2025 AI 및 자동화 트렌드

에이전트 AI 시대의 개막과 혁신의 물결

비즈니스 자동화 플랫폼 UiPath가 발표한 리포트에 따르면, 생성형 AI 이후 에이전트 AI가 그 다음 혁신의 물결을 주도할 것으로 전망된다. 가트너는 에이전트 AI를 2025년 주요 기술 트렌드로 선정했으며, IDC는 관련 시장이 2024년 4억 달러에서 2028년 40억 달러 규모로 급성장할 것으로 예측했다. 연평균 성장률(CAGR) 68%에 달하는 폭발적인 성장이 예상되는 가운데, 최근 조사에서 임원의 71%가 AI 에이전트가 워크플로우의 자동화 수준을 높일 것으로 전망했으며, 52%는 2024년 내 도입을 계획하고 있다고 응답했다.

에이전트 AI는 단순한 자동화를 넘어 복잡한 태스크, 까다로운 의사결정, 엔드 투 엔드 프로세스를 자율적으로 수행할 수 있는 획기적인 기술이다. 이는 비즈니스 규칙이나 사전 정의된 프로세스에 의존하지 않고도 자연어 프롬프트와 이벤트 트리거에 응답하여 목표 달성을 위한 일련의 조치를 취할 수 있다.

에이전트 생태계의 구축과 오케스트레이션

에이전트 AI의 효과적인 확장을 위해서는 적절한 인프라스트럭처와 오케스트레이션이 필수적이다. 에이전트 자동화 시장은 2024-2025년 사이에만 3억 달러에서 9억 달러로 3배 성장할 것으로 예상되며, 2024-2028년 동안 연평균 36%의 성장률을 기록할 전망이다.

기업들은 다양한 에이전트가 효율적으로 작동하고, 에이전트와 로봇, 사람이 원활하게 협업할 수 있는 환경을 구축해야 한다. 오케스트레이션은 워크플로우 관리, 운영 최적화, 데이터 처리 등 핵심 기능을 담당하며, 여러 에이전트의 작업을 조정하고 의사결정과 액션을 일관된 순서로 통합하는 역할을 한다. UiPath를 비롯한 AI 기술 기업들은 이러한 요구에 부응하여 엔터프라이즈급 에이전트 자동화 플랫폼 출시를 위한 혁신과 투자를 진행하고 있다.

롱테일 자동화와 에이전트의 활용

에이전트 자동화는 다양한 산업과 부서에서 폭넓게 활용되고 있다. 고객 서비스 분야에서는 맥킨지의 연구 결과에 따르면 대형 콜센터에서 에이전트 활용으로 시간당 문제 해결률이 14% 향상되었다.

은행 및 금융 서비스 분야에서는 투자 자문, 대출 심사, 규제 준수 모니터링 등에 활용되고 있으며, 보험 및 의료보험 분야에서는 청구 처리 자동화를 통해 처리 속도를 크게 개선하고 있다. 제조업 분야에서는 IoT 데이터를 365일 24시간 모니터링하여 설비 유지보수, 제품 품질, 공급망 최적화를 지원하고 있다.

특히 소프트웨어 개발 분야에서는 Google이 전체 코드의 25% 이상을 AI로 작성하는 등 혁신적인 변화가 일어나고 있다. 영업과 마케팅 분야에서는 실시간 데이터와 맥락을 기반으로 한 고도로 개인화된 서비스를 제공하며, 의료 서비스 분야에서는 복잡한 데이터를 기반으로 한 의사결정을 지원하고 있다.

인간과 기계의 공존을 위한 업무 재설계

OpenAI의 연구에 따르면 AI는 전체 인력의 약 20% 정도가 수행하는 업무의 절반을 수행할 수 있을 것으로 예측된다. 맥킨지는 더 나아가 2030년까지 전체 근로 시간의 30%를 기계가 담당할 것으로 전망했다. 이러한 변화는 대규모 직업 전환으로 이어질 전망이다. 맥킨지는 유럽에서 1,200만 명, 미국에서 1,200만 명의 근로자가 "직업 전환"을 경험하게 될 것으로 예측했는데, 이는 유럽 전체 근로자의 5.5%, 미국 전체 근로자의 7.4%에 해당하는 수치다.

