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요약

이번 최신화는 에이전트 기술이 기업에 도입되는 현황과 미래에 대한 내용을 다루었다.

  • 기업들의 에이전트 도입 현황: 기업들은 이미 자체 서비스나 제품에 에이전트 개념을 많이 도입하였다. 예를 들어, LG유플러스의 콜 에이전트 서비스인 익시오나 카카오헬스케어의 혈당 관리 앱 파스타 등이 이에 해당한다. 그러나 자체 직원들을 위한 에이전트 도입은 아직 초기 단계에 있으며, 소수의 선구자들이 스스로 사용하고 만들어보는 단계이다.
  • 업무 패러다임의 변화: 코로나19로 인한 재택근무와 온라인 협업의 시대에서 이제는 에이전트를 통해 개개인의 업무 생산성을 극대화하는 자동화의 시대로 전환되고 있다.
  • 에이전트 스페이스: 구글은 이러한 변화에 대응하기 위해 ‘에이전트 스페이스’라는 제품을 출시 준비 중이다. 구글 직원들은 이미 6개월 전부터 에이전트 스페이스를 내부적으로 사용하여, 제품 출시 전 실제 사용 환경에서 문제점을 발견하고 피드백을 제공하는 ‘독푸딩(dogfooding)’ 개념으로 검증하고 있다. 구글 직원들은 에이전트 스페이스 없이는 일할 수 없을 정도의 높은 생산성을 경험하고 있다고 한다.
  • 생산성 향상 경험: 과거에는 비효율적으로 일했지만 그 당시에는 인지하지 못했던 부분들이 에이전트를 사용하면서 명확해졌다. 한 번 에이전트를 사용하면 예전 방식으로 돌아가기 매우 어렵다는 점이 강조되었다. 예를 들어, ‘노트북LM’과 같은 에이전트 기술을 통해 방대한 데이터를 기반으로 자연어 대화 및 질의응답이 가능해지면서 자료를 찾아보는 시간을 대폭 절약할 수 있다.
  • 에이전트가 그릴 미래: 에이전트가 많은 시간을 절약하고 업무를 대신하면서, 인간의 역할은 관리 감독, 결과 판단, 의사 결정 등으로 변화할 것이다. 인간은 에이전트의 역량을 자신의 역량으로 받아들여 더 많은 일을 할 수 있는 ‘강화형 인간’이 될 수 있다. 미래에는 단순 작업을 수행하는 에이전트를 넘어 에이전트를 관리하거나 다른 에이전트들의 상호 작용을 조율하고 학습하여 개선하는 ‘메타 에이전트’로 발전할 가능성이 있다. 궁극적으로 기업의 업무 생산성은 상상할 수 없는 수준으로 올라가 핵심 의사 결정이나 중요한 태스크에 시간을 집중할 수 있게 될 것이 예상된다.
  • 에이전트 스페이스의 딥 리서치 기능: 에이전트 스페이스는 기업형 제품으로, 사용자가 가진 데이터 소스를 기반으로 딥 리서치를 수행한다. 예를 들어, 최근 AI 동향 조사를 요청하면 1분에서 10분 이내에 보고서를 생성할 수 있는데, 이는 사람이 며칠 또는 몇 주가 걸릴 일을 단축하는 것이다. 이를 통해 업무량은 늘어나더라도 더 어렵고 복잡한 일을 맡아 유능한 직원이 될 수 있다.
  • 기업의 에이전트 도입 판단 기준: 에이전트 도입은 이미 많은 기업에서 생산성 도구로서 논의가 시작된 단계이며, ‘시기상조’인 기업은 거의 없다. 특히 인사, 재무, 백 오피스 지원 프로세스 등 명확한 ‘페인 포인트(Pain Point)’를 가진 기업은 에이전트 스페이스를 빠르게 테스트해보고 업무 효율성을 경험할 수 있다.
  • 에이전트와 조직 변화: 에이전트 도입은 업무 프로세스를 자동화하여 위임하는 과정을 통해 이루어지며, 사람의 역할은 관리 감독과 판단 및 의사 결정으로 변화한다. 조직 관점에서는 중간 관리자의 취합 및 보고 업무가 자동화되어, 사람들은 관리보다는 실제 일하는 인력으로서 수평적인 역할을 하게 될 가능성이 있다. 또한, 마케팅, 영업, 크리에이팅 등을 혼자서도 할 수 있게 되어 1인 기업과 같은 새로운 기업 유형이 많이 생겨날 것으로 예상된다.
  • 변화 관리의 중요성: 새로운 도구와 기술 도입에 있어 ‘변화 관리’가 가장 중요하다. 기업의 임원부터 실무자까지 모든 직무와 레벨에서 지원이 필요하며, 이를 위해 각 부서의 ‘챔피언’을 양성하여 에이전트의 성공 경험을 만들고 내부적으로 전파해야 한다.
  • 에이전트 활용 분야: 에이전트는 반복적이고 정형화된 업무 프로세스를 가진 직무나 분야에 가장 먼저 도입될 수 있다. 일반적인 사무직 업무, 예를 들어 이메일 교환을 통한 가격 취합 및 계약서 작성 지원 등이 해당된다. 반면, 영업과 같이 다양한 감정 교류, 비언어적 의사소통, 눈치 싸움이 필요한 분야나 한 번의 잘못된 의사 결정이 큰 영향을 미치는 업무(예: 국가 지도자의 역할)에서는 에이전트가 완전히 대체하기 어렵다. 이러한 영역에서는 에이전트가 도움은 줄 수 있으나, 최종 의사 결정은 사람이 해야 한다.
  • 에이전트 보안 및 신뢰성 확보: 구글은 에이전트 시스템의 보안을 다각도로 접근하고 있다. 인프라 측면에서는 모든 네트워크 통신과 데이터 사용이 암호화된 보안 채널을 통해 이루어진다. 또한, ‘IAM(Identity Access Management)’을 통해 누가 어떤 정보에 접근할 수 있는지를 세분화하여 관리하며, 에이전트 스페이스는 개개인의 접근 권한을 물고 들어와 각 직무나 팀에 따라 안전하게 정보를 검색하고 업무를 수행할 수 있는 엔터프라이즈 환경을 제공한다. 구글은 이러한 보안 측면에서 큰 사고가 발생한 적이 없다는 점을 강조한다.
  • 에이전트 생태계의 미래: 에이전트가 할 수 있는 일은 지능과 툴 통합을 통해 계속 늘어날 것이다. 미래에는 사람들이 에이전트를 사용하는지조차 의식하지 못하고 공기처럼 자연스럽게 생활의 기반 기술처럼 사용하게 될 가능성이 크다. 직업 생태계는 에이전트와의 협업을 통해 변화하며, 에이전트가 마치 다른 부서처럼 여겨질 수도 있다. 멀티모달리티의 대세화로 AI와의 상호작용이 증가할 것이며, 스마트폰의 앱 생태계처럼 특정 태스크를 해결하는 다양한 에이전트들이 등장하는 ‘에이전트 생태계’가 열릴 것이다. 이 생태계에서는 책임감 있고 안정적인 에이전트 배포가 중요한 쟁점이 될 것으로 예상된다. 이러한 변화는 매우 빠르게 다가오고 있다고 예측된다.

