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ChatGPT Agent 공개: 새로운 AI 에이전트 기능 탐구

2025년 7월, OpenAI는 또 하나의 혁신적인 기능을 공개했습니다. 바로 ‘ChatGPT Agent’입니다. 이 기능은 단순히 질문에 답하거나 대화를 이어가는 수준을 뛰어넘어, 이메일 처리, 웹 애플리케이션 사용, 파일 작성과 다운로드, 그리고 로컬 소프트웨어 활용 등 복잡한 작업까지 스스로 수행할 수 있는 능력을 갖춘 지능형 AI 에이전트입니다.

이 글에서는 ChatGPT Agent가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 실제로 어떤 분야에 활용되고 있는지, 그리고 기업이 지금 어떤 준비를 해야 할지 살펴보고자 합니다.

ChatGPT Agent란 무엇인가?

ChatGPT Agent는 기존 챗봇의 개념을 넘어 ‘실행 가능한 AI’라는 새로운 차원의 도우미입니다. 일반적인 AI는 주로 질문에 답하거나 정보를 제공하는 데 그치지만, Agent는 가상의 컴퓨터 환경에서 사용자의 지시에 따라 실제 작업을 수행합니다.

예를 들어 “받은 편지함에서 중요한 메일을 분류해줘” 혹은 “최근 시장 조사 보고서를 검색해 요약해줘”라고 요청하면, Agent는 실제 브라우저를 통해 웹을 탐색하고, 필요하다면 로그인 절차도 거쳐가며 원하는 결과물을 만들어냅니다.

실질적인 작업 수행 능력

ChatGPT Agent의 가장 큰 강점은 ‘실행력’에 있습니다. 정보 제공이 아닌 실제 일처리, 즉 실무형 비서처럼 움직인다는 점이 기존 AI와의 가장 큰 차이입니다.

Agent는 사용자 지시에 따라 가상의 브라우저를 사용해 웹을 검색하고, 필요한 데이터를 직접 수집해 정리합니다. 예를 들어 로그인 인증이 필요한 웹사이트에 접속할 경우, 보안 처리가 된 브라우저 환경에서 사용자 승인을 거쳐 작업을 수행합니다.

한 리서치 스타트업은 이를 활용해 매일 경쟁사 웹사이트를 방문하고, 주요 프로모션 정보를 수집해 자동 보고서로 생성하는 워크플로우를 구축했습니다. 이 과정을 통해 수작업 대비 업무 시간이 대폭 단축되었습니다.

ChatGPT Agent는 어떻게 작동하는가?

ChatGPT Agent는 OpenAI가 제공하는 웹 인터페이스의 ‘Tools’ 메뉴 안에 포함되어 있으며, 현재는 ‘ChatGPT Pro’ 요금제 가입자(월 $200)에게 우선 제공되고 있습니다. 추후에는 Team, Plus 요금제 사용자에게도 점차 개방될 예정입니다.

사용 방법은 간단합니다. 사용자는 Agent 모드를 선택한 뒤 자연어로 명령을 입력하면, Agent가 필요에 따라 웹에서 정보를 찾아보거나 Gmail, Google Drive와 같은 외부 애플리케이션과 연동해 작업을 수행합니다. 문서나 프레젠테이션과 같은 결과물이 필요한 경우, 처음부터 끝까지 자동으로 생성해 사용자에게 전달합니다.

예를 들어 “이번 분기 실적 요약 보고서를 만들고, 슬라이드로 정리해줘”라고 요청하면 Agent가 관련 데이터를 수집하고 요약해 파워포인트 파일로 만들어주는 방식입니다.

Operator와 Deep Research의 결합

ChatGPT Agent는 단독 제품이 아니라, OpenAI가 이전에 선보였던 두 가지 기능을 결합해 만든 고도화된 형태입니다. 2025년 초 도입된 ‘Operator’는 웹사이트의 폼을 자동으로 작성하거나 예약을 진행하는 기능을 제공했고, ‘Deep Research’는 웹 문서 탐색을 통해 긴 리포트를 자동 생성할 수 있는 기능이었습니다.

