라온 커스텀 테마

[인사이드북] ‘시대예보: 경량문명의 탄생’


“무겁던 질서는 해체되고, 느린 조직은 추락한다.”

송길영 작가의 신작 『시대예보: 경량문명의 탄생』속 이 문장은 지금 우리가 마주한 시대의 단면을 보여줍니다. AI의 발전 속도는 ‘혁신’의 기준을 하루가 다르게 바꾸고 있습니다. 어제까지 획기적이라 평가받던 기술이 오늘은 기본이 되고, 작은 AI 스타트업 하나가 산업 지형을 순식간에 재편하고 있죠. 불과 몇 년 전만 해도 한 달이 걸리던 고해상도 이미지 생성이나 복잡한 코드 작성도 이제 수십 초 만에 끝나는 시대가 되었습니다.

실제로 AI가 불러온 변화는 특정 소수가 아닌 우리 모두의 삶을 바꾸는 거대한 문명적 변화를 일으키고 있습니다. 이제 우리에게 ‘느리면 살아남을 수 없다’는 말은 단순한 경고가 아닌, 생존의 명제로 자리잡고 있죠. 그렇다면, 이 새로운 문명은 어디를 향하고 있으며, 우리는 그 속에서 어떤 역할을 할 수 있을까요?


대마필사(大馬必死)의 시대, 거대하면 죽는다.

‘대마불사(大馬不死)’는 “크게 자리 잡은 돌은 쉽게 죽지 않는다”는 뜻의 바둑용어로, ‘큰 기업은 결코 무너지지 않는다’는 믿음을 상징하는 말로 자주 사용되었습니다. 과거 우리는 조직이 클수록 안전하다고 여겼습니다. 하지만 AI로 인한 지능의 범용화는 이 성공 공식을 완전히 뒤집었습니다.

AI 기술의 발전은 개인의 능력을 비약적으로 상승시켰고, 조직의 거대함은 자산이 아닌 부채가 되었습니다. 무거운 조직일수록 변화에 취약해 경쟁력이 떨어지는 반면, 가볍고 빠르게 적응하는 조직과 개인은 그 어느 때보다 강력한 힘을 갖게 되었죠. 저자는 이처럼 거대함이 안전을 보장하지 않는 ‘대마필사(大馬必死)‘의 시대가 도래했다고 말합니다. 그리고 바로 이 지점에서, 새로운 패러다임인 ‘경량문명’이 등장합니다.


경량문명의 등장: 가벼움이 경쟁력이 되는 시대

저자가 말하는 ‘경량 문명’이란 대규모 인력과 복잡한 절차에 의존하던 기존 시스템이 AI 기술을 통해 작고, 빠르고, 유연한 구조로 재편되는 흐름을 뜻합니다.

여기서 주목해야 할 점은 ‘경(輕): 가벼움’의 의미입니다. 이는 단순히 부피나 무게가 줄어드는 것을 뜻하지 않습니다. 부피가 크더라도 밀도가 낮아 가볍게 날아오르는 새처럼,
필요에 따라 빠르게 뭉치고 흩어질 수 있는 ‘이동성‘과 변화에 즉각 반응할 수 있는 ‘유연성‘을 의미합니다.

경량문명의 시대에는 개인의 지혜와 인공지능이 결합해 작은 규모의 팀도 커다란 진보를 만들어낼 수 있으며, 빠르고 민첩한 ‘가벼움’이 그 어느 때보다 강력한 경쟁력이 됩니다.


경량문명을 가속화하는 두 가지 동력

그렇다면, 이 새로운 문명을 가속화하는 동력은 무엇일까요? 그 핵심에는 두 가지 변화가 자리하고 있습니다.

1. ‘지능의 범용화’
과거에는 고차원의 업무를 수행하기 위한 대규모 인력과 조직이 필수였지만 이제는 AI의 발달로 개인도 고차원의 업무를 실행할 수 있습니다. AI는 수십, 수백 명의 몫을 단숨에 해낼 뿐만 아니라, 방대한 데이터 속에서 숨은 패턴을 찾아내는 통찰력까지 제공합니다. 이제는 큰 조직에 소속되지 않아도 개인과 소규모 팀이 충분히 큰 일을 도모할 수 있습니다.

2. ‘협력의 경량화’
과거에는 전문성이 깊어질수록 조직의 덩치가 커지는 것이 일반적이었습니다. 하지만 이제는 개개인의 능력과 외부 네트워크를 기반으로 한 가벼운 협력 구조가 떠오르고 있습니다. 감시와 관리로 유지되던 중량 문명의 시스템은 더 이상 유효하지 않습니다. 대신, 문제의식을 가진 소수가 필요할 때 빠르게 뭉치는 민첩한 협력이 새로운 시대의 경쟁력이 되었습니다.


