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AI 에이전트 시대 개막: MS ‘오픈 에이전틱 웹’부터 산업 확산과 거버넌스 과제까지

일반 리포트 2025년 05월 20일
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목차

  1. 요약
  2. Microsoft Build 2025: AI 에이전트 시대의 서막
  3. 오픈 에이전틱 웹과 상호운용성 프로토콜
  4. 산업별 AI 에이전트 채택과 투자 동향
  5. 데이터 거버넌스와 AI GRC 프레임워크 과제
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 19일, 마이크로소프트의 연례 개발자 콘퍼런스인 'MS 빌드 2025'에서 발표된 ‘오픈 에이전틱 웹(Open Agentic Web)’과 AI 에이전트 플랫폼은 AI 에이전트 시대의 본격적 시작을 알리며, 기업의 운영 방식과 개인의 일상에 중대한 변화를 예고하고 있습니다. 이 컨퍼런스에서 마이크로소프트는 AI 에이전트가 사용자의 지시 없이 독자적으로 판단하고 행동할 수 있는 혁신적인 플랫폼을 체험할 수 있는 기회를 제공하였습니다.

  • AI 에이전트의 상호운용성을 보장하기 위해 도입된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 다양한 AI 에이전트 간의 협동 작업을 가능하게 하며, 데이터 공유를 통해 사용자 경험을 크게 향상시킵니다. 현재, 산업 전반에서 AI 에이전트의 채택 현황은 긍정적인 추세를 보이고 있으며, 특히 미국의 기업 중 79%가 AI 에이전트를 운영에 통합하고 있습니다. 이러한 통계는 AI 기술에 대한 투자와 채택이 폭발적으로 증가하고 있음을 입증합니다.

  • 또한, 기업들은 AI 기술의 도입을 가속화하기 위해 관련 예산을 대폭 증대시키고 있으며, 이는 즉각적인 경쟁력 강화로 이어지고 있습니다. 기업 리더들은 AI를 최고의 결정을 내릴 수 있는 리더로 실험하고 있으며, 이러한 경향은 곧 AI의 리더십 역할에 대한 인식을 변화시키고 있습니다. 그러나 이러한 변화에는 데이터의 분산 구조, 보안 및 규제 준수 문제라는 리스크가 동반되고 있으며, 이를 해결하기 위한 자동화된 데이터 거버넌스와 AI 전용 GRC 프레임워크 구축이 시급한 당면 과제로 부각되고 있습니다.

  • 결론적으로, AI 에이전트의 확산은 비즈니스 혁신의 새로운 시대를 열고 있으며, 이를 통해 기업들은 리스크를 관리하고 운영의 효율성을 높일 수 있는 기회를 얻고 있습니다. 따라서 AI 에이전트 시대의 성장은 앞으로의 연구와 기술 개발을 통해 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.

2. Microsoft Build 2025: AI 에이전트 시대의 서막

  • 2-1. 연례 개발자 콘퍼런스 개요

  • 2025년 5월 19일, 마이크로소프트는 미국 워싱턴주 레드먼드 본사에서 'MS 빌드 2025'라는 연례 개발자 콘퍼런스를 개최했습니다. 이번 콘퍼런스에서는 인공지능(AI) 에이전트 시대의 본격적인 개막을 알리는 여러 혁신과 전략이 발표되었습니다. 마이크로소프트는 AI 에이전트가 사용자의 지시 없이 스스로 판단하고 행동하는 능력을 지닌 '업무에 실제로 참여할 수 있는 동료'로 진화하고 있음을 강조했습니다. 이는 기업의 운영과 개인의 일상에서 AI가 어떻게 핵심적인 역할을 하게 될지를 나타내는 중요한 전환점을 의미합니다.