이번에 출시된 Agent는 이 두 기능을 통합하여, 보다 강력하고 실용적인 도구로 탄생한 것입니다. 예를 들어 사용자가 “서울 시내 미슐랭 추천 레스토랑을 찾아보고, 예약도 넣고, 추천 리스트를 이메일로 보내줘”라고 요청하면, Agent는 Deep Research를 활용해 정보를 수집하고, Operator 기능을 통해 직접 예약까지 마무리할 수 있습니다.

로컬 소프트웨어까지 넘보는 ‘가상 컴퓨터’

과거 Operator는 웹 환경에 한정된 작업만 진행할 수 있었지만, ChatGPT Agent는 한걸음 더 나아갑니다. PC 내 로컬 소프트웨어까지 활용할 수 있는, 진정한 ‘가상 컴퓨터’처럼 움직입니다.

예를 들어 마케팅 보고서를 작성해야 할 때, Agent가 엑셀 데이터를 분석하고 파워포인트로 슬라이드를 구성해주는 방식도 가능합니다. 이 기능을 도입한 한 마케팅 에이전시는 과거 3일 이상 걸리던 프로젝트 보고서를 단 1시간 만에 완성한 사례를 공유했습니다. 이는 단순한 자동화 수준을 넘어, 전례 없는 생산성 향상을 의미합니다.

보안 문제는 어떻게 해결되고 있는가?

AI가 사용자의 메일함이나 앱, PC 자원에 접근할 수 있다는 점에서 보안 우려는 당연한 반응일 수 있습니다. OpenAI는 이에 대한 대비책을 기능적으로 마련했습니다.

우선 민감한 작업을 요청하면 사용자에게 먼저 확인을 받는 ‘승인 프롬프트’가 작동합니다. 또한 명확한 사용자의 반응 없이 고위험 작업을 시도할 경우, Agent는 자동으로 동작을 중단합니다. 금융정보나 개인정보와 관련된 요청에는 작동 자체를 차단하도록 설계되어 있습니다.

무엇보다 Agent는 실행 중에도 데이터를 장기 보관하지 않기 때문에, 사용자의 데이터가 하나의 세션을 넘어서 축적되거나 공유되지 않습니다. 이는 ‘사용자는 판단자, AI는 집행자’라는 원칙 아래 설계된 시스템으로, 안심하고 사용할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.

테스트에서 입증된 고성능

ChatGPT Agent는 다양한 테스트를 통해 실제 업무 환경에서도 높은 수준의 성능을 보였습니다.

예를 들어, AI 종합 성능 테스트인 Humanity’s Last Exam에서는 44.4점을 기록하며 역대 최고 성적을 냈고, 수학 기반 벤치마크인 FrontierMath에서는 27.4%를 기록했습니다. 특히 스프레드시트 작업 능력을 측정한 SpreadsheetBench에서는 45.5%를 달성하면서, 기존 AI 툴인 Copilot for Excel의 약 2배 수준에 달하는 성과를 입증했습니다.

기업에서 어떻게 활용할 수 있을까?

ChatGPT Agent는 부서별로 정말 다양한 방식으로 쓰일 수 있습니다.

마케팅 부서는 소셜미디어 트렌드를 파악한 뒤 인사이트를 정리한 슬라이드를 자동 생성할 수 있고, 세일즈 팀은 이메일 데이터를 분석해 고객 리스트를 자동으로 정리해 리마인드 메일을 보낼 수 있습니다. 인사 부서에서는 직원 활동 데이터를 기반으로 월간 평가 보고서를 자동화할 수 있으며, 고객 서비스를 담당하는 부서에서는 민원 접수 내용에 따라 대응 초안을 생성하도록 설정할 수 있습니다.

