[김나인의 테크티키타카] ‘위기와 기회’ 공존하는 AI 에이전트 전쟁…통신3사, ‘돈 버는 AI’ 시험대

작성일 09-08

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 포화된 통신 시장, AI 에이전트로 돌파구 모색 ‘돈 버는 AI’ 될까, 신뢰·가이드라인이 관건 
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 <img alt="AI가 생성한 이미지." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/08/dt/20250908173247846jabk.png" data-org-width="640" dmcf-mid="21Paqavah6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/08/dt/20250908173247846jabk.png" width="658">
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 AI가 생성한 이미지.
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 “인공지능(AI) 에이전트는 차세대 로봇 산업이 될 것이다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 말처럼 생성형 AI 시대의 화두는 ‘AI 에이전트’로 옮겨가고 있다. AI 에이전트는 단순 대화형 챗봇을 넘어 스스로 목표를 설정하고 업무를 실행하는 자율형 서비스다. 이동통신 3사는 이같은 흐름에 맞춰 앞다퉈 서비스를 속속 내놓고 있다. SK텔레콤은 자사 AI 서비스 ‘에이닷’을 생활 밀착형 에이전트로 고도화하며 유료화 실험에 나선다. KT도 기업과소비간거래(B2C)형 AI 비서를 공개할 준비에 들어섰고, LG유플러스는 통화형 AI ‘익시오’에 요약·보안 기능을 더해 차별화를 꾀한다. 통신사들이 AI에 뛰어드는 것은 포화 상태에 머문 시장의 한계를 벗어나 새로운 수익 모델을 찾기 위해서다. AI 에이전트는 ‘챗봇 이후의 패러다임’, ‘주니어 직원처럼 일하는 AI’로 규정되면서 금융·제조·유통·공공 등 전 산업에 스며들 것으로 전망된다. 통신사는 포화된 시장에 대한 위기 대응과 신성장동력 발굴이라는 이중 압박을 풀기 위해 자사 통신 노하우와 데이터 등을 결합해 생활 전반에 스며드는 ‘한국형 AI 에이전트’로 차별화를 시도한다는 방침이다. 
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 <img alt="유영상(왼쪽) SK텔레콤 CEO와 박차진 타임트리 대표가 전략적 파트너십을 체결하고 있다. SKT 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/08/dt/20250908173249154ehlf.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="foCNBNTNv4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/08/dt/20250908173249154ehlf.jpg" width="658">
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 유영상(왼쪽) SK텔레콤 CEO와 박차진 타임트리 대표가 전략적 파트너십을 체결하고 있다. SKT 제공
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 SK텔레콤은 에이닷을 단순 음성비서에서 자율형 에이전트로 전환, 구독 기반 수익 모델을 실험한다. 8일에는 글로벌 일정 공유 플랫폼 ‘타임트리’와 협력해 서비스 개발에 나섰다. 6700만명의 이용자를 확보한 타임트리에 22억엔(약 207억원)을 투자해 해외 시장 공략을 가속한다. SKT는 글로벌 버전 AI 에이전트 ‘에스터’로 북미 시장 진출도 예고했다. KT는 마이크로소프트(MS)와 협력한 AI컨택센터(AICC) 경험 등을 기반으로, 기업간거래(B2B)뿐 아니라 생활 밀착형 B2C향 AI 에이전트를 조만간 출시할 예정이다. LG유플러스는 익시오에 통화 요약과 딥보이스 방지 기능을 결합, ‘안심 통화’ 가치를 강조한다. 챗GPT가 대화형 AI의 시대를 열었다면, AI 에이전트는 ‘행동의 시대’를 연다. 기존 LLM 챗봇이 질문·답변에 머물렀다면, 에이전트는 도구 호출·외부 데이터 활용·메모리 학습을 통해 업무 대행에 가깝게 진화하는 식이다. 시장조사기관 마켓앤드마켓은 글로벌 AI 에이전트 시장 규모가 2023년 51억 달러(약 7조원)에서 2030년 471억 달러(약 65조4000억원)로 연평균 44.8% 성장할 것으로 전망했다. 업계 한 관계자는 “AI 에이전트가 ‘돈을 버는 AI’가 되려면 단순 비서형을 넘어 생활·업무의 접점을 장악하는 구독형 서비스로 확장돼야 한다”고 말했다. 그러나 단순 로봇 프로세스 자동화(RPA) 수준과 달리 대형언어모델(LLM) 기반 맞춤형 서비스는 편향·환각 문제가 뒤따르고, 이는 곧 고객 불신과 기업 이미지 타격으로 이어질 수 있다. 스타트업은 인력·리소스 한계로 신속 도입에 적극적일 수 있지만, 통신사 등 대기업과 같이 대규모 고객 기반을 가진 조직은 사소한 오류도 신뢰·이미지 타격으로 이어질 수 있다. 특히 통신사가 노리는 것은 단순 편의가 아니라 구독·커머스·광고 등 신규 수익원이다. 하지만 신뢰가 뒷받침되지 않으면 유료화는커녕 확산도 어렵다. 따라서 ‘AI 에이전트에 어느 범위까지 의사결정을 맡길 것인가’에 대한 가이드라인이 필요하다. 개인정보 유출이나 AI의 악의적 활용과 같은 사이버 보안 측면을 강화하기 위한 정부 정책 마련도 시급하다. 유럽연합(EU)은 일반개인정보보호법(GDPR)을 통해 개인정보와 관련한 기업의 책임 범위를 규정했고, 미국도 AI 신뢰성 가이드라인을 빠르게 정비·강화하고 있다. 그러나 우리나라는 민간·공공 차원의 가이드라인이 불명확하다. 김숙경 한국과학기술원(KAIST) 기술경영학부 교수는 “생활 밀착형 AI 에이전트는 국민 서비스와 직결되므로 빠른 도입보다 오작동 대비가 중요하다”며 “사소한 오류도 대규모 고객 기반 기업에는 치명적일 수 있다”고 말했다. 그는 “일정·통화·결제 등 민감한 정보를 다루는 만큼 제도적 안전장치가 뒷받침되지 않으면 보안사고와 신뢰성 문제가 곧바로 기업 리스크로 이어진다”며 “민간·공공 차원의 가이드라인을 명확히 만들어야 한다”고 강조했다. 에이전트 활용의 과제로는 △서비스 범위와 책임 명확화 △투명성 확보 △데이터 주권을 고려한 소버린 AI 전략이 꼽힌다. 전문가들은 또 단순 LLM만으로는 ‘와우’ 포인트가 사라진 만큼, 실제 업무·생활에 최적화된 산업특화(버티컬) 서비스에서 성능과 안정성을 입증해야 글로벌 경쟁력이 생긴다고 본다. AI 에이전트는 통신사에게 이동통신 시장 포화와 글로벌 AI 경쟁 속 꺼내들 카드가 될 수 있다. 그러나 속도보다 중요한 것은 신뢰다. 서비스 책임을 명확히 하고 산업별 최적화 모델을 마련하지 못한다면 통신사들의 AI 에이전트 전쟁은 또 하나의 마케팅 이벤트에 그칠 수 있다. 
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 <img alt="LG유플러스 직원들이 익시오 서비스를 소개하고 있다. LG유플러스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/08/dt/20250908173250563mmxv.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="pW3vJv7vWZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/08/dt/20250908173250563mmxv.jpg" width="658">
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 LG유플러스 직원들이 익시오 서비스를 소개하고 있다. LG유플러스 제공
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 김나인 기자 silkni@dt.co.kr
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