일상에서 자주 사용하는 생성형 AI는 사용자의 질문을 기반으로 다양한 답변을 제공합니다. 하지만 때로는 엉뚱한 답을 내놓아서 답답😣할 때도 있죠. 그래서 '질문을 잘하는 것이 중요하다'는 내용이 강조되고는 하는데요. 만약 AI가 우리의 질문 의도를 완벽하게 파악하고, 간단한 요청만으로도 원하는 답을 척척 제공한다면 얼마나 편리할까요?

최근 많은 주목을 받고 있는 AI 에이전트(AI Agent)는 이러한 문제를 해결해 줄 차세대 기술🔍로 떠오르고 있습니다. 이번 주 위클리 DnA에서는 AI 에이전트가 무엇이고, 어떤 특징을 갖는지 자세히 알아보겠습니다.

AI 에이전트는 환경과 상호작용하며 데이터를 수집 및 분석하여 스스로 필요한 작업을 결정하고 수행하는 자율적인 소프트웨어 프로그램으로 단순히 사용자와 대화하는 것에 그치지 않고, 복잡한 문제를 독립적으로 해결하고 목표를 달성하는 데 특화되어 있습니다.

이러한 AI 에이전트 기능의 핵심은 추론(Reasoning)과 기획(Planning)에 있습니다. 사람이 이미 알고 있는 정보로부터 논리적인 결론을 내리는 것처럼, AI 에이전트는 데이터를 귀납적 또는 연역적으로 접근하여 결론을 도출할 수 있습니다. 여기서 끝나는 것이 아니라, 추론 내용을 바탕으로 목표를 달성하기 위한 계획을 수립하는데요. 복잡한 목표를 더 작은 단위의 작업으로 나누고, 우선순위에 맞춰 이를 처리하기 위해 효율적인 계획을 세웁니다. 필요시에는 AI 에이전트가 스스로 새로운 정보나 변화된 상황에 맞춰 계획을 조정하기도 합니다.

AI 에이전트의 작동 단계 및 사용기술, 주요 특징은 다음과 같습니다.

AI 에이전트가 현재의 생성형 AI만큼 실용화되기 위해서는 몇 가지 중요 과제가 해결되어야 합니다. 가장 시급한 과제는 신뢰성 확보입니다. AI의 환각 현상(Hallucination, 잘못된 정보를 사실인 것처럼 제시하는 오류)은 제공된 정보를 신뢰할 수 없게 만드는 심각한 문제이므로 환각 정보를 구분할 수 있는 방안이 필요합니다. 다음으로는 기술적 과제가 있습니다. AI 에이전트를 구현하려면 고도화된 기계 학습 알고리즘과 이를 소프트웨어 애플리케이션에 통합하는 복잡한 과정이 필요합니다. 끝으로 기능 개선이 필요합니다. 사용자의 맥락을 이해하고 적절한 시점에 정보를 제공하는 등 능동적이고 실용적인 기능이 개발되어야 합니다.

이러한 과제를 해결함으로써 AI 에이전트는 더욱 실용적인 비즈니스 도구로 자리 잡아 업무 환경에 혁신을 가져올 것입니다. 현재 다양한 산업에서는 AI 에이전트를 도입하고 활용하여 생산성 향상과 고객 경험 개선 등의 효과를 얻고 있습니다. 

- 고객 경험 및 콜센터 효율성 향상을 위한 도구로 제공

- 협업 지원

- 검사 결과의 신속한 소견 발견 지원

- 의료 기록 분석을 통한 치료 혁신

- 고객 경험 개선

- 데이터 품질 개선에 활용 

산업별 주요 사례를 통해 기업의 AI 에이전트 도입 방향 및 활용 방안을 확인할 수 있으며, 이러한 사례들은 AI 에이전트의 발전 가능성을 잘 보여줍니다. 특히 오픈AI의 오원, 퍼플렉시티(Perplexity) AI 검색 서비스의 프로 버전, SK텔레콤의 에이닷(A.), 그리고 출시를 앞두고 있는 LG유플러스의 익시오(ixi-O)와 같은 서비스들이 그 가능성을 구체적으로 보여주고 있습니다.

앞으로 AI 에이전트는 단순히 작업을 자동화하는 것을 넘어, 데이터 분석과 사용자 요구를 기반으로 더 정교한 맞춤형 솔루션을 제공하는 방향으로 발전할 것입니다. 이를 통해 기업은 혁신적인 업무에 더욱 집중하고, 지속적인 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다.

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