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[엄청 친근한 AI] 앞으로 5년, 이건 생존의 문제입니다
- 김평호 인더스트리 전략 본부장
Q1. AI 에이전트가 무엇인지 간단하게 설명해 주세요.
AI 에이전트를 가장 쉽게 비유하자면 '디지털 신입사원'이라고 할 수 있습니다. 아무리 똑똑한 신입사원이 회사에 온다 해도 충분한 교육과 경험이 쌓여야 비로소 제 역할을 다할 수 있죠. AI 에이전트 역시 뛰어난 업무 처리 능력을 가지고 있지만, 회사의 고유한 업무 방식과 데이터를 학습해야 효율적으로 기능합니다.
따라서 'AI 만능주의'는 경계해야 합니다. 기업이 AI 에이전트에게 양질의 교육 자료, 효과적인 도구, 그리고 명확한 워크플로우를 제공할 수 있느냐가 AI 에이전트의 성과와 기업의 효율성에 지대한 영향을 미칠 것입니다.
Q2. 에이전트포스(Agentforce)만의 장점은 무엇인가요?
과거에는 컴퓨터를 사용하려면 CPU, 메모리, 본체를 일일이 조립해야 하는 번거로움이 있었습니다. 하지만 지금은 완벽하게 패키지화된 데스크탑이나 노트북을 구매하여 하드웨어 조립이 아닌 실제 업무와 성과에 집중할 수 있게 되었죠.
에이전트포스도 마찬가지입니다. AI 구성 요소를 하나하나 직접 만드는 'DIY(Do-It-Yourself)' 방식이 아니라, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 AI 환경을 구독하는 방식입니다. 이를 통해 사용자나 기업은 AI 인프라 구축에 시간을 낭비하는 대신, 그 위에서 혁신적인 서비스를 만들고 구현하는 데 온전히 집중할 수 있습니다.
만약 기업이 DIY 방식을 선택한다면, 3개월이 1년처럼 느껴지는 급변하는 기술 발전 속도와 막대한 개발 비용을 감당하기 어려울 것입니다. 에이전트포스는 이러한 부담을 덜어주고, 기업이 비즈니스 본연의 가치 창출에 집중하도록 돕습니다.
Q3. AI 에이전트가 각 산업에는 어떻게 적용될 수 있을까요?
AI 에이전트는 크게 세 가지 영역으로 나누어 적용될 수 있습니다.
첫 번째는 컨슈머 AI입니다. 이는 소비자들이 직접 사용하는 AI 서비스로, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델 기반의 다양한 애플리케이션이 여기에 해당합니다. 이미지 생성이나 자료 검색 등 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 활용도가 대표적입니다.
두 번째는 버티컬 AI 영역입니다. 법률, 라이프 사이언스(생명 과학) 등 특정 산업 도메인에 특화된 AI로, 특정 기업의 복잡한 문제 해결이나 전문적인 연구 개발에 집중된 형태의 AI를 의미합니다.
세 번째는 엔터프라이즈 AI 영역입니다. 이는 대기업과 중소기업이 일반적으로 사용하는 ERP(전사적 자원 관리), CRM(고객 관계 관리), SCM(공급망 관리) 시스템뿐만 아니라, 경영관리, 인사 등 일반적인 기업 업무에 폭넓게 사용될 수 있는 AI 영역입니다.
Q4. 엔터프라이즈 에이전트 영역에서는 어떻게 기업에 활용될 수 있을까요?
기존의 생성형 AI가 '에이전틱(Agentic) AI'로 발전하면서 그 활용 방식이 확실하게 진화했습니다. 과거 생성형 AI가 주로 사람을 보조하는 역할에 머물렀다면, AI 에이전트는 이제 'AI 퍼스트 오퍼레이션 모델'을 가능하게 합니다.
예를 들어, 콜센터에서 AI가 처음부터 고객 상담을 전담하고, 복잡하거나 사람의 개입이 필요한 예외적인 상황에서만 상담원에게 연결하는 방식입니다. 이는 마치 교차로의 교통경찰관이 지능형 신호 체계로 대체되고, 사람은 관제센터에서 대형 사고 처리나 교통 흐름 최적화와 같은 더 중요하고 고도화된 업무를 담당하게 된 것과 같습니다. AI 에이전트가 단순 반복 업무를 처리하며 사람의 업무 부담을 덜어주는 동시에, 사람의 역량을 더욱 전략적인 영역에 집중할 수 있도록 돕습니다.
Q5. AI 에이전트가 일자리를 축소할 것이라는 우려에 대해서는 어떻게 생각하시나요?
산술적으로 보면 AI 에이전트가 사람의 일을 대신하기 때문에 업무의 절대량이 줄어들 수는 있습니다. 하지만 글로벌 선진 기업들은 줄어든 인적 자원을 더욱 높은 기업 가치 창출 업무에 재투자하는 방식으로 활용하고 있습니다.
