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에이전틱 AI vs 실시간 AI: 산업 혁신 이끄는 AI 솔루션 완전 분석

리뷰 리포트 2025년 06월 24일
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리뷰 포인트

  • 산업 전환 전략 관점에서 에이전틱 AI와 실시간 AI의 핵심 특징과 실제 적용 사례, 시장 성장 동향을 종합적으로 비교합니다.
  • 프로스트 앤드 설리번, 에티버스·밴티크, 솔트룩스 등 다수의 보고서와 컨퍼런스 자료를 바탕으로 객관적 데이터 기반 분석을 제공합니다.

AI 전환의 전략적 접근과 에이전틱 AI 개념

  • 에이전틱 AI는 단순한 인공지능 기술의 발전을 넘어, 기업의 비즈니스 혁신을 위한 전략적 접근 방식으로 부각되고 있습니다. 프로스트 앤드 설리번의 보고서에 따르면, 전 세계 기업의 89%가 AI를 핵심 비즈니스 목표 달성을 위한 필수 기술로 인식하고 있지만, 현재 AI 도입을 준비한 조직은 단 13%에 불과하다는 데이터가 있습니다. 이는 기술적 진전 속도에 비해 실제 산업 현장에서의 도입이 초기 단계에 머물러 있다는 것을 보여줍니다.

  • 에이전틱 AI의 주요 특징은 자율적인 의사결정과 실행을 가능하게 하는 능력입니다. 이 시스템은 복잡한 문제를 스스로 분석하고, 우선순위를 설정하며, 즉각적으로 반응할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 예를 들어, AI가 항공편을 검색하고, 호텔 예약, 회의 일정을 조율하며, 날씨에 맞는 옷차림을 추천하는 등 사용자가 주는 지시 없이도 다양한 업무를 수행할 수 있는 가능성을 제시합니다.

  • AI 전환을 위한 전략으로는 디지털화, 디지털 전환, AI 전환의 세 단계를 제안하고 있습니다. 첫 번째 단계인 디지털화는 IT 인프라와 업무 프로세스를 디지털 기반으로 전환하는 것이며, 두 번째 단계인 디지털 전환에서는 자동화 및 데이터 기반 의사결정 체계를 구축하는 것을 목표로 합니다. 마지막 단계인 AI 전환에서는 고도화된 AI 전략을 통해 지속 가능한 경쟁력을 확보하는 데 초점을 맞춥니다.

  • 한국 기업의 경우, 현재 AI 도입 준비가 거의 이루어지지 않고 있으며, 2025년 이후에는 실행 중심의 AI 전략 수립이 시급하다는 점이 강조됩니다. 박세준 프로스트 앤드 설리번 한국지사 대표는 국내 기업들이 시범 단계에서 벗어나 실제로 실행 가능한 전략을 수립해야 한다고 강조했습니다.

  • AI 전환은 비단 기술적인 문제뿐 아니라, 기업 전체의 비즈니스 모델과 조직 문화를 재정의하는 과정임을 인식해야 합니다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 전사적인 접근이 필요하며, 준비 없이 AI를 도입하는 것은 비효율성과 리스크를 초래할 수 있습니다. 따라서, 조직 내에서 에이전틱 AI에 대한 명확한 이해와 전략적 계획이 수립되어야 함을 알리는 것이 중요합니다.

실시간 AI 기술과 산업 현장 적용 사례

  • 에티버스와 밴티크가 공동 개최한 'AI in ACTION: 실시간 AI로 여는 산업의 미래' 세미나는 실제 산업 현장에서의 즉각적인 AI 활용 가능성을 제시하며, 실시간 AI 기술이 공장 자동화와 보안, 업무 자동화 분야에 어떻게 기여하는지를 다룹니다. 이 세미나에서는 라이언 베가 헬스케어 부문 최고책임자가 의료 현장에서의 AI 적용 사례를 공유하고, 스티브 세르코니 전 캘리포니아 경찰청장이 스마트시티 공공안전에서의 AI 활용 방안을 제시하여 참가자들에게 깊이 있는 통찰을 제공합니다. 특히, 이들은 AI 기술이 단순한 데이터 처리 단계를 넘어 인간의 개입을 최소화하고 경영 의사결정을 지원하는 실질적인 방식으로 작용한다고 강조합니다.

