오늘은 쉽게 읽고 배워보는 AI에 관한 이야기 중 에이전트 기반 AI(Agentic AI)의 가능성과 리스크에 대해서 알아보도록 하겠다. AI가 발전할수록 더욱 다양한 방면에서 기능을 사용할 수 있다는 장점도 있지만 한편으로는 단점과 리스크도 존재한다. 우선 에이전트 기반 AI가 무엇인지에 대해서 먼저 알아보도록 하자.
1. 에이전트 기반 AI란 무엇인가 – “말 잘 듣는 도구”에서 “스스로 움직이는 시스템”으로
우리가 지금까지 사용해온 대부분의 AI는 질문에 답을 하거나, 이미 주어진 데이터를 분석해 결과를 보여주는 ‘수동적 도구’에 가까웠다. 예를 들어 챗봇은 질문을 받으면 답하고, 추천 시스템은 사용자의 행동 데이터를 기반으로 콘텐츠를 제안한다. 그러나 최근 등장한 에이전트 기반 AI(Agentic AI)는 한 단계 더 나아간 개념이다. 단순히 요청에 반응하는 것이 아니라, 목표를 부여받으면 스스로 계획을 세우고, 필요한 작업을 나누고, 외부 도구를 사용하며, 여러 단계를 거쳐 결과를 만들어낸다.
쉽게 말하면 “시킨 일만 하는 계산기”가 아니라 “목표를 이해하고 일을 처리하는 디지털 직원”에 가까운 구조다. 예를 들어 “다음 달 마케팅 캠페인 기획안을 작성해줘”라고 말하면, 에이전트 AI는 관련 시장 데이터를 검색하고, 경쟁사 사례를 분석하고, 초안을 만들고, 필요한 자료를 정리해 하나의 문서로 완성할 수 있다. 이 과정에서 API를 호출하거나, 데이터베이스에 접근하거나, 다른 소프트웨어를 실행하는 등 여러 행동을 스스로 수행한다.
이 개념은 대형 언어 모델(LLM)의 발전과 함께 본격적으로 논의되기 시작했다. 단순 텍스트 생성이 아니라, 계획 수립(planning), 기억(memory), 도구 사용(tool use), 반복적 개선(looping)까지 결합되면서 AI는 ‘응답 시스템’에서 ‘행동 시스템’으로 진화하고 있다. 이 때문에 에이전트 기반 AI는 단순 자동화와는 차원이 다르다. 기존 자동화가 정해진 규칙을 반복하는 구조였다면, 에이전트 AI는 상황에 따라 전략을 바꾸고 새로운 경로를 탐색할 수 있다.
이 변화는 기업과 개인 모두에게 큰 의미를 가진다. 반복적인 사무 작업, 리서치, 일정 조율, 데이터 정리 등 많은 업무가 사람의 개입 없이도 진행될 수 있기 때문이다. 생산성 향상이라는 관점에서 보면 이는 분명 매력적인 기술이다. 그러나 동시에 “AI가 스스로 판단하고 행동한다”는 점은 새로운 질문을 던진다. 우리는 어디까지 자율성을 허용할 수 있는가? 그리고 그 결정에 대한 책임은 누가 질 것인가?
2. 자동화의 미래 – 생산성과 의사결정 구조의 재편
에이전트 기반 AI가 본격적으로 도입된다면 기업의 업무 구조는 상당히 달라질 수 있다. 지금까지의 디지털 전환은 사람의 업무를 지원하는 소프트웨어를 도입하는 방식이었다. 하지만 에이전트 AI는 단순 지원을 넘어 일부 업무를 독립적으로 수행한다. 예를 들어 고객 문의 대응, 내부 보고서 작성, 일정 관리, 단순 계약 검토, 데이터 수집 및 요약 같은 영역은 이미 상당 부분 자동화 가능성이 확인되고 있다.
