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에이전틱 AI vs 버티컬 AI: 개념부터 산업 적용·시장 전망·보안까지 완전 분석

리뷰 리포트 2025년 06월 14일
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리뷰 포인트

  • 이 리뷰는 에이전틱 AI의 기본 개념과 역사, 버티컬 AI 비교, 주요 솔루션·사례, 시장 데이터, 보안·신뢰성 과제로 구성되어 독자가 전체 생태계를 균형 있게 이해하도록 설계되었습니다.
  • 각 섹션은 공감언론, 학술지, 시장조사 보고서, 컨퍼런스 발표, 가트너·인공지능신문 등 신뢰성 있는 최신 자료를 근거로 구성했습니다.

1. 에이전틱 AI 개념과 발전 배경

  • 에이전틱 AI는 기존의 단순한 인공지능을 넘어서 자율적인 의사결정 및 행동을 가능하게 하는 기술로, 구제적인 예시로 자율주행차와 같은 발달된 형태가 있다. 이 AI 시스템은 사용자 요구를 인식하고, 상황에 따라 필요 행동을 스스로 결정하여 실행하는 능력을 갖춘 애플리케이션이다. 최근 가트너는 이 기술이 2025년 전략 기술 트렌드의 첫 번째로 자리잡으며 필수성과 위험성 측면에서 주목받고 있다고 밝혀, 에이전틱 AI의 중요성이 급증하고 있다.

  • 에이전틱 AI의 발전 배경에는 급격한 데이터 양의 증가와 고급 머신러닝 기술의 발전이 있다. 이 기술들은 대규모 언어 모델과 알고리즘의 발전과 결합하여 사용자가 주어진 요청을 더 이해하고, 해당 요청에 대해 최선의 솔루션을 제시할 수 있도록 지원하고 있다. 이러한 시스템은 특정 업무에 최적화된 버티컬 AI와의 큰 차별화 포인트를 지니며, 보다 범용적으로 활용될 수 있는 가능성을 시사한다.

  • AI 솔루션 분야에서 리더기업들의 사례를 분석하면, 예를 들어 오픈AI의 'Operator'와 앤트로픽의 'Computer Use'와 같은 제품은 해당 분야에서 에이전틱 AI의 실제 적용 사례로 손꼽힌다. 이 솔루션들은 사용자가 명령어를 입력하면 복잡한 문제를 파악하고 해결안을 제시하여, 비즈니스 환경에서 효율성을 크게 높일 수 있도록 기여하고 있다.

  • 시장 분석에 따르면 글로벌 AI 에이전트 시장은 2024년 54억 달러에서 2030년까지 503억 달러로 급성장할 것으로 예상되며, 이는 연평균 45.8%의 성장이 예상되는 수치다. 또한, 박스 리서치는 향후 5년간 AI 에이전트에 대한 수요가 급증할 것이라고 예측하고 있으며, 다양한 산업에서 AI의 적용이 확대될 것이라는 전망이 지배적이다.

  • 그러나 AI의 발전과 활용에는 보안 및 신뢰성 이슈가 상존한다. AI는 큰 데이터에 의존하기 때문에 정보의 정확성 및 보안이 중요하다. 예를 들어, 기업의 데이터 관리 지침을 엄격히 준수해야 하며, 새로운 AI 도입 시 보안 프레임워크가 필요하다. 실제로, 63%의 기업이 인력의 기술 격차를 해결하기 위한 재교육의 필요성을 느끼고 있으며, 이러한 인프라가 구축되지 않고서는 AI의 효율성을 최대한 활용하기 어려울 것이다.