경량문명 시대, 조직은 어떻게 달라져야 하는가?

그렇다면 이러한 경량문명 속에서 승리하는 조직은 어떤 특징을 가질까요? 저자는 다음의 세 가지 생존 조건을 제시합니다.

  1. 빠른 의사결정을 주도하는 민첩한 조직

    • 과거에는 조직의 규모가 신뢰와 안정성을 보장했지만, 이제는 의사결정의 속도가 생존을 결정합니다. 성공하는 조직은 내부결재에 허비하는 시간을 ZERO에 가깝게 줄이고, 기민하고 빠른 실행으로 시장에 진입하고 변화에 실시간으로 반응합니다. 저자는 ‘빠른 추격자(Fast Follower)’가 아니라 변화에 신속히 반응하는 ‘빠른 전환자(Fast Changer)’가 되어야 한다고 강조합니다.

  2. 인간과 인공지능이 결합된 조직 구조

    • 경량문명 시대에 조직은 인간과 AI가 동등하게 협력하는 시스템으로 재편되며, 이는 조직의 운영 형태와 구성원의 역할을 근본적으로 바꿉니다. 구성원은 더 이상 조직에 종속된 일원이 아닌, 프로젝트와 네트워크를 자유롭게 잇는 자율적이고 독립적인 에이전트로 기능하게 됩니다. 조직 프로세스는 수직적 통제에서 탈피하여 상급자의 권한이 대폭 축소되며, 대규모 업무는 세분화되어 민첩하고 빠르게 실행됩니다.결과적으로, AI가 솔루션을 제시하고 인간은 창의적 판단에 집중하는 구조로 재편됩니다.

  3. 스토리텔러형 리더십과 서사가 있는 조직문화

    • 조직 문화와 리더십 모두 ‘콘텐츠화’의 흐름을 따릅니다. 조직 문화가 단순한 생산 및 관리를 넘어 ‘브랜드 경험’이 되면서 조직 자체가 팬덤을 형성하는 매개체로 진화해야 합니다. 이에 따라 거대 조직을 통제하던 관리자형 리더보다는 비전을 제시하고 구성원의 자발적 참여를 이끌어내는 스토리텔러 및 쇼맨십을 갖춘 리더가 유리하며, 이러한 리더를 중심으로 내부와 외부에 팬덤이 형성되는 것이 새로운 경쟁력이 됩니다.


경량문명을 대하는 개인의 태도

이처럼 가볍고 유연해지는 조직안에서 개인은 어떤 태도로 이 시대를 헤쳐나가야 할까요?

  • 유연한 네트워크 협력 지향

    이제 개인의 존재 기반이 물리적 공간을 넘어 온라인 네트워크로 확장되고 있습니다. 나 혼자 고립되기보다는, 관심사를 중심으로 느슨하게 연결된 사람들과 함께 가치를 만들어가는 것이 중요해졌습니다. 고정된 조직이 아닌 유동적인 네트워크 속에서 기회를 포착하고 협업하는 능력이 핵심 생존 전략입니다.
  • 끊임없이 학습하고 성장하는 태도

    빠른 기술 변화와 불확실성을 삶의 기본 조건으로 받아들이고, 적응력과 끊임없는 학습 능력을 최고의 생존 무기로 내재화해야 합니다. 고정된 직업보다는 프로젝트 단위의 유동적인 일에 집중하고, “나는 어떤 사람이 되어가고 있는가”를 끊임없이 성찰하며 스스로를 업데이트하는 자세가 필요합니다.

  • 완벽보다 속도를 중시하는 ‘퀵스택(Quick stack)’적 사고

    완벽하게 구축하려 하지 말고, 일단 실행하는 것이 중요합니다. 문제를 정의하면 즉시 AI와 외부 솔루션을 조합해 빠르게 결과물을 만들고(Quick Stack) 시장에 테스트하세요. 피드백에 맞춰 신속하게 방향을 수정하는 민첩함이 이 시대 개인의 가장 강력한 무기입니다.

마치며

이 책을 읽고 나면 묵직한 질문이 남습니다.

나는 AI 시대의 동료를 맞을 준비가 되어 있는가? 내 조직은 AI와 함께 성장할 수 있는가?

저자는 문명이란 결국 ‘협력의 방식’이며, 경량 문명은 단순히 물리적 무게를 탈피하는 변화가 아닌, 의식의 혁신을 통해 마주해야 할 새로운 시대라고 말합니다. 책에서는 낡은 관성을 버리고 융합적 사고를 취하는 등 다양한 실천 전략을 제시하지만, 결국 불필요한 무게를 덜어내고 본질에 집중하는 것, 지식보다 지혜를 추구하는 태도로 수렴됩니다.

