에이전틱 AI 시대, 당신의 생상성은 10배가 될 수 있을까?

 인공지능은 단어 그대로 인공적으로 만들어진 지능이라는 뜻을 가지고 있다. ChatGPT, Gemini 같은 것을 우리는 인공지능이라고 불렀지만, 과연 이것이 진짜 인공지능일까? 인간의 지능은 단순히 질문에 대답하는 기능만이 아닌, 주어진 작업을 스스로 해결하고 그 결과를 도출하는 일련의 과정을 수행할 수 있다. 그리고 이것을 인공적으로 만든 것이 에이전틱 인공지능 혹은 에이전트다.

 

 우리는 지금 인공지능에게 단순한 반복 작업을 넘어, 
복잡한 프로젝트 전체를 맡길 수 있는 시대의 문턱에 서 있다.

 

 

지난 몇 년 간 우리는 Gemini와 같은 언어 모델을 통해 간단한 지식부터 전문지식에 손쉽게 접근할 수 있는 경험을 겪었다. 이런 인공지능은 단순하다. "카카오톡과 같은 채팅 어플 코드 작성해줘"라고 요청하면, 그에 맞는 코드을 제공한다. 하지만 이게 전부다. "카카오톡과 같은 채팅 어플 코드를 작성하고 검증하고 테스트까지 해줘"라고 요청해도 기존 인공지능은 할 수 없다. '검증'과 '테스트'는 글자가 아닌 행동이기 때문이다. 하지만 이제 인공지능의 다음 진화, 바로 에이전틱 인공지능은 가능하다.

 

에이전틱 인공지능 (Agentic AI)

 Google, IBM 등 세계적인 연구기관들이 앞으로의 핵심 인공지능 트렌드로 에이전틱 인공지능을 꼽고 있다. 이 기술은 스스로 계획을 세우고 (행동), 필요한 도구를 활용하며 (행동), 복잡하고 다단계의 업무를 인간의 개입 없이 완수하는 인공지능을 의미한다.

 

  에이전틱 인공지능은 기존의 인공지능 시스템과 다르다. 기존의 인공지능은 인간으로 따지면 입과 눈 그리고 귀만 있던 것이다. 즉, 보고 듣고 말할 수는 있었지만 손으로 무언가를 할 수는 없었다. 반면 에이전틱 인공지능은 손이 달려 있다. 정확히는 가상의 손이 달려있는 것이다. 하나의 목표를 명령하면 기존 인공지능처럼 보고 들으면서 정보를 수집하고 목표에 맞는 행동을 취하고 그 결과를 말로 전한다.

1. 명령 분석: 기존 인공지능처럼 사용자의 명령을 받는다. 자율주행 차로 예를 들면, "공항까지 데려다줘"라는 명령을 받는 것이다.  
2. 인식: 사용자의 명령을 수행하기 위해 필요한 정보를 수집하고 분석하여 현 상황을 파악한다. 예를 들면, 현 교통 상황이나 카메라로 차선을 인식하는 등의 단계다.
3. 행동: 외부 시스템(예: 모터)와 연동하여 실제로 계획을 실행하고 업무를 처리한다. 예를 들면, 모터를 구동하는 단계다.
4. 학습 및 개선: 실행 결과를 분석하여 다음 단계의 효율성을 향상시키거나 실패 원인을 분석한다. 예를 들면, 차선을 이탈할 경우 덜 이탈하도록 행동을 계획한다.

이 과정을 반복하여 최종 목표를 달성한다.

 

 핵심은 인간의 개입을 최소화한다는 점이다. 
목표가 주어지면 계획, 분석, 실행, 개선 과정을 자율적으로 처리한다. 

 

산업별 에이전틱 인공지능 가능성

금융 및 보험

 유망한 적용 분야 중 하나로 생각된다. 에이전틱 인공지능은 보험 청수 프로세스 전체를 자동화할 수 있다. 사용자와의 불필요한 상호작용 없이 1) 초기 제출 서류의 유효성 검토, 2) 다양한 소스에서의 정보 수집, 3) 사기 위험 평가, 4) 고객과 상호작용을 기대할 수 있다.

물류 및 공급망 관리

 물류 산업에서는 실시간 데이터 분석을 통해 물류 센터 내 로봇들의 경로를 최적화하고, 로봇들에 명령을 인공지능 스스로가 전달할 수 있다. 잠재적인 병목 현상을 예측하며, 심지어 날씨, 교통 상황, 안정성 등의 외부 요인까지 고려해 재고 수준을 조정하는 자동화 시스템을 기대할 수 있다.

IT 및 소프트웨어 개발

 프로젝트의 목표를 알려주면 인공지능 스스로 코드를 작성하고, 결과를 확인하고 스스로 피드백하는 등의 일련의 다단계 개발 작업을 단 하나의 명령으로 수행할 수 있는 인공지능 동료를 기대할 수 있다. 필자는 현 연구에도 에이전트 인공지능을 적극적으로 활용하여 불필요한 코드 작성과 검증 시간을 획기적으로 줄이고 있다.

 

 Gemini나 ChatGPT와 같은 인공지능이 단순히 질의응답기 등의 도구로써의 역할을 수행했다면, 에이전틱 인공지능은 일종의 동료 혹은 부하로 생각할 수 있다.

에이전틱 인공지능이 못하는 것이 있다면,
그건 우리가 그 인공지능의 팔과 다리를 제공 안 했나를 생각해 봐야 한다.
우리는 그런 시대에 살고 있다.

일하는 방식의 변화와 우리의 역할

 '우리는 무엇을 해야 할까?'라는 질문에 일반적으로 언론은 '인공지능이 못하는 것은 ~~이다.'로 답하는 경향이 있다.  하지만 필자는 에이전틱 인공지능의 언젠가는 인간의 모든 일을 처리할 수 있을 것이라 생각한다. 따라서 궁극적인 인공지능이 뭘 못할까에 초점을 맞춰 고민할 시간에, 현재 인공지능이 못하는 것은 무엇일까를 빨리 생각하는 것이 중요하다 생각한다. 속도전이라는 것이다.

 

 현재의 에이전틱 인공지능은 '불필요한' 작업을 처리하게 돼 있지만, 이 불필요한 작업의 범위는 점차 넓어질 것이다. 우리가 해야할 건, 끝없이 빠르게 그 불필요한 작업을 찾는 것이다. 언젠가는 인공지능이 다 처리할 것이니.