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최근 몇 년간 전 세계를 뜨겁게 달궜던 생성형 인공지능(AI) 열풍이 AI 에이전트 시대로 접어들면서 새로운 장을 맞이했다. 오늘날 AI는 콘텐츠를 만들거나 정보를 찾아주던 보조 도구에서 한 단계 더 진화해 직장 동료처럼 행동하며 인간의 업무를 직접 수행한다.
구글에서는 AI 에이전트를 추론, 계획, 기억 능력을 갖춘 지능형 시스템으로 정의한다. 이는 AI 에이전트가 복잡한 목표를 이해하고 여러 단계의 작업을 스스로 계획하며 실행할 수 있다는 것을 의미한다. 기존 AI가 정해진 규칙에 따라 답하는 데 그쳤다면, AI 에이전트는 ‘출장에 필요한 모든 준비를 도와줘’라는 요청을 받았을 때 스스로 판단해 항공권 예약, 숙소 선정, 일정 수립, 현지 정보 탐색 등 여러 단계의 작업을 기획하고 행동한다.
AI 에이전트의 등장은 기업의 비즈니스 관행과 일상 업무를 재정의하며 우리에게 새로운 과제를 던진다. AI를 단순한 도구에서 협업 파트너로 전환하는 변화의 핵심은 바로 ‘업무 위임’에 있다. 이제는 전체 업무 흐름을 간소화하고 실질적인 가치 창출에 집중할 수 있도록, AI 에이전트에게 업무를 효과적으로 위임하는 방법에 대해 고민해야 할 시점이다. 직원들의 AI 에이전트 활용 범위를 점진적으로 확장하면서 기업의 경쟁력을 극대화할 수 있는 3단계 접근 방식을 소개한다.
일상 업무 자동화로 개인 생산성 향상
글로벌 컨설팅 기업 딜로이트는 AI 에이전트를 활용해 읽는 데만 몇 주가 걸리던 시장자료 분석 시간을 몇 분으로 단축하고, 팀원들이 하나의 소스에서 아이디어를 함께 발전시키며 효율적으로 협업을 강화하고 있다. 글로벌 멀티스포츠 브랜드 데카트론은 AI 에이전트가 제품 디자이너, 마케터, 연구원 등 여러 조직에 필요한 정보를 바로 제공하며 부서 간 협업과 생산성을 높여준다.
AI 에이전트 활용의 첫 번째 단계는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 일상 업무를 자동화해 생산성을 강화하는 것이다. AI 에이전트는 조직 내·외부에 분산된 방대한 데이터를 통합해 정보에 대한 접근성을 높이고, 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 형태로 변환해 개개인의 업무 효율을 즉각적으로 끌어올린다. 긴 보고서나 분석 자료를 읽을 시간이 없을 때 AI 에이전트로부터 팟캐스트형 오디오 요약본을 제공받아 이동 중에도 중요한 정보를 파악할 수 있다.
아이디어 구상도 마찬가지다. AI 에이전트를 활용해 수백 개의 아이디어를 도출할 수 있을 뿐만 아니라 다각적인 평가를 통해 최적의 아이디어를 선별할 수 있다. 딥리서치에 특화된 에이전트를 활용하면 전문가 수준의 정보를 빠르게 습득하고 종합적인 보고서로 작성해 신속한 의사결정 기반을 마련할 수 있다.
핵심 비즈니스 프로세스에 AI 통합
다음은 개별 업무를 넘어 핵심 비즈니스 프로세스에 AI를 통합하는, AI 에이전트가 팀원들과 함께 복잡한 프로젝트를 계획하고 실행할 수 있도록 ‘협업 파트너’ 역할을 위임하는 단계다. 이 단계에서 AI 에이전트는 부서별 업무 흐름을 개선해 비즈니스 전반의 효율성을 높이고 의사결정에 적극적으로 기여한다. 그동안 팀원들은 전략적 사고 및 가치 창출 활동에 더욱 매진할 수 있다.
파트너가 된 AI 에이전트는 마케팅팀의 일원으로 고객 데이터 분석을 통해 최적의 캠페인을 기획하고, 영업팀이 고객 발굴 및 관계 구축에 집중할 수 있도록 각종 자료 업무를 지원한다. 개발팀이 공유하는 프로젝트 코드를 모니터링하며 버그를 찾아내거나, 인사팀의 직원 교육 과정을 총괄하며 여러 부서의 시스템과 연동하는 것도 가능하다.
고객 경험 개인화 역시 AI 에이전트가 두각을 나타내는 분야다. 우버의 AI 에이전트는 고객과의 소통 내용을 요약하고 이전 상담 기록에서 관련 맥락을 찾아 고객 서비스 담당자들이 보다 효과적으로 고객을 도울 수 있도록 지원한다. LG유플러스는 AI 통화 에이전트 익시오를 통해 통화 맥락을 더욱 정교하게 분석하고 통화 요약, 추천 행동 제안 기능 등을 제공한다. 향후 검색, 예약, 구매대행 등 사용자를 이해하고 맞춤형 행동을 제안하는 ‘액셔너블 AI’로 익시오를 발전시켜 나갈 계획이다.
기업 맞춤형 AI 에이전트 구축
마지막 단계는 기업의 목표와 필요를 충족하는 AI 에이전트를 자체적으로 구축하는 것이다. 이 단계에 진입한 조직은 단순한 활용을 넘어 AI 기술을 내재화해 차별화된 경쟁 우위를 확보하고, 대규모 에이전트 도입을 추진하며 조직 전반의 혁신을 가속화할 수 있다.
클라우드 데이터 관리 솔루션 기업 넷앱(NetApp)은 구글 클라우드와 협력해 기업이 자체 데이터로 AI 에이전트를 바로 구축할 수 있게 지원하며, 생성형 AI 툴키트를 제공해 AI 에이전트 개발 과정을 간소화한다. 트래블 테크 기업 야놀자는 사업 영역별 데이터 자산에 AI 기술을 효과적으로 연동한 여행 특화 AI 에이전트를 구축해 고객에게 보다 정교하고 개인화된 서비스를 제공하고 있다.
생성형 AI의 발전과 함께 AI 에이전트는 대화와 추론을 통해 스스로 결정을 내리고 자율적으로 움직이는 존재가 됐다. 앞서 소개한 3단계 접근 방식을 통해 기업은 AI 에이전트를 비즈니스 효율성을 극대화하는 전략적 파트너로 발전시킬 수 있다. 직원들은 AI 에이전트에게 효과적으로 업무를 위임함으로써 보다 창의적인 활동에 집중하게 되고, 이는 곧 기업의 새로운 성장 동력으로 이어질 것이다.
지기성 구글 클라우드 코리아 사장
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