기술이 발전할수록 ‘도구를 어떻게 쓰는가’보다 ‘무엇이 진짜 문제인가’를 파악하는 능력은 더욱 중요해집니다. AI는 스스로 맥락을 판단하지 못합니다. 결국 좋은 질문을 설계하는 능력, 문제의 본질을 꿰뚫는 통찰은 여전히 인간의 영역이죠. 어쩌면 앞으로는 보다 인간적인 일에 대한 깊은 고찰이 더 필요할지도 모릅니다.

이 책을 읽으며 확신하게 된 것이 있습니다. AI는 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간이 본질에 집중할 수 있도록 돕는 도구여야 한다는 것입니다. 반복적이고 무거운 일에서 벗어나, 사람들이 진짜 중요한 질문을 던지고 창조적으로 사고할 수 있는 여유를 만들어주는 것. 그것이 우리가 만들어야 할 AI기술의 방향입니다.

경량문명은 이미 시작되었습니다. AI의 속도에 압도되지 않는 방법은 완벽한 계획이나 기술적 계산이 아닙니다. 낡은 관성을 버리고, 호기심을 갖고 배우며, 한 발씩 움직이는 것입니다.
라온피플 역시 이 변화 속에서 사람을 중심에 두고, 인간을 더 인간답게 만드는 기술을 고민하겠습니다.

Editor:
JEONDAM

[트렌드리포트] 2025년 AI, 어디까지 왔나?

2024년, 우리는 ChatGPT에게 일상의 질문을 던지고, Midjourney로 상상 속 이미지를 만들며 생성형 AI의 가능성과 탁월함을 경험했습니다. 개인들은 그 성능에 감탄하며 열광했지만, 기업들은 다음과 같은 질문을 마주해야 했습니다. “그래서 이걸로 뭘 하지?, 과연 돈을 벌 수 있을까?”

AI의 잠재력은 분명했지만, 비즈니스로의 연결은 쉽게 그려지지 않았죠.

2025년, 그 질문에 대한 답이 보이기 시작했습니다. AI는 ‘실험과 시연’의 단계를 벗어나, 기업의 핵심 업무 속으로 깊숙이 침투하고 있습니다. 범용 보조 도구를 넘어, 각 산업과 업무에 특화된 자율 시스템으로 진화하면서 말이죠.

이번 글에서는 2025년 AI 시장을 움직이는 핵심 변화들을 짚어보고, 우리가 주목해야 할 지점들을 살펴봅니다. 더불어, 라온피플의 제품과 솔루션이 트렌드와 어떻게 맞닿아 있는지도 함께 이야기해보겠습니다.


1. 스스로 업무를 처리하는 ‘자율형 AI 에이전트’의 시대 (Actionable AI)

2025년 AI는 대화형 도구에서 자율형 에이전트로 진화했습니다. 단순히 인간의 질문에 답하는 수준을 넘어, 스스로 계획하고 실행하는 ‘액셔너블(Actionable) AI’가 등장한 것이죠. 음식점 예약을 예로 들어볼까요? AI가 사용자의 취향과 일정을 분석해 식당을 추천하고, 직접 전화로 예약까지 완료합니다. 인간의 지시를 기다리는 게 아니라, 능동적으로 문제를 해결하는 겁니다.

이러한 AI의 자율성은 단순 작업을 넘어 복잡한 업무 환경으로 빠르게 확장되고 있는데요. 2025년 등장한 AI 에이전트는 MCP(Model Context Protocol)를 통해 여러 앱과 시스템을 유기적으로 연결할 수 있으며, RPA*와 결합해 ERP와 같은 기존 시스템까지 자동으로 제어하는 통합형 업무 플랫폼으로 발전하고 있습니다. 또한 Agent-to-Agent(A2A) 협업이 가능해지면서, 에이전트 생태계는 ‘단일 자동화 도구’를 넘어 서로 협력하며 일하는 지능형 AI 네트워크로 진화하고 있습니다.

글로벌 빅테크들의 치열한 경쟁도 가속화되고 있습니다. 오픈AI는 웹 브라우저를 직접 제어하는 ‘오퍼레이터(Operator)’를, Anthropic은 컴퓨터 조작 전반을 수행하는 ‘컴퓨터 유즈(Computer Use)’를 선보였습니다. 구글은 AI 에이전트 3종(줄스, 아스트라, 마리너)을 공개하며 웹 검색부터 코딩 자동화까지 다양한 영역을 공략하고 있으며, 아마존도 자사 이커머스와 물류 시스템에 AI 에이전트 ‘노바 액트(Nova Act)’를 통합하고 있죠. 국내에서는 SK텔레콤이 스마트폰 기반 개인 AI 에이전트 ‘에스터(Aster)’를 공개하며 한국형 AI 에이전트 시장 선도를 선언했습니다.

