생성형 AI와 에이전트 AI
1인 지식형 창업가을 위한 미래 보고서
2025년이 마무리되는 요즘, '생성형 AI', '에이전트 AI'라는 말이 쏟아지고 있다. 한창 일할 나이의 중장년 세대에게 이 흐름은 낯설고 빠르다. 사실 이들은 디지털의 첫 세대였다. 인터넷이 막 열리던 시절, 블로그를 만들고 이메일을 쓰며 세상을 바꿔왔던 얼리버드들이었다.
하지만 스마트폰이 등장하면서 기술의 무게중심이 바뀌었고, 그때부터 속도가 달라졌다. 생성형 AI의 등장은 기술이 예고 없이 급발진한 양상으로 느껴진다. 익숙한 시스템에는 강하지만 새로운 인터페이스와 개념을 익히는 데는 시간이 필요한 세대, 그래서 '모른다'기보단 '잠시 멈춰 선' 세대가 바로 지금의 중장년이다.
하지만 핵심을 이해하면 AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라 당신의 사업을 즉시 도와줄 수 있는 가장 유능하고 저렴한 비서가 된다. 특히 중장년층이 오랜 세월 쌓아온 현장 지식과 경험은 AI가 결코 대체할 수 없는 창업의 무기다.
AI, '생각'을 배우다: 생성형 AI의 탄생
생성형 AI는 어느 날 갑자기 등장한 기술이 아니다. 1990년대 이전의 AI는 마치 계산기처럼 '미리 정해진 규칙'에 따라 움직였다. 인간이 직접 입력한 규칙대로만 작동했기 때문에 유연성이 떨어졌고 복잡한 대화는 불가능했다.
2010년대 이후, 딥러닝이라는 기술이 등장하면서 AI는 스스로 학습하기 시작했다. 마치 아이가 수많은 단어와 문장을 들으면서 말의 패턴을 깨우치듯, AI도 방대한 데이터 속에서 언어의 구조와 패턴을 파악했다.
그리고 2017년 구글이 발표한 '트랜스포머'라는 신경망 구조가 결정적인 전환점이 되었다. AI가 단순히 패턴을 인식하는 것을 넘어 창의적으로 새로운 콘텐츠를 '생성'할 수 있게 만든 혁명이었다. 이를 기반으로 한 거대 언어 모델, 즉 LLM이 바로 우리가 아는 ChatGPT, Gemini다.
생성형 AI의 본질은 과거의 데이터를 바탕으로 가장 그럴듯한 다음 단어, 다음 문장, 다음 그림을 '예측하여 창조'하는 능력이다. 이 능력 덕분에 AI는 이제 글쓰기, 기획, 아이디어 구상 등 창의적인 작업에서 인간의 훌륭한 파트너가 될 수 있었다.
AI 도구의 역할 분담 시대
현재 시장을 이끄는 주요 AI들은 성능 경쟁만 하는 것이 아니라, 각자의 강점에 따라 다른 역할을 수행한다. 1인 창업가는 자신의 필요에 맞는 '특화된 도구'를 선택할 줄 알아야 한다.
ChatGPT는 대화의 유창성과 창의적인 글쓰기에 뛰어나다. 블로그 글, 마케팅 문구, 긴 글 초안 작성에 적합하다. Gemini는 텍스트, 이미지, 음성을 통합적으로 이해하며 구글 검색과 연동되어 최신 정보 접근에 강하다. 실시간 트렌드 조사, 이미지 자료 분석에 유리하다.
Claude는 긴 텍스트 처리 능력이 뛰어나 계약서나 보고서 분석, 전자책 목차 기획에 적합하다. Perplexity는 출처를 명확하게 제시하는 정보 검색에 특화되어 있어 학술 자료 조사, 시장 리서치에 유용하다.
생성형 AI는 각각 잘하는 분야가 특정되어 있다. 그래서 한 AI에게 모든 일을 시키지 말고 잘하는 분야를 고려해서 분업을 시키는 것이 더 효율적이다.
