AI에이전트에 대해 우리가 몰랐던 5가지 사실

챗봇을 넘어 '자율적인 직원'으로 잘 활용해 보는 것은 어떨까

Nov 14. 2025 brunch_membership's

AI, 이제는 기업의 ‘팀원’입니다

우리가 AI를 떠올릴 때 흔히 생각하는 이미지는 질문에 답하는 챗봇이나 아직은 실험적인 기술 도구에 가깝습니다. 하지만 지금 이 순간, 수많은 기업의 내부 시스템에서는 이미 또 다른 차원의 AI가 조용히, 그리고 자율적으로 움직이고 있습니다.

이를 우리는, 바로 ‘AI 에이전트’라고 이야기합니다.

2025년 기준 포춘 500대 기업의 99%가 AI를 도입했고, 직원 1만 명 이상 기업의 60%는 이미 AI를 핵심 비즈니스 프로세스에 통합했다는 통계는 더 이상 AI 도입 자체가 뉴스가 아님을 보여주고 있는데요.

McKinsey - The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation Report 중에서

여기서 확인해야 할 핵심 질문은 ‘어떻게 AI를 활용해 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 것인가?’로 바뀌었습니다. 그 해답의 중심에 바로 ‘AI 에이전트’가 있습니다.

이 글에서는 많은 이들이 미처 알지 못했던, 때로는 우리의 직관과 반대되는 AI 에이전트의 5가지 중요한 사실을 통해 비즈니스와 마케팅 도메인의 미래를 간략하게 엿보고자 합니다.

1. AI 에이전트는 ‘(단순한 문제해결) 챗봇(Chatbot)’이 아닌 ‘자율적인 직원’이라는 점

챗봇은 질문에 답하는 순간 역할이 끝납니다. 반면 ‘AI 에이전트’는 답을 토대로 다른 시스템에서 행동하며, 목표를 달성할 때까지 일을 이어갑니다.(물론 기존에 학습된 RAG 파일을 활용해서도) 스스로 움직이는 ‘직원’에 가까운데요.

AI 에이전트의 자율성은 아래의 세 가지 요소에서 구성될 수 있습니다.

* 계획(Planner): 주어진(상위) 목표를 달성하기 위한 실행 계획을 스스로 세웁니다.

* 도구(Tool): API 등을 통해 외부 시스템(내부 데이터베이스, CRM, 광고 플랫폼 등)과 상호작용하며 데이터를 가져오거나 실제 액션을 취합니다.

* 기억(Memory): 과거의 실행 결과와 경험을 저장하고 학습하여 다음 의사결정 시 더 정교한 판단을 내립니다.

해외 정부 기관의 ‘에이전트(Permitting Agent)’처럼, 목표를 부여받으면 계획을 세우고 데이터를 확인하며, 과거 경험을 바탕으로 오류를 미리 식별합니다. 이러한 자율성은 이제 업무 도구를 넘어 하나의 팀원으로 활용될 수 있음을 알 수 있는 것이지요.

2. 가장 큰 혁신은 ‘지루한 일’에서 시작됩니다

많은 사람들이 AI가 창의적인 전략 수립이나 화려한 프레젠테이션 제작 같은 업무에서 큰 변화를 일으킬 것이라 기대하며 그렇게 사용하고 있죠. 하지만 (실제로 업계 전반에서 활용되고 있는 범주는) 놀랍게도 AI 에이전트가 창출하는, 가장 큰 비즈니스 가치는 ‘반복적이고 오류가 잦지만’, 기업 운영의 핵심을 차지하는 ‘지루한’ 업무를 자동화하는 데서 나옵니다.

실제 현장에서 일어나고 있는 변화들

* 재무 분야: 수작업으로 며칠씩 걸리던 거래 내역 대조 작업을 단 몇 분 만에 끝내고, 95%의 거래를 자동으로 대사 하여 월말 결산을 30% 더 빠르게 마무리합니다(Financial Statement Reconciliation Agent)

* 투자분석 분야: 투자 분석가가 수행하던 자료 수집 및 초안 작성 업무를 자동화하여 리서치 및 작성 시간을 80% 단축시킵니다.(Investment Memo Generator)

* 보험 분야: 손으로 쓴 보험 청구 서류에서 데이터를 정확히 추출하고 시스템에 입력함으로써, 수동 데이터 입력에 수반되던 막대한 인건비와 치명적인 오류율을 획기적으로 줄입니다. 각 보험 영업 지점마다 관리하는 고객들의 DB와 보험 가입 이력으로 더 나은 보험 상품을 추천하는 사례들도 일어나고 있죠.(Form Processing Agent)