AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어선다. "이는 디지털 노동의 부상입니다."
세일즈포스(Salesforce) CEO 마크 베니오프(Marc Benioff)는 "우리는 노동의 대전환 직전에 서 있다"고 말했습니다.
사진: 데이비드 폴 모리스(David Paul Morris) / 블룸버그(Bloomberg)
2024년 12월 14일 오전 1시 (GMT+9)
만약 여러분이 이제 막 챗봇과 코파일럿에 대해 이해를 시작했다면, 이미 시대에 뒤처지고 있는 겁니다. 현재 실리콘밸리의 화두는 '에이전트(agent)'입니다. 에이전트란 고객 온보딩, 비용 승인, 고객 서비스 요청 처리 등 여러 단계를 포함한 업무를 인간의 최소한의 감독하에 수행할 수 있는 인공지능을 의미합니다. 단순히 요청을 전달하는 것을 넘어, 직접 응답까지 처리할 수 있는 기술입니다.
오픈AI(OpenAI) CEO 샘 알트먼(Sam Altman)은 에이전트를 "다음 거대한 혁신"이라고 부릅니다. 세일즈포스(Salesforce Inc.)는 이미 200개 이상의 기업과 계약을 체결해 AI 에이전트를 도입하고 있으며, 여기에는 악센츄어(Accenture Plc), 아데코 그룹(Adecco Group), 페덱스(FedEx Corp.), IBM(International Business Machines Corp.), RBC 웰스 매니지먼트(RBC Wealth Management) 등이 포함됩니다.
세일즈포스 CEO 마크 베니오프(Marc Benioff)는 최근 실적 발표 회의에서 “우리는 혁명적인 변혁의 문턱에 있습니다”라며, “이는 디지털 노동의 부상입니다”라고 말했습니다.
일각에서는 2022년 챗GPT(ChatGPT) 출시 당시와 비슷한 흥분이 반복되고 있다고 지적할지도 모릅니다. 오픈AI의 챗봇은 처음에 큰 관심을 끌었지만, 아직까지 실질적인 생산성 향상이나 직장 환경의 급격한 변화를 광범위하게 실현하지는 못했습니다. 하지만 에이전트 기술은 그 이상을 목표로 합니다. 단순히 질문에 적절한 답변을 내놓는 것을 넘어, 현재 수백만 명의 인간 노동자가 처리하고 있는 반복적인 업무를 실제로 수행할 수 있는 기술입니다.
에이전트는 직장에만 국한되지 않습니다. 예를 들어, 여러분은 곧 여행 일정을 조사, 선택, 예약하는 전 과정을 에이전트를 통해 처리할 수도 있을 것입니다. 하지만 알트먼이 더욱 흥미롭게 생각하는 부분은, 에이전트가 “정말 똑똑한 선임 동료처럼 프로젝트에서 협력할 수 있는 존재”로 발전할 가능성입니다. 그는 지난달 한 팟캐스트 인터뷰에서 “에이전트가 이틀짜리 업무나 2주짜리 업무를 정말 잘 수행하고, 질문이 있을 때만 여러분에게 연락한 뒤, 훌륭한 작업 결과물을 가지고 돌아올 수 있다”고 설명했습니다.
샘 알트먼 (Sam Altman)
사진 제공: 데이비드 폴 모리스(David Paul Morris) / 블룸버그
자율형 작업 에이전트가 불러올 모든 파급 효과를 예측하는 것은 어려울 수 있지만, 이미 몇 가지 구체적인 활용 사례가 나타나고 있습니다.
● 전문 에이전트(Specialist agents): 반복적으로 발생하는 고객 문의에 응답하거나 부서 간의 고객 서류 작업을 간소화하는 등 기본적이고 반복적인 업무를 처리할 수 있습니다.
●개인 비서 에이전트(Personal assistant agents): 직원들의 일정 관리 및 행정 업무를 담당할 수 있습니다.