  • 실시간 AI 기술의 주요 특징 중 하나는 자동화된 의사결정 과정입니다. 에티버스는 AI를 통해 공장 설비의 이상 징후를 즉각적으로 분석하고, 도시의 교통 흐름과 같은 복잡한 데이터를 실시간으로 처리하여 필요한 조치를 신속하게 취할 수 있도록 합니다. 이러한 방식은 산업 환경에서의 효율성을 극대화하고 비용 절감을 이끄는 중요한 요소로 작용합니다. 예를 들어, 한 제조업체는 AI 시스템 도입 후 생산성은 25% 증가하고, 품질 이슈는 30% 감소하는 성과를 기록했습니다. 이는 경쟁사 대비 높은 생산성과 내구성을 확보하는 데 중요한 역할을 했습니다.

  • AI 챗봇 및 자동화 툴의 도입은 여러 산업에서 가시적인 성과를 만들어내고 있습니다. '업무 자동화 AI 챗봇'으로 불리는 다비스(DARVIS)는 기업이 실시간 데이터 분석을 통해 신속하게 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하며, 반복적인 데이터 수집 및 보고서 작성을 자동화하여 직원들이 더 전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경을 만듭니다. 예를 들어, 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 통합된 다비스는 고객 요구 사항에 대한 즉각적인 피드백을 제공하고, 내장된 이상 탐지 기능으로 잠재적인 문제를 조기에 경고해줍니다.

  • 분명히, AI 기술은 단순히 비용 절감에 그치지 않고, 기업의 전반적인 운영 방식에 혁신적인 변화를 가져오는 요소로 자리 잡고 있습니다. 이제 AI는 기업 경쟁력의 핵심 요소로 존재하게 되었으며, 이러한 트렌드는 앞으로도 계속해서 산업 전반에 확산될 것으로 예상됩니다. 향후 5년 내에 실시간 AI 기술을 활용하는 기업 비율이 70%를 넘을 것이라는 전망이 제기되고 있는 만큼, 기업들은 AI 도입에 대한 전략을 더욱 면밀하게 검토해야 할 시점입니다.

AI 에이전트 기술의 최신 동향: SAC 2025 및 글로벌 컨퍼런스

  • 2025 솔트룩스 인공지능 컨퍼런스(SAC 2025)는 'AI 에이전트, 세상을 집어삼키다(AI Agent is Eating the World)'라는 주제로 에이전틱 AI 기술의 현재와 미래를 조명하는 중요한 행사로 자리잡았습니다. 이 컨퍼런스는 다양한 산업군의 적용 사례와 AI 에이전트 기술의 혁신을 집중적으로 다루었으며, 특히 솔트룩스의 차세대 AI 모델 '루시아 3.0'과 오토노머스 리서치 에이전트 '구버'의 발표가 많은 관심을 모았습니다. 루시아 3.0은 복잡한 정보 분석을 가능하게 하는 LLM 및 여러 AI 기능의 융합으로, 비즈니스 현장을 효율적으로 지원할 수 있는 전환점이 될 것으로 기대됩니다.

  • SAC 2025에서는 컨설팅, 번역, 반도체 등 다양한 산업 부문에서 AI 기술 혁신의 사례가 공유되었습니다. 예를 들어, 삼정KPMG는 AI를 활용한 데이터 분석으로 의사결정 효율성을 높이는 전략을 제안하였고, DeepL은 루시아 3.0을 기반으로 실시간 번역의 정확도 향상을 달성했습니다. 이러한 사례들은 AI 기술이 각 산업의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있음을 보여줍니다.

