AI, 단순 챗봇 넘어 '에이전트' 시대로

단순 질문 응답 구조를 벗어난 AI가 업무 프로세스를 직접 수행하는 에이전트 워크플로우로 중심이 이동했다.

이는 단순히 질문에 응답하는 것을 넘어, AI가 사용자의 업무 프로세스를 이해하고 주도적으로 수행하는 구조를 의미한다.

AI는 더 이상 대체재가 아닌 나의 업무를 돕는 코워킹 팀원으로서 역할을 수행한다.

신입 사원부터 대리, 과장까지 거쳐야 했던 숙련 과정을 단축시키며, 누구나 AI를 통해 자신만의 팀을 구성할 수 있는 시대가 도래했다.

AI 활용은 크게 세 단계로 나뉜다. 1단계 '컴포트 존'에서는 기존에 하던 반복적인 업무를 AI에게 맡겨 자동화한다.

2단계 '스트레치 존'에서는 시간과 인력 부족으로 미뤄뒀던 라이브 방송 편집 같은 업무까지 AI를 통해 확장할 수 있다.

마지막 3단계 '비온드 존'은 코딩 지식 없이도 AI 에이전트를 활용하여 플랫폼이나 서비스를 직접 만들 수 있는 단계다.

기술 발전 속도에 비해 기업 현장에서 AI 도입은 생각보다 적극적이지 못하다.

특히 대기업일수록 보안 이슈와 거대한 조직 규모로 인해 AI를 전면적으로 도입하고 활용하도록 강제하기 어려운 상황이다. 또한 AI 기술에 대한 두려움으로 인한 거부감과 실무 활용 노력 사이에 간극이 존재한다.

AI 활용의 핵심은 '싱크' 개념이다. 이는 복잡한 프롬프트를 일일이 입력하는 대신 AI와 사용자를 100% 동기화하여 아이언맨의 자비스처럼 활용하는 것을 의미한다.

AI에게 업무 맥락과 지침이 담긴 '마크다운 파일'을 제공하면 AI가 사용자의 의도를 먼저 파악하여 업무를 수행한다.

AI는 폴더 접근 권한을 통해 파일을 스스로 분석하고 자동화된 업무를 효율적으로 수행한다.

기획과 디자인 등 전통적인 직무 장벽이 무너진 가운데, AI 결과물을 평가하고 디렉팅하는 관리자적 안목의 중요성이 커지고 있다.

이러한 변화는 기획, 디자인, 개발 등 전통적인 직무 장벽을 허물고 있으며, AI 결과물을 평가하고 피드백하는 부장이나 임원과 같은 안목과 디렉팅 능력의 중요성이 더욱 강조되고 있다.

기획과 디자인의 직무 장벽이 허물어지며 AI 결과물을 평가할 관리자적 안목이 요구된다. 업무 분담은 '80대 20' 원칙이 효율적인 기준으로 제시된다. AI가 반복 작업 등 전체 업무의 80%를 주도적으로 처리한다.

나머지 20%는 사람의 몫으로, AI에게 정확한 디렉션을 제공하고 AI가 도출한 결과물에 대한 컨펌 및 피드백을 수행하는 역할을 담당한다.

AI는 업무 단계별로 다양하게 적용될 수 있다. 가장 쉽고 보편적인 예시는 AI를 활용한 회의록 작성 및 요약 자동화다.

회의록 데이터가 축적될수록 AI는 회사의 업무 스타일을 학습하여 더욱 정확하고 맞춤화된 결과물을 도출한다. 나아가 사내 전용 플랫폼을 구축하여 반복적인 영상 제작이나 카드 뉴스 기획과 같은 업무도 자동화할 수 있다.

과거 광고대행사에서 100여 명의 인력이 100일 동안 10억 원의 제작비를 들여 진행했던 대기업 영상 프로젝트는 AI 활용 시 극적으로 효율화될 수 있다.

반복적인 업무를 효율화하기 위해 기업들은 사내 전용 플랫폼 구축에 힘을 쏟는 추세다. 이어 도입 시 프로젝트 비용은 100분의 1로 줄고, 단 2명의 인력으로도 단기간에 결과물을 도출하는 효율을 보인다.

엔트로픽의 클로드는 높은 토큰 소모량과 비용이, 구글 제미나이는 보안과 안전성 중시로 인한 성능 평가 하락이 각각 과제로 남았다.

구글의 제미나이는 보안과 안전성을 중시하는 경향으로 인해 최근 성능 평가에서 다소 주춤하는 모습을 보였다.

반면 오픈AI의 GPT는 아스트라 모델 출시 이후 압도적인 우위를 차지하고 있으며, 클로드는 성능은 우수하지만 높은 토큰 소모량과 비용 문제가 단점으로 지적된다.

아이디어만 있다면 앱 제작이나 SNS 마케팅 자동화 등 진입 장벽이 높던 분야도 AI를 통해 누구나 도전할 수 있게 되었다.

아이디어만 있다면 AI를 통해 앱 제작이나 SNS 마케팅 자동화 등 과거 진입 장벽이 높았던 분야에서도 누구나 도전 가능한 환경이 조성되고 있다.

AI 기술 발전은 쓰나미와 같은 자연재해에 비유될 수 있다. 이러한 변화를 그저 관망하면 도태될 수밖에 없다.

하지만 파도를 활용해 서핑하듯이 AI를 적극적으로 받아들이고 활용하면 목적지에 더 빠르게 도달할 수 있다.

기술에 대한 막연한 두려움보다는 AI와 적극적으로 대화하고 실제 업무에 적용해보는 태도가 중요하다.

AI를 활용하면 네이버 부동산과 같은 웹사이트에서 필요한 데이터를 매일 자동으로 추출할 수 있다.

이를 통해 사용자에게 맞춤화된 투자 정보 리포트를 생성하여 제공하는 것이 가능하다.

AI는 기존에 수많은 시간과 노력이 필요했던 정보 수집 과정을 효율화하여 소위 '손품 파는' 과정을 자동화한다.

GPT에는 '챗' 모드와 더불어 '워크(Work)' 모드가 탑재되어 개인 비서처럼 활용할 수 있다.

워크 모드를 통해 구글 캘린더, Gmail 등 평소 사용하는 여러 외부 프로그램이나 앱을 연동할 수 있다.

이를 통해 이메일과 일정을 자동으로 정리하고 우선순위에 따라 알림을 설정하는 등 개인화된 업무 관리가 가능하다.

다수의 할 일 중 우선순위 결정에 어려움을 겪는 사용자들도 AI를 유용하게 활용할 수 있다.

AI에게 시간대별 할 일을 지정하고 업무 알림을 설정하도록 지시함으로써 일상적인 스케줄 및 시간 관리의 효율성을 크게 개선할 수 있다.

AI 에이전트 개념의 대중적 이해를 돕기 위해 직장인 마케팅 팀장을 주인공으로 한 소설 형식의 도서 '에이전트 워크플로우'가 출간됐다.

이 책은 AI 도입 후 업무 부담 증가에 대한 공감과 함께, AI와 효과적으로 협력하여 성과를 내는 과정, 그리고 AI 시대에 인간이 집중해야 할 역할에 대한 통찰을 담았다.