급격히 성장하는 시장규모도 이를 증명합니다. 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 AI 에이전트 시장 규모는 올해 76억 달러(약 10조 6천억 원)에서 2030년 471억 달러(약 65조 8천억 원)로 연평균 45.8% 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

이러한 성장세는 특정 업무에 특화된 실용적 AI 에이전트의 확산으로 이어질 것으로 보이는데요. 장기적으로는 AI가 단순히 피드백에 따라 학습하는 수준을 넘어, 스스로의 수행 과정과 결과를 스스로 평가하고 개선하는 ‘자기 진화형(Self-Evolving)’ 단계로 발전해갈 것으로 예상됩니다.


2. 버티컬(Vertical) AI, 산업 특화형 솔루션의 부상

자율형 에이전트가 ‘AI가 어떻게 일하는가’의 혁신이었다면, 버티컬 AI는 ‘AI가 어디서 일하는가’의 변화를 보여줍니다. 지난 몇 년간 챗GPT, 클로드 등과 같은 범용 AI가 AI의 쓰임새를 넓혀왔다면, 2025년에는 특정 산업과 업무에 특화된 ‘버티컬 AI’가 주인공으로 떠올랐습니다.

‘버티컬 AI’는 각 산업의 고유한 특성과 기업의 요구사항을 정교하게 반영한 ‘맞춤형 산업 특화 AI’를 의미합니다. 범용 AI의 고질적 한계였던 낮은 전문성과 수익성, 커스터마이징의 어려움을 해결하면서, 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있다는 점에서 다양한 산업분야에 확산되고 있습니다.

특히 기업들은 산업 현장의 문제를 더 깊이 이해하고 정확도와 서비스 경쟁력을 동시에 강화하기 위해, 버티컬 AI와 범용 AI를 결합하는 하이브리드 접근을 시도하고 있습니다. 이 과정에서 자율형 에이전트 기술은 버티컬 AI의 실행 엔진으로 활용되고 있죠.

시장도 버티컬 AI의 잠재력에 주목하고 있습니다. 대표적으로 군사용 AI 기업 ‘팔란티어(Palantir)’는 2025년 들어 주가가 무려 147% 급등하며 S&P 500 내 최고 상승률을 기록했고, 정확도 높은 검사를 위한 의료용 AI, 공정 데이터를 분석하는 제조업용 AI, 이커머스에 최적화된 엑스투비(X2B) AI 등 산업별 특화 솔루션이 시장의 주류로 자리를 잡아가고 있습니다.

많은 전문가들은 이러한 흐름이 당분간 지속될 것으로 예상하고 있으며, 범용 AI는 기술적 토대를 제공하고 버티컬 AI가 최종적인 비즈니스 가치를 창출하는 역할 분담이 더욱 명확해질 것으로 기대하고 있습니다.


3. 개인 기기로 이동하는 AI, 온디바이스(On-device) AI

온디바이스(On-device) AI는 클라우드 서버를 거치지 않고 스마트폰, PC, 웨어러블 기기 등 개인 사용자 기기 내부에서 직접 작동하는 AI를 의미합니다. 인터넷 연결 없이 사용 가능하고, 개인 데이터가 외부전송 없이 로컬에서 처리되어 프라이버시 보호에 강점이 있죠.

이러한 온디바이스 AI는 2025년에 프리미엄 기기의 핵심 기술로 확고히 자리를 잡았습니다. 삼성의 갤럭시 AI, 애플의 애플 인텔리전스는 실시간 통역부터 이미지 분석, 텍스트 요약까지 주요 기능을 클라우드가 아닌 기기 안에서 바로 처리합니다. 마이크로소프트 역시 고성능 NPU(신경망 처리 장치)를 탑재한 Copilot+PC를 출시하며 ‘AI PC’라는 새로운 시장을 만들었죠.

온디바이스 AI가 주류 기술로 떠오른 이유는 분명합니다. AI가 서버를 거치지 않고 기기 안에서 모든 연산을 처리하기 때문에, 자율주행이나 AR/VR 환경에서의 객체 인식, 실시간 통역에서 지연 없이 즉각적으로 반응할 수 있고, 민감한 데이터가 외부로 나가지 않으니 프라이버시 보호는 물론, 클라우드 비용 절감 효과도 큽니다.
여기에 SLM(Small Language Model) 기술AI 에이전트의 발전은 이러한 성장을 기술적으로 탄탄하게 뒷받침 해주고 있습니다. 덕분에 한정된 기기 자원에서도 경량화된 모델로 고성능 구현이 가능해졌고, 온디바이스 환경에서 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 일도 현실이 되었죠.