2. 에이전틱 AI와 버티컬 AI 비교

  • 에이전틱 AI(Agentic AI)는 전통적인 AI 개념을 넘어 자율적 의사결정과 행동을 하는 시스템으로, 복잡한 문제를 다루는 데 있어 큰 강점을 가진다. 반면, 버티컬 AI(Vertical AI)는 특정 산업에 특화된 데이터를 활용하여 해당 분야의 문제를 해결하는 데 집중한다. 이러한 차별점은 각 시스템의 활용 가능성과 효과성에 직접적인 영향을 미친다. 예를 들어, 에이전틱 AI는 폭넓은 데이터에서의 학습을 통해 자율주행차나 개인화된 금융 상담 시스템 등 다양한 어플리케이션에 응용될 수 있는 반면, 버티컬 AI는 의학, 금융 등 특정 분야에서의 정확도를 높여 업무 효율성을 극대화하는 솔루션으로 자리 잡고 있다.

  • 2025년에는 에이전틱 AI 시장이 2024년 54억 달러에서 2030년 503억 달러로 급성장할 것으로 예상되며, 이는 연평균 45.8%의 성장이 예측되는 수치이다. 이러한 팩트는 기업들이 스스로의 비즈니스 문제를 해결하기 위해 에이전틱 AI에 대한 투자를 아끼지 않고 있다는 증거로 볼 수 있다. 반면, 버티컬 AI 시장도 여전히 빠르게 성장하고 있으며, IDC는 의료, 제조, 금융 분야가 전체 시장의 65%를 차지할 것이라고 예측하였다.

  • 에이전틱 AI와 버티컬 AI의 차이는 또한 보안 및 신뢰성 이슈에서도 두드러진다. 에이전틱 AI는 대량의 데이터를 사용하여 자율적으로 결정을 내리는 만큼, 데이터의 정확성과 보안성이 매우 중요하다. 최근 조사에 따르면, 63%의 기업들이 인력의 기술 격차를 해결하기 위한 재교육의 필요성을 느끼고 있으며, 이는 AI의 효율성을 최대화하기 위해 필수적인 요소로 작용할 것이다. 반면, 버티컬 AI는 산업별 규제 준수 및 윤리적 문제를 내재화하여 설계되어, 업계에서의 적용이 보다 쉬운 편이다.

  • 결론적으로, 에이전틱 AI는 시대적 흐름 속에서 점점 더 많은 industries에 통합되며, 기업의 디지털 트랜스포메이션을 이끄는 역할을 하고 있다. 하지만 그 성공적인 도입과 활용을 위해서는 각 기업이 갖고 있는 고유의 데이터 및 인프라가 뒷받침되어야 하며, 이는 다시 한번 기업들이 스스로의 문제를 해결하기 위한 전략적 접근을 필요로 한다.

3. 주요 솔루션 및 사례 분석

  • 에이전틱 AI는 다양한 산업에서 실제 비즈니스 문제 해결을 위한 혁신적인 솔루션으로 자리잡고 있습니다. 최근 솔트룩스의 인공지능 컨퍼런스(SAC 2025)에서는 차세대 AI 모델 ‘루시아 3.0’과 같은 혁신적인 기술이 소개되었는데, 이 모델은 고차원적 분석과 심층적 사고를 가능하게 합니다. 루시아 3.0은 사용자의 질문 복잡도에 따라 스스로 추론 길이를 조정하여 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 특히, 이는 기존 대형 언어모델 대비 도메인 특화 언어처리 성능이 크게 강화되어 글로벌 LLM 리더 보드에서도 높은 성과를 기록하고 있습니다.

  • 시스코는 AI 시대에 맞춤형 보안 솔루션을 발표하며 AI 네트워크 인프라의 중요성을 강조했습니다. 최근 시스코 라이브 행사에서, AI 기반 룸 비전과 관련된 혁신적인 회의 시스템과 워크플로우 자동화 기능인 웹엑스용 AI 어시스턴트를 소개했습니다. 이러한 기술들은 작업의 효율성을 극대화하고, 실시간 협업을 가능하게 하여 고객 경험을 향상시키는 데 기여하고 있습니다. 내부 데이터와 외부 환경 변화에 빠르게 반응할 수 있는 AI 솔루션들이 필요해짐에 따라, 기업들은 더욱 더 자동화된 통합 네트워크 관리 기능을 중요시하고 있습니다.

