AI 에이전트: 미래의 스마트 비서 활용

1. 요약

• AI 에이전트는 자율적으로 데이터를 수집하고 다양한 작업을 수행하는 인공지능 비서로, 영화 '아이언맨'의 자비스(Jarvis)와 같은 개념을 현실화한 기술입니다. 본 리포트에서는 AI 에이전트의 정의와 기능, 그리고 시장 성장 전망을 다뤄, 이 기술이 어떻게 기업과 개인의 업무 효율성을 높일 수 있는지를 살펴봅니다. 예를 들어, 삼성SDS는 보험금 지급 과정을 AI 에이전트를 통해 단축시키며, 고객 응대에서 업무 자동화까지 적용 영역을 확장하고 있습니다. AI 에이전트 기술은 LLM과 차별화된 자율성으로 복잡한 작업을 수행하며, 점차 시장을 확대하고 있습니다. 이는 매년 42.8%의 성장률을 기록하며, 2030년에는 시장 규모가 705억3000만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 현재 기업들은 AI 에이전트의 보안과 시스템 연동 복잡성을 해결하기 위한 노력을 기울이고 있습니다.

2. AI 에이전트의 정의와 기능

• 2-1. AI 에이전트의 개념

• AI 에이전트는 스스로 데이터를 수집하고 목표 달성을 위해 자율적으로 작업을 수행하는 인공지능 비서입니다. 기존의 거대언어모델(LLM)과는 달리, AI 에이전트는 복잡한 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. 특정 업무를 요청하면 필요한 데이터를 모으고, 작업의 방법과 순서를 계획하여 실행합니다.

• 2-2. 자율성과 작업 수행 방식

• AI 에이전트는 정해진 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작업할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 "금요일 오후 4시 이후나 토요일 오전 중 일정 비는 시간에 치과 예약해줘"라고 요구하면, AI 에이전트는 사용자 캘린더를 열어 빈 시간대를 확인하고, 치과 예약 시스템에 접속하여 예약을 진행합니다. 이러한 과정은 AI 에이전트가 목표를 달성할 때까지 반복됩니다. 또한, 과정별로 여러 에이전트를 활용하여 협업하는 방식도 구상할 수 있습니다. 일정 확인 에이전트, 예약 에이전트 등이 서로 정보를 교환하여 효율성을 높이는 구조입니다.

• 2-3. 업무 효율성 향상

• AI 에이전트의 자율적인 작업 수행은 업무 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 외근 중 AI 에이전트가 대신 회의에 참석하여 필요한 내용을 정리해 주거나, 운전 중 AI 에이전트가 읽어주는 메일을 듣고 음성으로 지시를 내리는 등 다양한 방식으로 사람의 개입을 줄일 수 있습니다. 삼성SDS의 예를 들어보면, 자동차 사고 발생 시 보험금 지급까지의 22단계 과정을 AI 에이전트가 줄여 3일 이내에 처리할 수 있는 가능성이 제시되었습니다.

3. AI 에이전트의 실제 사례

• 3-1. 치과 예약 예시

• AI 에이전트는 사용자가 요청한 대로 금요일 오후 4시 이후나 토요일 오전에 치과 예약을 할 수 있습니다. 사용자가 AI 에이전트에게 요청하면, AI는 사용자 캘린더를 열어 빈 시간대를 확인한 후, 치과 예약 시스템에 접속하여 해당 시간에 예약하고 사용자에게 "토요일 오전 10시로 치과를 예약했다"고 메시지를 전달합니다.

• 3-2. 보험금 심사 자동화 사례

• 삼성SDS의 생성형 AI 서비스인 '브리티 코파일럿'은 보험 업무 예시로 자동차 사고를 들고 있습니다. 보험금 지급까지 22단계의 업무 처리와 최소 9번의 고객 커뮤니케이션이 필요한 과정이 AI 에이전트를 통해 각 단계별로 나누어 진행된다면, 최대 2주가 소요되던 과정을 3일 이내로 축소할 수 있습니다.

