메타ai뉴스 이현우 교수칼럼
AI 에이전트, 과도한 기대 ‘미래 투자’로 접근하라
글로벌연합대학 버지니아대학교
인공지능융합연구소장 이현우 교수
최근 인공지능(AI) 에이전트가 기업의 생산성을 극적으로 혁신할 것이라는 기대감이 시장을 지배했습니다. 단순한 챗봇을 넘어, 스스로 복잡한 업무를 처리하는 ‘자율형 에이전트’는 모든 기업의 화두였습니다. 하지만 앤디 재시 아마존 CEO가 “예상보다 구축이 어렵다”고 토로한 것처럼, 현장에서는 기대와 다른 목소리가 나오고 있습니다.
유럽의 대형 소매업체 프낙(Fnac)부터 보쉬 파워 툴즈(Bosch Power Tools)에 이르기까지, 많은 기업이 범용 LLM(거대언어모델)을 현장에 적용하려다 환각(Hallucination)이나 맥락 파악 부족이라는 현실적 장벽에 부딪히고 있습니다.
이는 AI 에이전트 기술의 종말을 의미하는 것이 아니라, 우리가 ‘과도한 기대의 정점’을 지나 ‘현실적 적용의 계곡’으로 진입하고 있음을 시사합니다. 지금은 AI 에이전트의 현주소를 냉철하게 분석하고, 단기적 성과가 아닌 장기적 투자의 관점에서 실천 방안을 모색해야 할 때입니다.
- ‘범용 모델’의 환상과 ‘현실 적용’의 함정
[이슈 분석]
인공지능융합연구소장 이현우 교수는 현재 기업들이 겪는 혼란의 핵심 원인을 ‘벤치마크 성능’과 ‘실제 기업 환경’ 간의 괴리에서 찾습니다. 프낙(Fnac)의 사례에서 모델이 제품 일련번호의 숫자 하나를 임의로 빼는 실수를 저지른 것이나, 보쉬(Bosch)의 챗봇이 전동 공구 사용에 대한 위험한 답변을 내놓은 것은 시사하는 바가 큽니다.
이는 모델이 벤치마크 테스트에서는 우수할지 몰라도, 기업 고유의 복잡한 프로세스나 사용자의 안전과 직결된 ‘정확성’을 담보하지 못한다는 증거입니다. 오리 고센 AI21 CEO의 지적처럼, 문제는 모델 자체가 아니라 “상당한 수준의 맞춤 설정”이 부재한 상태로 범용 모델을 즉시 현장에 투입하려는 접근법에 있습니다. 즉, 우리는 AI가 ‘무엇이든’ 할 수 있다는 환상에서 벗어나, AI가 ‘우리 회사 일’을 제대로 하게 만드는 구체적인 엔지니어링의 중요성을 인지해야 합니다.
[실천 방안]
이현우 교수는 “AI 에이전트 도입은 ‘플러그 앤 플레이’가 아니라, ‘지속적인 튜닝과 검증’의 과정임을 인정해야 한다”고 강조합니다.
- ‘맞춤 설정(Customization)’ 비용의 예산화: AI 모델 도입 시, 라이선스 비용뿐만 아니라 이스라엘 AI21과 같은 전문 기업의 도움을 받거나 ‘전방 배치 엔지니어’를 고용하는 등, 우리 조직의 데이터와 프로세스에 맞게 모델을 ‘맞춤 설정’하는 비용을 R&D 예산의 필수 항목으로 편성해야 합니다.
- ‘인간-AI 협업’ 워크플로우 설계: 보쉬가 결국 기본적인 챗봇과 SAP의 별도 AI 도구를 조합해 성공률을 높였듯이, 처음부터 100% 자동화를 목표로 하기보다 ‘인간 전문가’의 검증을 거치는 워크플로우를 설계해야 합니다. 특히 고객 안전이나 재무적 정확성이 요구되는 영역에서는 AI가 초안을 작성하고 인간이 최종 승인하는 ‘코파일럿(Copilot)’ 방식의 점진적 도입이 현실적입니다.
- ROI의 역설: 비용 절감인가, R&D 투자 인가
[이슈 분석]
AI 에이전트 도입을 둘러싼 또 다른 혼란은 ‘투자수익률(ROI)’에 대한 엇갈린 평가입니다. IT 서비스 기업 킨드릴(Kyndryl)은 5만 달러를 투자한 MS 시큐리티 코파일럿 테스트를 중단했습니다. 표면적으로는 5만 달러를 ‘날린’ 것처럼 보이지만, 스콧 오웬비 책임자는 “인건비에 비하면 아주 적은 금액”이라고 평가했습니다.
