AI 에이전트의 진화론: 다가올 업무 모델의 다섯 가지 단계를 밝히다
작성자:Sarai Bronfeld
번역: MetaverseHub
AI 에이전트의 발전은 사람들이 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 스타트업의 모습도 변화시킬 것이다. 지난 1년간 AI 에이전트 기반 스타트업 수는 한 자릿수에서 매월 수십 개로 급증했다.
이스라엘에서는 AI 에이전트를 구축하는 스타트업들이 급격히 증가하고 있으며, 다른 기업들이 이러한 에이전트를 통합하고 다양한 시나리오에 맞게 커스터마이징할 수 있도록 하는 데 초점을 맞추고 있다.
이들 다수의 회사들은 사이버 보안, 데이터 과학 및 엔터프라이즈 소프트웨어 분야에서 이스라엘이 가진 강점을 활용해 의료 진단이나 예측형 보안과 같은 특정 산업 분야의 문제를 해결할 수 있는 AI 에이전트를 개발하고 있다.
또한 워크플로 자동화 및 개인화된 고객 참여와 같은 수평적 적용 사례도 등장하고 있다.
점점 더 많은 AI 에이전트 중심의 스타트업들을 살펴보면, 이들이 특정 공통 패턴을 따르고 있음을 알 수 있다.
예를 들어, 일반적인 AI 어시스턴트로 시작했던 스타트업들이 점차 완전한 'AI 조직'으로 전환되고 있다.
AI 에이전트 분야의 모든 주요 발전마다 몇 년 전부터 예측되기 시작한 추세에 더욱 가까워지고 있다. 즉, 인간은 핵심 전략적 결정만 내리고 대부분의 운영을 AI 자동화가 수행하는 기업들이 늘어나고 있다는 것이다.
이러한 동력은 이미 몇 년간 지속되어 왔지만, 지금은 전환점에 도달한 느낌이다.
OpenAI CEO 샘 알트먼은 올해가 AI 에이전트가 본격적으로 노동력에 합류하는 해가 될 것이라고 예측한다. 2027년까지 최소한 절반의 기업이 어떤 형태로든 AI 에이전트를 도입할 것이다.
그리고 이것은 이제 막 시작일 뿐이다.
머지않아 전체 경제가 이러한 AI 우선의 조직들로 구성되는 것을 목격하게 될 것이며, 진정으로 오래 지속되는 기업을 세우고자 한다면 이러한 방향성을 반드시 봐야 한다.
앞으로는 기업이 AI 에이전트를 고용하고, 인간이 AI 에이전트와 함께 일하거나 심지어 경쟁하게 될지도 모른다.
그렇다면 앞으로 또 무엇이 펼쳐질 것인가?
다음은 AI 에이전트가 거칠 수 있는 다섯 가지 진화 단계이다:
01. 일반 채팅
첫 번째 물결의 AI 협업자는 기본 모델(예: ChatGPT 또는 Claude와 같은 일반 LLM)이다. 이들은 사용자 경험을 돌파하며 사람들이 AI의 광범위한 능력을 이해하도록 돕는다.
그러나 AI는 여전히 도구에 불과하며, 맥락 제공, 이성적 판단, 공감 능력 면에서 인간이 여전히 우위를 점하고 있다.
초기 채택자들의 말처럼, 이러한 일반 도구들은 모두 '주인이 없는 주인'이다. 이것이 바로 AI 스타트업 생태계를 첫 번째 진화 단계로 이끄는 요인이다.
02. 분야별 전문가
일반 AI는 읽고 쓰며 올바른 지침 하에 작업을 수행할 수 있다. 그러나 매우 특화된 산업 환경에서는 여전히 성능이 낮다.
일반 AI의 부상 직후, 진정한 AI 분야 '전문가'의 등장이 관찰되기 시작했다.
AI는 인간의 지시를 거의 필요로 하지 않고 문제를 해결하는 듯 보이며, 채팅은 여전히 이 시스템의 주요 인터페이스이지만 많은 기업들은 채팅 기능 위에 추가적인 산업 특화 기능을 구축하고 있다.
법률 분야가 좋은 예다. EvenUp과 Darrow와 같은 기업들은 특정 법률 데이터 말뭉치에서 훈련된 AI의 힘을 보여주고 있다.
이러한 AI는 법률 언어의 미묘한 차이를 이해하고 전문 수준의 법적 문서를 생성할 수 있다.
03. AI 에이전트 (현 단계)
현재도 여전히 많은 훌륭한 기업들이 AI 전문가 수준에서 사업을 운영하고 있다.
하지만 지난 1년 정도 동안 가치 제안이 채팅 기반에서 행동 기반으로 명확하게 전환되고 있다.
