AI 에이전트: IT 혁명의 새로운 장
현대의 RPA(로보틱 프로세스 자동화) 시스템은 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 활용되고 있습니다. 하지만 최근에는 AI 에이전트라는 혁신적인 기술이 이목을 끌고 있습니다. AI 에이전트는 단순한 RPA의 개선 버전이 아닙니다. 기업이 RPA로는 도달할 수 없는 새로운 영역을 탐색할 수 있게 해주는 도구로, 이들 에이전트는 인식, 추론, 행동, 학습의 과정을 통해 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
AI 에이전트와 RPA의 차이점
RPA는 주로 정형화된 프로세스를 자동화합니다. 예를 들어, 데이터 입력이나 송장 처리를 자동화하여 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 이에 반해, AI 에이전트는 보다 복잡한 의사결정을 필요로 하는 작업도 처리할 수 있는 능력을 갖췄습니다. 두저AI의 폴 차다는 AI 에이전트를 “자율적으로 다양한 변수와 상황에 대응하는 자율주행 자동차”로 비유했습니다.
이러한 AI 에이전트는 보험 심사, 대출 심사와 같은 복잡하고 변동성이 큰 업무를 처리할 수 있습니다. 이에 따라 기업의 업무 효율성을 높이고 오류를 줄이는데 크게 기여할 수 있습니다.
산업 전반에 걸친 도입 상황
세일즈포스, 마이크로소프트, 구글, IBM 등 주요 기술 기업들은 이미 AI 에이전트를 기업 환경에 도입하기 위한 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이들 플랫폼은 AI 에이전트가 환경에 적응하여 자율적으로 행동할 수 있도록 디자인되었습니다. 하지만, AI 에이전트의 광범위한 도입은 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.
기술 성숙도와 채택 시기
AI 에이전트를 통해 사람의 개입 없는 자동화를 구현하기는 아직 어렵다는 것이 전문가들의 평가입니다. 가트너의 분석가 톰 코쇼는 “현재의 LLM 기반 어시스턴트와 완전한 AI 에이전트 사이에는 큰 차이가 존재한다”고 강조했습니다. 그는 AI 에이전트가 2028년까지도 기업 애플리케이션의 3분의 1에서만 사용될 것으로 전망하고 있습니다.
실제 도입의 과제
벤더들이 AI 에이전트를 쉽고 빠르게 도입할 수 있다고 주장하지만, 이는 현실과 다를 수 있습니다. AI 에이전트는 현재의 RPA 시스템보다 더욱 복잡한 재설계와 엔지니어링 과제들을 요구합니다. 강력한 인공지능 역량을 활용하기 위해서는 데이터 처리, 워크플로우 설계, 상호작용 모델링 등의 요소들이 잘 결합돼야 합니다.
디온 힌치클리프와 제이슨 앤더슨 같은 업계 전문가들은 AI 에이전트를 도입하기 위해 상당한 기술적 이해와 준비가 필요하다고 강조했습니다. 이 과정에서 레거시 시스템과의 통합도 주요 장애물이 될 수 있습니다.
AI 에이전트 도입의 전략과 방향
의사결정자들이 AI 에이전트를 채택하는 과정에서 전략적으로 고려해야 할 요소들이 존재합니다. 디온 힌치클리프는 AI 에이전트를 기존의 RPA 시스템을 대체하는 대신 보완하는 방식으로 활용할 것을 제안했습니다. 이를 통해 기업은 더욱 복잡한 프로세스에 AI 에이전트를 점진적으로 도입할 수 있습니다.
또한, 이 기술이 제공하는 민첩성과 확장성 및 비용 절감의 이점을 신중히 평가해야 합니다. 초기 기술 도입을 통해 경쟁 우위를 확보하려는 전략도 중요합니다. 장기적인 관점에서 AI 에이전트는 기업의 비즈니스 모델과 생산성에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.
결론
AI 에이전트는 RPA의 한계 그 이상을 넘어서 기업에 새로운 비즈니스 프로세스 자동화 및 의사결정 지원의 기회를 제공합니다. 다만, 이 기술의 완전한 도입과 기능적 실현에는 시간과 이해가 필요합니다. 기업들이 AI 에이전트를 통해 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있는 방향을 모색하고 전략적 결정을 내리는 것이 무엇보다 중요합니다.
참고: RPA의 진화인가, 혁신인가?··· 분석가들이 본 AI 에이전트 도입의 ‘골든타임’
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