ChatGPT 다음은 AI Agent입니다 - 기업은 무엇을 준비해야 할까요?
📜 콘텐츠 목차
이 글에서는 아래와 같은 콘텐츠를 다룹니다.
AI Agent와 기존 생성형 AI의 차이점
Agentic AI 개념과 사례 정리
글로벌 기업의 AI Agent 도입 동향
GPTs, Dify, Make 등 직접 써볼 수 있는 AI Agent 도구 소개
조직이 지금부터 준비해야 할 체크리스트
기업의 AI 교육, AX 전략, 업무 자동화, GPT 활용법, 생성형AI 활용, 업무용 챗봇 도입을 고민 중이시라면 끝까지 읽어보세요.
1. 왜 지금 ‘AI Agent’인가?
ChatGPT는 ‘질문 → 답변’이라는 수동적 구조에 기반합니다. 하지만 AI 생태계는 지금, 그 다음 단계인 ‘행동하는 AI’, 즉 AI Agent 시대로 진화하고 있습니다.
AI Agent(AI 에이전트)는 사용자의 목표를 이해하고, 필요한 정보를 수집하고, 도구를 활용해 실행하며, 결과를 평가하고 반복하는 자율형 시스템입니다. 간단히 말해, “지시하면 스스로 일하는 AI”라고 할 수 있죠.
📌 IBM은 AI Agent를 “사용자의 목표 달성을 위해 자율적으로 작업을 수행하는 시스템”이라고 정의합니다.
이러한 흐름은 단순한 기술 진보를 넘어, 조직의 업무 구조 전환과도 연결됩니다. 반복적이고 규칙 기반의 작업을 사람 대신 AI가 처리하게 되면서, 인간은 더 전략적이고 창의적인 영역에 집중하게 되는 것입니다.
2. AI Agent란 무엇인가?
기존 생성형 AI(GPT-3, ChatGPT 등)는 ‘문장 생성’에 특화되어 있어 주로 텍스트 기반 응답에 강점을 가졌지만, 지금은 더 이상 텍스트에 국한되지 않습니다. 최근에는 다양한 생성 기능을 포함하고 있죠.
이미지 생성: DALL·E, Midjourney
음악/음성 생성: Suno, ElevenLabs
문서/PPT 자동 생성: Gamma, Tome, Microsoft Copilot
영상 생성: Runway, Pika, Sora 등
이처럼 생성형 AI는 멀티모달 콘텐츠 생성 도구로 진화하고 있습니다. 그러나 이들 대부분은 사용자가 요청을 입력하면 단일 결과물을 생성해 보여주는 단방향 응답 구조를 가지고 있습니다. 즉, 사용자의 명령(프롬프트)이 없으면 스스로 행동하거나 다음 단계를 실행하지 않습니다.
반면 AI Agent는 다음과 같은 점에서 다릅니다.
단일 응답을 넘어서, 목표 달성을 위한 복수의 작업을 스스로 설계하고 수행합니다.
외부 툴(Google Search, 이메일, 데이터베이스 등)을 능동적으로 호출하거나 조작할 수 있습니다.
사용자의 추가 명령 없이도 반복적·다단계 실행이 가능합니다.
성과를 기준으로 결과를 피드백 받고, 학습하거나 수정합니다.
즉, 기존 AI가 ‘답을 주는 도우미’라면, AI Agent는 ‘일을 해주는 협업자’에 가깝습니다. 예를 들어 설명해볼까요?
생성형 AI: “경쟁사 정보를 알려줘” → 요약 기사 3개 보여줌
AI Agent: “경쟁사 분석 보고서 작성해줘” → 웹에서 정보 수집 → 요약 → PPT 초안 생성 → 이메일 전송 준비까지 수행
이처럼 AI Agent는 워크 플로우 중심의 실행형 AI입니다.
3. Agentic AI vs AI Agent, 뭐가 다를까?
요즘 AI 관련 기사나 논문에서 ‘Agentic AI’라는 말도 자주 보입니다. 이름이 비슷해 헷갈리지만, 의미는 전혀 다릅니다.
AI Agent는 ‘시킨 일을 빠르고 똑똑하게 잘하는 AI’
Agentic AI는 ‘시키지 않아도, 스스로 해야 할 일을 결정하고 행동하는 AI’
즉, AI Agent는 지금 기업에서 바로 쓸 수 있는 실용적인 기술이고, Agentic AI는 ‘AI가 사람처럼 자율성을 가질 수 있는가?’에 대한 미래적 방향성 또는 철학적 질문과 같습니다.
