[리뷰] AI 에이전트와 지능형 인터페이스 시대(1편)
컨퍼런스 BY 바이라인네트워크
[컨퍼런스] AI 에이전트와 지능형 인터페이스 시대
주최 : 바이라인네트워크
일시 : 2025년 3월 27일 오후 12:30 ~ 5:20
장소 : 서울 강남구 테헤란로 7길 22 ST Center (과학기술컨벤션센터)
들어가며
챗GPT, 퍼플렉시티, 클로드 등등 생성형 AI를 다 알지도 못했는데, 이제는 'AI 에이전트(agent)'를 알아야 한다고 하는군요. 2025년이 AI 에이전트 활용의 시작점이 될 거란 예측이 쏟아져 나오고 있어 이만저만 궁금한 게 아닙니다. 글로벌 시장 조사 기업 '가트너(Gartner)는 2025년의 가장 중요한 기술 트렌드로 에이전틱 AI(Agentic AI)를 선정, 비즈니스 환경에 본격적으로 도입되는 해로 보았고, 이를 통해 업무 자동화와 효율성 증대가 가속화될 것으로 전망했습니다.
그 밖에도 2025년이 AI 에이전트가 비즈니스에 본격적으로 도입되는 원년이 될 것이라 예측하는 곳들이 많았는데요. 전 세계 기업의 약 85%가 AI 에이전트를 도입하고, 글로벌 AI 에이전트 시장 규모가 2030년까지 1조 8,000억 달러에 도달할 것으로 전망, 2025년에는 1,500억 달러에 이를 것으로 예측하는 곳도 있더군요. [참고 사이트] 이는 AI 에이전트의 높은 도입률과 시장의 성장세를 점치고 있다는 것을 시사하는데요. 비즈니스 효율성, 비용 절감, 고객 경험 개선을 위한 필수적인 요소로 AI 에이전트가 자리 잡을 것으로 보입니다.
기존의 생성형 AI와 달리, AI 에이전트는 인간의 명시적인 입력 없이도 자율적으로 작업을 수행하고 의사결정을 내릴 수 있는 자율적 AI 에이전트를 말하는데요. 주요 특징은 자율성, 환경 인식, 목표 지향성, 학습 능력입니다. 특히 최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM), 연쇄 추론(Chain-of-Thought) 능력, 기능 호출(Function Calling) 등의 기술이 발전하면서 이러한 에이전트를 더 빠르고 효율적으로 작동하게 만들고 있다고 합니다.
이렇게 뜨거운 비즈니스 트렌드로 자리 잡고 있는 AI 에이전트에 관심이 없을 수가 없겠지요? 마침 관련한 컨퍼런스가 있어 다녀왔습니다. 지난 3월 27일에 인터넷 미디어 '바이라인네트워크'에서 개최한 ‘AI 에이전트와 지능형 인터페이스 시대’라는 컨퍼런스였는데요. 발표 주제를 살펴보니 다양한 관점에서 AI 에이전트를 이해할 수 있는 기회가 될 것 같아 혹한 마음이 들었습니다. 참석해서 진짜 이야기가 무엇인지 귀를 쫑긋 세우고 들어 보았는데 일단, 군더더기가 없이 발표가 이어져 집중하기 좋았습니다.
발표 내용
#1
시간 주제 강연자
13:00 ~ 13:30 조금 더 신뢰할 수 있는 AI Agent 시대 준비 이해민 국회의원
☞ 이해민 의원은 구글과 오픈서베이 출신 IT 전문가로 조국혁신당에서 영입한 인재로 알려져 있어요. AI 기본법을 대표 발의했고, 해당 법은 2024년 12월 국회를 통과하였죠.
