- 사람, 로봇, 에이전트 간의 조화로운 협업 촉진할 AI 및 자동화 기반 직장 생태계 구축

 

유아이패스는 오늘 2025년 AI와 자동화 분야의 발전을 이끌 핵심 트렌드를 발표하고, 2025년에는 AI와 자동화가 통합되어 업무의 미래를 혁신하며 사람과 기계 간 전례 없는 수준의 효율성, 생산성, 협업을 실현할 것으로 예측했다. 이 혁신의 중심에는 에이전트 AI의 급부상, 엔터프라이즈 소프트웨어에 내장된 '아웃사이드-인' AI와 내부 데이터를 관리하고 활용하는 새로운 LLM 기반의 접근 방식 등을 꼽았다.

 

트렌드 1: 에이전트 AI의 시대, 생각에서 행동으로 전환

AI 에이전트는 자율적인 이해, 계획, 실행 능력을 바탕으로 소프트웨어 로봇만으로는 해결할 수 없던 복잡한 사용 사례를 처리할 수 있게 된다. 이를 통해 기업은 더욱 빠른 혁신과 고객 상호작용, 그리고 높은 효율성과 생산성을 실현할 수 있다.

 

첨단 AI와 머신러닝 모델의 발전으로 AI 에이전트는 생성형 AI의 콘텐츠 생성이나 질문 응답을 뛰어넘는 고도화된 역량을 갖추게 되었다. 이러한 목표 및 액션 지향적 에이전트는 여러 복잡한 태스크, 까다로운 의사 결정, 엔드 투 엔드 프로세스를 자율적으로 수행할 수 있다.

 

최근 실시된 설문조사에 따르면, 아시아태평양 지역의 기업들은 AI 에이전트의 잠재력에 대해 긍정적으로 평가하고 있으며, 70%가 이를 도입하거나 도입을 검토하고 있다. 일부 투자 자문사에서는 이미 AI 에이전트를 활용해 금융 데이터를 수집, 분석, 보고서를 생성하고 있다. 실시간 데이터, 맥락 인식, 적절한 수요 예측 및 행동 모델을 갖춘 에이전트는 사람을 보조하거나 독립적인 대화 능력을 통해 직접 서비스를 제공할 수 있다.

 

트렌드 2: 오케스트레이션의 시작, 에이전트 생태계의 구체화

2025년은 에이전트 AI의 성장을 위한 기반을 다지는 해가 될 것이며, 초기 에이전트 사용 사례와 엔터프라이즈 전반에 에이전트 생태계 구축에 대한 투자가 활발히 이루어질 것이다. 오케스트레이션은 에이전트 생태계의 가장 중요한 부분 중 하나로, 엔터프라이즈 기술, 시스템, 앱으로 이루어진 복잡한 환경에서 에이전트의 작업을 조정하고, 워크플로우를 관리하고, 운영을 최적화하는 데 필수적이다.

 

예를 들어, 유아이패스는 개별 플랫폼에 국한되지 않고 전체 엔터프라이즈 애플리케이션 생태계에서 프로세스를 오케스트레이션하도록 에이전트를 강화하는 데 집중하고 있다. 이를 통해 대규모 자동화를 실현할 수 있다. 앞으로는 여러 에이전트가 개별적으로 또는 협업을 통해 작업하면서 의사 결정과 액션을 일관된 순서로 통합하도록 지원할 수 있는 역할이 더욱 중요해질 것이다.

 

트렌드 3: 롱테일 자동화 기회에서 에이전트의 역할 증대

에이전트 자동화는 고객 서비스, 고도로 개인화된 마케팅, 비즈니스 운영, 소프트웨어 개발 등 다양한 산업, 부서 및 활동에 적용할 수 있을 것이다. 실시간 데이터, 맥락(context)에 대한 인사이트, 적절한 수요 및 행동 예측 모델을 탑재한 에이전트는 일대일 서비스 제공을 돕거나 자체 대화 기능을 사용하여, 더욱 효과적이고 의미 있는 방식으로 고객과 소통할 수 있도록 도울 것이다.

 

트렌드 4: 사람과 기계(machine)의 공존, 매우 효율적인 업무의 재할당

에이전트 AI는 기업이 사람과 기계의 고유한 강점을 최대한 활용할 수 있도록 일자리와 워크플로를 ‘재설계하고 재할당’하도록 이끌 것이다. 링크드인 데이터에 따르면, 직무 기술 요구 사항은 2015년 이후 약 25%가 변화했으며, 2030년까지 전 세계적으로 65%가 변화할 것으로 예상된다. 또한, PWC의 2024년 글로벌 직장인 설문조사에 따르면 직원들과 CEO들은 생성형 AI가 직무 효율성을 향상시킬 잠재력에 대해 대체로 낙관적인 견해를 보이고 있다. 이러한 낙관론은 AI 및 로봇 기술이 이끄는 직무 변혁의 광범위한 트렌드에 기여하고 있다.

 

2025년부터 향후 10년간 이어질 이 변화 속에서 기업들은 운영 모델 재구성, 일자리 재배치, 직원 기술 향상 및 재교육, 그리고 가상(virtual) 작업자와 사람 간에 작업과 프로세스를 재할당하는 어려운 과제들에 직면할 것이다. 경영진은 새로운 AI 중심 운영 모델을 설계하고, 대규모 변화를 관리하며, 회사 전반의 에이전트 기반 시스템을 개발하고 구현하는 데 대한 전문적인 역량을 갖춘 컨설턴트와 운영자를 통해서 이러한 과제 해결을 도울 것이다.

