Agentic AI(에이전틱 AI)

'Agentic AI(에이전틱 AI)'에 대해 단어의 근본 의미부터 현재의 쓰임새, 미래 방향성, 그리고 사회와 IT 기업에 미칠 영향까지 단계별로 나누어 깊이 있게 설명해 드리겠습니다.

Agentic AI의 근본 의미 이해하기

먼저 'Agentic'이라는 단어 자체를 이해하는 것이 중요합니다.

• 단어적 의미 (Etymology): 'Agentic'은 '행위자', '대리인'을 뜻하는 Agent에서 파생된 형용사입니다. 심리학에서는 개인이 자신의 행동과 삶을 주도적으로 통제할 수 있는 능력, 즉 '주체성(Agency)' 이라는 의미로 사용됩니다.
• AI에서의 의미: 따라서 Agentic AI는 단순히 명령에 따라 결과물을 생성하는 것을 넘어, 스스로 목표를 설정하고, 계획을 수립하며, 행동을 실행하고, 그 결과를 평가하여 목표를 달성해나가는 '주체성'을 가진 AI를 의미합니다.

기존 AI와의 핵심적인 차이점:

• 생성형 AI (Generative AI, 예: ChatGPT): 사용자가 "A에 대해 알려줘"라고 물으면, A에 대한 텍스트를 생성해주는 '수동적 응답자(Passive Responder)' 입니다. 명령이 없으면 움직이지 않습니다.
• 에이전틱 AI (Agentic AI): 사용자에게 "궁극적으로 B라는 목표를 달성해줘"라는 높은 수준의 지시를 받으면, B를 달성하기 위해 스스로 수십, 수백 개의 하위 작업을 만들어내고 실행하는 '능동적 행위자(Active Actor)' 입니다.

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현재 사용되는 Agentic AI의 작동 방식과 의미

현재 Agentic AI는 초기 단계이지만, 그 작동 방식은 명확한 패턴을 보입니다. 이는 보통 다음과 같은 사이클로 이루어집니다.

1. 목표 설정 (Goal Setting): 사용자가 "여름 휴가로 제주도 3박 4일 가족 여행 계획 짜고, 가장 저렴한 항공권과 평점 좋은 숙소 예약해줘" 와 같은 추상적이고 최종적인 목표를 부여합니다.
2. 계획 수립 (Planning): AI 에이전트는 이 목표를 달성하기 위해 필요한 작업들을 스스로 분해합니다.
   • (생각) '1. 가족 구성원의 여행 스타일 파악' -> '2. 제주도 인기 여행지 검색' -> '3. 항공권 검색 사이트 접속' -> '4. 숙소 예약 사이트 접속' -> '5. 동선에 맞는 일정 초안 작성' -> '6. 사용자에게 보고 및 확인'
3. 도구 사용 (Tool Use): 계획된 각 단계를 실행하기 위해 필요한 도구를 스스로 선택하고 사용합니다. 이것이 Agentic AI의 가장 큰 특징 중 하나입니다.
   • 웹 브라우저를 열어 최신 정보를 검색합니다.
   • 항공권/숙소 예약 사이트의 API를 호출하여 데이터를 가져옵니다.
   • 필요하다면 코드를 실행하여 데이터를 분석합니다.
   • 사용자에게 이메일이나 메시지를 보냅니다.
4. 실행 및 자가 수정 (Execution & Self-Correction): 도구를 사용해 작업을 실행하고, 그 결과를 평가합니다. 만약 특정 항공권이 매진되었다면, 계획을 수정하여 '차선책 항공권 검색'이라는 새로운 단계를 만들어 실행하는 등 스스로 경로를 수정합니다.

이러한 능력 덕분에 오늘날 Agentic AI는 'AI 비서' 또는 '자율 에이전트' 라는 이름으로 불리며, 단순한 챗봇을 넘어 실제 업무를 대신 처리해주는 존재로 인식되고 있습니다.

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미래 방향성과 시사점

Agentic AI의 미래는 단일 에이전트를 넘어 더욱 복잡하고 강력한 형태로 진화할 것입니다.