① 2024년: AI 기본법
② 2025년: AI + (교육, 의료, 국방 등등 산업 분야),
디지털권(사람을 지키는 권리: 잊힐 권리, 자기 데이터 주도권, AI 소득격차 등)
③ 기술 + 정책 + 윤리적 기준이 함께 마련되어야 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 시대가 될 수 있음
첫 번째 발표 내용은 다 담지를 못했어요. 발표 후반부 내용만 일부 들을 수 있었는데요. 이 의원에 따르면, 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 개발하기 위해서는 명확하고 체계적인 규정이 필수적이라고 합니다. 우리나라는 AI 기본법을 제정하여 AI 개발과 활용의 기준을 마련하고 있고, 미국과 유럽 등 여러 국가들도 AI 관련 법률을 적극적으로 정비하며 자국에 유리한 AI 환경을 구축하고 있다고 해요. AI 관련 법안의 선제적 마련과 이에 대한 사회적 합의 도출 능력에 따라, AI 시대에서 우리나라의 글로벌 경쟁력이 좌우될 수 있다는 점을 강조했어요.
끝으로 한 소셜 미디어에서 본 글을 소개했는데요. "AI가 당신의 일자리를 빼앗는 것이 아니라, AI를 쓰는 사람이 당신의 일자리를 빼앗을 것이다.' 그러면서 AI 리터러시(Literacy)가 필요하다는 말을 전했습니다.
♨ 마녀의 썰
챗GPT와 같은 생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 꾀하고 있는 사람들을 자주 봅니다. 마녀 역시 부분적으로 업무에 활용을 하고 있지요. 이때 드는 의문이 하나 있습니다. 점점 '내가 시키는 대로 AI가 일을 하는 건지, AI가 시키는 대로 내가 일을 하는 건지' 구분하기 어려워질 수도 있을 것 같다는 겁니다. 그래서 AI 리터러시와 디지털권이 필요하다는 말에 적극적으로 동감합니다. AI 개발과 활용에 있어 정책과 윤리적 기준이 마련되어야 올바르게 사용하면서 제대로 기술 발전의 혜택을 누릴 수 있을테니까요.
※ 해당 발표 내용은 바이라인네트워크의 기사, 이해민 의원 “AI 패권 전쟁, 규제 역시 세계적 경쟁 중”를 참고해 보시기 바랍니다.
#2
13:30 ~ 14:00 NVIDA 가속 컴퓨팅 엔비디아코리아
☞ 엔비디아코리아는 엔비디아가 병렬 컴퓨팅 회사가 아닌 모든 분야의 병목 구간에서 문제를 해결하고 가속화하는 '가속 컴퓨팅 회사'라고 소개하며 발표를 시작했어요. AI 기술의 발전, 그에 따른 컴퓨팅 파워의 증가와 효율적인 활용 방안이 무엇인지 엔비디아가 해결해 나가고자 하는 일련의 노력들을 소개했습니다.
중국 딥시크의 등장으로 컴퓨팅 파워가 적게 들어가는 것이 아닌가, 하는 생각이 들겠지만, AI 에이전트는 최근 연쇄 추론(Chain of Thought) 기술의 발전으로 여러 단계를 거치며 답을 하다 보니 연산량이 많아지게 됩니다. 기존보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하다는 의미이죠. 따라서 고성능 GPU는 계속해서 필요하게 될 거라 전망했습니다. 그리고 이에 대해 엔비디아가 대응하고 있는 여러 제품들의 성능과 모습을 제시했습니다.
주요 내용
▶ 생성형 AI에서 AI 에이전트 시대로의 변화
L AI 에이전트는 사람 대신에 결정을 내리고 자동화해서 돌아야 함
▶ 제품 소개: 엔비디아 H100 아키텍처 ‘호퍼’, 후속작 ‘블랙웰’. 블랙웰의 2배 수준으로 성능을
향상한 ‘블랙웰 울트라’ 올해 하반기 출시 예정,
2026년 자체 개발한 프로세서 ‘베라’와 차기 그래픽처리장치(GPU) ‘루빈’을 통합한
‘베라 루빈’ 출시 예정
▶ 앞으로 모든 공장은 AI 팩토리(factory)가 될 것으로 전망: 사람의 개입 없이 AI가 다 움직이는 공장으로 변모할 것
L 어떻게 컴퓨터 자원을 나눠 썼을 때 최고의 성능과 효율이 나오는지, 최적화 지원을 할 예정
▶ 데이터 AI 팩토리
L 데이터 AI 팩토리를 만들 때 전기가 있어야 함.