전략기획 부서에서는 경쟁사 웹사이트를 매일 또는 주간 단위로 스캔해 시장 동향을 파악하고 분석 리포트를 자동 생성하는 데 에이전트를 활용할 수 있습니다. 이처럼 반복적이고 시간을 많이 소모하던 작업을 자동화하며, 조직 전체의 효율을 크게 높일 수 있습니다.

아직 남아 있는 과제들

물론 아직 완성도가 높은 수준은 아닙니다. 예를 들어 슬라이드 생성 기능은 현재 베타 테스트 단계로, 디자인이 단순하거나 콘텐츠 표현이 제한적일 수 있습니다. 파일 형식에 따라 결과물과 미리 보기 간에 오차가 생기는 경우도 있으며, 사용자 스타일에 대한 학습 기능은 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.

그러나 OpenAI는 향후 메모리 기능 강화를 통해 이 같은 문제를 점진적으로 개선하겠다고 밝혔으며, 기술은 빠른 속도로 진화하고 있습니다.

요금제 및 이용 조건

ChatGPT 에이전트는 오늘부터 Pro, Plus, Team 사용자에게 롤아웃되며, Enterprise 및 Education 사용자에게는 7월 중에 롤아웃됩니다. Pro 사용자는 매월 거의 무제한에 가까운 작업을 수행할 수 있으며, 그 외 유료 사용자는 월간 50건의 작업이 가능하고, 유연한 크레딧 기반 옵션을 사용하면 추가 작업이 가능합니다.

단, 아직 유럽 및 스위스 지역에서는 서비스가 제공되지 않아, 글로벌 확장 시점에 대한 관심도 높아지고 있습니다.

결론: AI에게 ‘질문하는 시대’는 끝났다, 이제는 ‘일을 맡기는 시대’

ChatGPT Agent는 단순히 스마트한 도우미를 넘어, ‘일을 맡길 수 있는 파트너’로 진화하고 있습니다. 과거에는 AI에게 질문하고 답을 얻는 수준이었지만, 이제는 복잡한 업무까지 위임해 결과물을 받는 시대가 시작된 것입니다.

이는 단지 도구 하나의 출현이 아니라, 업무 방식 자체의 근본적인 변화입니다. 기업의 입장에서는 이 기술을 단순히 도입하는 차원이 아니라, 조직 전반의 프로세스를 재설계하는 계기로 삼아야 할 것입니다.

지금은 ChatGPT Agent와 같은 도구를 ‘정보 검색’ 수단으로 보는 시대가 아니라, ‘전략 실행을 위한 디지털 파트너’로 받아들이고 그에 맞는 활용 전략을 고민해야 할 때입니다.

금융 AI: Claude for Financial Services 출시와 수직 AI 전략의 시작

인공지능(AI)이 범용을 넘어 특정 산업을 위한 맞춤형 플랫폼 출현으로 이어지고 있습니다. 특히 엄격한 규제가 적용되는 금융 산업에서는 데이터 보안, 정확성, 업무 효율을 동시에 충족해야 하는 특성이 있습니다. 이 때문에 범용 AI 모델로는 한계가 명확하게 드러날 수밖에 없습니다. 이런 맥락에서 Anthropic은 금융 분야에 특화된 인공지능 플랫폼 ‘Claude for Financial Services’를 발표하며, 수직 AI(Vertical AI), 즉 금융 AI 시장에 본격적으로 진입했습니다.

이 글에서는 Claude for Financial Services가 기존 Claude Enterprise와 어떻게 다른지, 금융업계는 이 기술을 통해 어떤 변화를 기대하고 있는지, 살펴보려고 합니다.

Claude for Financial Services란 무엇인가?

Claude for Financial Services는 Anthropic이 기존 Claude Enterprise를 기반으로 금융 산업에 특화하여 확장한 인공지능 모델입니다. 기존 제품의 성능을 유지하면서도 금융 업무에 직접 적용할 수 있도록 기능이 강화되었습니다.