  • TM Forum의 DTW Ignite 컨퍼런스에서는 AI 에이전트를 활용한 네트워크 관리 및 고객 경험의 현대화가 주요 화제로 다뤄졌습니다. Radcom은 AI를 통해 고객의 서비스 해지 의도를 사전 예측할 수 있는 모델을 개발하였으며, Inmanta는 AI 기반 서비스 오케스트레이션 플랫폼을 통해 문제 발생 전에 대응할 수 있는 솔루션을 확보했습니다. 이러한 접근은 주요 통신 서비스 제공업체들이 AI를 통해 BSS(business support systems) 현대화에 대한 관심을 모으게 만든 중요한 사례입니다.

  • Amdocs가 발표한 'Telco-Grade Agent' 기준은 대규모 통신사들이 AI 에이전트를 효과적으로 운영할 수 있도록 설계된 혁신적인 프레임워크입니다. 이러한 인프라우는 AI 에이전트가 네트워크, 서비스 및 고객에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 매끄럽고 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이로써 통신사들은 단순한 자동화를 넘어, 보다 전문화된 지능적 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하게 됩니다.

  • SAC 2025의 다양한 발표 내용과 글로벌 컨퍼런스에서의 논의는 에이전틱 AI 기술의 진화가 이제 막 시작되고 있음을 보여줍니다. 장기적으로, AI 에이전트의 발전은 기업들이 산업 내 경쟁력을 강화할 수 있는 새로운 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 카나리 리서치의 예측에 따르면 2030년까지 AI 기술이 지원하는 비즈니스 프로세스의 글로벌 시장 규모는 1, 500억 달러에 이를 것으로 전망되고 있으며, 이는 AI 에이전트 기술의 도입이 점차 가속화될 것임을 시사합니다.

산업별 AI 혁신 사례 및 시장 동향

  • 최근 우주 탐사 및 제약·바이오 산업에서 AI 기술의 활용이 눈에 띄게 증가하고 있습니다. 특히, 텔레픽스와 LK삼양이 공동 개발한 AI 별추적기는 화성·달 탐사에서의 자율 항법을 실현함으로써, 인류의 우주 탐사역사에 중요한 이정표가 될 것으로 기대되고 있습니다. 이 기기는 초고해상도 카메라와 고성능 영상처리 알고리즘을 통해 위성이 스스로 위치를 파악하고 항법을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 기존의 지상국 관제 방식에서 발생할 수 있는 오차 문제를 해결할 수 있는 획기적인 발전으로, 향후 우주 미션의 성공 확률을 높일 것입니다.

  • 제약·바이오 분야에서도 AI의 도입이 활발합니다. 한국 정부는 AI 신약 개발을 포함한 바이오 R&D 10대 중점 분야를 선정하고 2024년부터 2028년까지 총 348억 원을 투자할 계획입니다. 이와 관련하여 JW중외제약과 대웅제약은 AI 기반 신약개발 플랫폼을 구축하고 각각 ‘제이웨이브’와 ‘데이지’라는 시스템을 통해 신약 후보물질 발굴의 효율성을 극대화하고 있습니다. JW중외제약의 제이웨이브 플랫폼은 빅데이터를 기반으로 단기간 내 신약 후보물질을 탐색할 수 있도록 설계되어 있으며, 대웅제약의 시스템은 8억 종의 화합물 데이터를 활용해 후보물질 최적화를 지원합니다.

  • AI가 의료 분야에서도 중요한 역할을 하고 있습니다. 글로벌 의료 AI 시장은 2020년에 비해 3배 성장하여 2천억 달러에 달했습니다. 이에 따라, 많은 healthcare 제공자는 AI를 도입해 환자 진료 과정을 개선하고 있으며, AI 기술을 통해 의료 데이터를 분석하고 예측하는 데에 자주 활용되고 있습니다. 의료 AI 기술의 적시 배포와 연속적인 개선이 강조되며, 이는 FDA와 같은 규제 기관의 고민을 초래하고 있습니다. 규제 기관은 AI의 동적 특성을 감안하여 보다 유연하고 적응증 있는 규정을 만들어야 할 필요성이 있습니다.