예를 들어, AI가 마케팅 운영 업무의 30%를 줄여준다면, 해당 인력을 브랜드 마케팅이나 새로운 캠페인 기획 등 기업 가치를 높이는 활동에 집중시킬 수 있습니다. 고객센터의 경우도 마찬가지입니다. 단순 반복적인 상담은 AI 에이전트가 담당하고, 기존 상담원들은 재교육을 통해 고객의 복잡한 니즈를 해결하고 프리미엄 컨설팅 서비스를 제공하는 역할로 전환됩니다. 사람이 직접 고객과 깊이 소통하며 고부가가치 서비스를 제공하는 형태로 발전하는 것입니다.
결론적으로, AI 에이전트는 저부가가치 단순 반복 업무를 담당하고, 사람은 세밀한 '휴먼 터치'가 필요한 고부가가치 업무에 역량을 집중하게 됩니다. 물론 시간이 지남에 따라 AI 에이전트도 학습을 통해 더욱 높은 수준의 업무 상호작용을 머지않아 담당할 수 있게 될 것입니다.
Q6. 기업들이 AI 에이전트를 도입할 때 고려해야 할 점은 무엇인가요?
현재 많은 기업들이 AI 에이전트의 잠재력을 시험하는 PoC(개념 증명) 단계에 있습니다. 하지만 진정한 비즈니스 가치를 이해하고 전사적으로 배치될 때는 단순히 기술적인 요소를 넘어, '사람과 협업할 수 있는 모델'이 되어야 합니다.
AI 에이전트는 궁극적으로 회사의 일하는 방식을 AI와 사람이 유기적으로 협력하는 모델로 바꿀 것입니다. 따라서 AI가 수행하는 업무에 대한 감사(Audit), 성과 측정, 그리고 감독하는 역할이 대단히 중요해질 것입니다. 효과적인 거버넌스 체계를 구축하는 것이 핵심입니다.
Q7. 세일즈포스 에이전트포스의 글로벌 도입 현황은 어떤가요?
Q8. AI 에이전트 시대에 기업들이 가장 먼저 준비해야 할 것은 무엇인가요?
가장 먼저 할 일은 AI 에이전트 PoC를 통해 그 가치를 입증하는 것입니다. 기업 내부에 AI 에이전트를 도입했을 때 얼마나 유의미한 효율성을 창출할 수 있는지 먼저 검증해야 합니다.
그 다음은 '스케일업(Scale-up)'입니다. PC 조립에 에너지를 쏟기보다는, 이미 조립된 PC로 어떻게 일을 더 잘할 수 있느냐에 집중해야 합니다. 즉, AI 에이전트 인프라를 신속하게 구축한 다음, 회사 전체 업무에 AI 에이전트를 어떻게 효과적으로 활용할지에 대한 명확한 로드맵을 수립하고 단계적으로 진행하는 것이 가장 일반적이고 효율적인 접근 방식입니다.
Q9. AI 도입을 위한 마인드셋 변화도 필요할 것 같은데요.
많은 분들이 AI를 '도깨비 방망이'처럼 생각하지만, AI의 역량은 그 회사가 가지고 있는 기본적인 역량에 비례합니다.
AI라는 똑똑한 신입사원이 회사에 들어왔을 때, 배울 수 있는 양질의 자료, 정돈된 데이터, 그리고 효과적인 도구가 마련된 회사에서는 AI 에이전트가 날개를 달고 빠르게 효율성을 발휘할 수 있습니다. 하지만 업무 프로세스가 정리되지 않고, 활용할 도구가 부족하며, 데이터가 산발적으로 흩어져 있는 상황에서는 어떤 뛰어난 신입사원이 와도 효율적으로 일하기 어려울 것입니다. AI 도입은 단순히 기술 도입을 넘어, 기업의 전반적인 운영 시스템과 데이터 관리 역량을 강화하는 계기가 되어야 합니다.
Q10. AI 에이전트 도입을 고민하고 있는 기업에 한 말씀 부탁드립니다.
AI 에이전트를 도입한 회사와 그렇지 않은 회사의 차이는 향후 5년 내에 기업 가치를 극명하게 바꿔놓을 것입니다. 예를 들어, 10명의 직원이 동일한 매출을 달성하는 회사와 5명의 직원과 5명의 디지털 에이전트가 동일한 매출을 달성하는 회사를 비교해 봅시다. 시장에서는 후자에게 훨씬 더 높은 기업 가치를 부여할 것입니다.
그 이유는 사람은 예측 불가능한 변수가 많기 때문입니다. 갑작스러운 이직, 질병, 혹은 예기치 않은 재난에 직면할 수 있습니다. 반면 디지털 에이전트는 이러한 불확실성이 현저히 낮습니다. 따라서 기업의 연속성을 위해서는 사람과 디지털 에이전트가 함께 일하는 회사가 인건비 효율성뿐만 아니라 기업 연속성 측면에서도 훨씬 더 가치 있는 회사가 될 것입니다. 나아가 AI 에이전트는 시간과 공간의 제약 없이 무한히 확장할 수 있다는 막강한 장점을 가집니다.
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