  • 2-2. AI 에이전트 플랫폼 공개

  • 마이크로소프트는 이번 컨퍼런스에서 다양한 AI 에이전트 플랫폼을 공개하였습니다. 특히, 애저(Azure) AI 파운드리(AI Foundry)는 기업들이 자신만의 AI 모델을 설계하고 구축할 수 있는 도구를 제공합니다. 이를 통해 기업들은 오픈AI 모델, 일론 머스크의 xAI의 그록 모델 등 총 1900여 종의 AI 모델 중에서 자신에게 가장 적합한 모델을 선택하여 활용할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 기존의 사용자의 개입 없이도 AI가 스스로 작업을 수행할 수 있도록 설계되어, 각종 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 큰 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

  • 2-3. MS의 개방성 전략

  • 마이크로소프트는 AI 에이전트 생태계에서 개방성 전략을 채택하여 경쟁사들과의 협업을 극대화하고 있습니다. AI 모델 간의 상호 운용성을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 전면 도입함으로써, AI 에이전트들이 서로 데이터를 공유하고 작업을 협력적으로 수행할 수 있는 기반을 마련하였습니다. 업계의 많은 기업들이 MCP를 채택함으로써 AI 기술 표준을 정립해 나가고 있으며, 이는 특히 다중 AI 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • 2-4. Azure AI 신기능 소개

  • 이번 MS 빌드 2025에서는 다양한 Azure AI의 혁신적인 기능도 소개되었습니다. 새로운 로우코드(Low-Code) 도구는 개발자가 복잡한 코드 작성 없이도 쉽게 AI 모델을 구축할 수 있도록 돕고 있으며, AI 에이전트가 서로 정보를 안전하게 교환하고 역할을 분담하여 작업을 수행할 수 있음을 강조하였습니다. 이러한 새롭고 강력한 기능들은 개발자들이 AI 에이전트를 유연하게 관리하고, 업무의 효율성을 높이는데 기여할 것으로 보입니다.

  • 2-5. 애저 AI 파운드리 역할 부각

  • 애저 AI 파운드는 마이크로소프트의 AI 생태계에서 중요한 역할을 맡고 있습니다. 특히, 다양한 AI 모델을 통합하고 최적의 모델을 자동으로 선택하는 모델 라우터 기능이 이에 포함되어 있습니다. 이와 같은 진보는 기업들이 자신의 데이터와 시스템 환경에 맞는 AI 솔루션을 기반으로 신뢰성 높은 비즈니스 운영이 가능하도록 지원합니다. 또한, 각 AI 모델 간의 통합이 보다 매끄럽게 이루어져 사용자 편의성을 높이고 기업의 경쟁력을 강화할 것으로 기대됩니다.

3. 오픈 에이전틱 웹과 상호운용성 프로토콜

  • 3-1. Agentic Web 정의와 비전

  • 오픈 에이전틱 웹(Agentic Web)은 AI 에이전트들이 사용자 개입 없이 상호작용하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 새로운 인터넷 환경을 의미합니다. 이는 AI 비서들이 서로 자유롭게 연결되어, 마치 1990년대의 웹 페이지처럼 사용자가 의도하지 않았던 작업들을 자동으로 처리하는 미래상을 제시합니다. 이러한 웹의 정의는 마이크로소프트의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 기반해 실현될 예정이며, MCP는 AI 에이전트 간의 원활한 데이터 질의와 업무 위임을 위한 공통 규약을 마련합니다. 이로 인해 다양한 AI 비서들이 서로 협력하여 사용자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 될 것입니다.

  • 3-2. Model Context Protocol(MCP)

  • 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 오픈 에이전틱 웹의 핵심 기술로, AI 에이전트 간의 상호운용성을 그 기반으로 하고 있습니다. MCP의 목표는 각기 다른 AI 에이전트가 데이터를 요청하고, 정보를 공유하며, 업무를 위임할 수 있도록 하는 일종의 디지털 소통 프로토콜입니다. 마이크로소프트는 MCP를 통해 AI 에이전트들이 보편적인 소통 수단을 가지게 되어, 사용자의 개입 없이도 다양한 작업을 수행할 수 있는 환경을 구축하고자 합니다. 이를 통해 AI 비서들은 상호작용할 수 있는 새로운 경계를 넘어, 보다 복잡한 서비스 생산성 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.