일반 AI 도구와 분야별 전문가는 진정한 '공동 조종사'로서 새로운 연결을 만들거나 글을 작성하거나 새로운 소재를 제공할 수 있지만, 이러한 도구가 실제로 작동하려면 여전히 인간이 직접 행동해야 한다.
2023년 4월부터 사람들은 AI가 더 고급 수준의 작업을 수행할 수 있게 되었다는 것을 눈여겨보기 시작했다.
가장 유명한 AI 에이전트 사례는 OpenAI의 코드 인터프리터나 Cognition의 AI 프로그래머 Devin과 같은 코드 생성 분야이다.
그러나 이 개념은 코드 생성을 훨씬 넘어서 더 완전한 '직무 설명서' 영역으로 확장되고 있다.
이제 특정 작업을 수행하기 위해 특화된 AI 에이전트가 점점 더 많아지고 있으며, 이러한 작업을 패키징하고 결합하는 데에는 큰 잠재력이 있어 실제 서비스로 전환될 수 있다.
예를 들어 NFX가 지원하는 Enso는 중소기업을 위한 AI 에이전트 마켓플레이스를 개척하고 있다.
AI가 작업을 수행하고 대규모 인간 감독 없이도 행동할 수 있는 능력을 계속 정교화하면, 더 이상 돌아갈 수 없다.
04. AI 혁신 에이전트
AI 에이전트가 지속적으로 작업을 수행할 수 있게 되면 곧 혁신 능력을 갖춘 에이전트를 볼 수 있게 될 것이다. AI에게 새로운 지식 방향을 창출하고 탐색할 수 있도록 허용한다면 그 가치는 완전히 새로운 수준으로 상승할 것이다.
이 문제를 인간 두뇌가 문제를 해결하고 창의력을 발휘하는 방식과 비교하여 생각해볼 수 있다.
우리는 '만약-그러면' 방식의 과제 중심 뇌 설정을 가지고 있어 작업 수행과 문제 해결을 돕는다.
그러나 우리는 또한 목욕하거나 산책할 때처럼 집중해서 문제 해결에 몰두하지 않을 때 활성화되는 활발한 잠재의식도 갖고 있다.
글쓰기나 문제 해결에 애를 먹다가 산책 후 돌아와 쉽게 해결한 경험이 있었는가?
이것이 바로 당신의 잠재의식이 새로운 창의적 방법을 자유롭게 탐색한 결과이다. 대부분의 새로운 창의적 아이디어는 이런 상태에서 나온다.
AI 혁신 에이전트는 이러한 무의식적 탐색을 수행할 수 있게 될 것이다. 좁은 사고를 유도하는 '만약-그러면' 논리 문장에 얽매이지 않는다.
월요일에 당신이 여러 AI 에이전트들에게 소프트웨어 기능 개발을 지시했고, 수요일이 되었을 때 에이전트들이 시행착오 경험과 시장 분석을 통해 당신의 초기 요구사항을 개선하여 더 나은 기능을 만들어낸 상황을 상상해보라.
목표 자체가 추상적일 때(예: 매출 증가, 소프트웨어 성능 향상, 사용자가 내 앱을 좋아하게 만들기), 목표 설정과 경로 계획은 AI 에이전트의 다음 단계 발전에서 핵심이 될 것이다.
이는 또한 AI 에이전트를 진정한 성숙한 노동력으로 만드는 중요한 요소이다.
비판적 사고 없이 순수한 자동화는 경제에서 가장 낮게 매달린 열매에 대한 구원책일 뿐이다. 하지만 그것으로는 가장 크고 가치 있는 문제를 해결할 수 없으며, 그 해답은 창의성에 있다.
핵심적인 전환점은 신뢰이다. AI 에이전트에게 과제 중심 결정뿐만 아니라 전략적 결정까지도 맡길 수 있을 만큼의 자신감을 가져야 한다.
이러한 신뢰는 기술을 통해 구축되어야 한다. 우리는 두 가지가 필요하다: 설명 가능성과 인프라. 이 두 가지 자체가 하나의 산업이 될 수도 있다.
예를 들어, NFX가 지원하는 Maisa는 AI 에이전트의 '작업 증명(Proof of Work)'을 정교화함으로써 전체 에이전트 생태계에 대한 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있다.
NFX가 투자한 또 다른 기업 Emcie는 개인과 기업을 위한 초특화 AI 에이전트를 생성하는 데 필요한 인프라를 개발하고 있다.
이러한 신뢰는 문화적으로도 발전할 것이다. 사람들이 AI가 지능적인 결정을 내리고 더 나은 결과를 만들어내는 것을 더 많이 목격할수록 미래는 더 빨리 다가올 것이다.
