“누구나 개인 비서를 곁에 두는 시대가 올 거다”라는 말, 들어보신 적 있으신가요?
그 미래를 실현해줄 핵심 기술이 바로 AI 에이전트입니다.
GPT나 Claude 같은 생성형 AI는 이미 많은 사람들이 일상적으로 사용하고 있어요.
텍스트 요약, 광고 문구 작성, 이미지 생성까지 능숙하게 해내죠.
그런데 이제는 그 다음 단계 ‘단순히 말만 잘하는 AI가 아니라, 직접 행동까지 해주는 AI’가 등장했어요.
우리가 일하는 방식을 바꾸고, 팀의 구조를 다시 설계하게 만드는 기술, 바로 AI 에이전트입니다.
이 글에서는 AI 에이전트가 왜 중요한지, 어떤 변화가 일어나고 있는지, 그리고 우리는 어떤 준비를 해야 할지 실무자 관점에서 정리해보려 해요.
1. AI 에이전트란?
AI 에이전트(AI Agent)는 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 인공지능 시스템을 의미해요. 쉽게 말해, 목표만 주면 알아서 일처리까지 해주는 똑똑한 AI라고 생각하면 돼요.
GPT처럼 말을 잘하는 대형 언어 모델(LLM)의 '이해하고 생성하는 능력'에, 소프트웨어의 '실행력'이 더해진, 말 그대로 “일까지 해주는 AI”예요.
2. AI 에이전트, 생성형 AI와 뭐가 다를까?
생성형 AI(Generative AI)는 사용자의 입력에 따라 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등을 한 번에 생성하는 AI예요.
GPT나 Claude는 물론,
- 광고 문구를 써주는 AI,
- 이미지를 영상으로 바꾸는 AI,
- 목소리를 합성해주는 AI
- 이런 것들도 모두 생성형 AI에 포함돼요.
이들은 보통 “요청 → 결과” 한 번에 끝나는 구조예요. 즉, 결과물은 잘 만들어주지만 스스로 행동하진 않죠.
반면, AI 에이전트는 목표를 주면 필요한 작업을 스스로 계획하고 실행해요.
예를 들어 “여행 준비해줘”라고 하면, 항공권 검색 → 숙소 예약 → 일정 정리까지 직접 처리하는 AI인 거죠.
결과를 만드는 AI vs 실제로 행동하는 AI, 이게 생성형 AI와 AI 에이전트의 가장 큰 차이예요.
📌 요약하자면:
- 생성형 AI = 말 잘하는 조언자
- AI 에이전트 = 일까지 해주는 팀원
3. AI 에이전트, 주목받는 이유는?
앞서 설명드린대로 AI 에이전트는 단순히 자동화 도구가 아니라, ‘똑똑한 동료’처럼 함께 일하는 존재로 우리 업무 방식을 바꾸고 있어요.
OpenAI의 CEO 샘 알트만도 “챗GPT는 아직 멍청하다”며, 스스로 일처리하는 AI 에이전트가 진짜 게임체인저가 될 것이라 말했다고 해요.
💡 왜 지금 AI 에이전트에 주목해야 할까요?
(1) 생산성과 효율의 비약적 향상
복잡하고 반복적인 업무를 빠르게 처리해, 사람은 전략과 창의에 집중할 수 있어요. 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트는 2027년까지 기업 절반이 AI 에이전트를 도입할 것으로 예측했어요.
(2) 업무 구조의 재편
AI 에이전트를 디지털 직원처럼 팀에 합류시키는 기업도 있어요.
예를들어 글로벌 디지털 에이전시 Jellyfish는 AI 에이전트 덕분에 30~40명이 하던 캠페인 작업을 4명이서 처리하고 있다고 해요. 사람과 AI 간의 역할 분담이 새롭게 정립되는 중이에요.
(3) 스스로 학습하며 성장하는 AI
에이전트는 자신이 한 작업과 결과를 기억하고, 다음에는 더 잘하게 돼요. 마치 ‘업무 인턴’에서 ‘정규직 팀원’으로 성장하는 것처럼요.
이제는 “어떤 일을 AI에게 맡길까?”를 고민할 시점이에요.
4. AI 어떻게 활용할 수 있을까? - 산업별 AI 에이전트 활용 방법
1) 마케팅/광고
AI 에이전트는 마케터처럼 광고 데이터를 정리하고, 플랫폼별로 캠페인을 세팅하고, 예산도 일별로 조정해요. GPT 같은 생성형 AI가 광고 카피나 문구를 만들어줬다면, AI 에이전트는 캠페인 전반을 스스로 세팅하고 실행까지 도와주는 거예요.
글로벌 디지털 에이전시 Jellyfish는 실제로 이걸 도입했어요. 덕분에 원래 수주 걸리던 캠페인 준비가 몇 시간 만에 끝났고, 출시 시간은 65% 단축, 성과는 30% 향상, 비용은 22% 절감됐다고 해요.
2) 영업/CRM
영업팀에서 AI 에이전트를 리드(잠재 고객)를 수집하고, 우선순위를 정해주는 역할로 활용할 수 있어요.
