이제는 클릭조차 필요 없다. 사람의 말 한마디에 AI는 계획을 세우고 움직인다. 교통 상황을 예측해 출발 시간을 제안하고, 프라이빗 여행 일정을 설계하며, 저녁 모임 예약까지 매끄럽게 이어간다. 단순한 기술의 편의를 넘어 인류는 스스로 판단하고 실행하는 파트너와 공존하는 시대에 들어섰다.
“모든 회사의 IT 부서는 미래에 AI 에이전트의 인사 부서가 될 것이다.” 젠슨 황 엔비디아 CEO가 세계 최대 규모의 가전·IT 제품 전시회 CES 2025 기조연설에서 한 말이다. 단순한 비유나 도발적 수사가 아니다. 지금 우리 눈앞에서 현실로 펼쳐지는 풍경이다. 챗GPT가 처음 등장한 초창기만 해도 ‘질문하면 답하는 AI’ 정도로만 생각하기도 했다. 하지만 현재 AI는 질문에 답하는 수준을 훌쩍 넘어섰다. 이제는 사용자의 의도를 읽고, 스스로 계획을 세우며, 때로는 우리가 미처 예상하지 못한 일까지 알아서 처리하는 ‘디지털 동반자’로 진화했다. 나날이 고도화 하는 AI 에이전트의 가능성은 어디까지일까?
답변하는 AI에서 실행하는 AI로
기존 AI와
AI 에이전트
의 가장 큰 차이점은 판단과 실행력이다. 예컨대 기존 챗GPT가 “날씨 어때?”라는 질문에 단순히 “내일 서울은 맑고 기온은 25℃”라고 답했다면, AI 에이전트는 “내일 서울 강남에서 오후 회의가 있어”라는 말만으로도 날씨를 확인하고, 교통 상황을 예측하며, 우산이 필요한지, 언제 출발해야 하는지까지 종합적으로 판단해 알려준다. 빌 게이츠는 이미 2023년에 이렇게 예견했다.
“앞으로 5년 안에는 작업마다 다른 앱을 사용할 필요가 없다. 일상 언어로 기기에 하고 싶은 일을 말하기만 하면 된다.”
바로 이것이 AI 에이전트의 핵심이다.
AI 에이전트가 기존 시스템과 차별화되는 점을 구체적으로 살펴보면 총 네 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 목표 지향성이다. 단순한 명령 수행을 넘어 명확한 목표 달성을 위해 작동한다. 둘째, 자율성이다. 사용자의 지속적 개입 없이도 주어진 업무를 수행한다. 셋째, 적응성이다. 환경 변화에 실시간으로 반응하며 경험을 통해 학습한다. 넷째, 도구 활용 능력이다. 목표 달성을 위해 다양한 도구, API, 서비스를 스스로 불러와 활용한다.
CES 2025에서 공개된 SK텔레콤의 글로벌 AI 에이전트 ‘에스터’는 사용자의 모호한 요청도 이해해 제안까지 완결적으로 지원하는 것을 목표로 하고 있다. ©SKT
일상 곳곳에 스며든 디지털 동반자
이미 우리는 일상에서 이런 AI 에이전트를 활용하고 있다. 오픈AIOpenAI의 챗GPT 에이전트는 “다가오는 고객 회의에 대해 최근 뉴스를 바탕으로 브리핑해줘”, “일본식 아침으로 4인분 만들 재료를 계획하고 구매해줘”, “3개 경쟁사를 분석해 슬라이드 덱을 만들어줘” 같은 복잡한 업무를 처리한다. 퍼플렉시티Perplexity는 더욱 실용적이다. 안드로이드 앱에서 “오늘 저녁 맛있는 식당 예약해줘”라고 말하면, 근처 식당을 검색하고 리뷰를 분석해 예약까지 완료한다. 우버 호출, 유튜브 영상 재생, 번역까지 여러 앱을 넘나들며 해결한다. 아직 일부 지역에 국한되긴 하지만 활용도는 빠르게 확산 중이다.
구글의 프로젝트 마리너Project Mariner는 웹브라우저를 마치 사람처럼 조작한다. “아마존에서 가성비 좋은 무선 헤드폰 찾아 주문해줘”라고 말하면 스스로 접속해 상품을 비교하고 리뷰를 검토한 뒤 결제까지 마친다. 상품 하나를 사기 위해 여러 사이트를 오가며 가격이나 리뷰를 분석해야 하는 번거로움은 줄고, 그만큼 시간을 버는 것이다.
퍼플렉시티는 리서치에 특화된 기능으로 주목받고 있다. ©Perplexity
산업 현장에서는 더욱 놀라운 변화가 일어나고 있다. 마이크로소프트는 AI 에이전트를 도입한 결과 영업 팀 매출이 9.4% 늘었고, 성사된 거래 건수도 20% 증가했다. 허니웰은 AI 에이전트 덕분에 직원 187명을 추가로 고용한 것과 맞먹는 생산성 향상을 얻었다. 영국 금융 소프트웨어 기업 피나스트라는 제품 제작 시간을 7개월에서 7주로 단축했다.