  • 3-3. 외부 모델 연동 전략

  • MCP는 외부 AI 모델과의 연동을 통해 다양한 AI 솔루션들이 보다 원활하게 소통할 수 있도록 하는 전략을 허용합니다. 특히, 마이크로소프트는 이미 오픈AI, AI21 랩스, 코히어와 같은 선도 AI 기업들과의 협력을 통해 MCP의 조기 채택을 도모하고 있습니다. 이러한 협력에 따라 이용자들은 자신이 사용하고 있는 AI 비서 소프트웨어와 통합된 여러 가지 외부 서비스를 활용할 수 있게 됩니다. 예를 들어, 소비자들이 보험금 처리 및 여행 계획 등의 작업을 수행하는 데 있어 여러 AI 에이전트들이 협력하는 시나리오가 더욱 현실적으로 다가오고 있습니다.

  • 3-4. 프로토콜 상호운용성 전망

  • 상호운용성은 AI 에이전틱 웹의 성공적인 구현에 있어 중대한 요소입니다. MCP는 기존의 단일 공급업체 생태계를 넘어, 다양한 AI 에이전트들이 서로 원활히 소통할 수 있는 길을 제시하고 있습니다. 그러나 전문가들은 보안 문제에 대한 우려도 강조하고 있습니다. 개발 초기부터 신뢰와 검증 프로토콜이 포함되지 않으면, AI 에이전트 간의 상호운용성이 오히려 해킹이나 개인정보 침해와 같은 부작용을 불러일으킬 수 있다는 것입니다. 이로 인해, 앞으로의 작업에서는 보안 대책과 함께 상호운용성이 어떻게 설계될 것인지에 대한 논의가 더욱 활발해질 것으로 보입니다.

4. 산업별 AI 에이전트 채택과 투자 동향

  • 4-1. 자율 에이전트 도입 현황

  • 2025년 5월 현재, 다양한 산업에서 자율 에이전트의 도입이 가속화되고 있는 것으로 나타났습니다. 최근 조사에 따르면, 미국의 기업 중 79%가 AI 에이전트를 운영에 통합하고 있으며, 66%는 생산성 향상을 보고했습니다. 이와 같은 통계는 AI에 대한 투자와 채택이 급증하고 있음을 보여줍니다. 특히, 자율 에이전트는 업무의 효율성을 높이며 인간의 개입을 줄이는 방식으로 기업 환경을 변화시키고 있습니다. 그러나 아직까지 35%의 기업만이 AI 에이전트를 광범위하게 실행하고 있으며, 전체 워크플로우에 완전히 통합한 기업은 17%에 불과합니다. 이러한 통계는 AI 에이전트의 잠재력은 크지만, 기업들이 여전히 이 기술의 도입에 대해 신중하다는 것을 보여줍니다.

  • 4-2. 기업 예산 및 투자 계획

  • AI 기술 채택이 증가함에 따라, 기업의 AI 관련 예산도 크게 증가하고 있습니다. PwC의 조사에 따르면, 88%의 미국 기업이 향후 12개월 내에 AI 관련 예산을 증대시키겠다고 응답하였습니다. 특히, 이들 기업은 자율 AI의 도입을 추진하는 데 많은 자원을 할당할 계획입니다. 실질적으로, 최근 92%의 기술 리더가 AI 투자 증대를 계획하고 있으며, 이 중 43%는 자율 에이전트가 전체 AI 예산의 절반 이상을 차지할 것이라고 예상하고 있습니다. 이러한 예산 증대는 기술 기업들이 경쟁 유지를 위해 AI의 도입을 필수사항으로 인식하고 있다는 점을 반영합니다.

