이달 글로벌 IT 업계의 가장 뜨거운 키워드는 단연 ‘AI 에이전트(AI Agent)’였습니다. CES 2025 기조연설에서 엔비디아 젠슨 황 CEO가 "AI 에이전트는 수조 달러 시장을 이끌 핵심 기술"이라고 강조한 이후, 오픈AI, 구글, 마이크로소프트(MS) 등 주요 기업들이 AI 에이전트 기술과 제품을 일제히 선보였습니다. 단순한 대화형 AI를 넘어, 사용자의 목표를 이해하고 자율적으로 작업을 수행하는 새로운 형태의 AI가 본격적으로 부상하고 있습니다.

AI 에이전트란 무엇이며, 왜 주목받고 있을까요?

AI 에이전트란 단순 명령 실행을 넘어, 스스로 문제를 인식하고, 상황을 판단하여, 목표를 달성하기 위한 행동을 자율적으로 수행하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 기존 챗봇이나 RPA(Robotic Process Automation)와 달리, AI 에이전트는 정보 수집, 내부 추론, 외부 실행, 결과 피드백 및 조정을 반복적으로 수행하며 스스로 진화할 수 있는 구조를 지니고 있습니다.

AI 에이전트는 단순한 기술적 진보를 넘어, 업무 생산성, 고객 경험, 그리고 복잡한 비즈니스 프로세스 자동화에 혁신적 변화를 예고하고 있습니다. 특히 사용자의 개입 없이 복합적인 작업을 완수할 수 있다는 점에서 산업 전반에 파급력이 클 것으로 기대됩니다.

최근 설문조사에 따르면, 글로벌 IT 리더의 82%가 이미 AI 에이전트를 사용해 본 경험이 있으며, 95%는 향후 투자를 확대할 의향을 보였습니다. 특히 국내외를 막론하고 기업 10곳 중 7곳 이상이 향후 12개월 이내 AI 에이전트 도입을 계획하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 AI 에이전트가 단순한 유행을 넘어, 기업 운영 방식 자체를 재정의할 전략 기술로 자리잡고 있음을 보여줍니다.

글로벌 빅테크 기업들의 움직임
 

구글은 '구글 클라우드 넥스트 2025'에서 AI 에이전트 전략을 본격화했습니다. 새로운 AI 모델 ‘제미나이 2.5’ 출시와 함께, 멀티에이전트 시스템 구축을 지원하는 ‘에이전트 개발 키트(ADK)’, 그리고 에이전트 간 상호 연동을 지원하는 ‘A2A(Agent to Agent) 프로토콜’을 공개하였습니다. 구글은 복수의 에이전트가 유기적으로 협력하는 생태계를 조성해, 복잡한 비즈니스 과제를 분산 처리하는 구조를 지향하고 있습니다.

MS는 'MS 365 코파일럿'을 기반으로 AI 에이전트 기능을 더욱 강화하고 있습니다. 최근 출시한 '리서처(Researcher)'와 '애널리스트(Analyst)'는 방대한 내부·외부 데이터를 분석해 고급 보고서를 작성하거나, 스프레드시트 데이터를 기반으로 수요 예측을 수행하는 업무 특화형 추론 에이전트입니다. 또한 '코파일럿 비전' 및 '코파일럿 액션' 기능을 통해 사용자의 맥락을 이해하고 예약 및 결제까지 스스로 수행할 수 있도록 진화하고 있습니다.

오픈AI는 'GPT-4.1'을 통해 에이전트 구동 능력을 대폭 향상시켰습니다. GPT-4.1은 코딩, 긴 문맥 이해, 지시사항 이행에서 뛰어난 성능을 보여주고 있으며, 이를 기반으로 소프트웨어 개발 업무를 자동화하는 '에이전틱 소프트웨어 엔지니어(A-SWE)'를 준비하고 있습니다. 또한 '오퍼레이터(Operator)', '딥 리서치(Deep Research)'와 같은 제품을 통해, 사용자를 대신해 웹 서핑, 문서 작성, 심층 조사 등을 수행하는 복합적 에이전트 기능을 선보이고 있습니다.

기술적 과제: 과장된 마케팅, 연결성 부족, 개인정보 보호 리스크

가트너는 현재 시장에 '에이전트 워싱(agent washing)'이 확산되고 있다고 지적하였습니다. 기존 챗봇이나 단순 RPA를 'AI 에이전트'로 과대포장하는 사례가 빈번하게 발생하고 있어, 사용자 혼란과 신뢰 저하를 초래할 수 있습니다. 또한 다양한 서비스 간 API 연동 표준이 부재하여, 에이전트 간 협업이나 복합 업무 처리가 아직 원활하지 않은 상황입니다. 이와 함께, AI 에이전트가 다루는 데이터의 폭이 확대되면서 개인정보 보호와 보안 문제도 주요한 리스크로 부상하고 있습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 글로벌 업계는 기술 표준화에 박차를 가하고 있습니다. 앤트로픽은 'MCP(Model Context Protocol)'를 공개하여, 다양한 AI 모델과 외부 시스템 간 문맥 공유를 가능하게 하였습니다. 또한 구글은 'A2A' 프로토콜을 통해, 에이전트 간 원활한 소통과 협업을 지원하는 기반을 마련하고 있습니다. 이처럼 상호운용성 확보를 위한 기술적 노력이 AI 에이전트 생태계 확장의 열쇠로 떠오르고 있습니다.

AI 에이전트 시장은 2030년까지 471억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되고 있습니다. 향후 성공적인 확산을 위해 다음과 같은 과제가 남아있습니다.

1) 에이전트 간 협업 체계 고도화: 복수의 에이전트가 자연스럽게 협력하여 복잡한 업무를 해결할 수 있는 생태계 조성이 필수적입니다.

2) 기술 표준화 추진: MCP, A2A와 같은 프로토콜을 중심으로 에이전트 연결성을 강화해야 합니다.

3) 신뢰성 확보: 개인정보 보호 및 보안 강화를 통해 사용자와 기업의 신뢰를 얻어야 합니다.

4) 차별화된 에이전트 전략 수립: 글로벌 빅테크에 종속되지 않고, 독자적인 에이전트 역량을 확보하는 것이 장기적 경쟁력의 핵심이 될 것입니다.

AI 에이전트는 단순한 자동화 도구를 넘어, 인간과 AI가 협업하는 새로운 비즈니스 패러다임을 만들어가고 있습니다. 앞으로의 변화는 단순한 기술 진보를 넘어, 기업의 성장 전략과 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 될 것으로 예상됩니다.