AI는 그 어떤 기술 혁신보다 빠르게 발전하고 있습니다. 매일같이 새로운 모델과 솔루션이 등장하고, AI를 활용해 비즈니스의 잠재력을 끌어낸다고 말하고 있습니다. 하지만 Microsoft부터 Meta까지, 지금 엔터프라이즈 기업이 가장 적극적으로 도입하는 AX 혁신이 하나 있습니다.
바로 에이전틱 AI입니다. 에이전틱 AI가 이렇게 큰 관심을 받는 이유는 엔터프라이즈 워크플로우와 프로세스를 완전히 바꾸고, 조직 전반에 걸쳐 가치를 일궈낼 잠재력을 지녔기 때문입니다.
ThinkingAI의 Agentic Engine은 바로 이런 이유로 모든 기업이 확장 가능한 AI 에이전트 팀을 보유하도록 돕습니다. 조직 전체에 배포되어 데이터 분석 워크플로우 전체를 자동화하고, AI와 인력의 진짜 잠재력을 끌어냅니다.
에이전틱 AI란? : 생성형 AI, AI에이전트와 비교
처음 시장에 ChatGPT가 등장했을 때를 기억하시나요? 대부분의 사람들은 LLM 기반으로 학습된 패턴 및 구조가 심어진 생성형 AI로 글을 쓰고, 이미지를 생성하고, 영상을 만들었습니다. 그 이후 몇년간 생성형 AI는 성능이 비약적으로 발전해, 이제는 개발자를 위한 코딩툴로도 범용적으로 사용되고 있습니다.
기업들도 너도나도 생성형 AI를 조직 내에서 활용하기 시작했지만, 동시에 한계도 발견했습니다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 영상, 코드를 만들기 위해 사람의 입력이 반드시 필요하기 때문입니다. 그러다 보니 복잡한 문제 해결 또는 계획적인 목표를 달성하기에는 어려웠습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 나온 개념이 AI 에이전트입니다.
AI 에이전트는 특정 환경을 인지하고, 추론하여 의사결정을 내리고 목표를 달성하기 위해 행동할 수 있습니다. 이러한 시스템을 구축하기 위해서 생성형 AI에 단기 메모리 기능과 외부 툴의 활용을 더 했습니다. 덕분에 사람이 매번 지시하지 않아도 스스로 목표를 설정하고, 필요한 정보를 검색하거나 시스템을 조작하며, 작업을 순서대로 실행할 수 있습니다.
예를 들어 "이번 달 매출 보고서를 작성해줘"라는 한 마디만으로 데이터 조회, 분석, 문서 작성까지 일련의 과정을 자동으로 처리하는 방식입니다.
에이전틱 AI는 AI 에이전트를 뛰어넘어, 모든 작업을 자율적으로 완수하도록 설계된 시스템입니다.
복잡한 목표를 달성하기 위해 스스로 하위 목표를 설정하고, 각 하위 목표에 적합한 에이전트를 스스로 배치하며, 이들 간의 협업을 통해 목표를 달성해 나갑니다.
나아가 피드백 루프를 통해 스스로를 지속적으로 개선·학습한다는 점도 핵심 차이점입니다. 기존에 사람의 개입이 필요했던 작업들을 AI가 스스로 처리하게 되면서, AI를 전사적 워크플로우에 통합하려는 기업에게 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.
에이전틱 AI는 어떻게 작동하는가?
MIT 슬론 경영대학원의 존 호튼 교수에 따르면, 에이전틱 AI에 대한 보편적으로 합의된 정의는 아직 없습니다. 하지만 에이전틱 AI는 자율성, 도구, 메모리, 피드백 루프를 활용해 복잡한 작업을 독립적으로 시작하고 완수하는 시스템입니다.
IBM은 에이전틱 AI가 다음과 같은 루프로 작동한다고 설명합니다:
인식(Perception): 에이전틱 AI는 데이터를 수집하는 것으로 시작합니다. 이 데이터는 AI가 행동할 수 있는 지식의 토대가 됩니다.
추론(Reasoning): 데이터를 확보하면, AI가 여기서 인사이트를 처리해 패턴을 감지하고 "맥락"을 이해합니다. 이를 통해 AI는 취할 수 있는 잠재적 행동을 결정합니다.
목표 설정(Goal setting): AI 에이전트는 사용자 입력으로부터 작업이나 목표를 부여받고, 이를 달성하기 위해 움직입니다.