Anthropic의 금융 부문 총괄을 맡은 조너선 펠로시(Jonathan Pelosi)는 “Claude는 본래부터 복잡한 금융 업무에 적합했지만, 지금은 아예 금융 산업 전용으로 별도 모델을 개발했다”고 밝혔습니다. 이는 이미 금융 업계에서 Claude의 사용이 활발히 이루어지고 있었으며, 이를 보다 체계적이고 전문적으로 지원하려는 의도라 볼 수 있습니다.

강화된 기능과 차별화된 요소들

Claude for Financial Services는 기존 Claude Enterprise 대비 몇 가지 측면에서 기능이 크게 향상되었습니다. 특히 데이터를 활용하는 방식, 분석 도구의 편의성, 그리고 업무 효율성 측면에서 두드러진 차이를 보입니다.

첫째, 이 플랫폼은 FactSet, PitchBook, S&P Capital IQ, Morningstar 등 주요 금융 데이터 제공업체와 사전 연동되어 있어, 사용자가 별도 API 설정 없이 데이터를 바로 불러올 수 있습니다. 가령, 자산운용사 애널리스트가 특정 산업군의 10-K 보고서를 분석하려 할 때 별도의 수작업 없이 Claude가 문서를 불러오고 요약 및 해석까지 처리해줍니다. 이로써 데이터 수집에 쓰이는 시간과 리소스를 크게 줄일 수 있습니다.

둘째, Claude는 금융 분석에 특화된 ‘프롬프트 라이브러리’를 함께 제공합니다. 금융 전문가는 종종 원하는 질문을 AI에 정확히 전달하는 데 어려움을 겪는데, Anthropic은 이러한 사용자의 시행착오를 줄이기 위해 분석 목적에 따라 사전에 준비된 명령어 예시를 제공합니다. 예를 들어, ‘SaaS 기업의 ARPU(고객당 평균 수익) 변화 분석’과 같은 복잡한 분석도 표준화된 프롬프트를 활용해 쉽게 요청할 수 있습니다. 이 기능은 실제 사용자들의 피드백을 반영해 지속적으로 개선되며, 업종별 전문성을 반영할 수 있는 기반이 됩니다.

셋째, 금융 업계는 수많은 데이터를 다루기 때문에 AI 처리 한도에 자주 도달하는 문제가 있었습니다. Claude for Financial Services는 요청량, 응답 길이 등의 제한을 대폭 완화하여 대규모 데이터 분석도 문제없이 수행할 수 있게 했습니다. Anthropic은 기존 고객들이 복잡한 퀀트 분석 작업 수행 중 제한값 때문에 어려움을 겪는 경우가 많았다는 점에 착안해 이 부분을 개선했다고 밝혔습니다.

수직 AI 플랫폼 도입 시 고려해야 할 점

AI 기업들이 산업별 맞춤 솔루션을 출시를 고려하고 있지만, 금융 산업처럼 규제가 강한 분야에서는 도입 시 여러 사항을 고려해야 합니다.

우선, 데이터 보안과 고객확인(KYC) 규정의 준수가 반드시 따라야 합니다. Claude for Financial Services는 MCP(Multi-Company Platform)를 통해 여러 조직 간 AI 에이전트가 데이터를 공유하도록 설계되어 있지만, 여전히 모든 금융 기관이 이 구조를 선뜻 받아들이는 것은 아닙니다. KYC나 사용자 인증 같은 컴플라이언스 요건을 완전히 충족하지 못한다고 보는 시각도 있습니다. Anthropic은 이에 대해 향후 인증 체계를 강화해 보완할 계획임을 밝혔습니다.

또한, 보수적인 기업 문화로 인해 도입 속도에 차이가 나기도 합니다. 보안팀의 사전 점검, 내부 감사 절차, 법무 검토 등 시간이 소요되는 단계들이 많기 때문입니다. 이를 고려해 Anthropic은 Claude를 설치형(On-Premise) 환경에서도 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다.