이제 온디바이스 AI는 더 이상 ‘특별한 기술’이 아닙니다. 모든 스마트 디바이스에 내재된 새로운 표준이 되어가고 있습니다.


4. 휴머노이드 로봇 시대의 본격 개막, 피지컬 AI (Physical AI)의 발전

피지컬 AI(Physical AI)는 인공지능기술이 로봇, 자율주행차 등 물리적 기기와 결합하여 인간과 직접 상호작용하는 기술을 의미합니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황이 CES 2025에서 “AI의 최종 목표는 휴머노이드 로봇”이라 선언한 이후, 막대한 민간 투자와 정부 지원이 몰리면서 새로운 산업 축으로 급부상했습니다. 최근 구글과 엔비디아를 중심으로 한 글로벌 기업들의 잇따른 발표는 단순한 제품 출시를 넘어, 지능형 로봇과 자율 시스템의 대규모 상용화 기반이 마련되었음을 보여줍니다. 이제 피지컬 AI는 연구실 실험 단계를 벗어나 산업 전반을 재편하는 거대한 전환의 중심에 서 있습니다.

시장의 성장세도 가파릅니다. 실제로 2025년 기준 글로벌 AI 로보틱스(피지컬 AI 포함) 시장 규모는 약 225억 달러로, 2020년 대비 약 350% 성장한 것으로 나타났습니다. 2030년에는 약 643억 달러에 이를 것으로 전망되며, 연평균 성장률(CAGR)은 약 23.3%에 달할 것으로 예상되는데요. 골드만 삭스 보고서에 따르면 전 세계 휴머노이드 시장 규모 또한 2035년까지 380억 달러에 이를 것이라고 내다보고 있습니다.

피지컬 AI는 단순히 로봇에 AI를 얹는 기술이 아닙니다. 두뇌(다양한 AI 모델), 감각(센서·컴퓨터비전), 연결(엣지 컴퓨팅·네트워크), 행동(제어·액추에이터) 등 네 가지 핵심 기술이 유기적으로 결합되며, 로봇이 사람처럼 인지하고 판단하여 행동할 수 있도록 만듭니다. 이러한 융합 덕분에, 최근에는 공장 · 물류 · 농업 · 의료 등 실제 산업 현장에서도 ‘피지컬 AI’의 실효성이 빠르게 입증되고 있습니다. 특히, 정밀 제어가 가능한 산업 환경에서는 실질적인 성과까지 내고 있죠.

  • 제조 및 물류 분야 : 스마트 팩토리, 물류 창고 자동화, 예측적 유지보수
    가장 활발하게 도입된 분야로, AI가 설비의 미세 이상을 즉시 감지하고, 물류 로봇이 24시간 자율 운송하며 생산성과 운영 효율성을 극대화합니다. 현대차 HMGICS, 포스코DX 등 국내외 대기업들이 선도하고 있습니다.
  • 휴머노이드 로봇 : 테슬라 옵티머스, 벤츠/길리 생산 라인 테스트
    테슬라의 옵티머스나 벤츠의 로봇이 실제 생산 라인에 투입되어 테스트 중이며, 1X의 NEO Gamma는 2025년 말 가정용 테스트를 시작하는 등 실증이 확대되고 있습니다.
  • 의료 및 농업 : 수술 로봇, 정밀 농업용 자율 로봇
    의료 분야의 수술 로봇(다빈치)처럼 인간의 한계를 넘는 정밀한 작업에 활용되며, 농업에서는 AI 비전 기반의 드론이 정밀한 작물 관리를 수행합니다.

피지컬 AI의 궁극적인 목표는 인간처럼 인지하고, 추론하여, 행동하는 자율형 로봇을 만드는 것입니다. 현재 휴머노이드 로봇의 가격은 대당 5만~40만 달러에 달해 대중화에는 제약이 있지만, 기술 발전이 그 장벽을 빠르게 낮추고 있습니다.

  • NVIDIA Isaac Sim 기반의 Virtual-First 접근:
    물리적 프로토타입 제작 전에 디지털 트윈 환경에서 시뮬레이션을 수행해, 개발 시간과 비용을 획기적으로 절감합니다.
  • 범용 LLM 기반의 행동 추론 능력 강화:
    온디바이스 환경에서 복합적인 명령을 자율적으로 수행하는 에이전틱 AI 기술이 로봇의 ‘두뇌’로 활용되고 있습니다. 특히 구글의 Gemini for Robotics가 대규모 언어 모델(LLM)과 로봇 제어에 통합하면서 피지컬 AI의 범용성(Generalization)이 크게 향상되고 있습니다.