• 방향성 1: 다중 에이전트 시스템 (Multi-Agent Systems)
  • 마치 회사에 여러 부서가 있듯, 각기 다른 전문성을 가진 AI 에이전트들이 하나의 팀처럼 협업하는 구조입니다. 예를 들어, '리서치 에이전트'가 시장 보고서를 수집하면, '분석 에이전트'가 핵심 인사이트를 추출하고, '작성 에이전트'가 이를 기반으로 보고서를 작성하며, '피드백 에이전트'가 사용자에게 보고하는 식입니다. 이는 AI가 조직화되어 복잡한 프로젝트를 수행하는 시대를 의미합니다.
• 방향성 2: 인간의 '조종사(Co-pilot)'에서 '자동 항법 장치(Auto-pilot)'로
  • 현재 AI가 인간의 업무를 보조하는 '코파일럿' 역할에 가깝다면, 미래의 Agentic AI는 인간이 최종 목표와 전략적 방향만 설정해주면 전체 프로세스를 자율적으로 관리하고 실행하는 '오토파일럿' 역할로 진화할 것입니다. 인간은 '실무자'가 아닌 '관리자' 또는 '지휘자'의 역할을 맡게 됩니다.
• 시사하는 의미: '결과'를 판매하는 시대의 도래
  • 지금까지는 소프트웨어(도구)를 판매했다면, 앞으로는 Agentic AI를 통해 '목표 달성'이라는 결과 자체를 판매하게 될 것입니다. 예를 들어, '마케팅 분석 툴'을 판매하는 대신, '월간 마케팅 보고서 발행 및 성과 분석 자동화 에이전트'를 구독시키는 형태입니다.

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사회와 IT 회사에 미칠 영향 및 변화 

Agentic AI의 등장은 사회 구조와 산업 전반에 거대한 변화의 파도를 몰고 올 것입니다.

A. 사회에 미칠 영향과 변화

1. 직업의 재정의와 대규모 변화:
   • 단순 반복 업무나 데이터 취합, 보고서 작성 등 '프로세스 중심'의 화이트칼라 직업' 이 가장 큰 영향을 받게 될 것입니다. 회계사, 마케터, 법률 보조원, 애널리스트 등의 업무 상당 부분이 자동화될 수 있습니다.
   • 반면, AI에게 목표를 설정하고, AI의 결과물을 비판적으로 평가하며, AI가 할 수 없는 창의적이고 전략적인 의사결정을 내리는 능력의 가치는 폭발적으로 증가할 것입니다. 'AI 에이전트 관리자', 'AI 윤리 감사관'과 같은 새로운 직업이 등장할 것입니다.
2. 생산성의 비약적 향상과 양극화:
   • 개인과 기업의 생산성은 이전과 비교할 수 없을 정도로 향상될 것입니다. 한 명의 기획자가 수십 명의 AI 에이전트를 활용해 과거에는 한 팀이 몇 달에 걸쳐 하던 일을 며칠 만에 해낼 수 있습니다.
   • 하지만 AI를 잘 활용하는 사람/기업과 그렇지 못한 사람/기업 간의 생산성 격차와 부의 양극화는 극심해질 수 있습니다.
3. 의사결정의 책임 문제:
   • 만약 자율적으로 작동하는 AI 에이전트가 주식 투자에서 큰 손실을 내거나, 잘못된 의료 정보를 기반으로 환자에게 해를 끼치는 계획을 세웠다면 그 책임은 누구에게 있을까요? 사용자? 개발사? AI 자체? 이는 새로운 법적, 윤리적 논쟁을 촉발할 것입니다.

B. IT 회사에 미칠 영향과 변화

1. 비즈니스 모델의 근본적 변화:
   • '서비스형 에이전트(Agent-as-a-Service, AaaS)' 가 새로운 표준이 될 것입니다. IT 기업들은 더 이상 소프트웨어나 플랫폼(SaaS, PaaS)을 판매하는 데 그치지 않고, 특정 목표를 완수해주는 에이전트를 구독 형태로 제공하게 될 것입니다.
2. '에이전트 플랫폼' 패권 경쟁 심화:
   • 과거 OS(윈도우, 안드로이드)나 클라우드(AWS, Azure)처럼, 앞으로는 '어떤 플랫폼 위에서 AI 에이전트들이 가장 효율적이고 안전하게 작동하는가' 가 IT 시장의 패권을 결정할 것입니다. OpenAI, Google, Microsoft 등 빅테크 기업들은 자사의 AI 모델과 클라우드를 기반으로 한 최강의 에이전트 생태계를 구축하기 위해 치열하게 경쟁할 것입니다.
3. 소프트웨어 개발 방식의 혁명:
   • 인간 개발자가 코드를 한 줄 한 줄 짜는 시대는 저물게 될 것입니다. 개발자의 역할은 소프트웨어의 전체 아키텍처를 설계하고, AI 코딩 에이전트에게 "이러한 기능을 가진 앱을 만들어줘"라고 지시하고, 결과물을 검수하고 통합하는 'AI 프로젝트 매니저' 로 바뀔 것입니다. 소프트웨어 개발의 속도와 복잡성은 완전히 다른 차원으로 진입할 것입니다.

결론적으로 Agentic AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어, 인간이 일하고 소통하는 방식, 그리고 기업이 가치를 창출하는 방식을 근본적으로 바꾸는 '패러다임 전환' 입니다. 우리는 이제 AI에게 질문을 던지는 시대를 지나, AI에게 목표를 위임하는 시대의 입구에 서 있습니다.