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✨ 개발자의 미래: 끝이 아닌 변화의 새로운 시작 

현재 IT 업계에서 가장 주목받는 트렌드를 꼽는다면 단연 Agentic AI일 것입니다.

올해 초 라스베가스에서 열린 CES 2025 키노트에서 엔비디아(NVIDIA) 젠슨 황의 키노트를 보신 독자분들도 계시겠지만, 젠슨 황은 6,000명 이상의 청중 앞에서 90분간 AI, 게임, 자율주행, 로봇공학의 미래를 이야기하면서 이제는 이미지, 텍스트, 사운드를 이해하는 Perception AI에서 시작해 이를 생성하는 Generative AI를 거쳐, 이제는 추론하고, 계획하고, 행동할 수 있는 Agentic AI로 진입하고 있다고 강조했습니다.

즉 단순히 명령을 수행하는 도구에서 벗어나, 스스로 목표를 세우고 계획하며 실행까지 자율적으로 해내는 AI가 본격적으로 부상하고 있으며, 엔비디아를 비롯한 글로벌 리더들은 올해를 ‘에이전틱 AI의 해’로 지목하며, 이 기술이 산업 전반에 혁신의 동력이 될 것이라고 전망합니다.

제가 마케팅 뉴스레터에서 자주 인용하는 자료인 2024년말 Gartner가 발표한 2025년 전략기술 트렌드를 살펴보면, 제일 먼저 Agentic AI를 가장 전략적인 트렌드의 맨 위에 놓고 있음을 볼 수 있습니다.

그렇다면 Agentic AI가 과연 무엇인지 좀 알아 볼까요 ?

Agentic AI는 스스로 목표를 설정하고, 복잡한 작업을 자율적으로 처리하는 AI로, 기존의 단순 자동화나 반응형 AI를 넘어서는 혁신적인 기술입니다. 올해는 전 세계적으로 25% 이상의 기업이 Agentic AI 기반 파일럿 프로젝트를 시작하며, 소프트웨어 개발, 테스트, 유지보수 등 다양한 분야에서 실제 적용이 확산되고 있습니다. 

✨ Agrntic AI의 정의와 개념

Agentic AI(에이전틱 AI)는 기존의 반응형 AI와 달리, 스스로 목표를 설정하고 환경을 분석해 자율적으로 의사결정과 행동을 수행하는 것을 개념으로 하는 인공지능 시스템입니다.

우리가 사용하고 있는 기존 AI (예를 들면 Chat GPT, Claude, 코파일럿 등)는 사용자가  AI는 사용자가 질문하면 답을 제시하는 등 ‘반응형 시스템’에 머물렀습니다. 그러나 Agentic AI는 실제 업무 현장에서 인간의 개입 없이도 다단계 작업을 처리하고, 피드백을 통해 성능을 개선하며, 여러 에이전트가 협력해 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

다르게 이야기하면 기존 AI (AI Agent)가 사용자의 명령이나 입력에만 반응하는 ‘도구형’이었다면, Agentic AI는 인간의 개입 없이도 문제를 인식하고, 필요한 작업을 계획·실행하며, 결과에 따라 스스로 학습하고 적응하는 ‘행위자적 지능’을 갖추고 있습니다.

예를 들어, AutoGPT나 Devin과 같은 시스템은 사용자가 목표만 제시하면, 세부 계획 수립부터 실행, 결과 분석까지 전 과정을 스스로 처리합니다.

좀 더 구체적으로 예를 들어보겠습니다.

여러분들이 쓰시는 기존 AI(전통 AI, AI Agent)는 주로 사용자의 명령이나 입력에 따라 반응하는 반응형 시스템인 반면, AI Agent는 일반적으로 LLM(Large Language Model)이나 LIM(Large Image Model)을 기반으로 외부 도구를 호출하고, 순차적인 추론을 통해 명확하게 정의된 기능을 수행하는 독립 개체형 시스템입니다. 즉 이메일 자동 응답, 데이터 요약, 일정 정리 등과 같이 비교적 단일한 목적과 제한된 작업 범위를 가진 AI 기능이라고 말할 수 있습니다.

예를 들어, 작동 방식의 측면에서 살펴보면 AI Agent는 사용자가 질문이나 요청을 입력하면, AI가 미리 학습된 데이터와 규칙에 따라 정해진 답변이나 결과를 제공하는 방식으로 처리됩니다. 즉 하나의 에이전트가 작업을 받아 순차적으로 처리하며, 이를 위해 외부 도구를 연동하거나 간단한 기억 메커니즘을 사용하는 모듈형 단일 시스템이라고 정의할 수 있습니다.