조너선 펠로시는 “기존 Claude Enterprise 사용자가 반드시 금융 서비스 버전으로 전환할 필요는 없다”면서, “그러나 더 많은 기능과 혜택을 원하는 고객에게는 충분한 선택지를 제공하고 있다”고 설명했습니다.

수직 AI는 금융 산업의 미래인가?

Claude for Financial Services의 출시는 단순한 기능 개선을 넘어, AI 산업 전반에 중요한 흐름 변화를 보여주는 사례입니다. 수직 AI는 다양한 산업에 자동 적용되는 범용 모델 대신, 각 산업의 업무 방식과 요구사항에 맞춘 구조로 설계됩니다.

이런 전략은 자체적인 AI 인프라 구축이 어려운 금융 기관이나 국부펀드, 사모펀드 등에게 특히 유용합니다. 이미 정제된 데이터를 활용할 수 있고, 별도 전문 인력이 없어도 바로 업무에 투입할 수 있는 점에서 진입 장벽을 낮춰주기 때문입니다.

향후 Claude의 확장 가능성

Anthropic은 이번 금융 산업에 특화된 Claude 모델이 성과를 거둘 경우, 의료, 법률, 제조와 같은 다른 고규제 산업으로도 영역을 확장할 계획입니다. 이들 분야 역시 방대한 문서 기반 업무와 높은 정확성, 보안 요건을 갖추고 있어 수직 AI가 특히 효과적일 수 있습니다.

최근에는 실제로 Claude가 노션(Notion), 피그마(Figma), 스트라이프(Stripe) 등 주요 파트너 서비스와 직접 연동되는 기능도 제공되기 시작했습니다. 이를 통해 다양한 업무 도구들과의 호환 범위도 넓히고 있습니다.

결론: 금융 AI 활용의 새로운 패러다임

금융 산업은 그 특성상 AI 도입이 쉽지 않은 분야입니다. 그러나 Claude for Financial Services는 금융 업무에 특화된 보안, 정확도, 사용자 설정 기능 등을 갖추고 있어 이 같은 장벽을 효과적으로 넘을 수 있는 솔루션으로 평가받고 있습니다.

이미 주요 금융 기관이 Claude를 실제 업무에 도입 중이며, 이러한 수직 AI가 머지않아 업계 표준으로 정착할 가능성도 있습니다.

AI 도입을 고민하면서도 자원과 보안 문제로 망설였던 기업이라면, Claude for Financial Services가 실질적인 대안이 될 수 있습니다. 지금이 바로 산업 특화 AI 전략을 수립할 적기입니다.

AI 에이전트 도입, 예상 뛰어넘는 속도로 확산 중

이제 AI는 단순한 실험 단계를 넘어 본격적으로 기업 현장에 적용되고 있습니다. 특히 ‘AI 에이전트(Agentic AI)’라고 불리는 자율적 AI 시스템이 실제 운영 단계에 접어들면서 산업 전반에 큰 변화를 일으키고 있습니다.

2025년 미국 샌프란시스코에서 열린 VB Transform 컨퍼런스에서는 이러한 변화가 기업 전반에 얼마나 빠르게 확산되고 있는지 구체적인 데이터와 함께 확인할 수 있었습니다. 해당 컨퍼런스를 통해 공유된 네 가지 주요 인사이트를 중심으로, AI 도입이 기업에 어떤 실질적인 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.

AI 에이전트 실전 투입 가속화: 이미 많은 기업이 사용 중입니다

과거 기업에서 AI는 주로 데이터 분석, 챗봇, 고객 응대 자동화 등 제한적인 분야에 활용됐습니다. 하지만 지금은 단순한 지원 도구가 아닌, 특정 업무를 주도적으로 수행하는 ‘에이전트형 AI’가 실제로 운영되고 있습니다. 특히 그 도입 속도가 예상보다 훨씬 빠르게 전개되고 있는 점이 인상적입니다.

