사람이 시키는 일을 처리하던 AI가, 이제 스스로 판단하고 일을 끝내는 단계로 넘어가고 있다. 이른바 'AI 에이전트'다. 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 목표를 주면 필요한 절차를 알아서 실행하는 자율형 AI를 말한다.
시장조사기관 가트너는 2026년까지 기업용 소프트웨어의 40%가 AI 에이전트 기능을 탑재할 것으로 전망했다. 2025년 5% 미만에 그쳤던 비중이 1년 새 급격히 뛴다는 예측이다. 도입 속도가 그만큼 가파르다는 의미다.
실제 기업 현장의 움직임도 빠르다. 컨설팅사 프로티비티(Protiviti)가 진행한 조사에서, 응답 기업의 68%가 2026년 안에 AI 에이전트를 도입할 계획이라고 답했다. 절반을 훌쩍 넘는 기업이 이미 채비에 들어간 셈이다.
AI 에이전트가 기존 챗봇과 다른 점은 '실행력'이다. 챗봇은 답을 제시하는 데서 끝나지만, 에이전트는 답을 바탕으로 직접 행동한다. 일정을 잡고, 메일을 보내고, 데이터를 조회해 보고서를 만드는 일련의 과정을 사람 개입 없이 처리한다.
활용 분야는 빠르게 넓어지고 있다. 고객센터에서는 문의를 분류해 환불·교환까지 처리하는 상담 에이전트가 도입되고 있다. 소프트웨어 개발 현장에서는 코드를 작성하고 오류를 찾아 고치는 코딩 에이전트가 실무에 투입됐다. 마케팅·회계·인사 등 정형화된 사무 업무로도 확산 중이다.
기술적 토대는 '대규모 언어모델(LLM)'에 도구 사용 능력을 결합한 구조다. AI가 외부 프로그램이나 데이터베이스에 직접 접근해 작업을 수행하도록 한 것이다. 이 연결 방식이 표준화되면서 에이전트 개발 문턱이 낮아졌다.
빅테크의 움직임도 본격화됐다. 오픈AI, 앤스로픽, 구글, 마이크로소프트 등 주요 AI 기업들은 에이전트 생태계의 공통 규격을 마련하기 위해 협력 기구를 출범시켰다. 서로 다른 회사의 AI와 도구가 호환되도록 표준을 맞추려는 시도다.
장기 성장성에 대한 기대도 크다. 일부 전망은 AI 에이전트 시장이 2035년 4500억 달러 규모로 커질 것으로 내다봤다. 한화로 600조 원을 웃도는 규모다. 단순 보조 도구를 넘어 산업 구조를 바꿀 핵심 기술로 자리 잡을 것이라는 관측이다.
투자도 이런 기대를 반영한다. 글로벌 빅테크는 데이터센터와 추론 인프라에 막대한 자금을 쏟아붓고 있고, 스타트업 투자도 에이전트 분야로 몰리고 있다. 챗봇 열풍이 한 차례 시장을 달군 데 이어, 다음 성장 동력으로 '실행하는 AI'가 지목된 셈이다.
다만 풀어야 할 숙제도 분명하다. AI가 스스로 행동하는 만큼, 잘못된 판단이 곧바로 실제 피해로 이어질 수 있다는 점이다. 결제·계약·고객 응대처럼 책임이 따르는 업무를 맡길 때, 오작동의 책임을 누가 지느냐는 문제는 아직 정리되지 않았다.
보안도 핵심 쟁점이다. 에이전트가 여러 시스템에 접근하는 권한을 갖는 만큼, 악용되거나 탈취될 경우 피해 범위가 넓어진다. 권한을 어디까지 줄지, 사람이 어느 단계에서 개입할지를 설계하는 일이 기술 도입만큼 중요해졌다.
비용 대비 효과(ROI)를 따지는 시각도 신중하다. 도입 초기에는 시스템 연동과 직원 교육에 적지 않은 비용이 들고, 기대만큼 성과가 나지 않으면 투자가 묻힐 수 있다. 가트너 역시 일부 에이전트 프로젝트가 과장된 기대 끝에 조기 폐기될 가능성을 함께 경고한 바 있다. 도입 자체보다 어떤 업무에 적용하느냐가 성패를 가른다는 것이다.
국내 기업들도 도입에 속도를 내고 있다. 주요 정보기술(IT) 기업과 금융사를 중심으로 사내 업무에 에이전트를 시범 적용하는 사례가 늘었다. 다만 한국어 처리 정확도, 기존 사내 시스템과의 연동, 개인정보 보호 등 현장에서 검증해야 할 과제가 여전히 남아 있다는 평가다.
전문가들은 AI 에이전트가 일자리를 단순히 없애기보다 업무의 형태를 바꿀 것으로 본다. 반복적이고 정형화된 작업은 에이전트가 맡고, 사람은 판단과 검수, 예외 처리에 집중하는 구조로 이동한다는 분석이다.
이제 관건은 '얼마나 믿고 맡길 수 있느냐'다. 도입 의지는 충분히 확인됐지만, 신뢰할 만한 통제 장치와 명확한 책임 체계를 갖춘 기업만이 에이전트의 실행력을 안전하게 활용할 수 있다. AI가 일을 대신하는 시대는 이미 시작됐고, 기술의 속도가 아니라 준비된 만큼만 그 효과를 거둘 수 있다.
