이번 스페셜토크는 AI리더스 팀의 미니 세션으로, 멤버들이 다양한 산업 현장에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 그리고 앞으로 어떤 방향으로 더 활용해 볼 수 있을지 함께 고민하기 위해 기획됐습니다.
AI리더스 팀의 파트너 영우님이 '에이전트 AI'를 중심으로, 생성형 AI가 실제 비즈니스 수행의 일부를 자율적으로 실행하는 시스템에 대해 소개했습니다. 마이크로소프트의 클라우드 솔루션 도입을 담당하고 있는 영우님의 깊이 있는 인사이트와 풍부한 사례 공유를 통해, 멤버들은 AI 기술이 기업의 생산성, AI 도입을 위한 전략, 업무 방식의 변화 등 다방면으로 현실적인 관점을 가졌습니다. 멤버들과 활발히 질의응답을 나누며, 각자의 고민과 현업에서 AI와 접점은 어떻게 만들 수 있을지 이야기 나눴습니다.
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기존의 생성형 AI가 사람의 명령에 따라 결과물을 생성하는 데 집중했다면, 에이전트 AI는 목표를 이해하고 이를 달성하기 위한 계획을 수립하고 실행하는 데까지 나아갑니다. 기존의 자동화 시스템(RPA)과는 다르게, 정해진 프로세스를 따르는 수준을 넘어 유연하고 자율적으로 업무를 수행할 수 있습니다.
AI가 답변만 하던 시대는 끝났습니다. 이제는 스스로 판단하고 실행하는 에이전트 AI가 필요합니다. 에이전트 AI는 기존의 생성형 AI와 다르게 세 가지 특성을 가집니다. 첫 번째로, 사람의 자연어 명령을 이해하고 그 의미를 분석합니다. 그리고 주어진 상황과 맥락 속에서 적절한 솔루션을 스스로 판단합니다. 마지막으로 계획된 결과를 기반으로 실제 작업을 자동 수행합니다. 이 과정에는 LLM(대형 언어 모델), 클라우드 인프라, 워크플로우 자동화 도구가 복합적으로 사용됩니다.
에이전트 AI는 현업에서 점점 더 활발히 사용되고 있습니다. 고객 서비스 분야에서는 감정 분석과 대화 흐름 예측을 통해 고객 상담 업무의 효율성과 만족도를 동시에 높입니다. 제조업에서는 생산라인의 문제를 사전에 예측하고 개선안을 제시합니다. 헬스케어 분야에서는 환자의 진료 및 입원 경과를 기반으로 맞춤형 안내 및 대응이 가능합니다.
영업 및 마케팅 분야의 경우 세일즈포스와 같은 플랫폼에 에이전트가 내장되어 있어 이메일 응답 자동화, 회의 일정 조율, 회의록 정리 등의 업무를 자동화하는 데 유용하게 활용되고 있습니다. 특히 AI가 고객 데이터를 분석해 유망 고객을 자동으로 식별하고, 그에 맞춘 맞춤형 메시지를 생성하는 기능이 많은 관심을 끌고 있습니다. 에이전트 AI 도입은 생산성을 높이지만 동시에 조직 내의 역할 구조, 협업 방식, 커뮤니케이션 방식에까지 영향을 줍니다. 업무의 생산성뿐 아니라 조직 문화 자체가 변화하는 가능성이 생깁니다. 하나의 에이전트 AI를 팀원처럼 생각하고, 반복적인 업무부터 조금씩 맡겨보아야 합니다. 여러 경험이 쌓일수록 AI는 동료로 완전히 자리 잡게 됩니다.
멤버들과 나눈 Q&A
멤버들의 질문은 각자의 산업과 업무 맥락에 따라 다양하고 깊이 있었습니다. 특히 "에이전트 AI가 정말로 실무에서 작동할 수 있을까?"에 대한 현실적인 고민들이 많았습니다.
디자인 업계에 종사하는 멤버는, 이미지 생성 AI를 초기 아이데이션에 활용하는 방식에 대해 질문했습니다. 이에 대해 영우님은 "디자인 툴 자체에 제너레이티브 AI가 탑재되고 있고, 실제로 자연어로 명령을 내리면 결과물을 생성해주는 수준까지 도달했다"고 설명했습니다. 이는 초기 아이디어 확장에 유용하다는 점에서 디자이너들에게 공감을 얻었습니다.