컨퍼런스 직전에 벤처비트(VentureBeat)가 실시한 설문조사에 따르면, 직원 수 1,000명 이상인 기업 중 68%가 이미 AI 에이전트를 구축한 것으로 나타났습니다. 이 수치가 과장된 듯 보일 수 있지만, KPMG의 별도 조사 역시 이를 뒷받침합니다. KPMG 자료에 따르면 2024년 말까지 11%에 불과했던 도입률이 단 두 분기 만에 33%로 상승했습니다. 3배 이상 증가한 셈입니다.

예를 들어, 회계 소프트웨어로 잘 알려진 Intuit는 AI 에이전트를 통해 송장 발행과 결제 요청 과정을 자동화했습니다. 이 AI는 기업이 평균적으로 결제를 5일 더 빨리 받을 수 있도록 도와줬으며, 완납률도 약 10% 향상시켰다고 보고됐습니다. 이런 결과는 어느 산업군에서든 주목할 만한 투자 대비 효과로 평가됩니다.

또한 LinkedIn, Capital One, Highmark Health 등 다양한 산업의 선도 기업들 역시 AI 에이전트를 도입해 고객 응대, 내부 정보 흐름 관리, 운영 자동화 등 다양한 영역에서 실제 성과를 내고 있습니다.

멀티 모델, 멀티 클라우드 전략으로 전환 중인 기업들

AI 서비스의 접근 방식 또한 변화하고 있습니다. 과거에는 성능이 우수한 대형 언어 모델(LLM)을 보유한 소수의 기술기업, 예를 들어 OpenAI, Google, Meta 등이 유일한 선택지였지만, 지금은 상황이 다릅니다. 많은 기업들이 멀티 모델, 멀티 클라우드 전략으로 전환해 다양한 옵션을 혼합해 사용하는 방식으로 유연성을 확보하고 있습니다.

IBM AI 플랫폼 부문 부사장인 아르망 루이즈는 “이제 하나의 모델만 사용하는 시대는 지났다”고 강조합니다. IBM은 자사 오픈소스 모델 외에도 타사 모델을 손쉽게 통합할 수 있는 게이트웨이 시스템을 개발해 기업이 필요에 맞는 모델을 자유롭게 선택할 수 있도록 지원하고 있습니다.

또한 Zoom은 자체 개발한 AI 모델, 외부 파트너 모델, 그리고 고객이 생성한 맞춤형 모델을 모두 수용할 수 있는 세 단계 전략을 채택해 기술 역량을 강화하는 동시에 고객의 요구에도 유연하게 대응하고 있습니다.

이와 함께, AI 도입의 장애 요소 중 하나였던 하드웨어 자원 문제도 다양한 기술 기업들이 대응하고 있습니다. 예를 들어 Solidigm은 AI 연산에 특화된 스토리지 및 메모리 솔루션을 제공함으로써 시스템 병목 현상을 완화하고 있습니다.

실질적 문제 해결에 집중하는 기업들, AGI는 관심 밖입니다

언론과 일부 기술 리더들은 여전히 범용 인공지능(AGI)에 주목하고 있지만, 실제 기업 현장의 관심은 훨씬 현실적인 과제에 집중되어 있습니다. 대부분의 기업은 아직 먼 미래의 기술보다 지금 해결할 수 있는 구체적인 문제에 초점을 맞추고 있습니다.

높은 만족도를 얻고 있는 사례 중 하나는 미국 의료서비스 기업 Highmark Health입니다. 이 회사는 영어에 익숙하지 않은 고객과 효과적으로 소통하기 위해 다국어 대응 AI를 도입했으며, 의료 청구의 자동화 시스템도 함께 구현해 고객 응대 품질과 운영 효율을 동시에 높이고 있습니다.