2025년은 피지컬 AI가 단순한 연구실의 영역을 넘어 실제 공장과 산업 현장에 뿌리내리기 시작한 해입니다. 고비용 문제가 남아 있지만, 정부의 정책적 지원과 빅테크들의 자본 유입, NVIDIA Isaac Sim과 LLM 기반의 추론 기술발전이 상용화를 빠르게 앞당기고 있습니다. 향후 몇년 안에 휴머노이드 로봇은 산업현장의 일상이 될 것 같은데요. 말로만 듣던 그 미래가 이제 정말 현실이 되고 있습니다.


마치며

앞서 살펴본 것과 같이, 2025년 AI 시장은 거대 모델 경쟁에서 벗어나, ‘현장 중심의 실용화’가 본격화된 한 해였습니다.

스스로 계획하고 행동하는 자율형 에이전트,
산업 현장의 문제를 정밀하게 해결하는 버티컬 AI,
개인 기기 속에서 즉시 작동하는 온디바이스 AI,
그리고 물리적 세계와 직접 상호작용하는 피지컬 AI 까지.

AI는 이제 서버 속 알고리즘을 넘어 현장 문제를 해결하는 실전 기술이 되었습니다. 현실과 조직, 그리고 사람을 직접 변화시키는 단계에 들어선 것이죠. 앞으로의 승부는 기술력이 아니라 적용의 깊이와 실행속도에서 갈릴 것입니다.

라온피플은 바로 이러한 변화의 최전선에서, 현장을 바꾸는 AI솔루션을 구현하고 있습니다.

  • Hi FENN: 코딩 없이 자율형 AI 에이전트를 생성·배포할 수 있는 플랫폼으로, 반복 업무 자동화는 물론 사내 시스템 연동과 문서 분석까지 지원합니다.

  • Odin AI: 안전·보안 분야의 버티컬 AI를 실현하는 영상관제 솔루션으로, 비정형 이벤트를 사전 학습 없이 실시간 감지하는 고차원 영상 인식을 제공합니다.

  • NAVI AI PRO: 다양한 제조 산업 도메인에 특화된 AI 비전검사 및 자동 학습 소프트웨어로, 저사양 CPU에서도 1ms 이내 초고속 추론이 가능합니다.

  • EZ PLANET: 제조 공정에 특화된 AI 모델의 개발·운영·재학습을 자동화하여, 지속 가능한 MLOps 기반 운영 환경을 구축합니다.

라온피플의 제품과 솔루션이 궁금하시다면, 문의하기에 내용을 남겨주세요. 라온피플 AI 전문가가 직접 상담해 드립니다.

Editor:
JEONDAM

AI 에이전트, 적절한 도입 시기 알려드립니다.

안녕하세요, HI FENN 팀의 브랜드 매니저 Samantha입니다. Samantha는 영화 ‘Her’에 나온 AI 로봇의 이름이기도 한데요, 앞으로 HI FENN 관련 글에서는 다 이 이름을 보실 수 있을 거에요. 그럼, 앞으로 잘 부탁드립니다!

🧠 AI Agent, 그게 뭔데?


우리는 매일 다양한 소프트웨어와 자동화 도구를 사용해 일합니다. 재고 관리, 고객 문의 대응, 일정 조율, 간단한 데이터 입력 등 다양한 업무에 도구들을 사용하죠.

하지만 기존의 업무용 도구들은 수동적입니다. 예를 들어, 재고 관리 시스템은 사람이 직접 재고 수량을 사람이 입력하고 주문을 요청해야 합니다. RPA(Robotic Process Automation)는 반복적인 규칙 기반으로 작업을 자동화하지만, 예상치 못한 상황 또는 코너 케이스에는 제대로 대응하지 못한다는 한계가 있습니다.

이러한 소프트웨어와 자동화 도구의 한계를 극복하고, AI가 보다 복잡하고 자율적으로 업무를 수행하게 하기 위해 제안된 개념이 바로 AI Agent입니다.

AI Agent란? 쉽게 말하면,
“주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 행동하는 인공지능”

Agent는 기존 업무 도구들과 달리 사람의 지시를 기다리지 않습니다. 사람의 구체적인 지시가 없어도 스스로 상황을 인식하며, 자율적으로 추론을 진행하고, 외부 데이터/서비스와 통신하며 실제로 업무를 수행하며, 기존 업무용 도구들에 비해 훨씬 더 복잡한 업무들을 스스로 처리해낸다는 장점이 있습니다.