구분 | AI Agent | Agentic AI |
|---|---|---|
개념 | 사람이 지시한 업무를 자동으로 수행하는 AI | AI가 스스로 목표를 세우고 판단하는 자율형 AI |
쓰임 | 문서 작성, 요약, 이메일 자동화 등 실무 중심 | 자율주행, 로봇, AGI 연구 등 미래형 논의 |
주제 | 자동화, 생산성 향상, 툴 중심 | 윤리, 자율성, 책임, 인간-기계 경계 |
예시 | Copilot, GPTs, AutoGPT, Dify 등 | 자율주행차, 휴머노이드 로봇, AGI(범용 AI) |
핵심은 ‘주도권’입니다. AI Agent는 사람이 먼저 명령해야 움직입니다. (ex. “이메일 요약해줘”, “보고서 작성해줘” 등) 반면에 Agentic AI는 AI가 먼저 판단해서 움직입니다. (ex. “이건 중요한 데이터니까 미리 분석하자”, “긴급한 이슈니까 보고서를 먼저 쓰자”)
Agentic AI는 아직 기술적으로 완전히 구현된 건 아니지만, AI를 단순 도구가 아닌 ‘행위 주체’로 인정할 수 있느냐는 큰 논의로 이어지고 있습니다. 그래서 기업 실무에서는 지금은 AI Agent 중심으로 접근하고, Agentic AI는 미래 지향적 사고의 참고점으로 이해하는 게 현실적입니다. 특히 자율주행차는 Agentic AI의 대표 사례로 자주 언급됩니다. 차량이 환경을 인식하고, 목적지를 계획하며, 상황에 따라 행동을 조정하는 구조는 Agentic AI의 이상적인 형태입니다. Agentic AI는 아직 기술적 구현보다 철학과 연구 중심에서 논의되고 있지만, AI Agent는 이러한 이상을 바탕으로 실질적 성과를 만들어내는 기술이자 도구라고 이해하시면 됩니다.
4. 글로벌 AI Agent 전쟁, 누가 먼저 움직였나
이미 글로벌 IT 기업들은 저마다의 방식으로 ‘AI Agent’를 서비스화하고 있으며, 시장 선점 경쟁이 본격화되고 있습니다.
✅ Google(구글)
Google은 2025년 4월, Agentspace와 Agent Builder를 통해 기업용 AI 에이전트 전략을 강화했습니다. Agentspace는 기업의 다양한 업무 앱을 연결하여 AI 에이전트를 활용할 수 있는 플랫폼이며, Agent Builder는 노코드로 에이전트를 생성할 수 있는 도구입니다. 또한 Google은 자사의 AI 브랜드인 ‘Gemini(제미나이)’를 멀티 포맷으로 확장 중입니다. ‘Gemini’는 단순한 LLM 이름을 넘어, 스마트폰 기반 개인 AI 비서로도 제공되고 있는데요. LLM 기술 측면에서는 GPT(OpenAI), LLaMA(Meta)와 경쟁하고, AI 비서 영역에서는 ChatGPT나 Meta AI와의 비교 대상이 되고 있습니다. 이는 Google이 Gemini(제미나이)를 기술 플랫폼이자 사용자 인터페이스로 동시에 포지셔닝하고 있다는 점에서 다른 기업들과 차별화된 전략을 보여줍니다.
✅ IBM
IBM은 WatsonX 오케스트레이트(Orchestrate)를 통해 사내 데이터를 기반으로 한 엔터프라이즈용 AI Agent 제작을 지원하고 있습니다. ‘여러 개의 역할별 Agent’를 만들고, 이들을 하나의 목적 아래 조율할 수 있도록 하는 ‘지휘자형 구조’를 강조합니다. 오케스트레이션이라는 표현 자체가 IBM의 접근방식을 단적으로 보여주는데요.
IBM은 2025년 4월, watsonx Orchestrate의 새로운 기능을 발표했습니다. 이 플랫폼은 여러 AI 에이전트를 조율하여 업무를 자동화하며, 다양한 비즈니스 시스템과의 통합을 지원합니다.
✅ Salesforce
CRM의 최강자 Salesforce는 영업·마케팅 부서별로 ‘고객 맞춤형 AI Agent’를 구성하는 전략을 택했습니다. 데이터 기반 제안, 고객 반응 예측, 콘텐츠 생성 등 고객 접점에서 직접적으로 성과를 유도할 수 있는 기능을 Agent로 제품화했습니다. 기존 제품군의 부가 기능이 아닌 ‘Sales GPT’, ‘Service GPT’처럼 브랜드화된 형태로 제공 중입니다. Salesforce는 2025년 3월, Einstein GPT를 통해 AI 에이전트를 CRM 전반에 통합했습니다. 고객 데이터를 기반으로 이메일, 제안서 등의 콘텐츠를 자동 생성하여 생산성을 향상시킨다고 합니다.