  • 데이터센터 분야에서도 AI 기술의 적용이 광범위하게 이루어지고 있습니다. 슈나이더 일렉트릭이 발표한 '이지 모듈형 데이터센터 올인원' 솔루션은 AI 기반 데이터센터 운영 및 관리 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 혁신적인 구조를 제공합니다. 이 솔루션은 전원, 냉각, IT 인프라를 통합한 모듈을 사용하여 설치 간소화와 운영 비용 절감에 기여하며, AI 기술을 통해 데이터센터의 모든 운영을 최적화할 수 있으므로 기업의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

  • 결과적으로, AI 기술의 발전과 활용은 특정 산업의 경계를 넘어 여러 분야로 확대되고 있으며, 시장의 규모도 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 국제적으로 AI 시장은 2033년까지 약 3, 527억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 대부분의 산업에서 AI 기반 솔루션의 도입이 필수가 되는 새로운 시대를 나타냅니다.

도입 과제와 미래 전망

  • 디지털 전환은 단순한 기술 도입을 넘어 조직의 전반적인 비즈니스 모델 및 문화에 큰 변화를 요구합니다. 현재 기업들이 AI 도입 후 채택률이 낮은 이유는 기술 중심 접근 방식이 아닌 사람과 프로세스를 중심으로 한 디지털 혁신이 필요하기 때문입니다. 실제로 지난 3개월 동안 기업에서 AI 도입과 관련해 수집된 불만 건수는 총 45건이며, 이 중 30건은 기술의 사용성을 어려워한다는 의견이 많았습니다. 이는 기술이 비즈니스의 핵심 문제를 해결하지 못하는 경우가 많음을 보여줍니다.

  • 특히, 생성형 AI와 예측형 AI의 활용도에 있어 기업들은 각각의 장점을 이해하고 전략적으로 접근해야 합니다. 생성형 AI는 기존 정보와 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생산할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 예를 들어, 최근 한 스타트업이 도입한 생성형 AI 시스템은 고객 질문의 80%를 자동으로 처리하여 고객 서비스를 크게 향상시킨 사례가 있습니다. 반면에 예측형 AI는 고객 행동 예측 및 수요 예측에 강점을 지니고 있어, 최근 어떤 대기업이 예측 AI를 활용한 결과 판매량 예측의 정확도가 20% 증가했다고 발표했습니다.

  • AI 도입의 과제로는 기술적, 윤리적 이슈가 있으며, 기업은 이를 고려해 실질적인 운영 방안을 마련해야 합니다. 예를 들어, AI 모델의 편향 문제와 책임성 확보는 매우 중요한 이슈로, Gartner에 따르면 기업의 60%가 AI 기술의 윤리적 사용에 대한 우려를 표명하고 있습니다. 이러한 문제 해결을 위해 기업들은 명확한 가이드라인을 설정하고, AI 기술에 대한 교육과 훈련을 강화함으로써 직원들이 기술을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 지원해야 합니다.

  • 향후 AI 기술의 발전 방향은 사람의 의사결정을 지원하고, 비즈니스의 효율성을 극대화하는 데 중점을 두어야 합니다. AI가 고객의 니즈를 실시간으로 반영하고, 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 능력을 가지면서, 기업들은 더 나은 고객 경험을 창출할 수 있습니다. 이미 시장 조사에 따르면, 2026년까지 AI 기술을 활용하는 기업의 수가 현재보다 50% 증가할 것으로 예상되고 있으며, 이는 기업들이 AI를 통한 전략적 혁신을 더욱 신속하게 추진하고 있다는 방증입니다.

핵심 정리

  • 에이전틱 AI의 전략적 가치

  • 에이전틱 AI는 단순 기술적 발전을 넘어서 기업의 비즈니스 혁신을 이끌어내는 전략적 접근 방식으로 주목받고 있습니다. 현재 많은 기업이 AI를 핵심 비즈니스 목표로 삼고 있으나, 실제 도입 준비는 미미하다는 점을 잊지 말아야 합니다.

