1. 비즈니스 자동화와 AI 에이전트의 만남

현대인이라면 한 번쯤 챗봇을 통해 고객 지원을 받아본 경험이 있을 것입니다. 예를 들어, 밤 11시에 온라인 쇼핑몰에 불편사항을 채팅으로 남겼는데 몇 초 만에 답변이 돌아왔다면, 이는 직원이 아닌 AI 챗봇(가상 상담사)이 응대했을 가능성이 높습니다. 이렇게 우리 주변에 점점 늘어나는 AI 에이전트(agent)들은 기업의 업무 방식도 빠르게 바꾸어 놓고 있습니다.

이렇듯 AI를 활용한 업무 자동화는 현대 비즈니스의 핵심 화두가 되었습니다. 이미 많은 기업들이 고객 지원부터 마케팅, 내부 운영까지 다양한 분야에서 반복 작업을 자동화하여 효율을 높이고 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇은 24시간 내내 고객 문의에 답변함으로써 직원들의 부담을 덜어주고, 내부 업무 프로세스 자동화 도구는 직원들이 일일이 처리하던 서류 작업이나 데이터 정리를 대신 처리해 줍니다. 이러한 자동화의 든든한 기반에는 바로 AI 에이전트의 발전이 자리하고 있습니다.

 

 AI 에이전트란 무엇인가?

간단히 말해, AI 에이전트는 특정 목표를 위해 스스로 판단하고 행동하는 인공지능 프로그램을 뜻합니다​[ibm.com].. 기존의 정해진 스크립트만 따르는 챗봇과 달리, AI 에이전트는 상황에 맞게 질문을 이해하고 필요한 작업을 수행하며, 학습된 지식을 기반으로 자율적으로 대응합니다. 실생활 예로, 앞서 언급한 고객 지원 챗봇을 생각해봅시다. 고객이 "계정 비밀번호를 잊어버렸어요"라고 문의하면, AI 에이전트는 먼저 사용자의 신원을 확인하고 내부 시스템에서 비밀번호 재설정 절차를 찾아낸 뒤, 단계별로 안내 메시지를 제공합니다. 마치 숙련된 고객 상담원이 일하는 것처럼, AI 에이전트가 대화와 업무를 자동으로 처리하는 것입니다.

AI 에이전트와 챗봇의 차이를 간단히 정리하면 아래와 같습니다:

• 자율성: 챗봇은 사용자의 질문에 개별적인 응답만 제공할 뿐 스스로 추가 행동을 하지 않지만, 에이전트는 자율성을 지녀 사용자 개입 없이도 목표 달성을 위한 추가 작업을 수행할 수 있습니다.
• 복잡성: 챗봇은 FAQ 답변 같은 단순 작업에 적합하고, 에이전트는 복잡한 목표를 처리합니다.
• 메모리: 에이전트는 과거 대화나 상태를 기억해 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 챗봇이 "내 여행 계획 세워줘"라는 요청에 장소 추천만 한다면, AI 에이전트는 일정과 예산을 고려해 항공편과 호텔을 조사하고 예약까지 시도할 수 있습니다. 이런 능력은 최근 대형 언어 모델(LLM, Large Language Models)의 발전으로 더욱 강력 해졌습니다. LLM은 방대한 데이터를 학습해 자연스러운 대화와 창의적인 문제 해결을 가능하게 하죠.

이처럼 AI 에이전트는 사람이 하는 일 중 일부를 대신하거나 보조하여, 업무 효율을 크게 높여주는 역할을 합니다. 최근에는 고객 서비스 외에도 다양한 분야에서 AI 에이전트가 활약하고 있습니다. 예를 들어:

• 마케팅 지원 에이전트: 판매 데이터를 분석해 중요한 인사이트를 제공하거나, 캠페인 문구 초안을 작성하여 마케터를 도와줍니다.
• 사내 정보 비서: 직원들이 사내 방대한 문서나 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 질문을 이해하고 관련 답변을 찾아주는 에이전트가 등장했습니다.