“대답만 하던 AI는 끝났다”…‘일잘러’ AI 에이전트에 맡겨야 할 업무는 [가장 쉬운 인공지능 안내서] 작성일 08-09 24 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">비서처럼 AI 활용하는 방법</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="QmVfZ48BSE"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="947c45732e4befaaf7ee52ab2d8e6c91025141c1de8ad73eb61172253e4404ae" dmcf-pid="xsf4586blk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="학습자에게 경제 지식을 과외해주는 MAI 경제교육 에이전트 [AI생성이미지=제미나이]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/mk/20260809173331593voov.png" data-org-width="700" dmcf-mid="8AYyNWYCyr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/mk/20260809173331593voov.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 학습자에게 경제 지식을 과외해주는 MAI 경제교육 에이전트 [AI생성이미지=제미나이] </figcaption> </figure> <div contents-hash="378483c0b223369d4199a46cbff51885f3fb897c000925c9ac7dd4638742e8fa" dmcf-pid="y9ChnlSrvc" dmcf-ptype="general"> 생성형 AI는 빠르게 발전했지만, 지금까지 기업에서 활용되는 방식은 대부분 질문에 답하거나 문서를 작성하는 수준에 머물렀다. 최근에는 한 단계 더 나아가 스스로 업무를 수행하는 ‘AI 에이전트’가 떠오르고 있다. </div> <p contents-hash="7e19e42b1f280f84a5c0e0e7a5c1ee0f9dd8000a184da1ae388d6b0da4a9bff5" dmcf-pid="W2hlLSvmhA" dmcf-ptype="general">AI 에이전트는 목표를 전달받아 스스로 필요한 작업을 나누고, 직접 업무를 실행하는 것이 핵심이다. 다만 어떤 업무를 맡길지, 어디까지 권한을 줄지, 사람은 어떤 역할을 맡아야 할지도 함께 고민해야 한다.</p> <p contents-hash="fc98c87f52aeec4720c6774f80f826ad36667e876c76665164a4def291c87a20" dmcf-pid="YVlSovTshj" dmcf-ptype="general">‘AI 에이전트는 뭐가 다르며, 또 어떤 일을 맡겨야 할까?’라는 질문에 대해 김유성 한국ICT 기술사포럼 대표와 질의응답 형식으로 풀어봤다.</p> <p contents-hash="d799056c59e9a66876a930871001a1caf4c82163fc0e2be8295f19c22bf47ccb" dmcf-pid="GfSvgTyOvN" dmcf-ptype="general"><strong>-AI 에이전트란 무엇인가?</strong></p> <p contents-hash="4a6f8930fb181f7d743c111729757ce68976d032fee137d2b0810e679281a622" dmcf-pid="HWdJzinQha" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)도 진화한다.</p> <p contents-hash="ddfe474fedab75c69ec3f9c22a24cf1781477f8ccbb711c3f3e5a56fc15f1c7e" dmcf-pid="XYJiqnLxTg" dmcf-ptype="general">종전 유행했던 ‘검색 증강 생성(RAG)’은 생성형 AI가 사내 문서와 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 근거로 답변하는 방식이다. RAG는 AI가 최신 정보와 내부 지식을 활용하도록 지원하고, 답변의 근거를 확인하기 쉽게 만든다. 다만 RAG가 적용된 시스템도 대부분 사용자의 질문에 답하거나 문서 초안을 작성하는 역할에 머문다. 실제 시스템에 정보를 입력하고 업무 결과를 반영하는 실행 단계는 여전히 사람이 담당해 왔다.</p> <p contents-hash="8c820eccfb76799dad2a4d260dd98ae73041037d79714351d54d2fc951226c71" dmcf-pid="ZGinBLoMyo" dmcf-ptype="general">최근 주목받는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’는 여기서 한 단계 더 나아간다. 사용자가 목표를 제시하면 필요한 작업을 나누고, 허용된 시스템과 도구를 이용해 업무를 수행한다. 생성형 AI가 정보를 정리하고 결과물을 만드는 기술이라면, AI 에이전트는 정해진 권한과 절차 안에서 실제 업무 단계까지 실행하는 시스템이다.</p> <p contents-hash="06d7d3d9082b1130256e1f3e8d3e9e9445e2d441e05c60ad646f7bb193c01424" dmcf-pid="5HnLbogRSL" dmcf-ptype="general"><strong>-챗GPT와 가장 큰 차이점은?</strong></p> <p contents-hash="57d41ceb09b9c7ae607dc4988486159fbe5ddece297a9bc71d607be1cd73980e" dmcf-pid="1XLoKgaeCn" dmcf-ptype="general">기존 대화형 챗봇과 AI 에이전트의 가장 큰 차이는 실행 여부에 있다.</p> <p contents-hash="2c85914c2ffe47052e1f8ce4c97110dfab88d7d9746adcab684b39bed0ac527e" dmcf-pid="tZog9aNdTi" dmcf-ptype="general">직원이 챗봇에게 “다음 주 출장 일정을 정리해줘”라고 요청하면 챗봇은 항공편과 숙박 정보가 담긴 계획안을 작성한다. 이후 항공권을 예매하고 호텔을 예약하며 사내 결재 문서를 올리는 일은 직원이 직접 처리해야 한다.