마이크로소프트와 엔비디아, 2025년 AI 에이전트 트렌드 준비
2024-12-27
2024년은 AI 챗봇의 이정표가 되는 해로, 많은 챗봇들이 훨씬 더 유용해진 해라면, 2025년은 AI 에이전트가 중심 무대에 오르기 시작하는 해가 될 전망입니다. "AI 에이전트"라는 용어가 복잡하게 들릴 수 있지만, 근본적으로 이는 단순히 여러분을 대신하여 조치를 취하도록 설계된 초강력 봇들로, 이메일 정리, 일정 예약, 또는 반복적인 행정 작업 자동화와 같이 시간과 에너지를 소모시키는 작업들을 수행합니다.
AI 에이전트의 부상: 2025년이 중요한 이유
Nvidia, Google, Microsoft, 그리고 Salesforce와 같은 기술 대기업들은 AI 에이전트를 통해 이미 전진하고 있으며, 이러한 첨단 시스템들이 기업과 소비자가 AI 기술과 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것이라고 주장하고 있습니다. 목표는 명확합니다: 비용 보고서를 제출하거나 이메일을 분류하는 것과 같은 지루하고 반복적인 작업을 자동화하고 간소화하여 일상적 운영에서의 마찰을 줄이는 것입니다.
AI 에이전트의 개념은 점차 소개되어 왔으며, AI 챗봇(예: ChatGPT)에서 인상적인 발전을 보았지만, 에이전트는 사용자 요구와 선호도에 따라 문의에 응답할 뿐만 아니라 능동적인 조치를 취함으로써 한 단계 더 나아갑니다.
마이크로소프트, AI 에이전트로 선도하다
AI 에이전트 움직임의 핵심 플레이어 중 하나는 Microsoft입니다. 이 회사는 이미 Copilot 제품군과 같은 일부 제품에 이러한 에이전트를 통합했습니다. Microsoft의 사업 및 산업 Copilot 부문 부사장인 Charles Lamanna에 따르면, AI 에이전트는 회사의 내부 지표에서 가시적인 개선을 보여주었습니다. 주목할 만한 성과로는 다음이 포함됩니다:
- IT 셀프 헬프 성공률 36% 증가
- 판매자당 수익 9.4% 증가
- HR 사례 해결 시간 개선
이 결과는 AI 에이전트가 기업 내에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다.
AI 에이전트 생태계: 다층적 접근 방식
챗봇, AI 보조파일럿, AI 에이전트의 차이는 혼란스러울 수 있지만, 이들은 기본적으로 동일한 시스템의 일부를 형성합니다. Microsoft의 AI 에이전트 부사장인 Ray Smith는 AI 보조파일럿이 AI 어시스턴트와 상호작용할 수 있는 주된 인터페이스 역할을 하며, AI 에이전트는 배경에서 특정 작업을 수행한다고 설명합니다.
다음은 작동 방식의 예입니다:
당신의 AI 동료 조종사(챗봇)에게 항공편을 예약해 달라고 요청합니다.
- 그 후 AI 부조종사는 여러 AI 에이전트에게 연락하여:
- 귀하의 비행 선호도를 확인하십시오
- 달력과 가능 여부를 교차 확인하십시오.
- 항공편이 예산에 맞는지 확인하기 위해 금융 앱을 확인하세요.
- 부기장은 그 후 당신에게 비행편 선택지를 제시하며, 이 모든 비행편은 배후에서 에이전트들에 의해 자동화되었습니다.
본질적으로, AI 에이전트는 전통적으로 여러 단계가 필요했던 작업을 수행하여 시간과 노력을 절감합니다.
구글의 프로젝트 마리너: 미래를 엿보다
구글은 또한 Project Mariner를 통해 AI 에이전트 경쟁에 뛰어들었습니다. 이는 웹을 탐색하고 Google Chrome을 통해 작업을 수행할 수 있는 실험적인 프로토타입입니다. 데모에서는 Mariner가 Google Sheets 문서에서 여러 회사의 연락처 정보를 수집하는 작업을 처리할 수 있는 방법을 보여주었으며, 이는 번거로웠던 수작업 프로세스를 자동화하는 데 사실상 도움을 줍니다.
Mariner는 아직 초기 단계에 있지만, Google은 이미 온라인 작업을 완료하는 데 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있는 AI 에이전트의 잠재력을 보여주었습니다. 시스템이 더욱 효율적으로 발전하는 데는 시간이 걸리겠지만, 기술이 개선됨에 따라 더 빠르고 정확한 작업 수행을 할 수 있다는 전망은 분명합니다.
애플의 AI 에이전트를 위한 비전
Apple은 세련되고 직관적인 기술로 오랫동안 알려져 있으며, Apple Intelligence 시스템을 통해 AI 에이전트 기능을 제공할 준비를 하고 있습니다. 회사는 향후 업데이트에서 Siri에 AI 에이전트를 통합할 계획입니다. 예를 들어, 곧 Siri에게 배우자를 공항에서 언제 데려와야 할지 물어보면, Siri가 항공편 상태를 확인하고 Apple Maps를 통해 교통 상황을 검토한 후 출발할 권장 시간을 알려줄 것입니다.