● 동료 에이전트(Coworker agents): 팀이나 개인과 협력하며 브레인스토밍 세션에 참여하거나, 슬랙(Slack) 채팅에서 아이디어를 제시하는 방식으로 의견을 공유할 수 있습니다.
● 관리자 에이전트(Supervisor agents): 다른 유형의 에이전트들을 감독하고 조율하는 역할을 할 수 있습니다.
세일즈포스는 올해 9월에 자사의 에이전트 제품인 ‘에이전트포스(Agentforce)’를 출시했습니다. 이후 10월에는 앤트로픽(Anthropic)이, 11월에는 마이크로소프트(Microsoft)가 각각 자사의 에이전트 제품을 선보였으며, 오픈AI는 내년 1월 연구 프리뷰에서 에이전트를 공개할 예정입니다. 이와 동시에 다수의 스타트업이 자체적인 ‘에이전트 기반(agentic)’ AI 제품을 출시했습니다.
세일즈포스 제품 및 산업 마케팅 부문 부사장인 패트릭 스톡스(Patrick Stokes)는 한 인터뷰에서 에이전트가 빠르면 2025년 1분기부터 더욱 널리 확산될 것으로 예상된다고 밝혔습니다.
스톡스는 “내년 11월쯤 우리는 이렇게 생각하게 될 것입니다. ‘어떻게 이런 기술이 없던 세상에서 살 수 있었을까?’”라고 말했습니다.
‘역할은 변화할 것’
최근 뉴욕에서 열린 세일즈포스 행사에서, 임원들은 에이전트 기술이 일자리를 빼앗기 위한 것이 아님을 강조했습니다. “이는 대체(replace)하는 것이 아니라 보완(augment)하는 것입니다,”라고 삭스 글로벌(Saks Global)의 CEO 마크 메트릭(Marc Metrick)은 기조연설 중 상영된 세일즈포스 홍보 영상에서 말했습니다.
그러나 마크 베니오프(Marc Benioff)는 실적 발표 컨퍼런스 콜에서, 세일즈포스 자체를 포함해 변화가 필요할 것이라고 언급했습니다. “이 변혁은 도전 과제 없이 이루어질 수 없습니다. 일자리는 진화할 것이고, 역할은 변화할 것이며, 기업들은 적응해야 할 것입니다,”라고 그는 말했습니다. “에이전트가 더 많은 업무를 맡게 되면서, 우리 모두가 인력을 재조정해야 할 것이고, 우리의 기업을 새로운 방식으로 재편성해야 할 것입니다.”
컨설팅 회사 맥킨지 앤 컴퍼니(McKinsey & Co.)에서는 AI 에이전트가 이제 고객 온보딩의 지루한 업무를 처리하고 있습니다. 에이전트는 서류 작업을 조율하고, 관련 연락처 정보를 공유하며, 프로젝트 범위를 확인하고, 회사의 법무, 리스크, 재무, 인사 및 기타 부서와 협력하여 승인 과정을 마칩니다.
맥킨지의 디지털 프랙티스와 자사 AI 혁신을 이끄는 로드니 젬멜(Rodney Zemmel)은 이렇게 말했습니다. “과거에는 이런 일이 여러 부서 간 이메일 스레드가 얽힌 복잡한 ‘스파게티 그릇’ 같은 상황이었습니다.” 과거에는 새로운 고객 한 명을 온보딩하는 데 수십 시간이 걸렸지만, 이제는 “에이전트가 모든 추적 작업을 대신 수행”하여 그 과정을 약 30%의 시간으로 단축시켰습니다. 에이전트는 이메일을 보내고 필요한 정보를 모으기 위해 후속 조치를 취하며, 프로젝트를 진전시키기 위해 필요한 데이터를 수집합니다. 최종 결과물은 인간에 의해 검토 및 승인됩니다.