• 예시

챗봇,음성비서(예 : Siri, Alexa), 이메일 스팸 필터, 추천 시스템 등은 모두 사용자의 입력이 있어야만 동작합니다.

• 특징

• 자율성 부족 : 스스로 목표를 세우거나, 환경을 분석해 행동하지 못합니다.

• 단계별 지시 필요 : 복잡한 작업은 사용자가 여러 번 직접 명령해야 합니다.

• 예측 가능성 : 동일한 입력에는 항상 동일한 결과를 제공합니다.

• 적용 한계 : 복잡한 상황 변화나 장기적인 목표 달성에는 적합하지 않습니다.

이러한 기존 AI 시스템(AI Agent)과는 달리, Agentic AI는 명칭은 비슷하지만 개념은 좀 더 발전된 형태의 AI 서비스라고 할 수 있습니다. 즉 Agentic AI는 여러 에이전트를 통해 작업을 나눠 병렬 혹은 연쇄적이며 통합적으로 처리하는 방식을 말합니다. 각 에이전트는 전문성을 가지며, 중앙 또는 분산된 조정 메커니즘을 통해 협업을 진행하게 됩니다. 따라서 이러한 시스템은 기존에 사용하던 전통적인 AI Agent 하나로 감당할 수 없는 복합적이고 맥락중심적인 과업을 해결하기 위한 목적으로 이용됩니다. 

✨ AI Agent와 Agentic AI의 기술적 요소

즉 기존 AI는 “지시를 잘 따르는 비서”처럼 사용자의 입력에만 반응하는 단편적 서비스 구조이지만 Agentic AI는 “스스로 일하는 동료”처럼 목표를 파악하고, 계획을 세우고, 필요한 모든 단계를 자율적으로 실행하는 자율형 AI 모델이라고 표현될 수 있습니다.

이 차이를 이해하면, 앞으로 AI 서비스가 어떻게 더 똑똑하고 자율적으로 진화할지 쉽게 그려볼 수 있습니다.

저희는 마케팅 뉴스레터이고 잘 알지도 못하는 한계가 있는 만큼 기술적인 내용에 대한 설명을 드리지는 못합니다만, 관련된 자료들을 통해 개략적으로 살펴보니 Agentic AI의 자율성과 적응성은 아래와 같은 기술요소의 통합적인 구현을 통해 이루어지게 된다고 공통적으로 이야기를 합니다.

• 계획/추론 엔진(Planning & Reasoning Engine):

대규모 언어모델(LLM)과 특화된 추론 엔진이 AI의 ‘두뇌’ 역할을 하며, 목표 달성을 위한 단계별 계획 수립과 논리적 추론을 담당합니다. 복잡한 문제를 여러 단계로 분해해 해결책을 찾고, 예측 분석을 통해 최적의 실행 경로를 도출합니다.

• 메모리 시스템(Memory System):

Agentic AI는 과거 상호작용, 사용자 선호, 도메인별 지식 등을 장기·단기적으로 저장·활용합니다. 이를 통해 맥락을 유지하고, 연속성 있는 응답과 개인화된 서비스를 제공합니다. 메모리 시스템은 AI가 이전 경험을 바탕으로 더 나은 판단을 내릴 수 있게 해주며, 복잡한 환경에서도 일관성 있는 행동을 보장합니다.

• 도구 연동 및 외부 시스템 통합(Tool Integration):

Agentic AI는 API, 데이터베이스, 인터넷 검색 등 다양한 외부 도구와 연동해 실제 작업을 수행합니다. 이를 통해 단순 정보 제공을 넘어, 실질적인 업무 자동화와 문제 해결이 가능해집니다. 예를 들어, 일정 조정, 주문 처리, 복합 데이터 분석 등에서 AI가 직접 외부 시스템을 호출해 작업을 완료할 수 있습니다.

그림에서 보는 것 처럼 Agentic AI는 기존의 AI와 달리 정보를 인식하고, 논리적으로 계획을 수립하며, 외부 도구와 연동해 행동을 실행하고, 실행 결과를 학습해 성능을 개선하는 자율적이고 적응적인 구조로 작동하게 됩니다.

