지능형 자율 시스템의 부상- 에이전틱 AI가 재편하는 산업 구조

멀티 에이전트들이 연결된 자율 시스템의 구조는 하나의 지능이 아니라 조율된 관계로 작동한다.

 

1. 생성형 AI의 한계 극복과 에이전트 기술의 등장

 

기존의 생성형 AI가 사용자의 입력(Prompt)에 따라

텍스트나 이미지를 산출하는 ‘반응형 도구’에 머물렀다면,

현재 디지털 생태계는

스스로 판단하고 실행하는 [에이전틱 AI(Agentic AI)] 시대로 빠르게 전환되고 있다.

이는 인공지능이 단순히 언어를 이해하는 단계를 넘어, 

특정 목표를 달성하기 위해 필요한 하위 작업을 스스로 설계하고 외부 도구를 직접 조작하는 단계에 진입했음을 의미한다.

이 변화는 기술 용어 하나가 추가된 정도의 차원이 아니다.

우리가 AI를

‘시켜 쓰는 도구’로 인식하던 관점 자체가 흔들리고 있다는 신호에 가깝다.

이러한 기술적 진보는 

기업의 운영 효율성을 비약적으로 높이는 핵심 동력이 된다. 

단순 반복 업무의 자동화를 넘어, 

복잡한 의사결정 과정에 AI가 자율적으로 개입함으로써 인적 자원의 투입 효율을 최적화할 수 있기 때문이다.

이제 기업들은 ‘어떤 AI를 보유했는가’보다

‘AI에게 어디까지 자율성을 부여할 것인가’ 라는 전략적 선택의 기로에 서 있다.

 

이 지점에서 나는 한 가지 질문을 갖게 되었다.
최근 사용해 본 젠스파크 AI 역시 스스로 자료를 찾고, 정리하고, 결과를 제시한다는 점에서
얼핏 보면 ‘에이전틱 AI’처럼 느껴졌기 때문이다.

하지만 찬찬히 들여다 보니 곧 차이가 체감 되었다.
젠스파크는 하나의 요청 안에서 최적의 답을 구성하는 지능이었다면,
에이전틱 AI는 요청 이후의 과정을 스스로 설계하고 다음 행동을 결정하는 구조에 더 가깝다는 점에서 분명 달랐다.

다시 말해, 전자는 잘 정리된 사고의 확장에 가깝고
후자는 사고를 넘겨받아 일을 이어가는 주체에 가까웠다.

그렇다고 해서 지금의 모든 도구가 곧바로 ‘에이전틱 AI’로 넘어가야 한다고 느끼지는 않는다.
오히려 나는 젠스파크와 같은 도구들이 '에이전틱 AI로 향하는 가장 현실적인 중간 지점’에 서 있다고 생각한다.

젠스파크는 목표를 대신 수행하기보다는,
내가 생각을 정리하고 판단할 수 있도록 속도를 맞춰주는 지능에 가깝다.
그래서 편리하지만 불안하지 않고, 똑똑하지만 주도권을 빼앗기지 않는다.

반면 에이전틱 AI는 이야기가 조금 다르다.
시스템이 다음 행동을 스스로 결정하기 시작하는 순간,
나는 효율보다 먼저 “이걸 정말 맡겨도 되는 걸까”라는 질문을 하게 된다.
이것은 기술에 대한 거부감이라기보다,
판단과 책임이 서서히 내 손을 떠나는 데서 오는 아주 인간적인 망설임에 가깝다.

아직은 모든 일을 대신 처리해 주는 파트너보다,
옆에서 방향을 함께 확인해 주는 동료가 더 편안하게 느껴지는 이유다.

2. ‘멀티 에이전트 협업’을 통한 복잡계 업무의 해결

에이전틱 AI 시대의 핵심은 단일 모델의 거대화가 아니라, 

전문화된 개별 AI들의 유기적 결합인 [멀티 에이전트 협업] 시스템에 있다.
각기 다른 전문 분야(기획, 코딩, 검수, 마케팅 등)를 담당하는 에이전트들이 상호 작용하며 하나의 결과를 완성하는 구조다.