✅ Microsoft
Microsoft는 가장 먼저 Copilot 브랜드로 AI Agent를 도입한 기업 중 하나입니다. Word, Excel, Teams, Outlook 전반에 걸쳐 Copilot을 적용해 생산성 향상 도구로 포지셔닝했습니다. 그러나 실제 업무에서의 UX와 연결성에 대한 피드백이 이어지고 있으며, 이를 반영한 차세대 에이전트 전략이 BUILD 2025(2025.05.19~22)에서 공개될 예정입니다.
* Copilot(코파일럿)은 Word, Excel, Teams 등 다양한 Microsoft 365 앱에 통합되어 사용자의 생산성을 높이는 AI 에이전트입니다.
✅ Servicenow(서비스나우)
ITSM(IT 서비스 관리) 솔루션으로 유명한 ServiceNow는 2025년 5월, Knowledge 2025 행사에서 AI Control Tower와 AI Agent Fabric을 발표했습니다. AI Control Tower는 다양한 AI 에이전트와 모델을 중앙에서 관리하고, AI Agent Fabric은 에이전트 간의 협업을 가능하게 하는 프레임워크입니다. ServiceNow는 행사에서 AI Agent를 기업 업무의 모든 흐름에 통합하는 전략을 공개했습니다. 직원들이 더 이상 수많은 SaaS 앱을 오가며 데이터를 찾지 않고, 에이전트에게 자연어로 요청하면 복잡한 백엔드 시스템을 탐색해 업무를 대신 처리하는 구조입니다. 즉, 직원들이 더 이상 여러 개의 기업용 앱을 전전할 필요 없이, AI 에이전트에게 자연어로 요청하면 복잡한 업무도 한 번에 해결될 수 있는 것입니다. 예를 들어,
“이번 분기 내 고객 문의 중 구매 전환율이 높은 케이스만 보여줘”
“다음 주에 연차 낼 수 있는 날짜 찾아줘”
“최근 경쟁사 가격 인상에 따른 우리 상품 매출 영향 분석해줘”
와 같이 말하면, AI 에이전트가 사내 시스템과 데이터를 탐색해 필요한 정보를 자동으로 연결해주는 것입니다.
하지만 전체적으로 더 중요한 변화는 따로 있습니다. AI 에이전트가 기존의 기업용 소프트웨어 구조 자체를 대체할 가능성이 커지고 있다는 점입니다. 업무 자동화와 분석, 커뮤니케이션을 AI가 통합적으로 수행하게 되면, 기존에 개별 SaaS 형태로 분리돼 있던 기능들이 AI 기반 통합 인터페이스로 전환될 수 있습니다. 이 과정에서 전통적인 B2B 소프트웨어 기업이나 반복 업무 중심의 BPO 산업은 기존 모델을 재정립해야 하는 압박을 받고 있으며, 이를 기회이자 위기로 받아들이고 있는 분위기입니다. 결국 B2B 소프트웨어 기업들은 이 흐름에 편승하느냐, 뒤처지느냐의 전환점에 서 있는 셈이죠.
그렇다면, 챗GPT 서비스를 제공하고 있는 OpenAI는 어떤 전략을 갖고 있을까요? OpenAI는 다른 빅테크처럼 AI 에이전트를 별도의 플랫폼이나 제품으로 출시하진 않을 예정이라고 합니다. 대신 ChatGPT 내부에 에이전트 기능을 점진적으로 통합하고 있고, 이를 통해 언젠가는 완성형 Agent가 폭발적으로 구현되는 ‘에이전트 빅뱅’ 순간이 올 것이라 전망하고 있습니다. 오픈AI의 리더들은 '“우리가 만들려던 건 단순한 챗봇이 아니라, 대화하고, 전화하고, 대신 일할 수 있는 신뢰할 수 있는 제품”이었다고 밝혔습니다.즉, OpenAI는 별도의 Agent 플랫폼을 내놓기보다, 기존 사용 경험을 에이전트로 진화시키는 방식을 택한 것입니다.
실제 기업들 AI agent 도입 사례를 살펴볼까요?