  • Ciena의 블루 플래닛도 5G 및 AI 기반의 OSS 자동화를 통해 자율 네트워크 운영을 지원할 수 있는 에이전틱 AI 프레임워크를 발표했습니다. 이 프레임워크는 통신 서비스 제공업체(CSP)가 비즈니스 운영에서의 자율성을 높이기 위해 감시와 관리의 부담을 덜 수 있도록 설계되었습니다. 시장 조사에 따르면, 자율 네트워크 운영을 채택한 CSP의 경우, 운영 비용을 30% 감소시키고 서비스 활성화 시간을 5일에서 1시간으로 단축했다고 보고되고 있습니다. 이러한 혁신적인 접근은 서비스 제공자의 운영 효율성을 크게 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.

  • 데이터브릭스는 ‘에이전트 브릭스’를 통해 AI 에이전트를 기업의 비즈니스 맥락에 맞춰 자동화하여 맞춤형 에이전트를 생성할 수 있는 솔루션을 발표했습니다. 이 솔루션은 자동으로 작업에 대한 정량적 평가 기준을 생성하고, 고객 데이터 특성을 반영하여 성능을 강화합니다. 실제로, 아스트라제네카는 이 기술을 사용하여 40만 건 이상의 임상 시험 문서를 신속하게 분석하고, 구조화된 데이터로 변환하는 데 성공했습니다. 이러한 사례는 기업들이 AI 도입 시 직면하는 품질 및 비용 문제를 해결할 수 있는 가능성을 시사합니다.

  • 결과적으로, 에이전틱 AI 기술은 단순한 비즈니스 최적화를 넘어서, 기업의 디지털 전환을 선도하고 있으며, 다양한 산업에서의 혁신적 비즈니스 모델 형성에 기여하고 있습니다. 기업들이 이러한 솔루션들을 통해 얻는 가치는 향후 수년간 더욱 확장될 것으로 예상되며, 지속적인 투자와 연구개발이 필요합니다.

4. 시장 규모·성장 전망과 산업별 기회

  • 북미의 인공 지능(AI) 시장은 급속한 성장세를 보이고 있으며, 2022년에는 37.5억 달러로 평가되었고, 향후 2032년까지 731.8억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이는 연평균 34.6%의 성장률을 나타내며, 북미 지역이 AI 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역임을 보여줍니다. 이러한 강력한 성장은 의료, 자동차, 소매 등의 산업에서 AI의 활용이 본격적으로 증가하고 있기 때문입니다. 특히, 자율주행차 및 고객 맞춤형 서비스 분야에서의 AI 도입이 활발히 이루어지고 있습니다.

  • AI 기술의 발전은 특히 데이터 분석의 혁신으로 이어지고 있습니다. 예를 들어, 최근 보고에 따르면 AI 기술의 도입으로 환자 관리 및 진단 과정이 효율성이 높아졌고, 이는 의료 비용 절감에도 기여하고 있습니다. AI는 다양한 데이터 분석 도구를 통해 공급망 관리 및 서비스 최적화에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 변화는 기업들이 그들의 운영 과정에서 AI에 대한 투자를 아끼지 않도록 유도하고 있습니다.

  • 북미의 IT 서비스 시장 또한 AI의 발전에 힘입어 성장하고 있습니다. 2022년에는 489.6억 달러 규모로 측정되었으며, 2032년까지 861.69억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 특히 클라우드 기반 서비스와 AI의 통합이 이루어지면서, 기업들은 더 나은 데이터 저장 및 관리 해결책을 필요로 하고 있습니다. 이러한 시장 성장에는 AI 솔루션이 제공하는 효율성 향상 및 운영 비용 절감의 중요성이 큰 역할을 하고 있습니다.

  • 리테일업계에서도 자동화와 AI의 융합이 가속화되고 있습니다. 2024년에는 14.5억 달러에서 시작하여 2034년까지 36억 달러에 이를 것이라고 전망되며, 이 과정에서 AI 기반 재고 관리 및 추천 시스템의 필요성이 더욱 부각될 것입니다. AI를 활용한 고객 경험의 혁신은 소매업체들이 경쟁력을 강화하는 데 필수 요소로 자리잡고 있습니다.

