AI 에이전트, 대화로 학습시키며 점진적 업무 확장
AI 에이전트를 조직에 도입할 때는 처음부터 완벽한 결과물을 기대하기보다 대화를 통해 학습시키는 접근 방식이 중요하다. 초기에는 요약이나 간단한 카드 뉴스 생성, SNS 게시 등 단순 업무부터 시작하여 점진적으로 역할을 확장해야 한다. 김민정 HRX랩 부대표는 리서치, 발행, 검수 등 역할을 단계적으로 늘려갈수록 에이전트의 정교도가 높아진다고 설명했다.
자율형 AI 에이전트 헤르메스를 조직에 효과적으로 도입하고 활용하기 위한 전략이 제시됐다.
AI 에이전트를 조직에 도입할 때는 처음부터 완벽한 결과물을 기대하기보다 대화를 통해 학습시키는 접근 방식이 중요하다. 초기에는 요약이나 간단한 카드 뉴스 생성, SNS 게시 등 단순 업무부터 시작하여 점진적으로 역할을 확장해야 한다. 김민정 HRX랩 부대표는 리서치, 발행, 검수 등 역할을 단계적으로 늘려갈수록 에이전트의 정교도가 높아진다고 설명했다.
AI 에이전트를 조직에 도입하기 전에 조직문화, 역할 배분(R&R), 관리 체계 등 운영 체계를 사전에 설계하는 것이 필수적이다. 이를 미리 준비하지 않으면 틀림없이 조직 내 충돌이 발생할 수 있다. 김민정 부대표는 빠르게 변화하는 기업들은 이미 에이전트 운영 체계를 병행하여 이러한 문제를 최소화하고 있다고 덧붙였다.
개인의 업무를 컨설팅, 교육, 고객 관리 등 큰 카테고리로 나누고, 그 안에서 서브 업무들을 다시 세분화하여 불편하고 반복적인 업무들을 발굴해야 한다. 주니어급 직원의 뉴스 크리핑, 회의록 정리, 액션 아이템 발송 등이 AI 에이전트 활용에 적합한 예시다. 김민정 부대표는 AI 에이전트가 단순히 돕는 도구를 넘어 손과 발이 되어 업무의 상당 부분을 대체할 수 있다고 설명했다.
AI 에이전트가 업무의 손과 발이 되어 사람의 일을 완전히 대신할 수도 있다. 만약 에이전트가 업무의 80%를 대체하게 된다면, 남은 20%의 업무에 대해 어떤 의미 있는 일을 할 것인지 고민해야 한다. 김민정 부대표는 이러한 업무 전환에 대한 전략적 준비와 사람의 검수 구간 설정이 중요하다고 강조했다. 업무의 성격에 따라 AI 위임과 사람의 개입 시점을 명확히 구분하여 새로운 시대에 맞는 역할을 정의해야 한다.
조직 내 에이전트 구축 시, 사용자는 기존의 에이전트 설계 경험을 활용하여 '깡통 에이전트'에 본인의 역할을 부여할 수 있다. 메이크(Make)나 엠파(Mpa)와 유사한 인터페이스를 통해 입력과 출력 데이터 흐름을 직접 설계하여 업무 자동화를 수행하는 방식이다. 이를 통해 사용자는 자신에게 최적화된 에이전트를 직접 만들 수 있다.
AI 에이전트 시스템에서는 텔레그램 봇 토큰이나 AP 키값과 같은 중요 정보의 보안 유지가 필수적이다. 이러한 키값이 노출되면 심각한 문제가 발생할 수 있다. 김민정 부대표는 개인 노트북의 보안이 전제된다면 시스템 보안은 크게 우려할 수준이 아니라고 언급하며, 직원들이 스스로 에이전트를 만들 수 있는 인프라 구축의 중요성을 강조했다.
텔레그램도 사실은 저희가 각각의 아이디와 토큰이 다 있기 때문에 그 토큰이 노출되면 안 돼요. 그래서 내 봇의 유저 아이디와 그리고 각각 봇이 가지고 있는 우리 키값들이 있거든요.
헤르메스에는 이미 9만 개가 넘는 다양한 빌트인 스킬이 내장되어 있어, 사용자가 별도의 스킬을 심지 않아도 활용할 수 있다. 터미널 대신 코덱스(Codex)를 활용한 연동으로 게이트웨이를 확인하는 것이 효율적인 사용 방법으로 권장된다. 이는 에이전트의 학습 능력을 바탕으로 다양한 기능을 유연하게 적용할 수 있게 한다.
AI 에이전트는 터미널 접근 권한을 통해 소프트웨어를 자동으로 설치하고 시스템을 자가 진단하는 능력을 갖추고 있다. 에이전트가 터미널 접근 가능 권한을 요청하면 사용자가 승인함으로써 설치 과정이 완료된다. 이러한 에이전트 간 점검 메커니즘은 시스템의 자율 운영 시대를 열고 있다.