제약회사에 다니는 멤버는 AI를 내부 업무에 어떻게 적용할 수 있을지 고민했습니다. 영우님은 "정보 유출에 대한 우려로 AI 도입이 늦어지는 경우가 많지만, 보안과 컴플라이언스를 갖춘 AI 환경을 구축하면 충분히 적용 가능하다"고 조언했습니다.
보안으로 인해 AI 사용률이 떨어질 것 같은 은행권에 있는 멤버는 GPT 등장 이후 오히려 코딩 공부를 덜 하게 된 자신을 되돌아보며, 기획력과 문제의식이 더 중요해지는 것 같다고 말했습니다.
이 외에도 에이전트 AI의 기술 구조, 기업 내 보안 문제, 협업 도구 통합 사례, 사용자 경험(UX) 개선 방식, 에이전트 간 협업 사례 등 다양한 주제에 대한 질문이 이어졌습니다. 각자의 고민을 공유하고, 실제로 어떻게 적용해볼 수 있을지에 대한 아이디어를 함께 나누며 깊이 있는 토론을 이어갔습니다.
마지막으로 영우님은 Power Automate의 실제 데모 환경을 공유하며 에이전트 AI 제작 예시를 보여줬습니다. 자연어 명령으로 이메일을 분석하고, 해당 내용을 요약해 정해진 양식으로 회신 메일을 작성하는 흐름을 통해 멤버들은 에이전트 AI 구성의 실질적 구조를 이해할 수 있었습니다. 우리가 마주한 AI는 그저 기술이 아니라, 앞으로의 일과 삶의 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 새로운 동료란 사실을 실감했습니다.
이제는 우리 모두가 각자의 분야에서 에이전트 AI를 어떻게 활용할 수 있을지를 고민해야 할 때입니다. 거창한 솔루션이 아니더라도, 내가 매일 반복하는 일 하나를 자동화해보는 것부터 시작해야 합니다. 메일 자동 응답, 회의록 정리, 고객 문의 대응, 디자인 아이데이션, 제품 추천 시스템 등 다양한 일들이 이미 생성형 AI의 도움을 받고 있습니다. 당신의 비즈니스, 커리어, 그리고 기획력은 AI를 통해 어떤 확장을 맞이할 수 있을까요? 이번 세션이 그 질문의 시작점이 되기를 바랍니다.
이번 스페셜토크는 AI리더스 팀의 미니 세션으로, 멤버들이 다양한 산업 현장에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 그리고 앞으로 어떤 방향으로 더 활용해 볼 수 있을지 함께 고민하기 위해 기획됐습니다.
AI리더스 팀의 파트너 영우님이 '에이전트 AI'를 중심으로, 생성형 AI가 실제 비즈니스 수행의 일부를 자율적으로 실행하는 시스템에 대해 소개했습니다. 마이크로소프트의 클라우드 솔루션 도입을 담당하고 있는 영우님의 깊이 있는 인사이트와 풍부한 사례 공유를 통해, 멤버들은 AI 기술이 기업의 생산성, AI 도입을 위한 전략, 업무 방식의 변화 등 다방면으로 현실적인 관점을 가졌습니다. 멤버들과 활발히 질의응답을 나누며, 각자의 고민과 현업에서 AI와 접점은 어떻게 만들 수 있을지 이야기 나눴습니다.
기존의 생성형 AI가 사람의 명령에 따라 결과물을 생성하는 데 집중했다면, 에이전트 AI는 목표를 이해하고 이를 달성하기 위한 계획을 수립하고 실행하는 데까지 나아갑니다. 기존의 자동화 시스템(RPA)과는 다르게, 정해진 프로세스를 따르는 수준을 넘어 유연하고 자율적으로 업무를 수행할 수 있습니다.
AI가 답변만 하던 시대는 끝났습니다. 이제는 스스로 판단하고 실행하는 에이전트 AI가 필요합니다. 에이전트 AI는 기존의 생성형 AI와 다르게 세 가지 특성을 가집니다. 첫 번째로, 사람의 자연어 명령을 이해하고 그 의미를 분석합니다. 그리고 주어진 상황과 맥락 속에서 적절한 솔루션을 스스로 판단합니다. 마지막으로 계획된 결과를 기반으로 실제 작업을 자동 수행합니다. 이 과정에는 LLM(대형 언어 모델), 클라우드 인프라, 워크플로우 자동화 도구가 복합적으로 사용됩니다.