  • 이런 중에도 기업들은 AI의 도입에 있어 보안 및 데이터 관리 문제에 직면하고 있습니다. AI 솔루션이 데이터에 크게 의존하다 보니 데이터의 정확성과 보안성은 매우 중요한 요소가 됩니다. 예를 들어, 기업의 63%가 기술 인력 재교육의 필요성을 느끼고 있으며, 이는 기업들이 AI의 활용을 극대화하기 위한 필수적인 전제조건으로 작용하고 있습니다.

  • 결론적으로, 북미 지역의 AI 시장은 여러 산업에서의 발전과 함께 지속적인 성장 가능성을 보이고 있으며, AI의 도입이 기업의 운영 효율성을 향상시키고 있습니다. 하지만 이를 위해서는 기술 도입에 따른 보안 문제를 해결하고, 인프라와 인력 재교육 등에 대한 지속적인 투자도 필요할 것입니다.

5. 보안·신뢰성 이슈와 기업 과제

  • 가디언 에이전트는 AI 에이전트를 안전하게 관리하고 감독하는 데 필요한 필수적인 기술로 주목받고 있으며, 이는 조직이 자율적 AI 에이전트를 안전하게 운영하기 위해 반드시 고려해야 할 요소입니다. 가트너에 따르면, 가디언 에이전트는 2030년까지 전체 에이전틱 AI 시장의 최소 10~15%를 차지할 것으로 전망되고 있으며, 이는 이 기술의 중요성이 급증하고 있음을 나타냅니다.

  • 가디언 에이전트는 주로 세 가지 핵심 기능을 통해 AI 에이전트의 신뢰성을 보장합니다: 첫째, 검토 기능으로 생성된 결과물의 정확성 및 유용성을 평가합니다. 예를 들어, 기업에서는 AI가 생성한 보고서의 신뢰성을 검토하여 실수를 사전에 방지할 수 있습니다. 둘째, 모니터링 기능을 통해 AI의 행동을 지속적으로 관찰하고 기록함으로써, 인간 사용자 또는 다른 AI에 의해 발생할 수 있는 오류나 잠재적 위험을 줄입니다. 셋째, 보호 기능으로 실행 중인 AI의 작업을 자동으로 조정하고 통제할 수 있어, 비정상적인 행동이나 악의적인 크래킹 시도가 발생했을 때 즉시 대응할 수 있습니다.

  • 가디언 에이전트의 도입은 AI 에이전트가 내부 관리 뿐만 아니라 외부 고객 응대에도 우선적으로 활용되고 있다는 점을 감안하면 매우 중요합니다. 가트너의 설문조사에 따르면, 응답자 중 52%가 AI 에이전트를 내부 관리 시스템에 적용하고 있으며, 23%는 고객 서비스 업무에 집중적으로 활용하고 있습니다. 이러한 맥락에서, 가디언 에이전트는 각 산업 분야에서 AI 솔루션의 신뢰성과 효율성을 높이는 데 결정적인 역할을 할 것입니다.

  • 하지만, 가디언 에이전트를 도입하면서 여러 가지 도전 과제가 존재합니다. 기업의 63%가 기술 인력 재교육의 필요성을 느끼고 있으며, 이는 보안 및 신뢰성 문제를 해결하기 위한 필수적인 요소로 작용합니다. 기술의 발전과 자율적 AI의 활용 증가에 따라, 인프라와 인력에 대한 지속적인 투자가 필요한 상황입니다. 예를 들어, AI 시스템 사용에 따른 규제 준수 문제가 대두되고 있으며, 이로 인해 더욱 철저한 접근이 요구됩니다.

