참고 기사 :
인사 관리 대상 ‘인간’에서 ‘AI ’로 확대 ‘멀티 에이전트’ 시대, HR 지각변동 예고기업 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.
그럼에도 불구하고 전문가들은 가까운 미래에 AI 에이전트를 적극적으로 도입한 기업과 그렇지 않은 기업 사이의 격차가 크게 벌어질 것이라고 전망한다. AI가 만들어주는 결과물만을 수동적으로 사용하는 시대는 끝났다. 그렇다면 어떻게 하면 AI 에이전트를 전략적으로 활용해 업무 프로세스를 혁신하고 생산성을 극대화할 수 있을까?
미국 폴크스바겐은 구글 클라우드의 제미나이(Gemini) AI를 활용해 운전자들이 차량과 더 쉽게 소통할 수 있도록 ‘myVW’ 앱 내에 가상 비서를 도입했다. 이 AI 에이전트는 차량 유지 관리에 필요한 정보를 즉각적으로 제공하며 스마트폰의 증강현실(AR) 기능을 통해 타이어 교체 방법이나 차량 경고등의 의미와 같은 실제 상황에 맞춤형 도움을 제공한다. 이를 통해 차량 유지 관리, 운전자 안전성 및 고객 만족도를 동시에 높이고 있다.
이동식 컨테이너 운송기업 PODS는 광고대행사 톰브라스(Tombras)와 협력해 제미나이 AI 에이전트를 통해 뉴욕시 전역에서 실시간으로 개인화된 광고 캠페인을 진행했다. ‘World’s Smartest Billboard’로 명명된 이 캠페인은 각 지역의 특성을 분석해 실시간으로 맞춤형 광고 메시지를 생성했으며 단 29시간 만에 뉴욕시 299개 지역에서 6000건 이상의 개별 광고를 만들어냈다. 결과적으로 PODS는 소비자의 관심을 극대화하며 전통적인 광고 방식으로는 불가능한 성과를 거뒀다.
국내 기업들도 AI 에이전트를 도입해 일하는 방식을 획기적으로 변화시키고 있다. 일례로 대기업 C,H,L사의 홍보팀은 기존의 수동적인 뉴스 모니터링 업무를 AI 에이전트로 대체했다. 과거에는 홍보팀 직원들이 수시로 뉴스를 인터넷에서 검색하고 회사 평판에 부정적인 기사가 노출됐는지를 확인해야 했다. 부정적인 기사가 한 건이라도 노출되면 식사 중에도 급히 연락을 돌리거나 자리를 떠야 하는 번거로운 일이 부지기수였다. 하지만 이제는 AI 에이전트를 활용해 24시간 쉬지 않고 뉴스와 SNS를 실시간 모니터링한다. AI 에이전트는 뉴스 데이터베이스를 수집해 상세 내용을 분석하고 부정 기사를 탐지해준다. 대응 방안을 포함한 보고서까지 작성해 PR팀 내 해당 사안 담당자에게 리스크를 공유하는 일까지 대신한다. PR 담당자는 에이전트가 작성해준 보고서를 읽고 신속하고 정확하게 위기 상황을 감지할 수 있고, 이에 객관적으로 대응 방안을 판단할 수 있게 됐다. 또한 사람의 주관적 판단과 실수가 줄어든 덕분에 홍보팀은 더욱 전략적인 업무에 집중할 수 있게 됐다.
임직원 교육과 리더십 강화 분야에서도 AI 에이전트가 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이미 국내 일부 기업은 임직원 리더십 코칭과 직무 교육에 AI 에이전트를 적극적으로 활용하고 있다. AI 에이전트가 가상의 직원이나 고객 역할을 맡아 실제와 같은 상황을 구현하면 관리자는 이 가상 시나리오를 통해 리더십과 의사결정을 반복적으로 훈련할 수 있다. 이러한 ‘리더십 AI 코치’는 일회성 교육이 아닌 업무 중에도 상시로 피드백을 제공해 조직 내부의 소프트 스킬 강화와 리더십 역량 제고를 지속적으로 지원할 것으로 기대된다. 일례로 지난 3월 14일 DBR과 알고리즘랩스가 함께 개최한 ‘AI 에이전트 활용 리더십 밸류업’ 세미나에서도 리더십 AI 에이전트를 활용한 팀장 코칭 사례가 소개돼 참석자들로부터 큰 호응을 얻었다. DBR의 ‘직장인 금쪽이’ 콘텐츠 가운데 인기가 높았던 “이걸요? 제가요? 왜요?”라고 말하는 이른바 ‘3요’ 팀원을 어떻게 협업시킬 것인지와 관련된 콘텐츠를 학습시켜 이를 코칭에 활용한 것이었다. (그림 1)
AI는 이러한 팀원에 대한 대응책을 밝힌 팀장의 답변을 분석해 강점과 약점, 개선점을 제시하고 경영진은 이런 상황에서 어떻게 답할지 등의 모범 사례와 비교 분석해줬다. 팀장은 ‘3요’ 팀원의 역할을 하는 AI 아바타와 대화하면서 학습한 내용을 실제 상황처럼 시뮬레이션하고 AI 코치로부터 그에 대한 피드백을 받으며 학습 효과를 강화할 수 있다. 이 같은 AI 기반 교육 솔루션은 롤플레잉 기법을 통해 몰입도를 높이고 교육 이후에도 꾸준히 훈련할 수 있다는 점에서 학습 효과를 지속시키는 데 효과적이다. 특히 직원들이 의사결정이 어려운 딜레마 상황에 봉착했을 때 대처 방안을 학습하고 실제 업무에 적용하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
이처럼 국내에서도 주요 기업들이 홍보 업무와 리더십 개발 분야에서 AI 에이전트를 적극 활용하며 업무 프로세스 전반에 걸친 변화를 이끌고 있다. 이러한 변화의 핵심은 AI가 단순한 도구에서 전략적 파트너로 진화했다는 점이다. AI 에이전트는 반복적인 작업을 대체하는 데 그치지 않고 인간이 할 수 없었던 규모와 속도로 데이터를 분석하고 통찰을 제공함으로써 새로운 가치를 창출하고 있다.
물론 AI 에이전트를 제대로 활용하는 것이 쉽지만은 않고 이것이 완벽한 솔루션도 아니다. 정보의 정확성과 판단의 신뢰성은 여전히 해결해야 할 과제이며 인간의 감독과 검증은 필수적이다. 또한 LLM과 다양한 툴을 연결해 에이전트를 구축하는 과정은 도입에 어려움을 더한다. 하지만 AI 에이전트 빌더 서비스의 등장으로 맞춤형 에이전트 개발이 점차 용이해지고 있으며 AI 에이전트를 전략적으로 도입하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 격차는 더욱 벌어질 것으로 예상된다. 이제 기업들은 AI 에이전트를 비즈니스 전략의 핵심 요소로 받아들여야 할 시점이 왔음을 명심해야 한다.
