🧐 Summary
1️⃣ 2025년 주요 트렌드로 꼽히는 AI 에이전트는 생성형 AI를 넘어 실시간 데이터를 이용해 자율성을 가지고 작업을 수행하는 기술을 뜻합니다.
2️⃣ RAG 기술의 발전으로 인해 AI 에이전트의 맥락 이해 및 의사 결정이 강화됨에 따라 그 가능성이 점차 커지고 있으며, 다양한 기업들이 적극적으로 AI 에이전트의 개발에 힘을 쏟고 있습니다.
3️⃣ UX 디자이너는 정보 투명성, 컨텍스트 기반 의사 결정 과정, 멀티플랫폼 경험 통합 등을 중심으로 AI 에이전트와 사용자 간의 원활한 상호작용을 설계해야 합니다.
안녕하세요, 구독자님. 2024년을 마무리하며 어느새 많은 미디어에서 2025년 주요 트렌드들을 발표하고 있죠? 2025년 트렌드로 가장 많이 언급되고 있는 것이 바로 AI 에이전트인것 같아요. 얼핏 보면 2024년 트렌드였던 생성형 AI 챗봇과 크게 다른 점이 없는 것 같은데, 대체 AI 에이전트는 정확히 어떤 개념이며 왜 내년 트렌드로 떠오르고 있는지 오늘 한번 정리해보려 합니다.
AI 에이전트란 무엇인가요?
AI 에이전트는 특정 작업을 수행하기 위해 설계된 자율적이고 지능적인 인공지능 시스템입니다. 단순히 정보를 제공하거나 대화를 나누는 것을 넘어, 실제로 행동(Action)을 통해 문제를 해결하거나 목표를 달성할 수 있어요. 예를 들어, 사용자의 이메일을 분석해서 적절한 내용으로 회신하거나, 캘린더를 확인해 미팅을 자동으로 예약하는 것이 가능하죠.
2024년의 주요 키워드였던 생성형 AI와 AI 에이전트의 가장 큰 차이점이 바로 이 ‘행동’ 부분인데요, 아래 표로 간단히 정리해볼게요.
| 생성형 AI 챗봇 | AI 에이전트 | |
| 주요 역할 | 대화 및 텍스트 생성 | 자율적 행동 및 작업 수행 |
| 사용자 참여 | 사용자의 명확한 요청이 제공되어야 함 | 사용자 요청 없이도 작업 수행 가능 |
| 기능 | 글쓰기, 번역, 코딩 등의 창의적 작업에 강점 | 이메일 전송, 캘린더 관리, IoT 제어 등의 실제 행동 |
| 의존성 | 사용자와의 상호작용에 의존 | 환경 및 데이터 통합을 통한 독립적인 실행 가능 |
즉, 생성형 AI가 정보 제공과 아이디어 생성에 강점을 가진 ‘조언자’라면, AI 에이전트는 조언을 넘어서서 스스로 실행까지 해주는 ‘실행자’라고 볼 수 있어요.
왜 AI 에이전트가 2025년 트렌드로 떠오른거죠?
그럼 AI 에이전트가 갑자기 2025년 트렌드로 급부상한 이유는 대체 뭘까요?
먼저 Gartner에 따르면, 2028년까지 일상적인 업무의 15%가 AI 에이전트에 의해 자율적으로 이루어질 것으로 예측됩니다[1]. AI 에이전트는 여러 플랫폼과 데이터를 통합하여 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있고[2], 사용자의 맥락을 이해하고 선호도를 학습해 개인화 된 서비스를 제공할 수 있기 때문이죠[3].
하지만 무엇보다 AI 에이전트가 주목 받는 이유는 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술의 발전일거에요. RAG는 AI 모델이 학습된 데이터만 활용하는 기존 방식에서 벗어나, 실시간으로 외부 데이터를 검색하고 이를 기반으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 제공해요. 이 부분이 AI 에이전트의 가능성을 크게 확장시킨거죠. 예를 들어 사용자가 특정 일정에 대해 물으면 캘린더를 검색해 실시간으로 일정을 관리할 수 있구요, 사용자가 법률 관련 문서를 작성해 달라고 하면 관련 사례를 실시간으로 검색해서 신뢰도 높은 데이터를 제공할 수 있죠. 이와 같이 RAG 기술은 내부 데이터베이스, 클라우드, 웹 등 여러 소스와 연결되며, 에이전트가 모든 환경에서 적응하며 동작할 수 있게 합니다.
AI 에이전트를 둘러싼 다양한 업체들의 전략
그럼 AI 에이전트의 시대엔 어떤 기업이 강점을 가지고 우위를 점하게 될까요? AI 에이전트의 가장 큰 특징이 바로 ‘행동’ 부분이었죠? 이 ‘행동’을 가능하게 하려면 많은 권한을 AI 에이전트에게 부여할 수 있어야 하겠죠. 이 부분을 쉽게 가능하게 하려면 OS 및 생태계를 보유한 기업, 혹은 디바이스 자체를 만드는 제조사 등이 유리한 것이 사실이에요. 하지만 이 기업들이 모두 AI 기술력이 우수한 것은 아니기에, 다양한 기업들이 서로 협력하며 AI 에이전트를 구축하게 될 것으로 보입니다.
