성을 확보할 수 있는 AI 거버넌스 체계를 구축하고, 동시에 AI 의존 심화, 일자리 변화, 강화되는 글로벌 규제에 대비한 전략도 마련하고 있다.

AI 에이전트의 판단력은 초기 프로그램 설계와 학습 데이터의 품질에 크게 좌우된다. 데이터가 불완전하거나 노후화 될 경우 부정확한 결정을 초래할 수 있다. 그러므로 정기적인 데이터 관리와 지속적 학습 체계가 필수적이다. 또한 완전한 자율 운영은 위험을 내포하고 있기 때문에, 인간의 검증과 감독을 통한 윤리적·전략적 판단 절차가 반드시 병행되어야 한다.

국내 기업들은 축적된 기술력과 산업 구조를 바탕으로 미국을 포함한 글로벌 시장 진출을 확대할 수 있는 잠재력이 크다. 특히 제조·물류 중심의 아시아 시장에서는 산업 특화형 AI 에이전트 수요가 증가하고 있어, 기술 정교성과 연구 투자 역량을 기반으로 한 틈새시장 공략이 유망할 것으로 기대된다. 지속적인 기술 모니터링과 선제적 투자, 협력 프로젝트 추진을 통해 글로벌 생태계 내 입지를 강화하는 전략을 모색해야 할 때이다.