현재 전세계 IT 트렌드를 이끌고 있는 Amazon, IBM, Salesforce 등은 Agentic AI로 고객 문의 자동 대응, 이슈 분류, 복잡한 요청의 단계별 처리까지 무인화하고 있다고 하며, 로이터 통신으로 유명한 Thomson Reuters, 미국 다국적 금융 서비스 기업인 JPMorgan Chase는 매일 쏟아지는 어마어마한 양의 계약서, 관련 규제 문서, 실시간 데이터베이스를 AI가 스스로 탐색·분석하게 하는 용도로 Agentic AI 시스템을 구축하여 매일 매일 진행해야 하는 법률·감사·재무 등의 업무에서 효율을 크게 높이고 있다고 합니다.

더 찾아보니, 이미 물류 회사인 Walmart, UPS 등은 이미 수요 예측, 재고 자동 관리, 물류 경로 최적화 등에서 Agentic AI가 실시간 결정을 내리는 방식의 의사결정을 통해 운영비를 절감하고 있음을 확인할 수 있었습니다. 



✨ Agentic AI와 우리의 고민

현재 AI 기업들은 단순히 기존의 LLM모델의 성능향상 및 개발에만 집중하기보다는 AI Agent를 자신의 핵심역량에 녹이기 위한 시도를 지속하고 있습니다. 이러한 변화는 이제 AI시장이 단순한 기술적인 진보 그 자체보다는 무엇을 어떻게 할 것인가에 초점이 이동하기 시작했다는 것을 보여줍니다.

여러분들은 매일 쏟아지는 AI관련 뉴스에서 도대체 우리는 어떻게 다가올 AI시대에 어떤 준비를 해야 하는가에 대한 고민이 많지 않으신가요 ? 웹리포팅 및 전자서식 분야에서 1000 여 고객을 보유하고 있고 AI기반 전자서식 프로젝트도 진행해 본 경험이 있는 저희 유비스톰도 마찬가지랍니다.

어떤 분야에서는 일정한 시장을 점유하고는 있지만, 밀려오는 거대한 AI 전환의 물결속에서 우리는 도대체 어떻게 우리의 갈 길을 찾아야 할지, 외국계 테크 그루들이 하루가 다르게 발표하는 신기술과 새로운 이론 속에서 어떻게 AI를 도입해서 우리의 경쟁력을 찾을 수 있을까에 대한 고민만 하고 있던 시점에, 이러한 Agentic AI(에이전틱 AI)의 트렌드가 결국 우리가 고민하던 AI의 미래모형에 대한 보다 구체적인 비전을 알려주고 있다는 느낌이 듭니다.

즉 솔루션회사인 저희 회사나, 같은 업계에 종사하시는 여러분들 모두, 현재 도입하거나 구축하려고 하는 AI 서비스의 미래 모형은 결국 ‘우리가 가장 잘아는 영역에 대한 문제의 해결’에 있다는 사실입니다.

(어떤 업무 영역에서) 고객의 고민을 이해하고, 그 문제를 정확히 정의하고, 개선을 위한 우선순위와 절차를 정하고, 개선하기 위한 서비스와 솔루션을 개발 혹은 구현하기까지 우리가 직장생활을 하며 거쳐온 모든 단계의 업무와 절차 등이 바로 Agentic AI를 통해 구축하려는 서비스모델과 같다는 생각이 들지 않으십니까?

Agentic AI는 단순한 도구가 아니라, 우리 기업의 미래를 바꿀 ‘동료’이자 ‘전략적 자산’이될 가능성이 높습니다 변화의 물결 앞에서 주저하지 말고, 작은 투자를 통해서 하나씩 시작해 점진적으로 확장해 나간다면, 중소기업도 충분히 자신의 영역에서 미래 경쟁력을 갖출 수 있습니다.

Agentic AI는 중소기업에게 ‘적은 자원으로 더 큰 성과’를 가능하게 하는 혁신 도구입니다. 우리같은 중소기업들에게 성공 전략은 거창한 투자보다,

· 작은 파일럿부터 시작해 효과를 검증하고,

· 조직의 강점과 니즈에 맞는 업무부터 단계적으로 확장하며,

· 데이터와 인재, 거버넌스에 꾸준히 투자하는 것입니다.

변화의 파도 앞에서 주저하지 말고, Agentic AI를 우리가 가야할 길이자 ‘디지털 동료’로 받아들여 우리 조직만의 경쟁력과 성장의 돌파구를 만들어가야 할 때입니다.

“Agentic AI는 중소기업이 더 이상 ‘작은 기업’이 아니라, 민첩하고 강한 ‘작은 거인’으로 도약할 수 있는 시대를 열고 있습니다.”