금융 기업 Capital One은 리스크 평가, 감사, 대출 매칭 등 여러 업무에 특화된 AI 에이전트를 도입해 부서별 업무 단위로 나뉘어 운영하고 있습니다. 이 AI들은 인간 팀원처럼 개별 업무에 최적화된 책임을 가지고 작동합니다.

여행 업계에서도 변화가 두드러지고 있습니다. Expedia, Kayak 등은 “자연광이 좋은 오션뷰 숙소 찾아줘” 같은 자유로운 언어 표현을 해석해 검색 결과를 제시하는 AI 기반 검색 기능을 개발 중입니다. 이는 기존 키워드 기반 검색 방식보다 훨씬 직관적인 사용자 경험을 제공합니다.

소형 팀 중심의 개발 문화로 전환: 모두가 AI 매니저가 되는 시대입니다

AI 도입이 가속화되면서 기업 내 팀 구조와 업무 방식 또한 빠르게 변화하고 있습니다. 예전에는 대규모 팀이 장기간 프로젝트를 추진했지만, 현재는 소규모 팀이 빠르게 테스트하고 결과를 측정하는 방식이 보편화되고 있습니다. 이런 전환에는 AI 기술의 빠른 발전이 큰 영향을 미쳤습니다.

AI 개발 도구를 제공하는 Windsurf의 최고경영자 바룬 모한은 “3~4명의 소형 팀이 빠르게 아이디어를 검증하고 반복하는 구조가 가장 이상적”이라고 설명합니다. 이처럼 빠른 검증과 실험이 가능해지면서, 소속 부서나 직무와 관계없이 누구나 AI 프로젝트를 주도할 수 있는 구조가 형성되고 있습니다.

이러한 흐름은 AI 전문 엔지니어 중심의 개발 문화를 넘어, 일반 직원들도 직접 AI 기능을 설계하고 적용하는 방향으로 확장되고 있습니다. GitHub, Atlassian, AWS 등은 ‘AI 매니저’라는 새로운 직무를 통해 다양한 구성원이 AI 운영에 참여할 수 있도록 하고 있습니다.

한편, Anthropic의 클로드(Claude) 제품 책임자인 스콧 화이트는 개발자가 아니면서도 실제 환경에서 작동 가능한 AI 기능을 구축한 경험을 공유하며, AI 개발의 진입장벽이 점점 낮아지고 있다는 점을 강조했습니다.

이와 같은 변화는 ‘작게 시작해 빠르게 실험하라’는 철학에도 기반합니다. AI 분야의 권위자인 앤드류 응 교수는 “초기에는 폐쇄된 환경에서 자유롭게 실험하고, 실질적 가치가 입증된 후에 거버넌스를 적용하라”고 조언합니다. 이는 실패를 두려워하지 않고 유연한 실험 문화를 채택하는 것이 중요하다는 의미입니다.

결론: 기업용 AI의 미래는 이미 현실입니다

AI 에이전트는 더 이상 미래 예측의 대상이 아닙니다. 이미 수많은 기업들이 AI 에이전트를 현업에 투입해 구체적인 성과를 내고 있으며, 이에 따른 확산 속도는 꾸준히 더 빨라지고 있습니다. 각종 조사 결과, 도입률, 예산 배정, 고객 서비스 향상 지표까지 모든 요소가 이를 뒷받침합니다.

이처럼 AI 기반 업무 전환이 가속화되고 있는 지금, 선제적으로 대응한 기업들은 이미 시장에서 우위를 확보하기 시작했습니다. 반면, 아직 준비가 되지 않은 기업들은 빠르게 배우고 경험을 축적해야 할 시점입니다. 실험이 곧 경쟁력이라는 사실은 이제 명확해지고 있습니다. 빠르게 시도하고, 작게 시작하되, 꾸준히 확장해가는 전략이 지금 필요한 접근 방식입니다.

참고