“금쪽이 팀원을 협업시키려면…” AI 에이전트가 팀장 리더십 코칭도

참고 기사 : 인사 관리 대상 ‘인간’에서 ‘AI ’로 확대 ‘멀티 에이전트’ 시대, HR 지각변동 예고


기업 현장에서 최근 몇 년간 생성형 AI(Generative AI)가 주로 문서 작성이나 보고서 요약 등의 간단한 콘텐츠 생성 업무에 사용됐다. 그런데 AI 에이전트의 도입으로 이제 AI 기술이 단지 글을 쓰는 보조자에서 기업의 업무 프로세스 전반에 통합되는 전략적 파트너로 진화하고 있다. AI 에이전트는 종종 대규모언어모델(LLM)과 혼동되곤 한다. 그러나 이 둘의 차이는 명확하다. LLM은 챗GPT와 같이 방대한 데이터를 학습해 사람과 비슷한 텍스트를 만들어내는 ‘뇌’와 같은 역할을 한다. 반면 AI 에이전트는 이런 ‘뇌’를 활용해 스스로 외부 환경을 관찰하고 주어진 목표를 달성하기 위해 행동하는 일종의 ‘소프트웨어 로봇’이다. 쉽게 말해 LLM이 글을 잘 쓰는 비서라면 AI 에이전트는 업무 지시를 받고 실제로 행동까지 하는 ‘디지털 직원’인 셈이다.

AI 에이전트는 세 가지 단계로 작동한다. 먼저 주변 환경을 관찰(Observe)하고, 그 관찰 내용을 기반으로 최적의 업무 계획을 수립(Plan)한다. 마지막으로 그 계획에 따라 직접 행동(Act)한다. 이런 ‘관찰-계획-행동’의 지속적인 순환을 통해 복잡하고 연속적인 업무까지 자동화할 수 있다. 오류가 발생하면 스스로 수정하고 피드백을 받아 개선까지 가능한 높은 자율성을 보인다. 하지만 아직 한계도 명확하다. AI 에이전트는 정의가 모호하거나 맥락이 불충분한 상황에서는 종종 실수나 잘못된 정보를 만들어내기도 한다. 특히 AI가 만드는 허위 정보(할루시네이션)나 편향된 판단은 중대한 리스크가 될 수 있어 인간의 지속적인 감독과 검증은 필수적이다.