의사결정(Decision-making): 여러 가능한 행동을 평가하고, 접근 가능한 데이터와 도구를 바탕으로 최적의 행동을 선택합니다.
실행(Execution):계획을 실행하며, 다양한 툴, 데이터, API를 활용해 최적 결과를 제공합니다.
피드백(Feedback): 행동의 결과로부터 학습하고, 피드백을 수집하며, 향후 의사결정이나 전략을 개선합니다. 이 피드백 루프는 AI 에이전트를 시간이 지날수록 더 효과적으로 만듭니다.
결국, 에이전틱 AI를 정의하는 핵심은 사람의 개입 없이 작업을 자율적으로 시작하고 완수하는 능력, 그리고 툴, API, 데이터를 활용해 최적의 비즈니스 결과로 이어지는 복잡한 의사결정을 내리는 능력입니다.
기업들이 에이전틱 AI를 선택하는 이유
에이전틱 AI는 생성형 AI에 비해 엔터프라이즈 환경에서 큰 이점을 가질 수 있습니다. 바로 복잡하고 다중적인 작업을 처리하는데 적합하기 때문입니다.
AI 에이전트는 단순히 질의에 답하는 것을 넘어, 목표를 향해 자율적으로 행동하며, 그 속도는 물론 비약적으로 빠릅니다. 몇 시간, 또는 몇일이 걸리는 작업을 AI 에이전트는 몇 분 만에 끝낼 수 있습니다.
또한 생성형 AI는 보통 단일 인터페이스에 제한되고 필요한 정보를 지속적으로 물어봐야 하지만, Agentic Engine를 위시한 AI 에이전트 툴은 다양한 API와 시스템에 연동되어 엔터프라이즈 환경에서 스스로 방향성을 잡고 움직입니다.
이는 에이전틱 AI가 비즈니스에서 더 나은 ROI를 제공한다는 의미이기도 합니다. Agentic Layer는 기업이 매년 수백만 달러를 투자하는 기술 스택을 자유롭게 활용할 수 있기 때문입니다. 에이전틱 AI는 단순한 구독 서비스가 아닙니다. 회사가 구독하는 툴을 실제로 활용하는 오퍼레이터입니다.
Agentic Engine으로 엔터프라이즈에 AI 에이전트 도입하기
이 글이 에이전틱 AI에 대한 주요 질문에 답이 되었기를 바랍니다. 하지만 실제로 AI 에이전트를 엔터프라이즈에 통합하려면, ThinkingAI의 Agentic Engine을 주목하세요.
ThinkingAI의 Agentic Engine을 활용한 실제 사례를 보겠습니다.
생성형 AI 챗봇에게 앱 사용자 데이터를 분석하는 모범 사례를 물어보면, AI는 인기 있는 도구를 추천하고 방법론을 설명해줄 것입니다.
하지만 Agentic Engine의 AI 기반 데이터 분석 솔루션은 앱 사용자 데이터를 분석할 뿐 아니라, 대시보드를 자동으로 만들고, 핵심 지표에 대한 일일 요약과 결과를 생성하며, 이탈률 급증 같은 이상 징후를 감지하면 이를 개선하는 캠페인을 직접 만들고 실행하기까지 합니다.
생성형 AI는 여전히 에이전트가 작동하는 데 필요한 언어 모델이나 이미지 모델을 제공하지만, 에이전틱 레이어는 여기에 도구 사용과 자율 실행 능력을 더해 단순히 팀원을 돕는 수준을 넘어 에이전트를 완전한 팀원으로 만듭니다.
ThinkingAI는 10년 이상의 데이터 분석 경험을 바탕으로 1,500개 이상의 기업과 8,000개 이상의 앱에 사용자 데이터를 매출 성장과 리텐션으로 전환하는 도구를 제공해왔습니다. 우리는 이 10년의 경험을 에이전틱 AI 솔루션으로 발전시켰습니다. 고도로 전문화된 AI 에이전트를 엔터프라이즈 전반에 배포하여 데이터에서 인사이트를 수집할 뿐 아니라 자율적으로 행동하며, 데이터를 외부로 보내지 않습니다.
이번 달 내내 ThinkingAI는 Agentic Engine을 소개하는 블로그를 발행할 예정입니다. 설계 원칙, 기능, 실제 활용 사례를 다룹니다. 또한 제품 전문가와 직접 대화하며 Agentic Engine에 대해 더 알아보고 싶다면, 지금 바로 데모를 예약하세요.