이현우 교수는 이 지점에서 우리가 AI 에이전트를 ‘비용’으로 볼 것인지, ‘투자’로 볼 것인지 명확히 해야 한다고 지적합니다. 킨드릴의 사례는 실패가 아니라, ‘현재 기술로는 복잡한 사이버보안 분석(특히 오래된 소프트웨어)이 어렵다’는 값비싼 교훈을 5만 달러에 얻은 ‘성공적인 R&D’로 해석해야 합니다. 반면, 태양의 서커스(Cirque du Soleil)는 이메일 확인 및 답신이라는 ‘단순하고 명확한’ 업무에 에이전트를 적용해 즉각적인 인력 효율화(직원 1명 재배치) 성과를 거뒀습니다.
[실천 방안]
이현우 교수는 “모든 AI 프로젝트를 동일한 ROI 잣대로 평가해서는 안 된다”며, “업무의 성격에 따라 ‘단기 ROI’와 ‘장기 R&D’ 트랙을 분리해 접근해야 한다”고 제안합니다.
- ‘Low-Hanging Fruit’ 우선 공략: 태양의 서커스처럼, 명확하고 반복적이며 실패 위험이 낮은 업무(예: 이메일 분류, 단순 구매 요청 처리)에 먼저 에이전트를 적용해 ‘작은 성공(Small Win)’을 거둬야 합니다. 이는 조직 내 AI 수용성을 높이고 즉각적인 ROI를 확보하는 전략입니다.
- ‘R&D 예산’으로서의 접근: 마이크로소프트(MS)의 아샤 샤르만 사장의 말처럼, 복잡하고 핵심적인 업무에 적용되는 에이전트는 ‘R&D 예산’으로 취급해야 합니다. 킨드릴의 사례처럼 당장의 성과(ROI)를 따지기보다, “앞으로 5~10년 안에 성과를 거둘 투자”로 보고 실패를 용인하며 데이터를 축적하는 것이 중요합니다. 세일즈포스나 스노우플레이크 등 SaaS 기업들이 에이전트 요금을 당장 청구하지 않는 것도, 지금이 ‘가치 증명’ 단계임을 보여줍니다.
- 성공 사례의 교훈: ‘범용’이 아닌 ‘전용’ 에이전트
[이슈 분석]
AI 에이전트가 가장 가시적인 성과를 올리는 분야는 ‘코딩’입니다. 이는 코딩이 명확한 규칙(프로그래밍 언어)을 기반으로 하며, AI와 인간 개발자 간의 역할 분담이 비교적 명확하게 이뤄지고 있기 때문입니다. 이는 AI 검색이나 비디오 생성 모델의 성공과도 궤를 같이합니다.
이현우 교수는 “현재의 성공은 ‘모든 것을 다 하는 범용 에이전트’가 아니라, ‘하나의 임무를 잘하는 전용 에이전트’에서 나오고 있다”고 분석합니다. 기업들이 기대하는 ‘만능 비서’ 에이전트는 아직 실험실 단계에 머물러 있지만, 코딩 보조, 이메일 처리, 검색 등 특정 영역에 특화된 에이전트들은 이미 B2B 시장에서 전례 없는 속도로 수익을 창출하고 있습니다. 이는 에이전트에 대한 수요와 기대가 여전히 유효함을 보여줍니다.
[실천 방안]
이현우 교수는 “기업들은 ‘만능 에이전트’ 한 명을 고용하려 하지 말고, ‘전문가로 구성된 AI 팀’을 구축한다는 관점으로 전환해야 한다”고 조언합니다.
- ‘작업 분해(Task Decomposition)’를 통한 특화: 거대하고 복잡한 ‘고객 지원’ 업무를 자동화하려 하기보다, 이를 ‘단순 문의 답변’, ‘기술적 문제 해결’, ‘환불 처리’ 등으로 잘게 쪼개야 합니다. 그리고 각 하위 작업에 가장 적합한 특화된 AI 도구나 에이전트를 각각 도입하는 것이 성공률을 높이는 길입니다.
- ‘현실적 기대치’ 설정: 서비스나우 사장의 지적처럼, 기업들은 이제 AI 시범 운영에 대해 ‘덜 열광하며 현실적으로’ 변하고 있습니다. 지금은 AI 에이전트가 처리할 수 있는 작업의 한계를 명확히 인지하고, 5년 뒤의 성과를 위해 지금은 ‘유용하게 만드는 방법을 알아가는’ R&D 단계임을 구성원 모두가 공감해야 합니다.
결론적으로, AI 에이전트는 여전히 ‘초기 단계’이며 ‘R&D’의 영역에 속합니다. 당장의 ROI에 집착해 섣불리 도입했다가 실망하기보다, 이는 향후 5년에서 10년을 내다보는 장기적인 ‘투자’임을 명심해야 합니다. 단순한 작업에서 성공 사례를 만들고, 복잡한 작업은 R&D 예산으로 꾸준히 테스트하며 내부 역량을 축적하는 기업만이 AI 에이전트가 만개할 미래의 진정한 승자가 될 것입니다.
편집위원 이현우 교수 heir201933@gmail.com