AI 에이전트의 특징


Context Awareness (상황인식)단순 입력값이 아니라, 주변 맥락을 스스로 인식
Autonomous Reasoning (자율적 추론) 목표 달성을 위해 필요한 작업을 스스로 계획하고, 여러 선택지를 평가하고 결정
Action Execution (행동 실행)외부 시스템과 통신하며 실제로 업무를 수행
Feedback Learning (피드백 학습)결과를 반영하여 스스로 개선

Agent는 단일 Task Automation을 넘어서, 복잡한 상황에서도 유연하게 대처할 수 있는 팀원처럼 작동합니다. 기존 업무용 툴이 ‘명령 기반’이라면, 에이전트는 ‘목표 기반’인 것이죠.

실제 AI Agent 예시


품목-관세코드 매칭 재고 자동주문회의요약고객문의 자동대응
품목을 입력하면, Agent가 내부 DB와 외부 기준을 참조해
가장 적합한 코드를 찾아 제시.
특정 품목의 재고가
임계치 이하로 떨어지면,
자동으로 구매 요청서를
작성하고 상신.
회의 녹음 파일을 받아
주요 논의사항, 할 일 목록을
추출해 팀에 배포.
고객 문의 내용을 분류하고,
답변을 생성하거나
담당자에게 전달.

→ 에이전트의 핵심은,
“단순 응답”이 아니라, 목표를 인식하고 필요한 일련의 작업을 수행한다는 것입니다.

🤔 Agent, RAG LLM 챗봇과 비슷한 거 아닌가요?


이 질문은 자주 받는 질문입니다. 하지만 RAG 기반 LLM 챗봇과 AI Agent는 다릅니다.

RAG란? RAG(Retrieval-Augmented Generation)란 사용자의 질문을 받으면 먼저 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색한 뒤, 이를 기반으로 답변을 생성하는 방식입니다. 작년 한 해 동안 많은 기업들이 기대를 품고 RAG 기반 시스템을 도입했지만, 기대만큼 만족하지 못한 경우가 많았습니다.

왜 많은 기업들은 RAG에 실망했을까?

주요 이유는 다음과 같습니다:

  • 정보 검색 품질의 한계: 검색된 문서의 품질과 일관성에 따라 답변 정확도 편차가 심함
  • 행동력 부재: 답변은 제공했지만, 그 이후 필요한 추가 작업이나 실행은 제공하지 않음
  • 복잡한 요구사항 대응 실패: 단순 질의응답은 가능했지만, 복합적인 비즈니스 플로우나 다단계 의사결정에는 대응하지 못함

지금은 이 한계를 극복할 수 있는 대안으로 “AI Agent”가 많은 기업들의 관심을 얻고 있는 것이죠.

단순히 “정보를 검색해주는” RAG LLM 챗봇과 달리, “스스로 판단하고 행동하는” AI Agent는 아래와 같은 특징을 갖고 있습니다.

항목RAG LLM 챗봇AI Agent
기본 동작질문 응답목표 설정, 상황 판단, 행동 실행
정보 접근사전 학습 + RAG 검색 기반검색 + 상황 인식 + 액션 트리거
사용 방식질문 입력 → 답변 출력목표 설정 → 작업 계획 → 다중 액션
복잡성상대적으로 단순복합적 논리, 플로우 설계 필요

RAG 기반 챗봇은 “질문에 대해 가장 적절한 답변을 찾아주는 것”이 목표입니다. 반면 AI Agent는 “목표를 달성하기 위해 필요한 행동을 스스로 계획하고 실행하는 것”이 목표입니다.

예를 들어

  • 고객이 “A 제품의 최근 불량률을 분석해줘”라고 했을 때
    • RAG 챗봇은 불량률 데이터나 보고서를 검색해 요약해줄 것입니다.
    • Agent는 불량률 데이터를 조회하고, 필요한 경우 추가 데이터를 요청하거나, 자동으로 개선 조치 플랜까지 생성합니다.

Agent는 “정보를 넘겨주는 것”에서 끝나지 않습니다. “행동으로 이어지는 흐름”을 만들어냅니다.


🧐 에이전트가 이렇게 핫한데, 왜 아직 도입한 기업은 적을까?


2025년은 AI Agent의 해 라고 불러도 과하지 않을 정도로 AI와 관련된 온갖 매체에서는 에이전트에 대해 이야기하고 있습니다.

에이전트는,

  • 반복적 업무를 줄이고
  • 일의 속도를 높이며
  • 사람과 AI가 함께 일하는 새로운 방식을 제시합니다.

그런데 현실을 보면, 도입한 기업은 아직 소수입니다. 왜일까요?

