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AI 에이전트 자동화의 미래: 에이전틱 자동화 5단계 이해하기

인공지능(AI)과 자동화로 인해 앞으로의 기업 업무 방식은 혁신적으로 변화할 것입니다. 특히, AI 에이전트는 반복적이고 지루한 작업을 대신해주고, 인간들이 더 정교하고 복잡한 업무 처리가 가능하도록 만들어 줄 것입니다. 이번 글에서는 얼마전 온라인에 공유되었던 AI 에이전트 자동화, 에이전틱 자동화의 다섯 단계를 참조하여 번역 및 설명하고, 각 단계가 기업의 지식 업무를 어떻게 변화시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.

AI 에이전트 자동화 이해하기

먼저, “에이전트”라는 용어를 정의해보겠습니다. AI 에이전트란 특정 목적을 달성하기 위해 자율적으로 행동하고 결정을 내릴 수 있는 시스템입니다. 이러한 에이전트의 행위는 단순한 규칙 기반의 로직을 넘어서는 복잡하고 세밀한 계획, 추론, 그리고 의사 결정 과정을 포함합니다.

왜 AI 에이전트 자동화인가?

AI 에이전트 자동화 시스템은 많은 기업의 사무직군의 직원들이 수행하는 지식 기반 업무를 자동화하는 데 도움을 줍니다. 이런 시스템들은 인간의 개입 없이 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 지니며, 이는 더 높은 효율성을 제공합니다.

AI 에이전트 자동화의 다섯 단계

기술의 발전에 따라 에이전틱 자동화는 다음과 같은 단계로 나누어 볼 수 있습니다.

레벨 0: 고정 자동화

가장 기본적인 단계로, 전통적인 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 유사합니다. 고정된 규칙과 완전히 결정론적인 결과를 기반으로 하며, 인간의 개입이 거의 필요하지 않습니다. 다만, 고정된 규칙에서 벗어나면 오류가 발생하기도 합니다.

사례: 데이터 입력, 웹사이트 또는 비즈니스 애플리케이션의 데이터 수집.

레벨 1: AI-증강 자동화

이 단계에서는 기본적으로 에이전트에 행동이 추가된 자동화입니다. 제한된 의사결정 능력을 포함하며, 기존의 자동화에 비해 약간의 이점을 제공합니다. 맥락을 이해하여 판단을 하기 때문에 전통적인 RPA가 하지 못한 분류 작업 등을 수행할 수 있습니다.

사례: 고객 지원 이메일을 분류하고 해당 팀에 전달.

레벨 2: 에이전틱 어시스턴트

작업 특화 에이전트 어시스턴트로, 도구 호출을 사용할 수 있습니다. 사용자 의도를 해석하고 원하는 결과를 결정하며 적절한 동작을 수행할 수 있습니다. 생성형 AI가 등장하면서 이러한 단계의 접근이 손쉬워졌습니다.

사례: 텍스트 요약, 콘텐츠 생성 및 이메일 작성 지원.

레벨 3: 계획 및 피드백

이 단계는 제한된 자율성을 갖춘 고급 AI 에이전트로 분류됩니다. 주어진 의도에 기반하여 계획을 세우고, 성공 여부를 피드백하여 필요 시 계획을 수정할 수 있습니다.

사례: 백 페이지의 인보이스를 내부 시스템과 대조하여 조정.

레벨 4: 자기 개선

의미 있는 자기 개선이 가능한 단계입니다. 인간과의 협력이 필요 없이 자신의 지침과 학습 데이터를 수정할 수 있습니다. 이 단계는 현재 이론적이지만 미래에 실현 가능할 것으로 예상됩니다.

사례: 최소한의 인간 도움으로 새로운 공급업체를 추가하고 정확도를 높이는 인보이스 조정 에이전트.

레벨 5: 완전한 자율성

최고 수준인 레벨 5는 가상의 인공지능 일반형(AGI)으로 간주됩니다. 이러한 에이전트는 독창적인 사고와 혁신적인 문제 해결 능력을 갖추고 있습니다.

사례: 복잡한 작업을 끝에서 끝까지 처리하는 디지털 지식 노동자.

에이전틱 자동화의 미래 설계

AI 기술의 지속적인 발전에 따라 이 프레임워크는 에이전틱 자동화와 AI 에이전트의 기능을 이해하는 데 유용한 틀이 됩니다. 이 단계별 정의를 통해 AI 시스템에 대한 명확한 기대치를 설정하고 발전 계획을 세울 수 있습니다.