사람은 기획과 점검 역할을 맡고, AI는 실행 역할을 분담한다. 과거 컨설팅 방식에서 벗어나 본인이 직접 봇을 만들어 대화를 통해 업무를 설계하고, 메인 에이전트와 서브 에이전트들이 협력하여 업무를 처리하는 방식이 효율적이다.
모든 업무를 24시간 에이전트에 맡기기보다 업무 성격에 따라 운영 시간을 설정하는 것이 비용 효율적이다. 사람이 해야 할 일과 에이전트가 할 일을 명확히 구분하여 활용하는 지혜가 필요하다.
어떤 것들은 정말 24시간 일을 돌아가게 하는 방법이 있는 방면 굳이 그러지 않은 것들은 이렇게 시간을 잘 설정해서 하는 것도 효율적으로 비용을 사용할 수 있다는 생각이 듭니다.
예를 들어, 클로드에 캘린더 확인, 작업 가능한 시간 파악, 근처 카페 추천 등을 요청하여 실제 업무에 적용하는 것이 가능하다. 이는 이미 손안에 있는 기술을 에이전트로 활용하는 인식의 전환이 필요함을 시사한다.
AI 에이전트 초보자는 처음부터 완벽한 자동화를 목표하기보다 두려움을 없애고 간단한 작업부터 시작해야 한다. 스케줄 확인, 리서치 등 일상적인 요청으로 시작하여 대화를 통해 에이전트가 사용자를 이해하도록 길들이는 과정이 중요하다. 김민정 부대표는 결과물을 꼼꼼하게 검수하고 점진적으로 기능을 확장해 나가는 것이 중요하다고 강조했다.
하나의 뉴스를 가지고 카드 뉴스를 만들고, 이를 링크드인과 인스타그램에 올리는 등 역할을 순차적으로 확장시켜 나가는 방식이다. 리서치, 요약, 이미지 제작, 발행, 검수 등 역할을 확장할수록 에이전트의 정교도가 높아진다. 이 과정에서 사람의 명확한 개입 지점을 설정하고 에이전트의 업무 이해도를 높이는 과정이 필요하다.
AI 에이전트는 매우 똑똑하지만 사용자의 업무를 처음부터 알지는 못한다. 따라서 초기 단계에서는 포기하지 말고 반복적으로 대화를 나누어 에이전트가 사용자의 업무 스타일과 의도를 완벽히 파악하도록 길들여야 한다. 단계별로 세밀하게 지시하고, 꾸준히 소통하여 사용자와 에이전트가 동일한 수준의 업무 이해도를 갖도록 하는 것이 중요하다.
사람이 한 달 걸려 할 일을 AI 에이전트와 매일 일주일 정도 함께 작업하면 충분히 업무를 파악할 수 있다. 사람의 신입사원 OJT(직무 교육)가 보통 3주 정도 소요되는 것에 비해 AI 에이전트는 월등히 효율적이다. 이후에는 사용자의 의도를 즉각 파악하는 찰떡같은 조수 비서 역할을 수행하게 될 것이며, 사람과 달리 감정적인 대응 없이 수정 요청을 묵묵히 수용한다.
김민정 부대표는 업무가 5개를 넘어가면 과부하가 발생할 수 있다고 지적하며, 큰 업무 5개 정도를 가지고 각 업무별 에이전트를 독립적으로 운영하여 효율성을 높일 것을 제안했다. 이는 사용자의 손발이 되어 업무를 효과적으로 도울 수 있는 방법이다.
AI 에이전트와의 연동으로 인해 상시 업무 환경이 조성되어 마치 24시간 일하는 듯한 느낌을 받을 수 있음을 경계해야 한다. 김민정 부대표는 이와 같은 방식은 추천하지 않는다고 밝혔다. 대신 에이전트 도입으로 확보된 여유 시간은 더 의미 있는 일에 투자하거나 가족과 함께 보내며 워라밸을 확보하는 것이 중요하다고 강조했다.
저는 추천하지는 않은 게 그렇게 되면 내가 24시간 일을 하고 있다는 느낌이 들거든요. 이제 그렇게는 하지 마시고 이제 확보된 여유 시간만큼 다른 일들을 하시거나 더 의미 있는 일로 일을 하시면 좋지 않을까 더 많이 가족이랑 보내시고요.
HRX랩 김민정 부대표는 본인이 비개발자임에도 불구하고 AI 에이전트를 직접 사용하며 느낀 편리함을 강조했다. 그는 개발과 거리가 먼 일반 구성원, 팀장, 임원들도 AI 에이전트에 관심은 있지만 선뜻 접근하지 못하는 경우가 많다고 언급하며, 기술 발전으로 인해 이제는 누구나 손쉽게 이 도구를 활용할 수 있게 되었다고 설명했다.
Answers come from the transcript, with the exact spot cited.
Want the next video from 티타임즈TV too?
When 티타임즈TV publishes, we'll write it up like the one you just read and email it to you.
티타임즈TV published 6 in the last 7 days.
We skip Shorts. You can unfollow any time.