한국콘텐츠진흥원 보고서에 따르면, 국내 콘텐츠 업계의 생성형 AI 활용률은 20.0%로 나타났다. AI를 사용하는 기업들은 콘텐츠 제작 아이디어 작성 (63.0%)와 콘텐츠 창작 아이디어 작성 (43.0%)을 위해 AI를 가장 많이 활용했다. 즉 질문에 대한 답변이나 초안을 작성하는 인지적 활동에 주로 활용되었다.
실전 활용 사례: 온라인 강의 콘텐츠 제작
온라인 강의를 기획하는 부동산 전문가의 사례를 통해 각 AI를 어떻게 조합하는지 살펴보자.
먼저 ChatGPT에게 "최근 젊은 세대가 관심 가질 만한 부동산 투자 트렌드"를 물어 아이디어를 구상한다. "소액 투자 가능한 지방 상가", "신도시 오피스텔" 등 다양한 아이디어를 받는다.
아이디어가 정해지면 Perplexity에게 "2025년 2분기 지방 소도시 상업용 부동산 투자 수익률 관련 논문"을 찾아달라고 요청한다. 출처가 명확해 신뢰성이 높다. 동시에 Gemini에게는 "2025년 부동산 시장 실시간 뉴스"를 검색해 달라고 해서 최신 데이터를 확보한다.
이제 Claude에게 수집한 자료들을 모두 넣고 "부동산 투자 입문자를 위한 강의 대본을 만들어 줘. 전문 용어는 쉽게 풀어 설명해 줘"라고 요청한다. Claude는 긴 텍스트를 한 번에 처리하여 구조화된 강의 대본을 빠르게 만들어 준다.
마지막으로 완성된 강의 대본을 ChatGPT에 넣고 "핵심 내용을 요약해서 SNS 홍보용 문구를 3가지 만들어 줘"라고 요청한다. 창의적인 문장 생성 능력으로 매력적인 홍보 문구를 만들어 콘텐츠의 완성도를 높인다.
이렇게 각 AI의 장점을 활용해 콘텐츠 제작의 모든 과정을 효율적으로 만들 수 있다. 하나의 AI에 의존하지 않고, 여러 AI를 용도에 맞게 사용하는 것이 현명한 AI 활용법이다.
'실행하는 AI' 에이전트의 등장
생성형 AI가 글쓰기나 코딩 같은 '생성' 능력은 뛰어났지만, 실제 비즈니스 환경에서 '실행'의 부재라는 한계가 있었다. 예를 들어, AI에게 "새로운 고객 100명에게 개인화된 이메일을 보내고, 그 결과를 스프레드시트에 정리해 줘"라고 명령하면, AI는 이메일 초안과 스프레드시트 양식을 만들어 줄 뿐, 실제로 이메일 시스템에 로그인하거나 이메일을 발송하고 결과를 수집하는 행위는 할 수 없었다. 이를 '액션 갭'이라고 부른다.
액션 갭이 존재했던 이유는 세 가지다. 첫째, LLM은 주로 텍스트 데이터로 학습되어 외부 소프트웨어를 조작하는 '실제 행동' 데이터는 학습하지 못했다. 둘째, 외부 시스템 접속에 필요한 보안 권한을 부여받도록 설계되지 않았다. 셋째, 복잡한 목표를 받아도 이를 분해하고 실행하고 오류를 수정하는 자율적인 다단계 추론을 스스로 수행할 수 없었다.
에이전트 AI는 이 액션 갭을 메우기 위해 등장했다. 에이전트는 사용자가 설정한 최종 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 수립하고, 필요한 외부 도구를 호출하며, 실행 과정에서 발생하는 오류를 수정하는 자율성을 가진 AI 시스템이다.
에이전트 AI는 생성형 AI의 발전이 아닌, 생성형 AI를 활용하는 방식의 변화다. LLM이 '두뇌'로서 목표를 해석하고 상황을 추론하면, 에이전트 레이어가 '신체'로서 외부 API, 소프트웨어, 데이터베이스에 연결되어 실제 행동을 수행한다. 즉, 생성형 AI가 "이렇게 하는 것이 좋겠다"라고 생각하면, 에이전트 AI는 그 생각을 바탕으로 외부 시스템에 접속하여 행동으로 옮긴다.