✅ Morgan Stanley(모건 스탠리): 금융 리서치 자동화
Morgan Stanley는 2024년 10월, OpenAI와 협력하여 AskResearchGPT를 출시했습니다. 이 AI agent는 연간 70,000건 이상의 리서치 보고서를 요약하고, 투자은행, 세일즈 및 트레이딩 부서의 직원들이 효율적으로 고품질의 인사이트를 도출할 수 있도록 지원한다고 합니다.
✅ Unilever(유니레버): 공급망 최적화 및 콘텐츠 제작 혁신
Unilever는 AI를 활용하여 고객 연결 모델을 개발하고, Walmart 멕시코와의 파일럿 프로젝트에서 제품 가용성을 98%까지 향상 시켰습니다. 또한, NVIDIA Omniverse를 활용한 디지털 트윈 기술로 제품 이미지를 생성하여 콘텐츠 제작 시간을 절반으로 단축하고 비용을 50% 절감했다고 합니다.
6. 작은 실험부터 시작하기: 지금 써볼 수 있는 AI Agent 툴
모든 조직이 처음부터 큰 규모로 Agent를 도입할 수는 없습니다. 그래서 중요한 건 '작게 시작해보는 것'입니다. 지금 당장 업무에 AI Agent를 전면 도입하기 어렵더라도,
우리 조직에 어떤 Agent가 필요한지, 어떤 흐름에 적용할 수 있을지 실험하고 탐색하는 것 자체가 전략이 됩니다.
그래서 AI Agent를 가장 쉽게 체험해볼 수 있는 툴들을 소개해보려고 합니다. 툴을 체험하며 “우리 조직에 어떤 Agent가 필요할까?”를 탐색해보는 것이 첫 걸음입니다.
1) GPTs (Custom GPT by OpenAI)
사용자가 직접 목적형 GPT를 만들 수 있습니다. (ChatGPT Pro에서 제공) 문서 요약, 보고서 도우미, Q&A Agent 등에서 활용이 가능합니다. GPTs는 진짜 Agent는 아니지만, Agent처럼 작동하는 입문 도구로 적합합니다. 외부 API, 지식 파일 업로드 등을 통해 간단한 업무 자동화 가능하니 한 번 사용해보시면 어떨까요?
2) Dify.AI
Dify는 오픈소스 기반의 대화형 AI 애플리케이션 제작 플랫폼입니다. 내부 문서, 데이터, 웹사이트 등을 연결해 기업용 챗봇 구현이 가능합니다. 다양한 LLM 연동을 지원하고 권한 관리 기능 탑재되어 있죠. 워크플로우 기반으로 다단계 작업을 설정할 수 있어 AI Agent 실험에 적합합니다.
3) Make
Make는 다양한 앱을 연결해 반복 작업을 자동화할 수 있는 노코드 플랫폼입니다. 예를 들어, 이메일 → 요약 → 슬랙 전송, 구글 설문 → 시트 자동 정리가 가능합니다. OpenAI, Notion, Gmail 등과 연동해 Agent형 자동화가 가능하고, 시각화된 플로우 빌더로 업무 흐름을 쉽게 구성할 수 있습니다.
7. 기업은 무엇을 준비해야 할까?
AI Agent는 단순한 ‘도구’가 아니라 업무 방식 자체를 바꾸는 구조적 변화입니다.
단순한 자동화 수준을 넘어, AI가 조직 내 의사결정과 실행의 흐름에 개입하게 된다는 점에서 그 준비는 단편적인 기술 도입을 넘어 조직 차원의 전략적 접근이 필요합니다.
AI Agent 개념 이해: 구성원이 AI Agent가 무엇인지 정확히 이해해야 함
개인/조직 업무 탐색: 어떤 반복적·규칙적인 업무를 Agent로 전환할 수 있을지 진단
소규모 실험: 툴을 직접 사용해보고 조직 적용 가능성 검토
시스템·데이터 준비: AI Agent가 활용할 수 있는 내부 자산 정비
조직 문화: AI와 함께 일하는 문화를 형성하고, 구성원이 거부감 없이 적응하도록 지원
지금은 완벽한 정답을 갖추는 것보다, 작은 실험을 통해 빠르게 학습하고 우리 조직에 맞는 AI Agent 전략을 찾는 것이 더 중요합니다.
👉 AI Agent 교육, 지금부터 준비하세요.
AI Agent는 더 이상 먼 미래의 기술이 아닙니다.
이제는 조직이 어떤 업무를 Agent에 맡기고, 어떤 역량을 사람에게 집중할지 결정할 때입니다.
