불과 1~2년 전, 대중을 놀라게 했던 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 우리 삶을 송두리째 바꿔 놓았다. 궁금한 것을 물어보면 척척 대답하고, 복잡한 문서를 요약해주는 모습에 우리는 열광했다. 하지만 이제 AI는 또 한 번의 거대한 진화를 준비하고 있다. 단순히 ‘말 잘하는’ 수준을 넘어, 인간처럼 스스로 판단하고 업무를 완수하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’의 시대가 열리고 있는 것이다.
“알려줘”에서 “해줘”로…AI의 역할이 바뀐다
기존의 AI가 ‘백과사전’이나 ‘비서’였다면, 에이전틱 AI는 실질적인 업무를 수행하는 ‘대리인(Agent)’에 가깝다.
예를 들어 기존 AI에게 “서울에서 부산 가는 법을 알려줘”라고 물으면 기차와 버스 시간표를 나열해준다. 하지만 에이전틱 AI에게 “다음 주 수요일 부산 출장 준비해줘”라고 말하면 이야기가 달라진다. AI는 사용자의 캘린더를 확인해 빈 시간을 찾고, 사내 출장 규정에 맞는 기차표와 호텔을 검색한 뒤, 결제 직전의 단계까지 스스로 진행한다. 관련 일정을 동료들에게 공유하는 메일을 보내는 것도 AI의 몫이다.
사용자가 일일이 지시하지 않아도 AI가 목표(출장 준비)를 이해하고, 이를 달성하기 위해 필요한 하위 작업들을 스스로 계획하고 실행하는 것이다.
에이전트끼리 대화하고 협업하는 기술, MCP와 A2A
이런 자율적인 행동이 가능해진 배경에는 AI가 외부 세상과 소통할 수 있게 해주는 기술적 진보가 있다. 최근 주목받는 MCP(Model Context Protocol)는 AI가 다양한 데이터베이스나 도구(웹 검색, 기업 내부 문서 등)를 자유롭게 꺼내 쓸 수 있도록 연결해주는 ‘만능 열쇠’와 같다.
또한, A2A(Agent-to-Agent) 기술은 서로 다른 전문 분야를 가진 AI 에이전트들이 협업할 수 있게 한다. ‘여행 전문 에이전트’와 ‘결제 전문 에이전트’가 대화를 주고받으며 사용자의 업무를 완수하는 식이다. 마치 회사 내에서 여러 부서가 협력해 프로젝트 끝업무를 처리하는 것과 흡사하다.
금융권에서 시작된 거센 변화의 바람
이런 변화가 가장 빠르게 나타나는 곳은 단연 금융 산업이다. 삼성SDS 황수영 부사장이 제시한 디지털 금융 트렌드에 따르면, 이제 금융권 AI는 단순 상담을 넘어 고도의 전문 영역으로 침투하고 있다.
보험사가 사고 접수를 받으면 AI 에이전트가 사고 내용을 분석하고 파손 정도를 파악해 보상금을 산정하는 식이다. 은행에서는 대출 심사 시 AI가 고객의 신용도는 물론 최신 경제 지표와 규정 변화를 실시간으로 모니터링하여 위험을 관리한다. 이는 단순히 속도가 빨라지는 것을 넘어, 금융 서비스의 질 자체가 ‘초개인화’되고 ‘지능화’됨을 의미합니다.
AI와 인간의 파트너십, 어떻게 준비할 것인가?
에이전틱 AI의 시대가 온다고 해서 인간의 역할이 사라지는 것은 아니다. 오히려 인간은 더 중요한 ‘결정자’이자 ‘감독관’이 된다.
AI가 업무를 수행하는 과정에서 인간은 최종 승인을 하거나, AI가 해결하기 어려운 예외적인 상황을 판단하는 ‘Human-in-the-loop(인간 참여형 제어)’ 체계가 중요해진다. 기업들은 이제 단순한 AI 도입을 넘어, AI가 학습할 수 있는 데이터를 체계적으로 자산화하고 업무 프로세스 자체를 AI와 협업할 수 있도록 재설계해야 한다.
맺으며: AI, 이제는 ‘도구’가 아닌 ‘동료’다
우리는 이제 AI에게 무엇을 물어볼지 고민하던 시대를 지나, AI에게 어떤 목표를 맡길지 고민하는 시대로 진입했다. 에이전틱 AI는 우리의 단순 반복 업무를 대신 처리해주며, 우리가 더 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 든든한 ‘디지털 동료’가 될 것이다.
스스로 생각하고 행동하는 AI와 함께할 미래, 당신은 어떤 준비를 하고 계신가요?