앞으로의 전망

현재 대부분의 에이전트는 첫 세 단계에서 운영되며, 이후 단계는 향후 업무 방식을 크게 개선할 수 있을 것입니다. 이러한 프레임워크는 AI 역량의 새로운 발견과 통찰에 맞춰 발전할 것입니다. 에이전틱 자동화는 미래의 업무 환경을 획기적으로 변화시킬 잠재력을 갖고 있습니다. 특히 수 많은 사무직군의 업무를 혁신할 것으로 기대됩니다. 이를 통해 기업에서의 새로운 인공지능의 시대를 열 것이며, 2025년에는 이러한 변화를 유의미한 사례를 통해 확인하실 수 있을 것으로 기대됩니다.

출처

2024년 AI의 주요 발전과 2025년 AI 시장 예측

2025년 새해가 밝았습니다. 오늘은 2024년 동안 인공지능 분야에서 가장 주목받은 이야기들과, 2025년 AI 시장에 우리가 기대할 수 있는 사항들에 대해 이야기하고자 합니다. 인공지능이 우리의 일상과 비즈니스를 어떻게 바꾸어 놓을지 기대가 되는데요, 어떤 이야기들이 있을지 살펴보겠습니다.

2024년 AI의 해: 주요 발전 사항

1. 오픈AI의 대확장

2024년은 오픈AI에게 있어 중요한 해였으며, 새로운 모델들과 기능들이 출시되면서 인공지능 시장에 큰 영향을 미쳤습니다.

o1 모델: 과학, 코딩, 논리 작업에서 우수한 정확성을 자랑하며, 복잡한 프롬프트 처리에서 더욱 향상된 성능을 보여줍니다.
o3 모델: 해가 바뀌면서 더욱 진보된 o3 모델이 발표되었으며, 2025년 초에 정식으로 공개될 예정입니다.
ChatGPT 검색 기능: 구글에 대응하기 위해 개발된 SearchGPT는 실시간 웹 정보 검색을 가능하게 하여 사용자가 최신 정보를 보다 효율적으로 찾도록 돕습니다.

캔버스 기능: 사용자 요청에 따라 동적 콘텐츠 갱신을 지원하는 워크스테이션 형태로 ChatGPT의 인터페이스를 확장한 기능입니다.
소라: AI 비디오 생성 모델 소라가 공개되어, 독창적인 인터페이스와 스토리보딩 기능으로 AI 비디오 시장에서 두각을 나타내고 있습니다.

2. 오픈 소스 AI의 부상

오픈 소스 AI는 2024년에 큰 발전을 이루어냈습니다. 메타의 라마 모델 시리즈와 중국의 리더 기업들이 다양한 모델을 통해 새로운 기준을 확립하였습니다.

라마 3 및 3.1: 메타는 뛰어난 성능을 자랑하는 라마 3 모델을 발표했고, 3.1로 더욱 크고 복잡한 작업을 가능하게 했습니다.
중국 AI 모델: 알리바바와 딥시크 (DeepSeek) 등 중국 기업들도 고성능 개방형 AI 모델을 선보이며 주목받았습니다.
NVIDIA의 Nemotron-70B: NVIDIA는 강력한 오픈 소스 AI 모델을 출시하며 AI 분야에서의 입지를 확고히 했습니다.

3. 구글의 제미니 시리즈

구글의 제미니 AI 모델은 초기 비판을 극복하고 성능을 크게 개선하여 2024년 AI 시장에서 자신만의 위치를 구축했습니다.

제미니 2.0 플래시: 실시간 스트리밍 비디오 분석을 지원하는 멀티모달 AI 모델로, 사용자 화면에서 수행 중인 작업을 감지하고 조언을 제공합니다.

4. 에이전트 기반 AI의 부상

2024년에는 기업들이 에이전트 기반 AI를 도입하면서, AI가 단순한 도구를 넘어 비즈니스 효율성과 혁신을 극대화하는 중요한 요소로 자리 잡았습니다. 마이크로소프트, 끌로드와 같은 곳에서 AI 에이전트를 적극적으로 밀고 있으며, 미국 중심의 빅테크들은 AI 에이전트를 2025년의 핵심으로 삼기 위한 여러 움직임을 보이고 있습니다. 이런 AI 중심의 기업들 이외에도 자신들의 제품에 적용하는 사례들도 나오고 있는데, 다음의 두 곳이 대표적입니다.

Salesforce의 Agentforce 2.0: 향상된 추론과 통합 기능을 제공하여 CRM 및 판매 도구를 크게 개선하고자 시도하고 있답니다.
SAP의 Joule: 오픈 소스 대형 언어 모델(LLM)을 이용해 협업형 AI 에이전트를 도입하여 기업 내 혁신과 효율성을 강화했습니다.