L 칩에서 바로 광 네트워크로 연결하는 제품을 개발해 전기를 줄이는 노력 중
L 단순히 칩만 연결하는 것이 아니라 병목구간을 찾아내 해결, 즉 전기를 줄이는 노력을 기울임
L 전력 소비를 줄인 만큼 컴퓨터 자원을 더 쓸 수 있어 효율적으로 더 많은 것을 처리할 수 있게 됨
▶ AI 에이전트의 보편화 전망
♨ 마녀의 썰
일반 사용자들보다는 기업과 소프트웨어 엔지니어들에게 더 쉽게 다가갈 수 있는 내용이었습니다. AI 에이전트의 발전에 따라 엔비디아에서 준비하고 있는 제품들이 주로 소개가 되었는데, 그 제품들이 왜 필요한지에 대한 거시적 환경과 미시적 환경에 대해 근거 자료를 가지고 설명을 해주어 이해에 도움이 되었습니다. 특히 엔지니어가 거대한 시스템을 갖추지 않더라도 AI가 적용된 고성능의 소형 장치들을 활용해 자신의 컴퓨터에서 원활하게 에이전트를 써볼 수 있는 환경을 구축해 나갈 수 있을 거란 전망에서 조직의 업무 형태도 더 많이 바뀌겠단 생각이 들었습니다.
요즘 가장 핫한 기업 중 하나인 엔비디아의 발표 내용이 가장 기대가 되었는데요. 서두에 왜 엔비디아가 병렬 컴퓨팅 회사가 아니라 가속 컴퓨팅 회사라고 밝혔는지를 알 수 있는 대목들이 많았습니다. 다만 아쉽게도, 일반 사용자에 속하는 마녀에게 엔비디아의 제품 설명은 다소 어렵게 느껴져 공부의 필요성을 절감하기도 했답니다. AI 에이전트의 보편화는 아무래도 기업이나 프로그래밍하는 사람들과 먼저 친해지는 시기를 거친 후 일상생활에서 이루어지겠구나 싶었습니다.
#3
14:00 ~ 14:30 초기 투자사가 바라본 AI 에이전트 창업팀 카카오벤처스
☞ 카카오벤처스는 VC인데요. 이번 세션은 AI 에이전트 창업에 대한 전망과 평가를 엿볼 수 있는 색다른 시간이었어요. 투자자 입장에서 그리고 그들에게 돈을 지불하는 고객 입장에서 기술적인 면뿐만 아니라 시장에서의 성공 가능성을 어떻게 보는지 들을 수 있었습니다. 특히 흥미로웠던 점은 세 가지였습니다.
① AI의 두 가지 관점
▶ 버티컬 AI: 특정 태스크(Task)를 매우 잘하는 AI로 무궁무진한 가능성을 가지고 있다는 관점
L 꽃을 예약해 주는 AI가 이메일을 보내주는 AI가 될 필요가 없기 때문에 버티컬 AI의 조합이
더 현실적이라 생각함
▶ 유니버설 AI: AI 모델 하나가 모든 일을 다 할 수 있다는 관점
* 버티컬(Vertical) AI로서 제품화 되기 시작한 AI : AI Agent
- 사람의 개입 없이 독립적으로 결정을 내리고 그에 따라 행동하는 수준의 AI
·자체적인 문제 분석 능력
· 복잡한 문제를 작은 단위로 분해하는 능력
· 외부 도구를 활용한 문제 해결 능력
· 결과물에 대한 지속적인 검토와 개선
· 메모리를 활용한 효율적인 답변 도출
② AI 스타트업의 기회
: AI 에이전트를 개발하고 운영하는 데에 있어, 외부 도구를 활용한 문제 해결 능력에 필요한 연결(Connection)과 사용자가 훨씬 더 활용하기 편하게 만들어 주는 맞춤화(customization), 이 두 개의 기회가 스타트업에 여전히 남아 있다고 봄.