젬멜은 “이 시스템이 작동하는 이유는 복잡한 작업이지만, 사실상 매우 표준화되고 정형화된 작업으로, 많은 판단이 필요하지 않기 때문입니다,”라고 설명했습니다.
또 다른 활용 사례: 맥킨지의 '에이전트 스쿼드'
맥킨지가 시험 중인 또 다른 애플리케이션은 에이전트들이 인간 직원 팀처럼 협력하는 “스쿼드”입니다. 맥킨지는 종종 기업들이 메인프레임 데이터를 클라우드로 이전하도록 돕는데, 이는 “지루하고 복잡하며 비용이 많이 드는 과정”이라고 로드니 젬멜(Rodney Zemmel)은 설명했습니다. 그래서 맥킨지는 디자이너나 데이터 엔지니어처럼 프로젝트를 맡는 각 팀원의 역할을 모방하도록 에이전트 스쿼드를 훈련시켰습니다.
스쿼드가 아직 완전하게 가동 중인 상태는 아니지만, 젬멜은 초기 결과가 인상적이라고 말했습니다. “적절한 수준의 인간 감독을 더한다면, 에이전트 스쿼드를 활용하여 메인프레임에서 클라우드로의 이전 시간을 절반 이상 단축할 수 있습니다,”라고 그는 말했습니다.
이 에이전트들은 자연어 지시로 활성화할 수 있으며, 인간 사용자와 원활하게 소통하도록 설계되었습니다. 맥킨지는 최근 내부 플랫폼 접근을 허용하여 모든 직원이 자신의 필요에 맞는 에이전트를 직접 설계할 수 있도록 했습니다. 각 직원이 자신에게 가장 유용한 에이전트를 설계할 수 있도록 허용하면 큰 생산성 향상을 가져올 수 있습니다. 그러나 젬멜은 “절대적인 혼란을 초래할 가능성도 있다”며 에이전트를 둘러싼 올바른 안전장치를 구축하는 것이 필수적이라고 강조했습니다. 맥킨지에서는 중앙 팀이 에이전트가 사이버 보안, 리스크, 법적 및 데이터 정책을 준수하는지 검토한 후 나머지 직원들에게 공개할 예정입니다.
젬멜은 에이전트를 도입하는 기업들이 단기간에 전체 부서를 대체하지는 않을 것이라고 말했습니다. 오히려, 새로운 기술은 인사, 재무 또는 기술 같은 기능에서 해외 아웃소싱의 역전 현상을 초래할 가능성이 있습니다. 예를 들어, 인도처럼 노동 비용이 낮은 국가에서 평균적인 기술을 가진 대규모 팀에 업무를 외주화하는 대신, 본국에서 강력한 에이전트를 활용해 더 많은 성과를 낼 수 있는 소규모 고급 인재 팀을 고용하는 것이 더 유리할 수 있습니다.
엄마도 속일 정도로 뛰어난 에이전트
에이전트는 내부용으로만 사용되거나 고객과 “소통”하도록 설정될 수 있다는 점에서 매우 유연합니다. 온라인 보험회사 엔슈어(Nsure)는 고객과 전화, 문자, 이메일 및 온라인 채팅을 통해 소통하는 AI 에이전트를 도입했습니다. 이 에이전트는 질문에 답변하고, 견적을 제공하며, 정보를 기록하고, 문제를 해결합니다.
이 에이전트는 엔슈어의 AI 및 자동화 부사장 존 헤이시(John Haisch)의 이름을 따서 지어졌으며, 고객 요청의 60%를 처리하며 이전에는 인간 직원이 맡았던 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 대체합니다. “프렌들리 존(Friendly John)”으로 알려진 이 에이전트는 헤이시의 음성 300시간을 기반으로 훈련되어 매우 사실적인 음성을 구현했는데, 이는 헤이시 본인의 어머니조차도 감기 기운이 있는 그로 착각할 정도였습니다.