첫 번째 이유: 기술적 복잡성

AI Agent를 만들려면 단순 모델링이 아니라,

  • 복합적인 워크플로우 설계
  • 다양한 시스템(API) 연동
  • 데이터 흐름 통제
  • 에이전트 행동 로직 설계

이 모두가 필요합니다. 그냥 LLM 하나 띄우는 것보다 훨씬 복잡합니다. 특히 대규모 조직은 기존 시스템(ERP, MES, CRM 등)과의 연결성이 필수인데, 이 연동 작업이 단순하지 않습니다.

두 번째 이유: 에이전트 결과물에 대한 신뢰 부족

실제 고객들은 이렇게 묻습니다.

“그럼 Agent로 처리하면 정확도가 100%가 나오나요?”

AI Agent는 빠르고 정확하지만, 복잡한 예외 상황, 불완전한 입력 등의 상황에서는 오류가 발생할 수 있습니다. 하지만 Agent는 피드백과 학습을 통해 지속적으로 성능이 향상됩니다. 따라서 도입 초기에는 완벽한 성능보다 “지속적 개선”이 중요합니다. 처음에는 에이전트가 실수를 할 수도 있지만, 지속적으로 작업 결과물에 피드백을 제공하고, 세부 기준을 설정하여 품질을 관리함으로써 품질을 지속적으로 관리하는 것이 바람직한 접근법입니다. 에이전트 결과물에 대한 신뢰도 이슈는 아래 방안들을 통해 관리하는 것이 좋습니다.

불안 해소 방안

  • 초기에는 Agent + 인간 검증 구조를 운영
    • (Agent가 제안 → 사람이 승인 → Agent가 승인된 버전으로 작업 마무리)
      물론 이 경우에는 사람이 어느 단계에서 승인을 해줘야 하는지를 명확히 표시하는 방안이 중요합니다.
  • Confidence Score 제공
    • 에이전트가 결과에 대해 “자신 있는 정도(확률)”를 함께 표시합니다.
  • Fail-safe 프로세스 설계
    • 오류 가능성이 있는 경우 수동 검토로 전환하는 로직을 포함합니다.
  • 지속적 튜닝 체계 구축
    • Agent의 결과를 모니터링하고 주기적으로 업데이트합니다.

⏰ AI Agent, 우리 조직엔 언제, 어떻게 도입을 시작할까?


모든 조직이 당장 Agent를 도입해야 하는 것은 아닙니다.성공적인 도입을 위해선 ‘타이밍’과 ‘전략’이 중요합니다.

1. 언제 도입을 고려해야 할까?

– 반복적인 업무가 많다. (RPA 이상이 필요한 상황)
– 부서 간 데이터 흐름이 단절되어 있다.
– 업무 프로세스가 복잡하고 예외 상황이 많다.
– 데이터 기반 의사결정을 빠르게 해야 한다.

이런 징후가 보이면, Agent 도입을 검토할 시점입니다.

2. 어떻게 시작해야 할까?

1) Pilot 영역 선정

– 범위가 좁고 리스크가 낮은 업무부터 시작 (성과 측정 용이)
– 예: 재고 관리, FAQ 대응, 일정 조율 자동화

2) Small, but Real Agent 구축

– 처음부터 거창한 ‘디지털 전환 프로젝트’처럼 접근하면 실패합니다.
– 작지만 실제 업무를 수행하는 Agent부터 시작하세요.

3) 기존 시스템 연동 준비

– 그룹웨어, ERP, MES 등 주요 시스템과의 API 연동 가능성 확인
– 작지만 실제 업무데이터 스키마 정리

4) KPI 설정 및 측정

Agent 플랫폼 도입 전후 성과 비교

5) 단계별 확장

초기 성공을 기반으로, 점진적으로 적용 범위 확장

3. Agent 구축 시 유의할 점

  • Scope Creep 주의
    • 처음부터 너무 많은 일을 시키려 하지 말 것.
  • 현업과 IT의 협업
    • 실무자가 요구사항을 명확히 정리하고, IT가 시스템 연동 지원.
  • 신뢰도 점진 향상 모델 채택
    • 초기엔 검증 모드 → 점진적으로 완전자율 모드로 전환.

마무리

AI Agent는 단순히 ‘새로운 기술’이 아니라 조직의 업무 방식을 혁신하는 도구입니다. 전략적으로 접근하면 누구보다 빠르게 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. HI FENN은 조직의 요구에 맞춘 AI Agent 플랫폼 설계부터 구축, 지속적인 개선까지 전 과정을 지원합니다.

추가로 궁금한 내용은 문의하기에 남겨주세요. 다음 아티클로 찾아오겠습니다.

HI FENN팀

Samantha