AI 에이전트 서비스들을 잘 만들어서 고객들에게 제공하는 회사가 앞으로 스타트업 분야에서 나올 거고, 그런 회사들만이 성공할 수 있을 거라고 믿고 있음
▶ 연결과 맞춤화를 잘하면서 훌륭한 API 제품을 만든 스타트업으로 '와들'을 주목
L 대부분의 스타트업이 기업 고객에 집중해 개발하는 반면, 와들은 사용자 중심의 제품 개발
L이커머스에 유입되는 고객들이 실제로 구매까지 이어지도록 돕는 세일즈 챗봇 개발
③ AI 에이전트 스타트업 투자
: AI 에이전트 스타트업에 투자를 진행할 때는 얼마나 기술력이 뛰어나냐 보다는 환경 설계와 사업 설계를 얼마나 잘할 것인지, 엔지니어의 내부 역량과 실력 향상에 대해서 많은 관심을 가지고 있는지, 사용자들과 많이 얘기하는지를 따져 집중적으로 투자하려고 함
♨ 마녀의 썰
기술의 발전은 하루가 멀다 하게 빠르게 변하고 있고 우리 생활에 엄청난 영향을 줄 것이라 줄기차게 이야기가 나오고 있는데요. 그 중심에 AI가 있다는 건 분명해 보였습니다. 최근에 도입되고 있는 연쇄 추론 모델은 문제를 작은 단계로 나누어 각 단계를 순차적으로 해결하며, 해석 가능성과 정확성을 높일 수 있기에 그 활용에 대한 시장의 기대감도 엄청 높은 것으로 보였습니다. 하지만 AI 에이전트가 아직은 일상에 보편적으로 자리 잡은 상황은 아니라는 게 중론입니다. 도입 수준을 4단계로 보자면 우리나라의 경우 2단계 정도라고 합니다.
발표 자료를 보면, 챗GPT의 경우 활용처의 약 30%가 프로그래밍, 20% 정도가 교육에 사용되고 있다고 해요. 생성형 AI조차도 사용처가 아직은 한정적이라 AI 에이전트가 확대되려면 시간이 걸릴 수도 있겠습니다. 유니버설 AI보다는 버티컬 AI 관점으로 서비스가 만들어질 거란 전망에도 고개가 끄덕여졌는데요. 마케팅 측면에서 보면, 고객 응대, 광고 세팅 및 데이터 자산화, 잠재 고객 수집 및 고객 지수화 등 각각에 특화된 서비스가 나올 것이고 이것들을 잘 조합해 운영하면 마케터의 업무 자동화와 의사결정 최적화에 큰 도움이 되겠다는 생각이 들었습니다.
#4
14:40 ~ 15:10 AI로 바뀔 검색 오픈리서치
☞ 오픈리서치는 AI 검색 엔진 'oo.ai'를 소개했어요. 퍼플렉시티보다 더 많은 웹문서를 검색하고 더 빠르게 검색 결과를 내놓는다는 점을 강조했습니다. 깔끔한 UI와 보고서 형태의 결과 페이지 화면이 인상적이었습니다.
주요 내용
▶ 검색 엔진은 결국은 양질의 콘텐츠나 정보를 연결하는 것뿐만 아니라 컴퓨터로 할 수 있는 대부분의 일을 연결해 주는, 연결성의 문제를 해결하는 방향으로 발전해 왔음
▶ LLM이 웹에 있는 모든 문서를 이해하고 있는 상태라면 그리고 응답을 굉장히 빨리 할 수 있는 상황이라면 구글, 네이버, 카카오 같은 검색 엔진을 대신해서 모든 질문에 대해서 답을 해줄 수 있지 않을까,라는 두 가지 질문에 집중해 'oo.ai'를 만듦
L 데모 결과 화면 제시:
지난 10년간 앱 CPI(앱을 사람들에게 설치하도록 유도하는 데 드는 비용)가 어떻게 바뀌었는지 설명해 보라고 퍼플렉시티, 챗GPT, oo.ai에 지시한 결과 내용 비교
· 퍼플렉시티 : 5개~7개 웹문서를 읽고 대략적으로 요약
· 챗GPT: 이해를 잘 못해서 할루시네이션(Hallucination) 현상이 나옴
* AI 에이전트에서 할루시네이션은 AI가 사실이 아니거나 부정확한 정보를 마치 진실인 것처럼 생성하는 현상