  • 4-3. AI 리더십 실험 사례

  • 기업들이 AI를 리더로서 도입하는 실험이 증가하고 있습니다. 최근 AI 상사와 CEO 도입 사례가 늘어나며, 여러 기업이 AI 기술의 효율성을 시험하고 있습니다. 예를 들어, 폴란드의 디크타도르사는 AI 탑재 휴머노이드 로봇 '미카'를 CEO로 임명했고, 이를 통해 상품 디자인 및 공급망 관리에서 높은 결정 효율성을 경험했다고 보고하였습니다. 그러나 이러한 실험은 감정 지능과 팀 소통 능력이 부족하다는 한계를 드러내고 있어, AI가 리더십을 발휘하기 위해서는 여전히 많은 과제가 남아 있습니다. McKinsey의 조사에 따르면, 조직들은 정형적 관리 업무에 AI를 늘리고 있으며 이는 2025년까지 더욱 가속화될 것으로 보입니다.

  • 4-4. 엔터프라이즈 AI 인프라 발전

  • AI의 발전은 기업의 인프라에도 큰 변화를 가져오고 있습니다. Dell은 'AI 팩토리'라는 전략을 통해 기업들이 효율적이고 안전하게 AI 솔루션을 구현할 수 있도록 돕고 있으며, AI 인프라에 대한 통합적인 접근을 제공하고 있습니다. 많은 기업들이 AI 기술을 도입하기 위해 기존의 IT 인프라를 재구성하고 있으며, 이를 통해 업무의 생산성을 높이고 있습니다. 연구에 따르면, AI 솔루션을 도입한 기업들은 운영 비용을 평균 11% 줄이고, 생산성을 13% 증가시킬 것으로 예상하고 있습니다.

5. 데이터 거버넌스와 AI GRC 프레임워크 과제

  • 5-1. 분산 데이터 구조 문제

  • AI 기술의 발전으로 인해 기업의 데이터 환경은 복잡하게 분산되며, 이러한 분산 데이터 구조는 AI의 효율성을 떨어뜨리는 주요 원인으로 지적되고 있습니다. 최근 조사에 따르면, CEO의 50% 이상은 급속한 기술 채택이 데이터 통합의 부족을 초래했다고 응답했습니다. 이러한 문제는 AI 프로젝트의 성공적인 실행을 저해하며, AI의 잠재적인 이점을 십분 활용하지 못하게 만듭니다.

  • 분산 데이터 구조는 정보가 여러 시스템과 플랫폼에 흩어져 있을 때 발생합니다. 데이터가 위치에 따라 통제되지 않으면, 기업은 적절한 데이터 관리 및 거버넌스를 시행하기 어렵습니다. 따라서 CEO들은 효과적인 AI 활용을 위해서는 모든 데이터를 중앙 집중화하고 통합하는 것이 아니라, 명확하게 구조화되고 체계적으로 관리되어 쉽게 접근 가능한 형태로 만들어야 한다는 인식을 가져야 합니다.

  • 5-2. 자동화된 데이터 거버넌스 구축

  • 자동화된 데이터 거버넌스는 기업들이 민감한 데이터를 관리하고 규제를 준수하기 위한 효과적인 방식으로 부각되고 있습니다. 데이터의 종류와 위치에 상관없이, 기업이 데이터 보호와 거버넌스를 효율적으로 실현하기 위해서는 그 과정이 자동화되어야 합니다. 이를 통해 필요한 순간에 적절한 보호 조치를 취할 수 있는 기반을 마련하게 됩니다.

  • 콘센트릭 AI(Concentric AI)의 사례에서 보듯이, 의미 기반 거버넌스는 AI 모델이 데이터의 안전성을 자동으로 판단하여 민감한 정보에 대한 보호 조치를 수립하도록 해줍니다. 이러한 자동화는 기업의 운영 비용을 절감시키고, 변화하는 데이터 환경에서도 일관된 규제 대응을 가능하게 합니다. 더 나아가, 기업이 데이터 거버넌스를 자동화할 경우, 규제 준수 위반 리스크를 줄일 수 있는 많은 이점을 누릴 수 있습니다.

