"먼저 말을 건다"…질문에 답하던 AI, 스스로 계획하고 실행하는 '에이전트'로 진화

인공지능(AI)이 사용자의 질문에 답하거나 글과 이미지를 생성하는 단계를 넘어, 스스로 판단하고 업무를 수행하는 'AI 에이전트' 시대로 접어들고 있다. 기존 생성형 AI가 사용자의 명령을 기다리는 수동적 도구였다면, 에이전트는 사용자의 목적을 이해하고 필요한 작업을 스스로 계획해 실행하는 능력을 갖췄다.

IT커뮤니케이션연구소 김덕진 소장은 최근 '언더스탠딩 : 세상의 모든 지식' 채널을 통해 AI 에이전트가 가져올 업무 환경의 변화를 설명했다. 김 소장은 최근 한 달 사이 AI 에이전트 기술이 자신의 삶을 크게 변화시켰다며, 에이전트의 가장 큰 특징으로 '먼저 말을 거는 자율성'을 꼽았다.

"일정 겹치니 메일 보낼까요?"…먼저 제안하는 비서의 등장

김 소장은 메타(Meta)의 '뮤즈(Muse)'를 활용한 실제 경험을 사례로 들었다. 과거에는 사용자가 질문을 던져야 답을 얻을 수 있었지만, 에이전트는 사용자의 상황을 인지하고 먼저 제안을 건넨다. 김 소장은 "팀장이 휴가를 가기 전 정리해둔 일정을 AI가 파악하고는, 내일 모레 일정이 겹친다며 먼저 메시지를 보냈다"고 말했다. 이어 "일정을 변경할지, 취소할지 결정하면 AI가 대신 메일을 보내주겠다는 제안까지 했다"고 덧붙였다.

이러한 변화는 단순한 알림을 넘어 업무의 '의사결정 지원'으로 이어진다. 사용자는 AI가 제시한 옵션에 대해 'Yes' 또는 'No'를 선택하는 것만으로 복잡한 행정 업무를 처리할 수 있다. 현재는 구글 캘린더나 지메일(Gmail) 등 특정 서비스와 연동된 형태로 구현되고 있지만, 향후 카카오톡 등 일상적인 메신저 환경으로도 확산될 전망이다.

김 소장은 자신이 축적한 카카오톡 대화 내용과 강의 기록 등을 AI에게 학습시켜 '지식 창고'를 구축하고 있다고 밝혔다. 그는 카톡 대화 내용과 방송 내용, 강의 기록 등을 로컬 폴더에 모아 AI에게 전달하면, AI가 이를 읽어 지식 창고에 저장한다고 설명했다. 이를 통해 AI는 사용자가 생각하는 특정 키워드와 지식을 연결한다. 김 소장은 "내가 오늘 언더스탠딩에 나와서 에이전트에 대해 얘기할 건데, 에이전트의 히스토리나 내용을 인터넷에서만 찾지 말고 내가 방송이나 강의에서 했던 내용들을 모아서 PPT로 만들어줘라고 하면, 얘가 내 스타일로 만들어주는 것들이 되기 시작한다"고 말했다. 이는 사용자의 과거 발언과 글이라는 경계 내에서 작동하는 '디지털 분신'으로서의 활용 가능성을 보여준다.

AI끼리 회의하고 검수한다…'멀티 에이전트' 협업의 실체

더욱 놀라운 점은 여러 개의 AI 에이전트가 서로 역할을 나누어 협업하는 '멀티 에이전트' 시스템이다. 김 소장은 업무용 협업 툴인 슬랙(Slack)에 서로 다른 특성을 가진 AI들을 배치해 뉴스 콘텐츠를 제작하는 프로세스를 공개했다. 그는 슬랙이라는 업무 공간에 AI를 풀어놓으면 어떤 일이 생길지 실험하기 위해, 메타의 '뮤즈'와 오픈AI의 'GPTs(김 소장은 '나츠'라고 명명)'를 슬랙에 연결했다.

김 소장이 구축한 시스템은 리서치를 담당하는 '뮤즈'와 자료를 조사하고 구조화하는 '나츠'가 협업하는 구조다. 김 소장은 "뮤즈에게는 전체적인 리서치 조율을, 나츠에게는 뉴스 요약을 맡겼다"며 "두 AI가 슬랙 내에서 스스로 대화를 주고받으며 역할을 나누고, 리서치 링크를 공유하며 작업을 진행한다"고 설명했다. 실제로 영상 속 시연에서는 뮤즈가 리서치 조율을 맡고, 나츠가 뉴스를 요약하며, 클로드(Claude)가 심층 분석을 담당하는 식으로 역할을 나누어 대화하는 모습이 나타났다.

작업의 정확도를 높이기 위한 '교차 검증' 단계도 자동화되어 있다. 한 AI가 초안을 작성하면, 다른 AI가 이를 검토하고 수정하는 방식이다. 김 소장은 "일차 작업을 수행한 AI와 이를 검증하는 AI를 분리해 세팅하면, 오류를 잡아내고 결과물의 완성도를 높일 수 있다"고 말했다. 실제로 AI들은 슬랙 댓글을 통해 "재검수를 시작합니다", "여섯 개의 겹침을 해소하고 잘못된 이미지를 확인해 수정합니다"와 같이 작업 진척도를 보고한다. 김 소장은 "중간에 방향성이 맞지 않으면 댓글을 달아 수정할 수 있으며, 이는 마치 신뢰할 수 있는 팀원에게 업무를 맡기는 것과 같다"고 덧붙였다. 특히 스케줄링 기능을 활용하면 사용자가 일일이 명령하지 않아도 AI가 정해진 시간에 맞춰 초안을 완성해 보고하는 자율적 업무 수행이 가능하다.

전문가의 역할 변화…'목표 제시와 판단'이 핵심 역량 될 것

AI 에이전트가 업무의 전 과정을 수행하게 되면서 전문가의 역할에 대한 근본적인 질문도 제기된다. 자료 조사부터 대본 작성, 내레이션, 배경음악, 모션그래픽, 영상 편집에 이르는 반복적이고 소모적인 작업은 AI가 대체할 가능성이 높기 때문이다. 김 소장은 "단순한 정보 생산과 반복 작업의 가치는 낮아질 것"이라고 전망했다.

대신 인간에게 요구되는 역량은 'AI에게 적절한 목표를 제시하고, 결과물을 판단하며, 인간만의 맥락과 경험을 더하는 능력'으로 재편될 것으로 보인다. 김 소장은 AI가 만든 결과물을 최종적으로 검토하고, 방송 직전 급격한 상황 변화에 맞춰 "20분 안에 이 뉴스 내용으로 바꿔 와"와 같이 수정 명령을 내리는 것은 결국 인간의 몫이라고 강조했다. 즉, AI가 만든 압축적인 결과물을 보고 인간이 어떤 이야기를 할지 결정하는 '최종 판단자'의 역할이 중요해진다.

다만 기술의 발전과 함께 위험 요소도 존재한다. AI에 더 많은 권한을 위임할수록 개인정보 유출이나 보안 문제, 사용자의 의도와 다른 자율적 행동에 따른 리스크가 커질 수 있다. 또한 인간이 사고와 판단까지 AI에 지나치게 의존하게 될 경우, 스스로 생각하는 능력이 약화될 수 있다는 우려도 함께 제기되고 있다.

출처: 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 유튜브 「딱 한 줄만 적었는데 90초짜리 다큐 영상 나온다. 충격의 'AI 에이전트' (IT커뮤니케이션연구소 김덕진 소장)」