 

기업들이 인력 재배치 과정에서 사람과 기계 간 역할 전환을 효과적으로 조율해야 하는 과제에 직면함에 따라, 명확한 역할 분담과 시스템, 프로세스를 보장하기 위한 오케스트레이션 역량의 중요성이 더욱 부각될 것이다. 에이전트 AI가 효과적으로 확장되기 위해서는 적절한 인프라스트럭처, 오케스트레이션 등이 필수적이다.

 

또한, 명확한 역할과 체계가 없는 사람 중심의 직장은 혼란과 비효율을 초래하며 생산성을 저하시킬 위험이 있다. 따라서 에이전트, 로봇, 사람 간의 완전한 협업을 지원하도록 설계된 새로운 AI 및 자동화 기반 직장 생태계 구축으로 옮겨가고 있다. 이는 통제 능력, 투명성, 그리고 효과적인 거버넌스를 제공할 것이다.

 

트렌드 5: '내장형 AI'를 통해서 기업의 어려움 해소

확장성 문제를 해결하기 위해 조직들이 '내장형 생성형 AI'에 주목하며, 이를 통해 환멸의 골짜기(trough of disillusionment)를 극복하려는 움직임이 확산되고 있다. 최근 설문조사에 따르면 아시아태평양 지역 조직의 64%가 생성형 AI 기능이 통합된 제품을 제공하는 공급업체를 선호하는 것으로 나타났다. 이는 생성형 AI 도입을 촉진할 뿐만 아니라 실질적인 비즈니스 가치를 제공하는 통합 솔루션에 대한 수요를 반영한다.

 

AI가 더 많은 솔루션에 통합됨에 따라, 기업들은 복잡한 과정을 거치지 않고도 AI의 혜택을 누릴 수 있게 되었다. 2025년까지 AI 도입은 에이전트 AI의 발전에 힘입어 지속적으로 확대될 전망이다. 예를 들어, UiPath Autopilot for Developers는 자동화 개발 시간을 75%나 단축했다. 또한, 유아이패스 고객 중에는 UiPath Autopilot for Testers를 사용하여 수동 테스트를 50% 줄인 사례도 있다. 이러한 성과는 코파일럿을 통해 이루어진 시작일 뿐이며, 앞으로 공급업체들은 제품 전반에 걸쳐 AI를 활용해 기능을 확장하고, 성능을 향상시키며, 사용 장벽을 낮출 전망이다.

 

트렌드 6: RAG에서 정교한 데이터로…데이터의 폭증 문제를 해결하는 새로운 툴

한편, 공개된 생성형 AI 도구에 대한 데이터 보안과 정확성 우려로 인해 지식 그래프, 검색 증강 생성(RAG), 내부/프라이빗 LLM 등 새로운 솔루션과 도구가 주목받고 있다.

 

이벤트, 컨셉, 문서와 같은 실제 엔티티를 시각적으로 표현하는 지식 그래프는 여러 데이터 저장소에 걸쳐 분산되어 있는 정보의 관련성 있는 부분들을 연결함으로써 성과를 크게 향상시킨다. RAG는 생성형 AI 모델이 응답을 생성할 때 실제 데이터에 액세스할 수 있게 하여 성능을 대폭 개선한다. 또한, 많은 기업이 자체 독점 데이터를 활용해 기본 LLM을 정제하고, 이를 특정 프로세스나 의사 결정 영역에서 활용 가능한 중요한 자산으로 전환하고 있다.

 

트렌드 7: 규제 강화, “AI의 힘”을 통제하기 위한 전 세계의 노력

기업들은 AI 오케스트레이션 전략에 윤리성, 거버넌스, 투명성을 통합하며 점차 강화되는 규제에 대응해 나갈 것이다. 2022년 8월, 금융위원회는 AI 데이터 라이브러리와 테스트베드 등 이니셔티브를 통해 금융 분야에서 AI 활용을 강화하겠다는 계획을 발표하며 AI에 대한 체계적 프레임워크와 규제 개발에 본격적으로 나섰다.

 

예를 들어, 하나금융그룹은 2024년 3월 공정성, 보안, 투명성, 데이터 관리, 개인정보 보호를 강조하는 AI 윤리강령을 도입했다. 또한, 유아이패스 지식 근로자 설문조사에 따르면, 한국 근로자들은 생성형 AI와 관련해 보안 위험(33%)과 부정확한 결과 또는 허위 정보(33%)를 주요 우려 사항으로 꼽았다. 이러한 우려에 대응하기 위해, 앞으로 새로운 접근법과 이니셔티브가 더욱 활발히 나타날 전망이다.

 

유아이패스코리아 조의웅 지사장은 “에이전트 AI는 산업 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 이끌 잠재력을 지니고 있으며, 우리의 업무 방식을 새롭게 정의할 수 있다. AI 에이전트는 작업을 실행하는 것에 그치지 않고, 실시간으로 학습하고 진화하는 능력을 통해 효율성을 극대화하고, 한때 해결 불가능하다고 여겨졌던 도전 과제들까지 극복할 수 있게 한다"고 설명하고, "에이전트 미래로 나아가는 과정에서, 한국의 조직들은 신뢰를 구축하고, 강력한 거버넌스 프레임워크를 마련하며, 효과적인 확장과 새로운 성장 기회를 창출하기 위해 오케스트레이션 역량을 최적화하는 데 초점을 맞춰야 한다"고 강조했다.

 

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