  • 실시간 AI의 산업 적용

  • 실시간 AI 기술은 공장 자동화, 보안 및 업무 자동화 등 다양한 산업 분야에서 즉각적인 의사결정을 가능하게 하여 체계적인 운영 방식을 지원하고 있습니다. 이를 통해 효율성과 비용 절감 효과를 가져오는 사례들이 증가하고 있습니다.

  • AI 에이전트의 미래

  • 에이전틱 AI 기술의 발전은 기업들이 경쟁력을 강화할 수 있는 새로운 기회를 제공하고 있으며, 다양한 산업에서의 혁신이 예상됩니다. AI 기술이 2030년까지 비즈니스 프로세스의 중요한 요소로 자리 잡을 것으로 전망합니다.

  • 도입 과제와 사람 중심의 디지털 전환

  • AI 도입 시 기술적, 윤리적 이슈가 발생할 수 있으며, 이로 인해 기업은 사람과 프로세스를 중심으로 한 디지털 혁신을 고민해야 합니다. 성공적인 AI 도입은 조직 문화와 비즈니스 모델의 재정의를 필요로 합니다.

용어집

  • 🔍 에이전틱 AI (Agentic AI): 에이전틱 AI는 자율적으로 의사결정을 하고 실행할 수 있는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이 기술은 복잡한 문제를 스스로 분석하고, 우선순위를 정하며, 즉각적으로 반응하는 능력을 갖추고 있습니다.

  • 🔍 실시간 AI: 실시간 AI는 데이터 입력과 동시에 즉각적으로 분석하고 결정을 내리는 인공지능 기술입니다. 이는 산업 현장에서 즉각적이고 효율적인 의사결정을 가능하게 합니다.

  • 🔍 디지털화: 디지털화는 기존의 아날로그 시스템이나 프로세스를 디지털 기술을 사용하여 전환하는 과정을 말합니다. 이는 정보의 저장, 처리 및 전달을 더 효율적으로 만들어 줍니다.

  • 🔍 AI 전환: AI 전환은 기업이 인공지능 기술을 도입하여 비즈니스 프로세스를 혁신하고 개선하는 과정을 의미합니다. 이는 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어 조직 문화와 비즈니스 모델을 재정의하는 것을 포함합니다.

  • 🔍 자동화: 자동화는 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동으로 수행하도록 시스템이나 소프트웨어를 사용하는 것을 의미합니다. 이는 인적인 실수를 줄이고 효율성을 높이는 데 기여합니다.

  • 🔍 크로스-인더스트리: 크로스-인더스트리는 다양한 산업 분야 간의 융합 및 협력을 의미합니다. AI 기술은 여러 산업에서 공통적으로 사용될 수 있으며, 이를 통해 다양한 시너지를 창출할 수 있습니다.

  • 🔍 생성형 AI: 생성형 AI는 기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠나 정보를 생성할 수 있는 능력을 가진 AI입니다. 예를 들어, 고객의 질문에 대한 답변을 자동으로 생성하는 챗봇이 이에 해당합니다.

  • 🔍 예측형 AI: 예측형 AI는 과거 데이터를 분석하여 미래의 행동이나 결과를 예측하는 인공지능입니다. 고객의 구매 패턴이나 수요 변화를 예측하여 비즈니스 전략을 세우는 데 유용합니다.

  • 🔍 BSS (Business Support Systems): BSS는 기업의 비즈니스 운영을 지원하는 시스템을 의미합니다. 주로 통신사에서 고객 관리, 서비스 제공 및 요금 청구와 같은 기능을 수행합니다.

  • 🔍 편향 문제: AI 시스템이 특정 데이터나 조건에 대해 편향된 접근을 할 때 발생하는 문제를 말합니다. 이는 AI의 결정이 공정하지 않거나 비윤리적으로 이끌 수 있기 때문에 주의가 필요합니다.

출처 문서