• 3-3. 회의 참석 및 업무 지시

• AI 에이전트는 외근 중에도 대신 회의에 참석하여 필요한 내용을 정리할 수 있습니다. 또한, 운전 중 AI 에이전트가 읽어주는 이메일을 듣고 음성으로 작업을 지시하는 것도 가능합니다. 이러한 과정은 AI 에이전트가 실제 업무를 수행하는 데 있어 매우 유용하게 활용될 수 있습니다.

4. AI 에이전트와 LLM의 차이점

• 4-1. LLM의 한계

• LLM은 대규모 언어 모델로, 텍스트 생성 및 분석에 강점을 가지지만 독립적이고 자율적인 작업 수행에는 한계가 있습니다. 예를 들어, LLM은 사용자의 요청에 따라 결과를 생성하는 데 초점을 맞추고 있으나 사용자의 목표를 이해하고 이를 달성하기 위한 순차적 작업을 설정하는 데는 제약이 있습니다.

• 4-2. AI 에이전트의 자율적 작업 수행

• AI 에이전트는 스스로 데이터를 수집하고, 사전 결정된 목표를 달성하기 위해 필요한 작업을 독립적으로 수행하는 기능을 갖추고 있습니다. 예를 들어, AI 상담원은 자동으로 고객에게 여러 질문을 하고, 필요한 정보를 조회한 후 해결책을 제시할 수 있으며, 이를 통해 고객의 문의를 원활하게 처리할 수 있습니다. 또한, AI 에이전트는 외부 시스템과의 연동을 통해 다양한 업무를 수행할 수 있습니다.

• 4-3. 데이터 활용의 차별성

• AI 에이전트는 다양한 데이터를 활용하여 작업을 수행합니다. 예를 들어, 삼성SDS의 퍼스널 에이전트는 보험 업무의 경우 복잡한 단계들을 각각의 에이전트가 나누어 맡아 기존의 22단계를 3일로 축소할 수 있는 가능성을 보여줍니다. LLM 기반의 챗봇과는 달리 AI 에이전트는 상황에 맞는 유의미한 데이터를 활용하여 더욱 효과적인 결과를 도출할 수 있습니다.

5. AI 에이전트 시장 전망

• 5-1. 시장 성장률 및 규모

• AI 에이전트는 자율적으로 업무를 수행하는 인공지능 비서로, 최근 몇 년간 급속도로 발전하고 있습니다. 전 세계 AI 에이전트 시장 규모는 매년 42.8%의 성장률을 기록하고 있으며, 2030년에는 705억3000만 달러(약 93조원)에 이를 것으로 예상됩니다.

• 5-2. 국내외 경쟁 현황

• 국내외 기업들이 AI 에이전트 개발에 나서고 있으며, 이들 중 일부는 자율형 AI 에이전트를 성공적으로 출시했습니다. 예를 들어, 세일즈포스는 '에이전트포스(Agentforce)'라는 자율형 AI 에이전트를 공개하고, 2025년 말까지 10억 개의 에이전트를 활성화하겠다는 목표를 가지고 있습니다. 또한, 삼성SDS는 '브리티 코파일럿'의 '퍼스널 에이전트' 기능을 도입하여, 보험금 지급 프로세스를 약 2주에서 3일로 단축하겠다고 발표하였습니다.

• 5-3. 미래 기술 발전 방향

• AI 에이전트는 복잡한 작업을 독립적으로 수행하며, 예를 들어 사용자의 캘린더를 열어 치과 예약을 진행하는 등의 작업을 자동으로 처리할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 외부 시스템과 연동하여 다양한 업무를 수행하며, 업무의 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.

6. AI 에이전트의 도전 과제

• 6-1. 데이터 보안 및 개인정보 보호 문제

• AI 에이전트는 사용자의 데이터를 수집하여 다양한 업무를 수행하게 됩니다. 이 과정에서 개인정보 보호 문제와 관련된 우려가 커지고 있습니다. 특히, AI 에이전트가 여러 소프트웨어 및 외부 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)와 연동되는 복잡한 구조를 갖추면서 보안 취약점이 발생할 가능성이 존재합니다. 이러한 문제는 데이터의 활용도와 시스템 연동의 복잡성이 함께 작용하여 개선이 필요합니다.