· oo.ai: 150개 이상의 문서를 한 2-3초 만에 읽고 답. 일반 트렌드라고 해서 CPI가 어떻게
변하고 있고, 지역별 변화, 카테고리 및 연도별 특성, 변화, 레퍼런스를 보여 줌. 그리고 이 CPI의 변화에 어떤 요인들이 작용하고 있는지에 대해 정리 및 요약. 해당 내용들은 전부 목차를 통해서 쉽게 접근 가능
▶ 넥스트(next) 검색 엔진의 모습
L 사용자의 의도에 맞게 많은 웹문서를 몇 초 만에 읽고 이해할 수 있게 정교하게 답을 주는 형태
L 웹에 있는 모든 문서로부터 답변을 하겠다는 것에서 프라이빗 다큐먼트로의 확장
기존 검색은 목록 나열에 그치지만, 목록 나열 밑에 나타나는 '추천 상품 목록' 같은 데이터는 오픈리서치가 말하는 프라이빗 데이터. 이런 프라이빗 데이터 큐레이션으로 기존의 검색과는
완전히 다른 경험을 만들어 갈 예정
▶ 문서를 순차적으로 읽어나가는 과정에서 시간이 걸림. oo.ai는 문서를 동시에 읽는 방식, 문서들을 메모리상에 효율적으로 로딩하는 특정 셀렉션(selection) 기법 그리고 메모리상에 캐시하는 기법 등을 조합해서 현재 속도 유지. 현재 진행 중인 리서치가 완성이 되면 지금보다 한 3분의 1 정도의 속도로 줄어들 걸로 예상
♨ 마녀의 썰
오픈리서치는 데모 결과 화면을 보여주면서 oo.ai가 어떤 검색 엔진인지 쉽게 이해할 수 있게 해 주었어요. 구글, 네이버, 카카오 같은 기존 검색엔진 강자들과 챗GPT, 퍼플렉시티, 클로드 같은 생성형 AI 사이에서 어떻게 포지셔닝을 할 지도 명확히 제시했죠. 데이터 보호에 대한 이야기가 심도 있게 다루어지지는 않았지만, 신뢰성, 정확성, 빠른 응답 속도에 더해 보안이 전제된다면 더 많은 정보를 기반으로 한 oo.ai를 쓰지 않을 이유가 없어 보였습니다. 오픈리서치 말대로 제품 품질의 고도화가 이루어진다면 매력적인 검색엔진이 될 수 있을 것 같아 마녀는 실제로 oo.ai를 다운로드하여 사용해 봤습니다.
모바일 와이파이(WIFI) 환경에서 'Ai 에이전트'를 검색했을 때는 4.3초 동안 136개의 문서를 읽었다는 표시와 함께 결과 페이지를 보여주었고요. PC 와이파이 환경에서 동일하게 검색했을 때는 7.1초 동안 126개 문서를 읽었다고 표시되었어요. 모바일에서 소문자로 'ai 에이전트'라고 검색했을 때는 2.7초 동안 111개 문서, PC에서는 3.7초 동안 97개의 문서를 읽었다는 표시와 함께 결과 페이지를 보여 주더군요. 통신 상태, 검색 환경, 검색어, 시도 횟수 등에 따라 결과 내용에 편차가 있었습니다.
실제 목차 구성과 화면 UI에서 차이점을 보였는데요. 하지만 결과 페이지의 내용은 거의 비슷해서 큰 문제로 인식되진 않았습니다. 상품 관련 정보 검색을 할 경우에는 오픈리서치가 소개한 대로 정보 하단에 추천 상품 목록이 보여 구매 의사결정에 도움이 될 것 같단 생각이 들었고요. 다만, 상업적 상품 추천/큐레이션이기 때문에 윤리적 기준이 필요할 것으로 보였습니다. 일단 속도나 시각적 측면에서 편한 방식이라 좀 더 사용해 볼 요량입니다.
※ 컨퍼런스 참석 후기- 첫 번째 편입니다. 기록과 기억의 오류로 정리한 내용에 오류가 있을 수
있습니다. 행사에 참여한 분이 본 글을 보시고 오류를 발견하신다면 언제든지 댓글 부탁드립니다.
읽어주셔서 감사합니다. 후반 세션의 발표 내용들은 2편에서 이어질 예정입니다.
