생성형 AI를 들였지만 기대한 만큼 생산성이 오르지 않았던 기업들이 자율형 AI 에이전트로 눈을 돌리고 있다. 질문에 답하는 챗봇과 달리 에이전트는 실제 업무 프로세스를 혼자 처리하고, 이런 기술이 퍼지면서 기업이 일하는 방식도 크게 바뀌고 있다. 개발자가 아닌 직장인에게도 AI 에이전트를 잘 쓰고 관리하는 능력이 중요한 직무 역량이 되고 있다.

단순 AI 도입에서 자율형 AI 에이전트로의 전환

생성형 AI를 도입한 기업의 약 90%는 최근 3년간 손익계산서에서 잴 수 있는 생산성 변화가 없었다고 답했다. 일반 AI 도구가 현장의 세부 맥락을 제대로 반영하지 못해 생산성 개선에 뚜렷한 한계가 있었기 때문이다. 그래서 기업 의사결정권자의 64.9%가 자율형 에이전트와 에이전틱 AI를 기술 우선순위 상위 3개 안에 넣고 도입을 서두르고 있다. 구매자의 55.1%는 더 빠른 가치 실현 시간을 예산을 확신하는 이유로 꼽았고, 에이전트 예산 집행에 대한 확신도 함께 높아지고 있다.

기존 AI 도입 기업의 약 90%가 생산성 변화를 느끼지 못함에 따라 기업들은 자율형 에이전트 도입에 집중하고 있다.

주요국 기업의 생성형 AI 활용 업무 혁신 현황

생성형 AI로 업무를 바꾸는 속도는 나라마다 다르다. 미국 기업은 76%가 생성형 AI로 업무 혁신을 적극 추진하고 있어 비율이 가장 높다. 중국 기업도 73%로 미국을 바짝 뒤쫓고 있다. 일본 기업은 생성형 AI를 업무 혁신에 쓰는 비율이 54%에 그쳐, 상대적으로 조심스럽게 도입하는 편이다.

미국과 중국 기업은 70% 이상이 AI 업무 혁신에 나선 반면 일본은 54% 수준에 머무르고 있다.

현장 모니터링 자동화로 오경보 90% 감소

영상 보안과 현장 모니터링에서도 자율형 AI 모델로 효율을 높인 사례가 나온다. 기존 영상 보안 시스템은 동물이나 날씨 변화 같은 환경 요인 때문에 오경보가 잦아, 현장 관리자가 쓸데없는 수동 확인을 반복해야 했다. 하이크비전의 DeepinViewX 카메라는 엣지에서 AI 모델을 직접 돌려 오경보를 90% 줄였고 탐지 거리는 기존의 2배로 늘렸다. 같은 표적에 대한 반복 경보도 절반인 50%로 줄어 관리자의 모니터링 부담이 크게 덜어졌다.

보안 감시용 엣지 카메라 AI 모델은 자율 처리를 통해 오경보를 90% 줄이며 업무 효율을 높인다.

메타의 AI 에이전트 대중화와 파격적 무료 혜택

빅테크도 AI 에이전트를 대중에게 퍼뜨리며 점유율 경쟁에 들어갔다. 메타는 스레드에서 모든 뮤즈 이용자에게 매주 1억 토큰을 무료로 주겠다는 계획을 발표했다. 1억 토큰은 영어 단어로 약 7,500만 개에 해당하는 분량이다. 발표 다음 날 메타 주가는 6.55% 뛰었다. 모건스탠리는 30조 달러 규모로 커질 AI 에이전트 시장에서 메타가 상당한 점유율을 가져갈 것으로 내다봤다.

메타는 모든 뮤즈 이용자에게 매주 1억 토큰을 무료 제공하며 AI 에이전트 접근성을 획기적으로 낮추고 있다.

비개발자 직장인이 준비해야 할 일하는 방식의 변화

AI 에이전트가 업무 현장에 본격 배치되면서 직장인에게 바라는 역량도 달라지고 있다. 질문에 답하는 데서 그치지 않고 업무 프로세스 전반을 직접 처리하는 자율형 에이전트가 늘면서, 에이전트를 관리하는 능력이 중요해졌다. 국내 기업들도 AI 활용 역량을 채용과 인사 평가의 필수 요건으로 넣는 추세다. 코딩을 모르는 비개발자라도 에이전트에게 업무 목표를 정확히 주고 그 결과를 검토하고 관리할 줄 알아야 한다.

참고