이것은 AI 에이전트가 여러 정보 출처의 합성을 요구하는 더 복잡한 작업을 자동화함으로써 일상적인 경험을 향상시킬 수 있는 한 가지 예일 뿐입니다.
AI 에이전트는 직장에서 무엇을 의미할까요?
전문가들은 AI 에이전트가 특히 반복적이고 관리적인 작업이 많은 분야에서 직장에 깊은 영향을 미칠 것이라고 예측합니다. 예를 들어, Futurum Group의 CEO인 Daniel Newman은 AI 에이전트가 궁극적으로 기회 찾기 및 잠재 고객과의 회의 일정 조정과 같은 비즈니스 개발 작업을 지원할 것이라고 강조했습니다.
하지만 내년에 일부 강력한 AI 에이전트가 출현할 수도 있지만, 첫 번째 물결의 AI 에이전트는 보다 기본적인 기업 사용 사례에 집중할 가능성이 큽니다. 이는 다음과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 것을 포함할 것입니다:
- IT 프로세스 자동화
- 직원 HR 사례 관리
- 마케팅 및 영업의 워크플로우 간소화하기
TECHnalysis Research의 회장인 Bob O'Donnell이 말한 것처럼 이러한 사용 사례는 "지루하게" 보일 수 있지만, 이는 비즈니스를 더욱 효율적으로 만들고 생산성을 향상시키며 직원들이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 하는 데 필수적일 것입니다.
앞으로의 도전: 채택과 신뢰
AI 에이전트는 엄청난 가능성을 지니고 있지만, 채택 과정에는 시간이 걸릴 것입니다. 사용자 습관을 변화시키는 것은 느리고 점진적인 과정이 될 수 있으며, 많은 사용자가 초기에는 의사 결정 작업에 AI를 의존하는 것을 꺼릴 수도 있습니다.
더욱이, AI 에이전트는 정확성, 신뢰성, 보안 측면에서 스스로 증명해야 할 것입니다. 특히 민감한 산업에 있는 기업들은 이러한 시스템이 개인정보 유출이나 오류의 위험 없이 중요한 데이터를 처리할 수 있다는 자신감을 필요로 할 것입니다.
결론
2025년에는 AI 에이전트가 등장하여 업무와 개인 작업에 접근하는 방식을 변화시킬 것으로 예상됩니다. 일부 에이전트는 IT 지원 및 일정 관리와 같은 기본적이고 "지루한" 작업을 처리하는 반면, 다른 에이전트는 기업과 개인의 생산성을 혁신할 수 있는 보다 발전된 기능을 제공할 것입니다. 일정 관리, 다양한 출처에서 데이터 수집 또는 온라인 서비스와의 상호 작용 등 어떤 것이든, AI 에이전트는 기술과의 상호 작용을 간소화하여 더 직관적이고 효율적으로 만들어 줄 것입니다.
앞으로 몇 달 동안 Microsoft, Google, Apple 등 여러 기업이 이 분야를 이끌며 보다 자동화되고 AI 중심적인 미래로 도약하는 것을 기대할 수 있습니다. 2024년이 AI 챗봇의 해였다면, 2025년은 단연코 AI 에이전트의 해가 될 것입니다.
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자주 묻는 질문 (FAQs)
AI 에이전트란 무엇이며, 채팅봇과는 어떻게 다른가요?AI 에이전트는 사용자를 대신하여 이메일을 정리하고 약속을 잡고 반복적인 작업을 자동화하는 등의 능동적인 행동을 할 수 있도록 설계된 고급 봇입니다. 주로 질문에 답변하는 챗봇과 달리, AI 에이전트는 백그라운드에서 여러 작업을 수행하여 운영을 간소화하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
2025년에 AI 에이전트를 대비하여 Microsoft나 Google 같은 주요 기술 기업들은 어떻게 준비하고 있습니까?Microsoft는 이미 Copilot 제품군과 같은 제품에 AI 에이전트를 통합하여 비즈니스 효율성에서 상당한 개선을 보여주고 있습니다. Google은 웹 기반 작업을 자동화하는 Project Mariner를 실험하고 있습니다. 이러한 회사들은 Apple과 함께 복잡한 작업을 자동화하는 시스템을 개발하여 AI 에이전트 트렌드를 주도하고 있으며, 궁극적으로 기업과 소비자가 AI와 상호작용하는 방식을 변화시키고 있습니다.
AI 에이전트는 채택 및 신뢰와 관련하여 다음과 같은 여러 도전에 직면해 있습니다.AI 에이전트의 채택이 느릴 수 있는 이유는 사용자가 의사 결정 작업에서 AI에 의존하는 것에 적응할 시간이 필요하기 때문입니다. 또한, AI 에이전트는 특히 민감한 데이터를 다루는 산업에서 신뢰성을 얻고 프라이버시 보호를 보장하기 위해 정확성, 신뢰성, 보안성을 입증해야 합니다.
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