에이전트 AI의 상업화 트렌드
현재 기업들은 생성형 AI 기반의 에이전트 플랫폼을 구축하며 'AI 워커' 시대를 열고 있다.
Microsoft Copilot은 윈도우와 오피스 365에 통합된 AI 비서로, 이메일 작성, 회의 요약, 데이터 분석을 직접 실행하여 기업 생산성을 극대화한다.
Google Gemini Agents는 Gmail, Calendar, Workspace에 깊이 통합되어 여행 계획이나 예산 관리 같은 복잡한 목표를 자율적으로 처리하는 개인화된 생활 관리에 중점을 둔다.
Zapier, Make 등의 노코드 자동화 툴은 AI 에이전트 기능을 통합하여, 비개발자도 여러 SaaS 툴을 연결해 마케팅, 고객 지원 등의 복잡한 워크플로우를 쉽게 자동화할 수 있게 한다. 이는 1인 창업가에게 특히 유용하다.
1인 지식 창업가의 활용 영역
에이전트 AI가 상업화되는 시점은 2026년부터 본격화될 것으로 예상된다. 이는 1인 지식 창업가에게 '1인 기업의 생산성이 대기업 수준에 도달'하는 기회를 제공한다.
맞춤형 컨설팅 영역에서 에이전트 AI는 고객 데이터를 분석하고 최신 시장 트렌드를 실시간 검색하며 보고서를 자동 생성하여 컨설팅 자료를 90% 이상 준비한다. 복잡한 워크플로우 자동화 영역에서는 고객 리드 수집부터 CRM 연동, 개인화된 이메일 발송, 후속 조치 일정 예약까지 모든 과정을 스스로 처리한다.
데이터 큐레이션 영역에서는 특정 분야의 뉴스, 보고서, 논문을 24시간 감시하고 중요한 내용을 요약하여 뉴스레터로 발송한다. 온라인 강의 관리 영역에서는 신규 수강생 등록 확인부터 환영 이메일 발송, 학습 진도 체크, 독려 메시지 발송 등 반복적인 학습 관리 업무를 대행한다.
지금 준비해야 할 것
전문적인 코딩 지식은 필요하지 않다. 경험과 지혜를 AI라는 도구에 연결할 수 있는 '지휘 능력'이 중요하다.
첫째, 도메인 전문성을 강화하라. AI는 데이터를 조합할 뿐, 무엇이 '진짜 가치'가 있는지 판단하지 못한다. 당신이 가진 산업 현장의 경험과 깊은 지식이 AI의 결과물에 방향성을 제시하고 최종 검증하는 데 필수적이다. 당신의 경험을 체계화하여 AI에 입력할 수 있도록 정리하라.
둘째, 프롬프트 엔지니어링 능력을 키워라. 에이전트 AI는 목표가 모호하면 방황한다. 명확한 '목표', '조건', '도구'를 지정하는 능력이 에이전트 시대의 코딩 능력이다. 다양한 생성형 AI를 사용해 보면서 어떻게 질문해야 원하는 결과를 얻을 수 있는지 감각을 키워라.
셋째, 노코드 도구에 익숙해져라. 에이전트 AI는 외부 도구를 연결하여 작동한다. Zapier, Glide, Airtable 같은 노코드 플랫폼을 사용해 간단한 '나만의 업무 자동화' 서비스를 만들어보는 경험을 쌓아라.
AI는 지렛대, 당신의 경험이 무게 중심이다
생성형 AI는 당신의 '생각의 속도'를 높여주고, 에이전트 AI는 당신의 '실행의 범위'를 확장해 줄 것이다. 기술 자체를 두려워할 필요는 없다. 당신의 오랜 경험을 AI라는 지렛대에 올려놓는다면, 1인 지식 창업가로서도 이전에는 상상할 수 없었던 효율성과 영향력을 발휘할 수 있다.
중장년층이 쌓아온 현장 지식과 전문성은 AI가 절대 대체할 수 없는 가장 큰 자산이다. 이제 그 자산을 AI라는 도구와 결합할 시간이다. 지금 바로 당신의 사업 아이디어를 AI에 입력하고, 행동으로 옮길 준비를 시작하라.