엔슈어는 이 에이전트를 보험법과 규제 정보뿐만 아니라, 고객과의 3년간의 인간 상담사 상호작용 데이터를 기반으로 훈련시켰습니다. 이러한 대화들은 부족한 점을 보완하기 위해 주석이 달려 있었습니다. 또한, 최근 대화 데이터를 모델에 다시 입력하여, 인간 상담사로의 연결이 필요했던 상황을 학습하도록 개선하고 있습니다.
엔슈어의 공동 창업자이자 최고 운영 책임자(Wojtek Gudaszewski)는 AI 에이전트를 활용하면, 동일한 규모로 비즈니스를 성장시키는 데 필요한 인력을 기존 대비 20% 수준으로 줄일 수 있다고 말했습니다. 그러나 엔슈어는 감원을 진행하지 않았습니다. 대신, 인간 상담사를 단순 반복 작업이 필요한 역할에서 더 복잡한 역할로 이동시키는 방식으로 업무 구조를 변경했습니다.
구다셰프스키는 이러한 변화가 직원들의 사기를 높이고 이직률을 낮추는 데 기여했다고 말했습니다. 직원들은 더 높은 급여를 받을 수 있는 복잡하고 의미 있는 역할에 배치되어 학습하고 성장할 수 있었습니다. 또 다른 장점은 AI 에이전트가 24시간 고객 문의를 처리할 수 있어, 인간 직원들이 야간이나 휴일 근무를 걱정하지 않아도 된다는 점입니다.
인간과 AI의 상호 이익
지금까지 엔슈어의 경험은 AI 회사 앤스로픽(Anthropic)의 공동 창업자 다리오 아모데이(Dario Amodei)가 제시한 가설과 일치합니다. 그는 AI 에이전트의 도입이 인간의 역할을 대체하기보다는 AI가 대체할 수 없는 기술을 가진 인간의 임금을 높이는 방향으로 이어질 수 있다고 주장했습니다.
“사실 AI가 인간보다 모든 것을 100% 더 잘할 수 있다고 해도, 일부 작업에서는 여전히 비효율적이거나 비용이 많이 들거나, 인간과 AI가 필요로 하는 자원이 의미 있게 다르다면, 인간의 비교 우위 논리는 여전히 유효합니다,”라고 아모데이는 설명했습니다.
그러나 그는 장기적으로 AI가 매우 효과적이고 저렴해지면 이러한 논리가 더 이상 적용되지 않을 것이라고 전망했습니다. 그는 다음과 같이 덧붙였습니다. “그 시점이 되면 현재의 경제 체제는 더 이상 의미가 없게 될 것이며, 경제를 어떻게 조직할 것인지에 대한 더 광범위한 사회적 논의가 필요할 것입니다.”
다양한 에이전트 유형
우리가 잠재적으로 그러한 시점에 도달하기 훨씬 이전부터, 기업들은 AI 에이전트의 다양한 응용 프로그램을 시험하게 될 것입니다.
액센츄어(Accenture)에서는 여행, 소매 은행업, 공급망 계획 등 다양한 산업에 걸쳐 고객을 위한 맞춤형 산업별 에이전트를 개발하려는 계획이 진행 중입니다.
내부적으로는 마케팅 부서에서 에이전트를 이미 배치해 활용하고 있습니다. 이 에이전트는 행사 투자 대비 수익(Return on Investment, ROI)을 예측하거나, 과거 데이터와 경쟁사의 활동 정보를 바탕으로 마케팅 계획을 수립하는 데 도움을 줍니다. 이 에이전트들은 지난 8월에 처음 시범 도입되었으며, 현재 약 500명의 마케팅 직원들에게 제공되고 있습니다.
대부분의 에이전트는 주니어 연구원처럼 작동하는 “유틸리티” 에이전트입니다. 그러나 액센츄어는 이를 넘어 다수의 연구 에이전트를 조율할 수 있는 팀 리더 역할의 “전략적” 에이전트도 개발했습니다. 이 전략적 에이전트는 팀원들이 정기적으로 회의하며 정보를 공유하는 것처럼, 서로 정보를 주고받으며 협력할 수 있습니다.