에이전트 AI는 현업에서 점점 더 활발히 사용되고 있습니다. 고객 서비스 분야에서는 감정 분석과 대화 흐름 예측을 통해 고객 상담 업무의 효율성과 만족도를 동시에 높입니다. 제조업에서는 생산라인의 문제를 사전에 예측하고 개선안을 제시합니다. 헬스케어 분야에서는 환자의 진료 및 입원 경과를 기반으로 맞춤형 안내 및 대응이 가능합니다.
영업 및 마케팅 분야의 경우 세일즈포스와 같은 플랫폼에 에이전트가 내장되어 있어 이메일 응답 자동화, 회의 일정 조율, 회의록 정리 등의 업무를 자동화하는 데 유용하게 활용되고 있습니다. 특히 AI가 고객 데이터를 분석해 유망 고객을 자동으로 식별하고, 그에 맞춘 맞춤형 메시지를 생성하는 기능이 많은 관심을 끌고 있습니다. 에이전트 AI 도입은 생산성을 높이지만 동시에 조직 내의 역할 구조, 협업 방식, 커뮤니케이션 방식에까지 영향을 줍니다. 업무의 생산성뿐 아니라 조직 문화 자체가 변화하는 가능성이 생깁니다. 하나의 에이전트 AI를 팀원처럼 생각하고, 반복적인 업무부터 조금씩 맡겨보아야 합니다. 여러 경험이 쌓일수록 AI는 동료로 완전히 자리 잡게 됩니다.
멤버들과 나눈 Q&A
멤버들의 질문은 각자의 산업과 업무 맥락에 따라 다양하고 깊이 있었습니다. 특히 "에이전트 AI가 정말로 실무에서 작동할 수 있을까?"에 대한 현실적인 고민들이 많았습니다.
디자인 업계에 종사하는 멤버는, 이미지 생성 AI를 초기 아이데이션에 활용하는 방식에 대해 질문했습니다. 이에 대해 영우님은 "디자인 툴 자체에 제너레이티브 AI가 탑재되고 있고, 실제로 자연어로 명령을 내리면 결과물을 생성해주는 수준까지 도달했다"고 설명했습니다. 이는 초기 아이디어 확장에 유용하다는 점에서 디자이너들에게 공감을 얻었습니다.
제약회사에 다니는 멤버는 AI를 내부 업무에 어떻게 적용할 수 있을지 고민했습니다. 영우님은 "정보 유출에 대한 우려로 AI 도입이 늦어지는 경우가 많지만, 보안과 컴플라이언스를 갖춘 AI 환경을 구축하면 충분히 적용 가능하다"고 조언했습니다.
보안으로 인해 AI 사용률이 떨어질 것 같은 은행권에 있는 멤버는 GPT 등장 이후 오히려 코딩 공부를 덜 하게 된 자신을 되돌아보며, 기획력과 문제의식이 더 중요해지는 것 같다고 말했습니다.
이 외에도 에이전트 AI의 기술 구조, 기업 내 보안 문제, 협업 도구 통합 사례, 사용자 경험(UX) 개선 방식, 에이전트 간 협업 사례 등 다양한 주제에 대한 질문이 이어졌습니다. 각자의 고민을 공유하고, 실제로 어떻게 적용해볼 수 있을지에 대한 아이디어를 함께 나누며 깊이 있는 토론을 이어갔습니다.
마지막으로 영우님은 Power Automate의 실제 데모 환경을 공유하며 에이전트 AI 제작 예시를 보여줬습니다. 자연어 명령으로 이메일을 분석하고, 해당 내용을 요약해 정해진 양식으로 회신 메일을 작성하는 흐름을 통해 멤버들은 에이전트 AI 구성의 실질적 구조를 이해할 수 있었습니다. 우리가 마주한 AI는 그저 기술이 아니라, 앞으로의 일과 삶의 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있는 새로운 동료란 사실을 실감했습니다.
이제는 우리 모두가 각자의 분야에서 에이전트 AI를 어떻게 활용할 수 있을지를 고민해야 할 때입니다. 거창한 솔루션이 아니더라도, 내가 매일 반복하는 일 하나를 자동화해보는 것부터 시작해야 합니다. 메일 자동 응답, 회의록 정리, 고객 문의 대응, 디자인 아이데이션, 제품 추천 시스템 등 다양한 일들이 이미 생성형 AI의 도움을 받고 있습니다. 당신의 비즈니스, 커리어, 그리고 기획력은 AI를 통해 어떤 확장을 맞이할 수 있을까요? 이번 세션이 그 질문의 시작점이 되기를 바랍니다.