6. AI끼리 회의한다면, 인간은 무엇을 할까?

6부, A2A 시대의 시작

# 나 없이도 돌아가는 회의

직장인의 고질적 고민 중 하나는 ‘회의’다. 회의가 길어지면 본질은 사라지고, 반복 논의에 지친다. 때로는 참석하지 않아도 될 회의에 억지로 들어가 시간을 낭비한다.

그런데 상상해 보자. 내가 참석하지 않아도, AI끼리 회의를 하고 결론을 내린다면? 그리고 나는 그 결과만 확인하면 된다면? 이제 막 시작된 A2A(Agent-to-Agent) 시대가 바로 그 그림을 그린다.

# A2A란 무엇인가: AI끼리 협력하고 대화하다

지금까지의 AI는 인간이 요청하면 답하는 구조였다. Agent AI는 조금 더 나아가 스스로 실행까지 했다. Multi-Agent는 여러 AI가 한 팀처럼 협력했다. A2A는 여기서 한 발 더 나아간다. AI와 AI가 서로 대화하며 협력하는 구조다.

- 하나의 Agent가 다른 Agent에게 요청을 보낸다.

- 그 결과를 다시 받아 판단한다.

- 서로 피드백을 주고받으며 일을 완성한다.

즉, 인간이 매번 지시하지 않아도 AI끼리 자연스럽게 소통하며 문제 해결이 가능해진다.

# 비유로 풀어보기: AI 부서 회의

예를 들어, 회사에서 신제품 출시 전략을 논의하는 상황을 떠올려보자.

- 마케팅 담당 AI: '소비자 트렌드 분석 결과를 공유합니다.'

- 재무 담당 AI: '예산 시뮬레이션을 돌려봤는데, 이 안이 현실적입니다.'

- 영업 담당 AI: '고객사 반응 데이터를 기반으로 제안 전략을 추천합니다.'

그리고 최종적으로 이 의견들을 종합해 전략 안을 완성한다. 마치 부서 회의를 AI끼리 진행하는 것과 같다. 사람은 이 회의에 모두 참석할 필요가 없다. 단지 최종 결론을 확인하고 의사결정만 내리면 된다.

# 직장 속 활용 예시

(1) 채용 프로세스

- 서류 심사 Agent: 지원자 이력서를 분석

- 평가 Agent: 역량 매칭 및 점수 부여

- 일정 Agent: 면접 스케줄 조율
이들이 A2A 방식으로 협력해 채용 전 과정을 자동 운영한다.

(2) 고객 관리

- 고객 응대 Agent ↔ 결제 시스템 Agent ↔ 재고 관리 Agent

고객이 환불 요청을 하면, AI들이 서로 대화하며 환불 승인 → 재고 반영 → 고객 안내까지 처리한다.

(3) 프로젝트 운영

- 일정 Agent ↔ 리소스 배분 Agent ↔ 보고 Agent

서로 대화하며 일정 충돌을 해결하고, 적절한 인력을 배치한 뒤 보고서를 자동 작성한다.

# 실용 팁: 지금 당장 해볼 수 있는 방법

(1) 쉽게 체험하기

- AutoGen (Microsoft 오픈소스): AI끼리 대화하며 문제를 해결하는 실험 툴

- CrewAI: 여러 Agent가 서로 대화하며 결과물을 만들어내는 구조 지원

- ChatGPT + Zapier 연계: 작은 A2A 구조를 흉내 낼 수 있다 (예: 질문 Agent ↔ 답변 Agent)

* 간단한 환경에서도 “AI끼리 대화하는 느낌”을 경험할 수 있다.

(2) 자동화 툴과 연결하기

A2A는 n8n, Make 같은 툴에서 더 실감 나게 체험할 수 있다.

- 고객 요청이 들어오면 → 고객 Agent가 이를 처리 요청 → 결제 Agent가 승인 → 메일 Agent가 고객에게 회신

- 마케팅 캠페인 운영: 조사 Agent ↔ 분석 Agent ↔ 홍보 Agent

* 핵심은 사람이 직접 모든 단계를 지시하지 않아도 된다는 점이다.

(3) 직무별 활용 팁

- 기획자: 시장 조사 Agent와 경쟁사 분석 Agent가 대화 → 기획 초안 자동 도출

- 마케터: 콘텐츠 제작 Agent ↔ 성과 분석 Agent ↔ 광고 집행 Agent → 캠페인 전체 자동화

- 영업: 고객 요구 분석 Agent ↔ 제안서 작성 Agent → 자동화된 영업 전략 안 생성

- 연구원: 데이터 처리 Agent ↔ 논문 작성 Agent → 학술 연구 보고서 자동 작성

- 교육 담당자: 교재 요약 Agent ↔ 문제 제작 Agent ↔ 진단 Agent → 개인 맞춤형 학습 제공

# 앞으로의 발전 방향

A2A는 이제 막 시작이지만, 곧 업무의 새로운 기본이 될 수 있다.

- 현재: 제한적인 대화 (단순 정보 교환 수준)

- 1~2년 후: 실제 기업 업무 프로세스 전체를 A2A 구조로 운영

- 멀티모달 A2A: 텍스트뿐 아니라 음성·영상·이미지를 포함한 대화

- AI 생태계 네트워크: 내 회사 Agent ↔ 협력사 Agent ↔ 고객사 Agent로 연결

* 결국 A2A는 인간이 감독하고, AI끼리 실행하는 협업 구조로 진화할 것이다.

# 주의할 점

-통제 문제: AI끼리 협력할 때, 사람의 의도와 다르게 흘러갈 수 있다.

-투명성 부족: 어떤 대화를 거쳐 결론이 나왔는지 추적하기 어려울 수 있다.

-보안 이슈: 여러 시스템을 오가는 대화 속에서 기밀이 유출될 수 있다.

* 따라서 A2A는 반드시 로그 기록, 감독 체계, 보안 정책이 함께 마련되어야 한다.

# 인간은 무엇을 할까?

A2A 시대가 오면 인간은 어떤 역할을 맡게 될까? 단순 실행자에서 벗어나, 감독자·의사결정자·가치 창출자가 된다. AI끼리 회의를 하고, 결론을 내리고, 보고서를 작성한다.
인간은 그 결과를 검토하고, 최종적으로 방향을 정한다. 앞으로 직장인의 경쟁력은 '내가 직접 일하는 능력'만이 아니라, ‘AI 팀과 AI 회의를 얼마나 잘 지휘하고 활용하느냐’에 달려 있다.

AI끼리 대화하는 시대, A2A. 이제는 인간이 모든 걸 직접 하지 않아도 된다. 오히려 중요한 건, 무엇을 맡기고 무엇을 남길지 결정하는 우리의 선택이다.