초기 채택자 집단이 핵심이 될 것이다. 중소기업이나 수요를 충족시킬 인력을 고용할 수 없는 기업들이 첫발을 내딛고, 생태계의 다른 부분들도 이를 지켜보고 따라올 것이다.
이것은 모든 산업 분야에 영향을 미칠 것이다. 예를 들어 교육 분야:
05. AI 우선 조직
에이전트형 AI 근로자, AI 혁신, 그리고 신뢰와 설명 가능성이 갖춰지면 결국 진정한 AI 조직의 부상을 목격하게 될 것이다.
이러한 조직은 폭넓은 행동을 수행할 수 있는 AI 에이전트와 AI 혁신가들의 집합체다.
이것이 바로 우리가 공상과학 소설에서 자주 접하는 AI의 모습이다.
최악의 경우 Daniel Suarez의 『대마왕(Daemon)』에서 이 AI를 읽을 수 있고, Naomi Kritzer의 『알고리즘으로 삶 개선하기』에서도 찾을 수 있다.
이러한 에이전트들은 실현할 수 있는 잠재적 목표가 많은 복잡한 환경 속에서 의사결정을 할 수 있다.
차이점은 AI 자체가 어떤 목표가 최선인지 스스로 선택하고 그 목표를 달성하기 위한 경로를 설계할 수 있다는 점이다.
AI가 대부분의 행동을 수행하게 되고, 당신은 AI와 함께 일하며 취한 경로를 검토하고 승인하게 될 것이다.
생산에서 배송까지 전 과정을 감독하는 자기관리형 공급망을 상상해보거나, 수많은 AI 에이전트들로 구성된 자동화된 금융 거래 회사를 떠올릴 수 있다.
모든 것이 즉시 일어날 것으로 기대하지는 않으며, 단계적으로 진행될 것이다.
신뢰와 기술이 발전함에 따라 AI는 점점 더 큰 과제를 맡게 될 것이다. 실제로 우리는 여전히 AI 에이전트 시스템의 기술 창(window) 시기에 있다.
이 사실을 진정으로 이해하고 있는 사람들은 여전히 열심히 만드는 건축가들과 아마추어들뿐이다.
그러나 곧 AI 중심의 조직이 등장하여 'ChatGPT 순간'을 맞이하게 될 것이다. ChatGPT 등장 이전에 얼마나 많은 사람이 AI의 기능을 진정으로 이해하고 있었던가?
당신이 어디로 향하고 있는지 알고 있다면 한 발 앞서 갈 수 있다.
이스라엘에서는 AI 에이전트 시장이 급성장하고 있으며, 스타트업들은 머신러닝, 사이버 보안 및 자동화 분야의 현지 전문성을 적극 활용하고 있다.
Enso와 같은 회사들을 통해 다른 기업들이 커스터마이징할 수 있는 기반 에이전트 플랫폼을 구축하는 기업들이 점점 더 많아지고 있다.
이 지역의 스타트업들은 핀테크, 물류, 헬스케어 등의 분야에서 수직적 과제를 해결하기 시작했으며, 빠르게 성장하는 AI 생태계의 핵심 기여자로 자리매김하고 있다.
AI 에이전트가 왔다. AI 혁신자가 왔다. AI 조직이 왔다.
자, 지금 당신 스스로에게 물어보라. 무엇이 이러한 것들이 당신의 분야에 들어오는 것을 막고 있는가? 어떻게 장애물을 제거할 것인가? 아니면 장애물이 제거된 후 당신은 어떻게 주요 수혜자가 될 것인가?
모든 기업이 AI 에이전트 인프라 구축에 집중해야 하는 것은 아니다.
하지만 이러한 새로운 노동력 풀을 해방할 때 당신의 분야 전체의 경제적 효율성이 어떻게 변화할지를 이해할 수는 있다.
또한 이것이 팀에게 심리적으로 어떤 영향을 줄지 생각해보라—AI 직원만 관리하게 된다면 어떨까? 혹은 반대로 인간이 AI에 의해 관리된다면?
NFX에서 우리의 일은 변혁적 기술이 어떻게 작동하는지를 연구하는 것이다. 이러한 변화에는 타이밍이 있으며, 기술의 변화에 따라 특정 기술들은 더 중요해지거나 약화된다.
우리는 또한 심리적 변화에 대응하고由此带来的 새로운 기회를 활용해야 한다.
AI 에이전트는 지금 가장 흥미진진한 초기 단계에 있으며, 위대한 기업들이 탄생하는 순간이다.
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