1) OS 및 생태계 보유 기업
- 구글: Google Assistant를 기반으로 캘린더, Gmail, 스마트홈과 통합하여 AI 에이전트를 발전시킬 가능성이 높음.
- 마이크로소프트: Copilot을 Office와 Teams에 통합해 업무 생산성 지원.
- 애플: 기존의 Siri, 그리고 애플의 하드웨어 생태계를 활용해 개인화 된 AI 에이전트로 발전 가능.
2) 디바이스 제조사
- 삼성: 기존의 Bixby, 휴대폰, 그리고 스마트홈 플랫폼 SmartThings를 연동하여 휴대폰 내 기능 실행 및 외부 IoT 기기를 제어하는 에이전트로 발전 가능
- 아마존: Alexa를 활용해 가정 내 스마트 디바이스와의 통합에 집중.
3) AI 전문 기업: OpenAI, Anthropic
- OpenAI: 애플과의 협력을 통한 Apple Intelligence 제공 및 다양한 SaaS 및 클라우드와 협업하며 타 플랫폼에 통합 가능한 에이전트 설계.
- Anthropic: 아마존과의 기존 파트너십 유지 및 AI 안전성을 강조하는 에이전트 기술 개발.
그럼 UX 디자이너는 무엇을 준비해야 할까요?
아직 생성형 AI 챗봇의 UX도 충분히 발전한 거 같지 않은데 AI 에이전트라니요... 이런 생각부터 드는 게 사실이지만, 오늘 이야기 한 AI 에이전트의 특징을 떠올려보며 UX 디자이너는 어떤 것을 우선적으로 고려해야 할지 함께 생각해볼까요?
정보 투명성 강화 : 기존 생성형 AI와는 달리, AI 에이전트는 작업 근거를 명확히 보여줄 수 있어요. 정보의 투명성을 기반으로 신뢰도를 높여주는 포인트이죠. 어디서 데이터를 가져왔는지 그 출처를 사용자에게 명확히 알리고, 결과에 대한 신뢰를 줄 수 있도록 전달하는 UX가 필요할 거에요.
컨텍스트 기반 디자인 : AI 에이전트는 실시간 데이터를 활용하는 것 또한 특징이었죠? 지금도 Perplexity와 같은 서비스를 사용해보면 실시간으로 사용자의 요구사항을 세분화해서 검색하는 동안 보여지는 인터랙션이 나타나잖아요. 이와 같은 AI 에이전트의 맥락 인식 능력을 UX에 반영하여, 상황에 맞는 적응형 인터페이스를 제공할 필요가 있어요.
멀티플랫폼 경험 통합 : 다양한 디바이스와 플랫폼에서 얻은 정보를 토대로 의사결정을 하고 실행까지 이어지는 단계에서 기존에 사용자가 사용하던 많은 앱, 디바이스들의 UX가 통합된 결과물을 제공하게 될 거에요. 기존 경험과 너무 충돌하지 않으면서도 이 많은 것들을 자연스럽게 통합할 수 있는 Seamless한 UX가 중요해지겠죠?
간단히 생각하면 AI 에이전트는 기존에 있던 Siri, Google Assistant와 같은 개인 비서 서비스들이 보다 강력해지는 개념으로 생각할 수 있을 것 같아요. 일단은 개인 소비자들에게는 OS나 디바이스를 가진 업체들이 기존과 같은 개인 비서 서비스로 접근할 수 있을테고, 그 외에 비즈니스에 활용되려면 도메인에 특화된 에이전트 개념으로 시작할 수 있겠죠. 하지만 진정한 AI 에이전트가 완성되려면 정말 다양한 플랫폼을 넘나드는 형태가 필요하기에 꽤나 시일이 필요한 이야기인것 같아요. 대통합의 시대가 오기 전까지는 아무래도 제한적인 AI 에이전트를 사용하게 될 것 같은데, 그동안 얼마나 뾰족한 강점을 보여주느냐가 이 AI 에이전트를 일시적인 Fad가 아닌 진정한 트렌드로 가져갈 수 있는 핵심일 것 같습니다.
그럼 우리는 다음주 월요일에 또 새로운 업계 소식들로 만나요!
Reference
[1] https://www.zdnet.com/article/agentic-ai-is-the-top-strategic-technology-trend-for-2025/
[2] https://www.digitalocean.com/resources/articles/ai-agent-vs-ai-chatbot
[3] https://news.sap.com/2024/10/generative-ai-joule-collaborative-ai-agents/
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