물류에서는 알리바바의 스마트 물류 네트워크 차이냐오
Cainiao
가 배송 경로를 실시간으로 최적화하고 있으며, 항공업계에서는 에어아시아가 생성형 AI 챗봇을 도입해 4만2,000건의 고객 문의를 80% 정확도로 처리하며 응답 시간을 획기적으로 줄였다. 실제로 미국 기업의 AI 도입률은 2023년 9월 3.7%에서 2025년 8월 9.7%로 증가했고, 정보 서비스업에서는 네 곳 중 한 곳이 이미 AI를 적극 활용하고 있다.
이제 AI는 단순히 효율을 높이는 차원을 넘어 경제 시스템 자체를 바꾸고 있다. 이른바 ‘
에이전트 경제
’라는 새로운 패러다임이다.
AI 에이전트가 인간을 대신해 다양한 경제활동에 직접 참여하는 시대가 열린 것
이다. SK텔레콤의 개인 AI 에이전트 ‘에스터
Aster·A*
’를 보자. 라스베이거스로 출장을 간 직장인이 “마지막 날 일정이 비었는데 뭘 하면 좋을까?”라고 물으면, 에스터는 쇼핑·맛집·공연을 제안하고, 사용자가 공연을 원하면 적합한 공연을 추천한다. 이어 공연장 주변 식당과 교통편까지 제시하고, 리뷰 확인과 예약·결제까지 한 번에 처리한다. 이미 인간 비서 이상의 역할을 하고 있는 셈이다.
에어아시아는 생성형 AI 챗봇을 도입해 고객 문의 응답 시간을 크게 단축했다. ©AirAsia
미래 플랫폼 선점을 노리는 치열한 경쟁
글로벌 빅테크 기업들은 이 거대한 시장을 선점하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 마이크로소프트는 2025년 9월, 놀라운 행보를 보였다. 그동안 오픈AI 중심이던 전략에서 벗어나 앤트로픽
Anthropic
의 클로드 소넷4
Claude Sonnet 4
를 오피스 365
Office 365
에 통합하기로 한 것이다.
내부 테스트에서 클로드가 GPT-5보다 생산성 업무에 더 적합하다는 결론이 났기 때문이다. 불과 한 달 전 GPT-5를 모든 제품 라인에 무료 통합했는데, 곧바로 경쟁 모델까지 도입한 이유는 무엇일까? 이는 ‘멀티 모델 전략’을 통해 AI 인프라의 절대 강자로 자리매김하려는 의도다.
앤트로픽은 2025년 9월 130억 달러
약 18조 5,340억 원
의 투자를 유치해 기업 가치 1,830억 달러
약 261조9,030억 원
에 이르는 세계 4위 비상장 기업이 되었다. 특히 8월에는 미국 국방부로부터 2억 달러
약 2,851억 원
규모의 계약을 따내며 구글, 오픈, xAI와 함께 군사 AI 분야에도 진출했다. 오픈AI 역시 발 빠르게 움직였다. 오라클과 5년간 3,000억 달러
약 427조7,400억 원
규모의 대형 계약을 맺으며 클라우드 인프라를 대폭 확장했다. 2026년 중반에는 AI 기반 채용 플랫폼 출시도 예고한 상태다. 이처럼
빅테크가 천문학적 투자를 아끼지 않는 이유는 명확하다. AI 에이전트가 차세대 컴퓨팅 플랫폼이 될 것이라 확신하기 때문이다. IBM 조사에 따르면 전 세계 기업 개발자의 99%가 이미 AI 에이전트를 탐색하고 있다고 답했다.
창의는 인간에게, 실행은 에이전트에
물론 모든 것이 장밋빛만은 아니다. AI 에이전트가 아직 완벽하지 않다는 사실은 업계 스스로도 인정한다. 때로는 맥락을 잘못 해석해 엉뚱한 답을 내놓기도 하고, 보안이나 프라이버시 같은 민감한 문제는 여전히 해결해야 할 과제다. 그러나 본질은 여기에 있지 않다. 중요한것은
AI 에이전트가 인간을 대체하는 존재가 아니라, 협업으로 새로운 차원의 시너지를 만들어낸다는 점이다.
일정을 챙기고 자료를 정리해주는 존재가 곁에 있다면, 하루의 풍경은 완전히 달라진다. 반복적이고 소모적인 업무는 에이전트가 대신하고, 인간은 창의적인 사고와 전략적 판단에 집중한다. 그 결과 업무의 밀도는 높아지고, 결정의 질은 깊어진다. 이미 글로벌 선도 기업들은
AI 에이전트를 통해 생산성을 눈에 띄게 끌어올리고 있으며, 개인의 일상 또한 더욱 여유롭고 정교하게 재편되고 있다.
AI 에이전트는 결국 ‘사람의 시간을 확장하는 기술’이다. 우리가 더 본질적인 일에 몰입할 수 있게 곁에서 묵묵히 움직이는 디지털 동반자인 것이다.
젠슨 황이 CES에서 한 예언은 더 이상 미래의 약속이 아니다. 지금 이 순간, 현실로 다가와 있다. 준비된 이들에게는 새로운 성장의 발판이 될 것이고, 대비하지 못한 이들에게는 거스를 수 없는 흐름으로 다가올 것이다. 중요한 것은 기술이 아니라, 그것을 어떻게 자기만의 기회로 전환할 수 있느냐다.