기존 생성형 AI는 고객 정보나 이메일 문구를 생성해주는 데 그쳤다면, ai 에이전트는 고객 데이터를 분석하고, 스스로 판단해 가망도 높은 고객은 사람에게 연결하고, 나머지 고객에게는 자동으로 맞춤형 이메일을 보내줍니다.
이 덕분에 응대 속도는 빨라지고, 영업팀은 중요한 고객에게 집중할 수 있어요.
3) 고객지원(CS)
고객 서비스 분야는 AI 에이전트 도입이 특히 활발한데요, 고객 문의가 들어오면 에이전트가 먼저 FAQ나 내부 문서를 뒤져서 관련 답변을 찾아줘요. 추가 질문이 들어오면 학습된 사례로 대응하거나, 복잡한 건 상담원에게 넘기기도 해요.
기존 챗봇(생성형 AI 기반)은 정해진 스크립트만 따라야 했다면, AI 에이전트는 맥락을 파악하고 상황에 따라 유연하게 대응할 수 있어요.
그 결과, 24시간 빠르고 정확한 초기 응대가 가능해졌고, 고객 만족도도 더 높아졌다고 해요.
5) 서비스 기획
AI 에이전트를 이용하면 시장조사, 경쟁사 분석, 사용자 피드백 정리처럼 정보 수집부터 요약, 비교 분석, 보고서 작성까지 ‘연속된 흐름’으로 자동화할 수 있어요.
GPT도 특정 자료를 요약하거나 참고 링크를 제공할 수는 있지만, 에이전트는 “경쟁사 기능 비교해줘”라고 하면
정보를 직접 수집하고, 표로 정리하고, 요점까지 뽑아주는 전체 과정을 스스로 기획하고 실행합니다.
회의 내용을 요약한 뒤 액션 아이템을 뽑고, 기획서 초안까지 생성하는 일련의 흐름도 맡길 수 있어요.
기획자는 반복적인 정보 정리보다, 인사이트 해석과 의사결정에 더 집중할 수 있게 되는 거죠.
6) 개발자
코드 생성은 물론, 기능 구현부터 테스트, 디버깅, 배포까지 전체 개발 흐름을 자동화할 수 있어요. GPT는 코드 스니펫을 제안하거나 함수 설명을 해주는 데 그쳤다면, AI 에이전트는 “간단한 웹앱 만들어줘”라는 요청에
기획 → 코드 작성 → 오류 수정 → 실행까지 알아서 진행합니다.
예를 들어 Devin AI는 실제로 이런 개발 전 과정을 수행하는 대표적인 사례예요.
개발자는 단순 구현에서 벗어나, 아키텍처 설계나 코드 리뷰처럼 더 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됩니다.
5. AI 에이전트 써보고 싶다면?
1) 단순 반복 업무부터 골라보기
매일 비슷하게 반복되는 업무가 있다면, 거기서부터 시작하세요.
- 예: 회의록 정리, 리서치 요약, 캠페인 성과 리포트
👉 이런 작업은 AI 에이전트에게 맡기기 딱 좋아요. 한 번 지시하면 알아서 ‘연속 작업’을 처리해주거든요.
2) 기성 툴로 가볍게 써보기
처음부터 만들 필요 없어요. 이미 만들어진 AI 에이전트 기반 툴로 가볍게 체험해보는 게 좋아요.
tl;dv
HyperWrite
Devin
AutoGPT
3) '흐름 전체'를 AI에게 맡겨보기
AI 에이전트는 단순한 기능 하나만 대신하는 게 아니라, “일의 처음부터 끝까지” 흐름 전체를 스스로 처리해주는 게 핵심이에요.
예를 들어 마케터라면 이런 식이에요:
👉 “신제품 이메일 캠페인 돌려줘”라고 지시하면
- 타겟 고객 분석 → 이메일 카피 자동 생성 → 발송 일정 잡기 → A/B 테스트 설정 → 발송 후 성과 리포트 생성까지
하나의 흐름으로 처리해주는 거예요. 예전에는 단계마다 다른 툴을 써야 했지만, 이젠 AI 에이전트 하나가 그 전체 흐름을 실행해준다는 거죠.
4) 작게 시작해서, 점점 넓혀보기
AI 에이전트는 처음부터 거창하게 쓸 필요 없어요. 내 업무 중 하나만 골라 가볍게 실험해보는 것부터 시작해보세요.
예를 들어
- 회의 요약은 tl;dv
- 코드 테스트는 Devin에게 맡겨보는 식이죠.
이런 작은 시도들이 쌓이면 “이건 Devin이 해주겠네” “tl;dv가 리포트는 다 해주니까”처럼 AI를 자연스럽게 ‘팀원’처럼 활용하게 돼요.
익숙해지면, 개인 → 팀 → 조직 전체로 확장할 수 있어요.
오늘은 AI 에이전트가 무엇인지, 그리고 어떻게 업무에 활용할 수 있는지 살펴봤어요. AI 에이전트를 잘 활용하여 반복 업무는 자동화하고, 더 중요한 일에 집중할 수 있는 환경을 만들어 보세요.
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