</p> <p contents-hash="6ad1a8796a087458e4e082844f761138ccfec0c3bb153218dcb4f159e272f7b3" dmcf-pid="F5ga2NjJWJ" dmcf-ptype="general">AI 에이전트는 이러한 절차를 하나의 업무 흐름으로 연결한다. 출장 목적과 예산, 사내 규정을 확인하고 연동된 예약 시스템에서 항공편과 숙소를 조회한다. 직원의 일정과 이동 시간을 반영해 후보안을 작성하고, 허용된 범위 안에서 결재 요청서 작성이나 정보 입력까지 수행한다.</p> <p contents-hash="aad9983b7e21cbdd67db60f57cbd63ebd089768978d045aabbfc43d17eb51fc6" dmcf-pid="31aNVjAiCd" dmcf-ptype="general">중요한 변화는 AI가 답변을 생성하는 데서 끝나지 않는다는 점이다. 목표를 전달받은 뒤 필요한 절차를 판단하고, 여러 시스템을 이용해 구체적인 업무 결과를 만들어낸다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="be8b076f6562cc915493fc0de3fe87a7da2c683ff64ce840574b3ad1f055da20" dmcf-pid="0tNjfAcnye" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 에이전트로 업무를 보는 이미지. [게티이미지뱅크]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/mk/20260809173332916glyg.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="60PQ3xMVCw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/mk/20260809173332916glyg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 에이전트로 업무를 보는 이미지. [게티이미지뱅크] </figcaption> </figure> <div contents-hash="7c71f73671644827439b4b750fb9958277c259feead02050aa271e29228dd803" dmcf-pid="p3Ac8kEoCR" dmcf-ptype="general"> <strong>-AI 에이전트는 일하는 방식은?</strong> </div> <p contents-hash="18f73226bff583fe78ac6e5fef8a0073aeae19f93b113e4da22185feb4571923" dmcf-pid="U0ck6EDgTM" dmcf-ptype="general">AI 에이전트의 업무 수행에는 목표 분해, 도구 활용, 결과 점검과 같은 요소가 사용된다. 구현 방식에 따라 차이는 있지만, 일반적으로 다음과 같은 흐름으로 작동한다.</p> <p contents-hash="5c232dfff3b91a01b5cff0e33b46330c266b71eb52d66407980d69dd031a5208" dmcf-pid="upkEPDwaSx" dmcf-ptype="general">먼저 사용자가 제시한 목표를 실행 가능한 세부 작업으로 나눈다. 예를 들어 신규 고객 계약을 지원하라는 목표가 주어지면 고객 정보 확인, 계약 조건 검토, 관련 문서 검색, 계약서 초안 작성, 담당자 검토 요청 등의 단계로 구분한다.</p> <p contents-hash="a6f0d8017c60ae579cfd86a1832747a73a5ff4baf0bca0b40d68785cf6d6039d" dmcf-pid="7UEDQwrNTQ" dmcf-ptype="general">다음으로 각 작업에 필요한 도구를 선택한다. 사내 ERP와 CRM, 이메일, 일정 관리 시스템, 문서 저장소, 데이터 분석 프로그램 등이 대상이 된다. AI 에이전트는 API나 사전에 허용된 연결 기능을 통해 정보를 조회하거나 입력한다. 언어모델이 작업 순서와 내용을 판단하고, 연결된 외부 시스템이 실제 조회와 입력을 처리하는 구조다.</p> <p contents-hash="1fa43c41b99433444c5c0a8c87577c043c4e1b9b126d6fad5f67ed08c21101ac" dmcf-pid="zuDwxrmjSP" dmcf-ptype="general">작업 과정에서 오류가 발생하면 결과를 확인하고 입력값을 수정하거나 다른 절차를 시도한다. 그러나 모든 문제를 AI가 스스로 해결할 수 있는 것은 아니다. 일정 횟수 이상 작업에 실패하거나 권한이 부족하고, 규정에 없는 상황이 발생하면 업무를 중단하고 담당자에게 확인을 요청하도록 설계해야 한다.</p> <p contents-hash="5f73fbbf3e8d58f5e2e2962dbce5d387c2c8f636d73eec7a052ad842737c3340" dmcf-pid="q7wrMmsAW6" dmcf-ptype="general"><strong><i>기사 전문은 매일경제신문의 프리미엄 재테크 콘텐츠 플랫폼 매경플러스에서 확인할 수 있습니다. 네이버에서 ‘매경플러스’를 검색하거나, 스마트폰으로 아래 QR코드를 찍으면 연결됩니다.</i></strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c39beaae11e1331f2248d9633fe33dd262bf0fa86be63684f34ff7b751f476c3" dmcf-pid="BzrmRsOcT8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="매경플러스 QR코드" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/mk/20260809173333147usvh.jpg" data-org-width="450" dmcf-mid="PntFs30HvD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/mk/20260809173333147usvh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 매경플러스 QR코드 </figcaption> </figure> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 “틱톡 모회사 中 바이트댄스, ‘미토스급’ 초대형 AI 개발 착수” 08-09 다음 두 회사, 다른 AI 해법…네이버는 인프라, 카카오는 에이전트 08-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