• 6-2. 복잡한 시스템 연동 문제

• AI 에이전트의 효과적인 기능 수행을 위해서는 다양한 LLM(대형 언어 모델)을 활용해야 하며, 이 과정에서 여러 소프트웨어 시스템과 원활한 연동이 필수적입니다. 예를 들어, 사용자가 설정한 목표에 따라 AI 에이전트는 최적의 조치를 독립적으로 결정하고 수행해야 합니다. 그러나 다양한 시스템과의 연동이 복잡한 경우, AI 에이전트의 효율성이 저하되고 작업의 정확성과 속도가 감소할 수 있습니다.

• 6-3. 컴퓨팅 자원 요구

• AI 에이전트는 여러 단계를 거쳐 데이터를 처리하고 작업을 수행하는 멀티 플레이어 기능을 갖추고 있어 상당한 컴퓨팅 자원을 요구합니다. 이는 시스템의 성능과 안정성을 좌우하며, 과도한 자원 소모는 운영비용을 증가시키고 시스템의 활용도를 낮출 수 있습니다. 따라서 AI 에이전트의 효과적인 운영을 위해 필요한 컴퓨팅 자원의 확보가 필수적입니다.

결론

• AI 에이전트는 자율적으로 업무를 수행함으로써, 기업과 개인의 업무 효율성을 크게 향상시킬 잠재력을 가진 인공지능 비서입니다. 영화 ‘아이언맨’ 속 자비스처럼 사용자에게 최적화된 서비스를 제공하여 다양한 산업에서 기존의 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 특히 삼성SDS와 같은 기업은 보험금 지급 프로세스를 단축시키는 등 AI 에이전트를 업무에 도입하여 실질적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 그러나 데이터 보안과 시스템 연동의 복잡성은 기술 발전의 주요 과제로 남아 있습니다. 이를 해결하기 위한 지속적인 노력이 필요하며, AI 에이전트는 향후 더욱 다양한 분야로 확장되어 기업의 경쟁력을 강화할 것으로 보입니다. 미래에는 더욱 발전된 AI 에이전트가 다양한 업무 환경에서 실질적인 기능을 수행하며, 생활 전반에 적용될 가능성이 높습니다.

용어집

• AI 에이전트 [기술]: AI 에이전트는 인공지능 기술을 기반으로 하여 자율적으로 업무를 수행하는 시스템으로, 사용자의 요청에 따라 다양한 작업을 수행하는 인공지능 비서 역할을 합니다. 이들은 데이터 수집, 작업 계획 및 실행을 통해 업무 효율성을 높이는 데 기여합니다.

• 자비스(Jarvis) [인물]: 영화 아이언맨에 등장하는 인공지능으로, AI 에이전트의 개념을 대중에게 널리 알린 캐릭터입니다. 자비스는 사용자의 명령에 따라 다양한 작업을 수행하며, AI 에이전트의 발전 방향에 대한 비유로 자주 사용됩니다.

• 삼성SDS [회사]: AI 기술을 활용하여 다양한 산업 분야에서 서비스를 제공하는 기업으로, 특히 보험 업무의 효율성을 높이기 위한 AI 에이전트 개발에 주력하고 있습니다.

출처 문서

• '자비스' 닮은 'AI 에이전트'…LLM과 차이는 - 아시아경제https://www.asiae.co.kr/article/2024092713390421172
• '자비스' 닮은 'AI 에이전트'…LLM과 차이는https://n.news.naver.com/mnews/article/277/0005477707
• AI 에이전트 일상화가 시작된다 < AI 주간브리핑 < Focus < 기사본문 - THE AIhttps://www.newstheai.com/news/articleView.html?idxno=6387
• '자비스' 닮은 'AI 에이전트'…LLM과 차이는 - 아시아경제https://www.asiae.co.kr/article/science/2024092713390421172