  • 결론적으로, 가디언 에이전트는 에이전틱 AI 환경에서 신뢰성과 보안을 보장하는 핵심 기술로 자리잡고 있으며, 특히 다양한 산업에서의 AI 활용이 증가함에 따라 그 중요성이 더욱 커질 것으로 전망됩니다. 이에 따라 기업들은 가디언 에이전트를 도입하여 AI의 자율성을 최적화하고, 발생할 수 있는 위협을 사전에 인지하고 대응할 수 있는 체계를 구축해야 합니다.

핵심 정리

  • 에이전틱 AI의 핵심 개념

  • 에이전틱 AI는 자율적인 의사결정 및 행동이 가능한 인공지능 기술로, 다양한 산업에서의 응용 가능성을 갖추고 있습니다. 이는 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어, 복잡한 문제를 스스로 해결하는 능력을 지니고 있습니다.

  • 버티컬 AI와의 차별성

  • 버티컬 AI는 특정 산업에 특화된 솔루션으로, 반면 에이전틱 AI는 범용적인 문제 해결을 목표로 합니다. 이로 인해 에이전틱 AI는 보다 폭넓은 활용 가능성과 높은 효율성을 제공합니다.

  • 시장 성장 전망

  • 에이전틱 AI 시장은 2024년 54억 달러에서 2030년까지 503억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 연평균 45.8%의 급성장을 나타냅니다. 이는 기업들이 AI를 통해 비즈니스 문제를 해결하고자 하는 의지가 반영된 결과입니다.

  • 보안 및 신뢰성 문제

  • AI 시스템의 활용이 증가함에 따라 보안 및 신뢰성 문제가 중요해지고 있습니다. 데이터의 정확성과 보안성 확보는 필수적이며, 이에 따라 기업들은 인력 재교육 및 기술 인프라 개선에 힘써야 합니다.

  • 혁신적인 솔루션과 사례

  • 솔트룩스의 루시아 3.0, 시스코의 AI 기반 회의 시스템, 그리고 Ciena의 자율 네트워크 운영 프레임워크와 같은 사례들은 에이전틱 AI가 실제 비즈니스 환경에서 효과적으로 적용되고 있음을 보여줍니다.

용어집

  • 🔍 에이전틱 AI (Agentic AI): 자율적인 의사결정과 행동이 가능한 인공지능 기술로, 자율주행차와 같은 고급형 고객 맞춤 서비스를 제공할 수 있습니다.

  • 🔍 버티컬 AI (Vertical AI): 특정 산업이나 업무에 특화된 데이터를 기반으로 설계된 AI 시스템으로, 해당 분야의 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

  • 🔍 자율주행차: AI를 활용하여 스스로 주행할 수 있는 자동차로, 주변 환경을 인식하고 행동하는 능력을 갖추고 있습니다.

  • 🔍 대규모 언어 모델: 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 AI 기술입니다. 질문에 대한 답변이나 텍스트 작성을 잘 수행합니다.

  • 🔍 산업별 규제: 특정 산업에서 요구되는 법적 기준이나 안전 기준을 의미하며, AI 솔루션 개발 및 도입 시 반드시 고려해야 합니다.

  • 🔍 가디언 에이전트: AI 에이전트를 안전하게 관리하고 감독하기 위한 기술로, AI가 생성한 결과물의 검토와 AI의 행동 모니터링 등을 포함합니다.

  • 🔍 디지털 트랜스포메이션: 기술을 활용하여 기업의 운영 방식을 혁신하는 과정으로, 특히 AI를 통해 효율성을 높이는 것을 중점적으로 다룹니다.

  • 🔍 클라우드 기반 서비스: 인터넷을 통해 제공되는 IT 서비스로, 서버나 스토리지와 같은 자원들을 온라인으로 관리할 수 있게 해줍니다.

  • 🔍 신뢰성 이슈: AI 시스템의 정확성과 보안성에 관한 문제로, 기술이 잘못된 결정을 내리거나 해킹에 노출될 수 있는 위험을 포함합니다.

  • 🔍 시장 규모: 특정 산업이나 분야에서 제품이나 서비스가 발생하는 총매출을 의미하며, 성장 가능성을 평가하는 데 중요한 지표입니다.

출처 문서