2025년 AI의 주요 예측: AI 생성 콘텐츠의 확대

2025년은 AI 생성 콘텐츠가 비즈니스와 소비자 분야에서 대세를 이룰 것으로 전망됩니다. 이는 콘텐츠 창작의 효율성을 높이고, 개인화된 서비스를 제공하는 데 크게 기여할 것입니다. 또한, 상업 및 소비자 환경에서 LLM과 생성형 AI 로봇의 대규모 도입이 예상되며, 자동화와 인간-로봇 상호작용을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. 더불어 AI 에이전트의 복격적 개화기를 맞이할 것입니다. 시장이 원하든 원하지 않던 글로벌 빅테크들은 앞다투어 이런 기술을 소개할 것이고, 기업 입장에서는 AI 에이전트 활용의 의미 있는 유스 케이스가 소개되면서 도입이 본격화될 것으로 예상합니다. 이러한 변화를 선제적으로 대비해, 2025년 AI가 제공하는 기회를 최대한 활용할 수 있기를 기원합니다.

Google DeepMind의 GenCast가 AI 기반 날씨 예측의 미래를 선도하다

날씨 예보는 우리 일상에서 중요한 역할을 합니다. 매일의 일정과 계획을 세우는 데 필수적이지요. 최근 Google DeepMind는 이 예보의 정확성을 높이기 위해 주목할 만한 AI 기반 날씨 예보 시스템을 선보였습니다. 이 시스템은 전 세계적으로 인정받고 있는 ENS 예보 시스템을 능가하며, 기후 예측에 혁신적인 도약을 이끌고 있습니다.

GenCast: 날씨 예측의 새로운 강자

Google DeepMind의 GenCast는 최첨단 인공지능 기반의 날씨 예보 시스템입니다. 세계 최고의 날씨 예측 기관인 유럽 중기 예보센터(ECMWF)의 ENS 시스템보다 20% 더 정확한 예보를 제공합니다. 이는 날씨 예측 분야에서 중요한 이정표라 할 수 있습니다.

GenCast는 전통적인 물리 기반 예보 시스템처럼 복잡한 방정식을 통해 예측을 도출하지 않고, 과거 40년간의 데이터를 학습하여 기후 변화를 이해하고 예측하는 방식을 채택합니다. 이 데이터에는 풍속, 온도, 기압, 습도 등 다양한 기상 변수가 포함되어 있으며, 최대 15일까지의 기상 변화를 12시간 단위로 예측할 수 있습니다.

AI 기반 날씨 예측 기술의 장점과 한계

GenCast의 가장 큰 장점은 기존 시스템이 수천 개의 프로세서를 사용해 몇 시간 동안 실행해야 하는 작업을 단 8분 만에 Google Cloud TPU를 통해 처리할 수 있다는 점입니다. 이는 기상 데이터를 빠르게 분석하고, 신속하게 대응할 수 있는 가능성을 제공합니다.

하지만 AI 기반의 예측 기술에도 몇 가지 한계가 있습니다. 연구에 따르면, AI가 모든 물리 기반 예측을 완전히 대체할 수는 없습니다. 예를 들어, 날씨 예측에서 급격히 증가하는 불확실성을 포착하는 데 한계가 있다는 의견도 있습니다.

에너지 산업과 날씨 예보의 만남

GenCast의 개발은 날씨 예측에 그치지 않고, 에너지 산업과의 협력을 통해 활용 범위를 넓히고 있습니다. 예를 들어, 풍력 발전소는 GenCast의 예측 데이터를 통해 더 정확하게 전력 생산량을 예측하고, 이를 통해 에너지 자원 배분의 효율성을 높일 수 있습니다.

또한, GenCast는 예보 내 확률까지 분석하여 다양한 기상 이벤트에 대한 해결책을 제시합니다. 이러한 예측은 자연재해를 미리 대비할 수 있는 중요한 정보를 제공하여, 인명과 재산 피해를 줄이는 데 크게 기여할 것입니다.

기상 예보의 새로운 기술적 패러다임

AI 기술을 접목한 기상 예보의 혁신은 여러 산업에 큰 영향을 미치며, 기상 서비스의 방향성을 재정립하고 있습니다. 이 변화는 더 신뢰할 수 있는 예측을 제공하며, 특히 극한 기상 현상의 예측 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

하지만 발전 중인 기술에 대한 깊은 이해가 필요합니다. AI 기반 예측 모델도 더 현실적이고 물리적으로 일치하는 데이터를 제공할 수 있도록 끊임없이 개선되어야 합니다. 특히, 데이터 처리 속도와 현실적 적용 가능성 사이에서 균형을 찾는 것이 중요합니다.

마무리

Google DeepMind의 AI 기반 날씨 예보 시스템은 기상 예측에 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 이 기술을 통해 우리는 더 정확하고 빠른 예측으로 생활의 질을 개선하고, 자연재해로 인한 피해를 최소화할 수 있을 것입니다. 이러한 변화가 기상 예보의 미래에 어떤 가능성을 열어줄지 기대됩니다.