이는 우리가 일해 온 방식과도 닮아 있다.
혼자 모든 걸 해결하는 조직보다, 역할이 분명한 팀이 더 오래 살아남았던 것처럼.
이러한 흐름 속에서 시스템 간의 ‘오케스트레이션(Orchestration)’ 역량은 기업 경쟁력의 핵심 척도로 부상하고 있다.
개별 AI의 성능이 아니라, 이들을 어떻게 조율하고 연결하는가가 성패를 가르는 지점이 된 것이다.
이 과정에서 등장하는 [실행형 AI(Actionable AI)]는

가상 세계의 논리에 머물지 않고 실제 비즈니스 프로세스에 직접 개입한다.

이메일 발송, 스케줄 관리, 데이터베이스 업데이트 등 

API 연동을 통한 실행력은 AI를 보조 수단에서 실무 주체로 격상시키고 있다.

 

3. 자율성 확대에 따른 책임과 통제의 이성적 고찰

AI에게 자율성이 부여될수록 

권한 관리와 보안에 대한 설계는 더욱 정교해져야 한다.
시스템이 스스로 판단하고 실행하는 과정에서 발생하는 오류나 편향은, 

이제 단순한 기술 문제가 아니라 조직 전체의 리스크로 직결된다.

그래서 ‘완전히 맡기는 것’과 ‘아예 쓰지 않는 것’ 사이 어딘가에, 가장 현실적인 답이 놓여 있다.

여기서 중요한 개념이 바로 ‘인간의 통제권(Human-in-the-loop)’이다.
자율 시스템이 도출한 결과를 최종적으로 검토하고, 

책임의 주체를 명확히 하는 구조 없이는 어떤 자동화도 지속 가능할 수 없다.

이성적인 관점에서 볼 때, 

에이전틱 AI의 도입은 무조건적인 자율화가 아니라 ‘효율적인 위임’의 과정이어야 한다.

자율성을 가진 시스템이 빠르게 움직일수록, 인간의 판단은 더 늦고 신중해질 필요가 있다.

 

자율 시스템이 확장될수록, 판단의 중심에는 여전히 사람이 남는다.

 

4. 디지털 전환의 새로운 지평: 도구에서 파트너로

 

이 흐름을 따라가다 보니 문득 이런 생각이 들었다.
기술이 더 똑똑해질수록 내가 편해지는 것이 아니라,
내가 무엇을 맡기고 무엇을 남길 것인가를 더 자주 선택해야 하는 존재가 되었구나하는.

예전에는 도구가 일을 대신해 주었다면,
이제는 도구가 “여기까지는 내가 할게, 그다음은 네 차례야”라고 말을 거는 것처럼 느껴진다.

우리는 기술을 대하는 태도 자체를 다시 정의해야 하는 시점에 와 있다.
과거의 소프트웨어가 명령을 수행하는 수동적 수단이었다면, 

에이전틱 AI는 인간의 의도를 읽고 다음 단계를 제안하는 능동적 파트너에 가깝다.

일을 대신해 주는 존재라기보다,
일의 방향을 함께 점검하는 존재에 더 가까워지고 있다.
이 변화는 단순한 업무 속도의 향상이 아니다.
업무의 질적 구조 자체가 달라지고 있다는 신호다.

시스템이 길을 찾는 역할을 맡게 될수록, 

인간은 ‘무엇이 문제인가’를 정의하고 ‘어디까지 맡길 것인가’를 설계하는 역할에 집중하게 된다.

마치며: 시스템의 자율과 인간의 설계

에이전틱 AI가 만들어내는 산업적 파고는 이미 시작되었다.
그러나

시스템이 스스로 등불을 켜는 시대일수록, 그 불빛이 향할 방향을 정하는 일은 여전히 인간의 몫이다.

자동화의 끝에서 남는 것은 기술이 아니라, 선택이다.

월요일의 시작과 함께 도래한 이 자율 시스템의 흐름 속에서,
우리는 기술에 매몰되지 않으면서도 이를 효과적으로 활용할 수 있는 질서를 설계해야 한다.

그 균형 감각이야말로, 디지털 전환이라는 거대한 성 안에서 길을 잃지 않는 가장 현실적인 나침반이다