  • 5-3. AI 전용 GRC 프레임워크 수립법

  • 기업이 인공지능(AI)의 가치를 최대로 활용하고 리스크를 관리하기 위해서는 AI 전용 GRC(Governance, Risk, and Compliance) 프레임워크가 필요합니다. 이러한 프레임워크는 AI의 도입과 관련된 다양한 위험 요소를 인식하고 이를 최소화할 수 있도록 디자인되어야 합니다. AI 기술이 발달함에 따라 발생하는 데이터 프라이버시, 사이버 보안, 편향 문제는 기존의 GRC 정책으로는 충분히 다루기 어려운 영역입니다.

  • 효과적인 AI GRC 프레임워크를 구축하기 위해 기업은 AI 시스템에 대해 명확한 거버넌스 구조를 수립해야 하며, 이는 책임과 권한을 명확히 해주는 필수적인 요소입니다. AI GRC는 조직 내 모든 이해관계자가 참여하고, 기술적이고 윤리적인 사용을 보장하기 위해 정책과 프로세스를 지속적으로 개선해 나가야 합니다. 이는 궁극적으로 조직이 AI를 보다 신뢰성 있게 운용하고, 발생할 수 있는 위험 요소에 능동적으로 대처할 수 있게 해줍니다.

  • 5-4. 보안·규제 준수 방안

  • AI 시스템의 개발과 운영 과정에서의 보안과 규제 준수는 모든 기업의 필수적인 과제가 되었습니다. 여러 국제 기준과 법적 요구사항이 등장하고 있음에 따라, 기업은 이러한 규제를 충족시키기 위한 체계적인 접근이 필요합니다. 특히 GDPR, HIPAA와 같은 데이터 보호 규정은 기업이 준수해야 할 기준으로, AI 시스템에도 이를 반영해야 합니다.

  • 내부의 데이터 보호 정책을 강화하고 외부의 보안 요구사항을 충족시키기 위해, 많은 기업들이 AI 기반 자동화 솔루션을 탐색하고 있습니다. 이러한 솔루션은 데이터의 위치나 형식에 관계없이 이를 적절히 보호하고, 규제 준수를 보장할 수 있도록 돕습니다. 또한, AI 시스템의 지속적인 모니터링과 평가 과정을 통해, 발생 가능한 보안 사고를 예방하고 신속하게 대응할 수 있는 체계를 갖추는 것이 중요합니다.

결론

  • 오픈 에이전틱 웹과 AI 에이전트 플랫폼의 도입은 인공지능 및 디지털 혁신의 급속한 진전을 상징하고 있으며, 이는 기업들이 더욱 효율적이고 협력적인 비즈니스 환경을 조성할 수 있도록 돕고 있습니다. AI 에이전트의 자율화와 상호운용성은 차세대 인터넷 패러다임을 능동적으로 재편하는 핵심 요소가 될 것입니다. 하지만 이러한 혁신은 데이터 보안과 규제 준수 문제를 함께 동반하고 있으며, 기업들이 이러한 리스크를 관리하는 방식에 대한 심도 있는 논의가 필요합니다.

  • 앞으로의 기술 발전은 다중 에이전트를 조율하고 표준화된 거버넌스 체계를 확립하는 데 중점을 두어야 합니다. 이는 AI 에이전트의 생태계가 지속 가능한 성장과 변화를 이끌어 나갈 수 있는 기반을 마련하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 기업들이 AI를 보다 책임감 있게 활용하고, 고객의 신뢰를 쌓기 위해서는 지속적인 기술 개발과 함께 안전한 데이터 관리 및 거버넌스의 강화가 필수적입니다.

  • 결국, AI의 진화는 단순한 기술적 변화를 넘어, 새로운 비즈니스 모델과 혁신적인 서비스 개발의 기회를 열어줄 것입니다. 따라서 기업들은 이러한 변화에 적극적으로 대응하여 미래의 시장에서 경쟁력을 유지하는 것을 목표로 해야 합니다.