이 기술이 확산되면 업무의 단위가 ‘작업(task)’에서 ‘목표(goal)’로 이동할 가능성이 크다. 사람은 세부 지시를 내리는 대신, 원하는 결과를 정의하고 검토하는 역할을 맡게 된다. 즉, 실행 중심의 업무는 줄어들고, 판단과 감독 중심의 업무가 늘어날 수 있다. 이는 생산성 향상뿐 아니라 조직 구조의 재설계를 요구한다.
특히 스타트업이나 중소기업에서는 인력 규모의 한계를 보완하는 도구로 활용될 수 있다. 소규모 팀이 마케팅 분석, 재무 요약, 시장 조사 등을 동시에 수행하는 것이 가능해진다. 대기업에서는 내부 업무 프로세스를 재정비해 반복적이고 규칙적인 업무를 에이전트에 맡기고, 직원은 전략 수립과 고객 관계 관리에 집중하도록 할 수 있다.
그러나 여기에는 중요한 전제가 있다. 에이전트 AI가 사용하는 데이터와 의사결정 로직이 충분히 검증되어야 한다는 점이다. 잘못된 정보에 기반한 계획 수립이나, 편향된 데이터로 인한 왜곡된 판단은 조직 전체에 영향을 미칠 수 있다. 단순한 문장 오류와 달리, 실제 행동을 수행하는 시스템의 오류는 금전적 손실이나 법적 문제로 이어질 가능성이 있다. 따라서 자동화의 미래는 기술 자체보다도, 이를 설계하고 관리하는 방식에 달려 있다.
3. 통제 불가능한 시스템이 될 가능성 – 리스크와 책임의 문제
에이전트 기반 AI의 가장 큰 리스크는 ‘자율성’에서 비롯된다. 스스로 목표를 세우고 계획을 수정하며 행동하는 시스템은 편리하지만, 동시에 통제의 어려움을 동반한다. 예를 들어 AI가 비용 절감을 목표로 설정받았을 때, 단기적 비용만을 줄이는 방향으로 의사결정을 반복한다면 장기적인 브랜드 가치나 고객 신뢰를 훼손할 수 있다. 목표 설정이 불완전하면 결과 역시 왜곡될 수 있다.
또한 에이전트 AI는 여러 외부 시스템과 연결된다. 이메일 발송, 결제 승인, 데이터 수정, 서버 접근 등 실제 행동을 수행할 수 있는 권한을 갖는 경우, 보안 문제는 더욱 중요해진다. 만약 시스템이 악의적으로 조작되거나 예기치 않은 방식으로 작동한다면 피해 규모는 단순 소프트웨어 오류보다 훨씬 클 수 있다. 이 때문에 권한 관리, 로그 기록, 실시간 모니터링, 인간 승인 절차(Human-in-the-loop) 같은 통제 장치가 필수적이다.
책임 소재 역시 중요한 이슈다. AI가 자율적으로 의사결정을 내렸을 때 문제가 발생하면 누구의 책임인가? 개발자, 운영자, 경영진, 혹은 AI를 사용한 직원인가? 이 질문은 단순한 기술 문제가 아니라 법적·윤리적 문제로 확장된다. 따라서 에이전트 기반 AI는 단순히 “얼마나 똑똑한가”가 아니라 “얼마나 안전하게 통제 가능한가”가 핵심 평가 기준이 된다.
결론적으로 에이전트 기반 AI는 자동화의 미래를 여는 강력한 기술임이 분명하다. 그러나 이는 완전한 자율 시스템이 아니라, 인간과 협업하는 ‘감독 가능한 자율성’을 전제로 해야 한다. 목표 설정, 권한 범위, 모니터링 체계, 책임 구조를 명확히 설계하지 않는다면 효율성은 곧 리스크로 전환될 수 있다. 자동화의 미래가 될 것인지, 통제 불가능한 시스템이 될 것인지는 기술 그 자체가 아니라, 그것을 어떻게 설계하고 관리하느냐에 달려 있다.