내 생각 정리

오늘 후반부의 내용은 정신이 번쩍 뜨이는 대목이었다.

첨단 기업의 ‘첨단’ 이란 말이 어떤 건지 새삼 깨달았다.

언론에서는 다양한 AI 관련된 소식을 빠르게 전한다고 하지만, 생각해보면 그러한 기술은 결국 엔드 유저의 관심을 사기 위한 것들이지, 실제 기업의 위치를 가르쳐주지는 않는 다는 내 나름의 오랜 깨달음을 알고 있었음에도 다시 한 번 뒤통수를 맞은 느낌이었다.

에이전트 플랫폼의 활성화, B2B 시장에만 열려 있는 Agent Space, 그리고 이를 준비하기 위한 ADK 와 노코드 툴.

세상의 AI의 등장과 흐름은 이미 시작된지 오래였고, 구글의 준비는 사실 언론이나, 커뮤니티의 정도를 이미 뛰어 넘었구나- 라는 생각을 했다.

백엔드 개발자이자, AI 개발자로 성장을 꿈꿔오고 있지만, 그런 것에 비하면 실제 비즈니스 시장과 구글과 같은 기업들이 어디까지 계획과 상황을 고려하고 있는지를 보면, 정말 침착하게, 대신 치열하게 준비해야 하는 것인지, 새삼 느낄 수 있었다.

이런 상황의 대처, 준비, 기업이 꿈꾸는 형태를 모르는데 어떻게 전문가가 될 수 있겠는가? 그리고 거기서도 핵심 기술로 보이는 ADK 와 같은 것들, 파이썬과 자바를 제대로 다시 공부하는게 필요하고, 그렇게 해서 ADK 적 방법론을 제대로 배워야 할 것이라 생각한다.

Human-in-the-loop 키워드를 비롯해서, adk, 플랫폼이 되는 언어 python 에 대한 키워드 등… 대응해야할 키워드가 보다 선명해지는 것이 느껴진다.