용어집

  • AI 에이전트: AI 에이전트는 사용자의 지시 없이 스스로 판단하고 행동할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이는 자동화된 작업 수행과 의사결정을 통해 기업 환경에서 효율성을 극대화하는 데 기여합니다. 2025년 현재, 많은 기업들이 AI 에이전트를 운영에 통합하고 있으며, 이를 통해 생산성을 향상시키고 있습니다.
  • 오픈 에이전틱 웹: 오픈 에이전틱 웹은 AI 에이전트들이 서로 연결되어 사용자의 개입 없이 다양한 작업을 수행할 수 있는 새로운 인터넷 환경을 말합니다. 이는 AI 모델 간의 상호운용성을 정상화하고, 여러 AI 비서들이 협력하여 높은 수준의 사용자 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.
  • 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP): 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트 간의 상호운용성을 보장하기 위한 디지털 소통 규약입니다. 이를 통해 AI 에이전트들이 데이터를 요청하고 공유하며 업무를 위임할 수 있는 기반을 마련하여, 사용자 개입 없이 다양한 작업을 수행할 수 있도록 돕습니다.
  • 멀티 에이전트: 멀티 에이전트는 여러 개의 AI 에이전트가 협력하여 특정 작업이나 프로젝트를 수행하는 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 다수의 AI 에이전트 간의 상호작용을 통해 더 복잡한 업무를 처리할 수 있도록 합니다.
  • 애저 AI 파운드리: 애저 AI 파운드리는 마이크로소프트의 클라우드 기반 AI 솔루션 플랫폼으로, 기업들이 자신만의 AI 모델을 설계하고 구축할 수 있는 도구를 제공합니다. 이를 통해 기업들은 다양한 AI 모델 중에서 최적의 솔루션을 선택하여 활용할 수 있습니다.
  • 산업 채택: 산업 채택은 특정 기술이나 시스템이 다양한 산업 분야에서 도입되는 정도를 나타냅니다. 최근 AI 기술의 발전으로 인해 많은 기업들이 AI 에이전트를 운영에 통합하는 경향을 보이고 있으며, 이는 기업의 운영 효율을 높이는 데 큰 역할을 하고 있습니다.
  • AI 예산: AI 예산은 기업이 인공지능 기술을 도입하고 운영하는 데 할당하는 재정적 자원을 의미합니다. AI에 대한 투자 증대가 이루어지고 있으며, 기업들이 자율 AI의 도입을 위해 많은 자원을 할당하는 추세입니다.
  • 데이터 거버넌스: 데이터 거버넌스는 기업이 데이터의 품질, 보안, 접근성을 관리하고 규제를 준수하기 위한 정책과 절차의 집합체를 의미합니다. 이는 AI 기술 활용 시 데이터 관리의 중요성을 강조하며, 효과적인 데이터 활용을 위한 필수 요소입니다.
  • GRC 프레임워크: GRC(Governance, Risk, and Compliance) 프레임워크는 기업이 기업의 거버넌스, 리스크 관리, 규제 준수를 효과적으로 수행하도록 지원하는 정책과 프로세스의 세트입니다. AI의 도입과 관련된 다양한 리스크 요소를 최소화하기 위한 설계가 필요합니다.
  • AI 리더십: AI 리더십은 기업 내에서 AI 기술을 활용하여 효율적인 의사결정을 내리고 운영을 이끄는 과정을 의미합니다. 최근 여러 기업들이 AI 시스템을 리더나 CEO로 임명하여 실험하고 있으며, 이는 새로운 기업 리더십의 가능성을 제시합니다.
  • 상호운용성: 상호운용성은 다양한 시스템이나 기술이 서로 원활하게 통신하고 협력할 수 있는 능력을 의미합니다. AI 에이전틱 웹에서 상호운용성은 필수적이며, AI 에이전트들이 효과적으로 협동 작업을 수행하기 위해 중요합니다.

출처 문서