액센츄어의 최고 AI 책임자인 란 관(Lan Guan)은 이 전략적 에이전트가 주니어 마케터들과 나란히 작업할 수 있을 뿐만 아니라, 이들에게 코치 역할을 할 수도 있다고 말했습니다. 과거에는 행사를 주관하는 임무를 맡은 주니어 직원이 마케팅 브리프를 작성하거나 전략적 계획을 세우는 일에 부담을 느껴 상사의 조언을 구하는 경우가 많았습니다. “그것이 예전의 작업 방식입니다,”라고 관은 설명했습니다.
이제는, 전략적 에이전트가 직원이 하려는 작업의 맥락과 정보를 기억하고, 과거 경험과 모범 사례에 기반해 적합한 유틸리티 에이전트를 조율함으로써 업무를 완료할 수 있도록 지원합니다.
액센츄어는 AI 에이전트 도입으로 기대되는 효율성 향상에 따라 채용 전망이 변경되었는지에 대해서는 언급을 거부했습니다.
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기사 요약: AI 에이전트가 가져올 업무 혁신
1. AI 에이전트의 등장
AI 에이전트는 인간 직원처럼 일하거나 고객과 소통하며 업무 효율성을 크게 높이고 있습니다. 기업들은 이를 활용해 생산성을 강화하고 비용을 절감하면서도 인력을 재배치해 더 높은 부가가치 활동을 수행하고 있습니다.
2. 사례별 적용
- 맥킨지(McKinsey)
- ‘에이전트 스쿼드’ 테스트: 인간 팀원(디자이너, 데이터 엔지니어 등)의 역할을 모방하여 메인프레임 데이터를 클라우드로 이전하는 프로젝트의 시간을 절반 이상 단축.
- 자체 에이전트 플랫폼 도입: 직원들이 자신만의 에이전트를 설계하여 업무 효율성을 극대화.
- 엔슈어(Nsure)
- 고객 서비스 에이전트 ‘Friendly John’: 고객 요청의 60%를 처리하며, 반복 작업을 줄여 직원들이 더 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 지원.
- 직원들은 더 고부가가치 역할로 재배치되었으며, 근무 환경과 복지가 개선.
- 액센츄어(Accenture)
- 내부 및 고객용 에이전트 개발: 마케팅 ROI 분석, 경쟁사 데이터 활용 마케팅 계획 수립 등.
- ‘전략 에이전트’ 도입: 다수의 연구 에이전트를 조율하며 팀 리더와 코치 역할 수행.
3. AI 에이전트의 경제적 영향
- AI는 반복적이고 노동집약적인 업무를 대체하지만, 기업들은 기존 직원들을 해고하기보다는 더 복잡하고 창의적인 업무로 재배치하는 경우가 많습니다.
- AI 기업 앤트로픽(Anthropic)의 공동창업자 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 AI가 인간과 AI의 비교우위를 유지하며 인력에 더 높은 가치를 부여할 수 있다고 분석했습니다.
- 그러나 AI가 모든 면에서 인간을 능가하는 단계에 이르면 기존 경제 체계에 대한 사회적 논의가 필요할 것으로 전망했습니다.
4. 주요 시사점
- 기업들은 AI 에이전트를 활용해 업무 효율을 극대화하면서도 직원들의 업무 만족도를 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
- AI가 가져올 노동 시장의 변화는 단기적으로는 긍정적 영향을 미칠 수 있으나, 장기적으로는 경제 및 사회 체제의 근본적인 변화가 요구될 가능성이 있습니다.
결론:
AI 에이전트는 기업의 업무 방식을 혁신하며 생산성과 직원 만족도를 동시에 높이고 있습니다. 그러나 AI가 경제와 고용에 미칠 장기적인 영향을 대비하기 위한 논의가 필요합니다.