이에 따라 기업의 인사관리(HR) 부서는 새로운 도전에 직면해 있다. 직원들이 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있도록 교육하고, 기술적인 역량과 비판적 사고, 문제 해결, 창의성 등 핵심 역량을 모두 갖춘 새로운 인력을 확보해야 한다. 또한 채용 계획을 수정하고 평가 및 보상 시스템을 새롭게 업데이트하는 등 전면적인 변화가 필요한 상황이다.

내장형 AI를 통한 기업의 디지털 전환

테크 기업들의 AI 내재화 전략이 가시적인 성과를 보이고 있다. Microsoft의 Copilot을 도입한 기업들의 70%가 생산성 향상을 경험했으며, GitHub의 코파일럿은 작업 완료율을 26% 높이는 성과를 달성했다. UiPath의 Autopilot은 자동화 개발 시간을 75% 단축하는 놀라운 효율성을 보여주고 있다.

그러나 많은 기업들이 여전히 AI 도입에 어려움을 겪고 있다. 최근 조사에 따르면 70%의 응답자가 계획된 이니셔티브 중 실제로 시작한 비율이 30% 미만이라고 응답했으며, 경영진의 2/3는 AI 혜택을 온전히 누리지 못하는 것에 대해 불확실하거나 불만을 표시했다. 이러한 상황에서 가트너는 2026년까지 엔터프라이즈 소프트웨어 공급업체의 80% 이상이 제품에 AI를 통합할 것으로 전망하며, 기업들의 AI 활용이 더욱 가속화될 것으로 예측했다.

RAG에서 정교한 데이터 관리로의 진화

데이터 관리의 혁신도 가속화되고 있다. 가트너의 연구에 따르면 디지털 근로자의 절반이 필요한 데이터를 찾는 데 어려움을 겪고 있으며, 직원들은 평균적으로 정보 과부하 처리에 매주 3.5시간을 소비하고 있다. AI 담당 임원들의 36%는 양질의 트레이닝 데이터 확보에 어려움을 호소하고 있으며, 39%는 데이터 보안과 개인정보 보호를 주요 과제로 꼽았다.

이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 기술들이 부상하고 있다. 지식 그래프 시장은 2030년까지 60억 달러 규모로 성장할 것으로 예측되며, RAG(검색 증강 생성) 기술은 2030년까지 90억 달러 규모의 시장을 형성할 것으로 전망된다. GraphRAG 기술은 토큰 사용량을 최대 97%까지 절감하는 효과를 보여주고 있으며, 내부 및 프라이빗 LLM 시장은 2030년까지 220억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다.

AI 규제 강화와 기업의 대응

전 세계적으로 AI 규제가 급속도로 강화되고 있다. 미국의 경우 AI 관련 법안이 2023년 130개에서 2024년에는 50개 주에서 약 500개로 크게 증가했다. 미국 연방통상위원회(FTC)는 Meta의 안면인식 기술 관련 사례에서 보듯 데이터 오용과 알고리즘 편향에 대해 강력한 규제를 시행하고 있다.

EU의 AI Act는 2024년 8월부터 시행되어 위험 기반 접근 방식을 도입하고 고위험 AI 시스템에 대한 엄격한 규제를 실시하고 있다. 딜로이트 조사에 따르면 경영진의 78%가 더 많은 AI 규제를 원하고 있으나, 현재 생성형 AI 거버넌스 프레임워크를 갖춘 기업은 절반에 불과하며, 법률 모니터링을 수행하는 조직은 절반 미만, AI 구축 목록을 관리하는 기업은 1/3에 그치고 있다.

해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.