AI가 에이전트로 진화한다는 것—그리고 이것이 당신의 일에 미치는 변화

AI 에이전트의 등장은 소프트웨어가 작동하는 방식에 있어 정말 큰 변화를 가져오고 있습니다. 이제는 단순히 명령만 따르거나 결과만 내놓는 게 아니라, 목표를 스스로 해석하고 주도적으로 움직이며, 상황 변화에도 실시간으로 적응하는 시대가 온 거죠. 마치 똑똑한 비서가 내 의도를 파악해 가장 좋은 방법을 찾아내듯, 에이전트형 AI는 스스로 생각하고 행동합니다. 이건 단순한 자동화의 업그레이드가 아니라, 소프트웨어가 업무의 주체로 나서는 완전히 새로운 패러다임이라고 할 수 있습니다.

이 변화는 먼 미래의 얘기가 아닙니다. 에이전트형 AI는 이미 영업, 운영, 이커머스, 고객 지원 등 다양한 분야에서 실제로 업무 방식을 바꾸고 있어요. 최근 조사에 따르면 이고, 2025년에는 이 수치가 90%까지 오를 전망입니다. 더 놀라운 건 이라고 믿는다는 점이죠. 그렇다면 AI가 '에이전트형'이라는 건 정확히 무슨 의미일까요? 그리고 왜 우리의 일에 이렇게 큰 변화를 가져오는 걸까요? 지금부터 하나씩 풀어볼게요.

에이전트형 AI란? '에이전트형'의 의미

먼저, 기본부터 짚고 넘어가야겠죠. 에이전트형 AI란 AI 시스템에 자율성을 부여하는 걸 말합니다. 즉, 목표를 이해하고, 스스로 판단해서 그 목표를 달성하기 위해 주도적으로 움직이는 능력이죠. 매번 사용자의 지시를 기다리는 게 아니라, "이 웹사이트에서 신규 리드를 모두 찾아 환영 메일을 보내줘"라고 하면, 그 과정을 스스로 계획하고 실행합니다. 단순히 질문에 답하거나 콘텐츠만 만들어주는 게 아니라, 실제로 업무를 처리하는 거예요.

에이전트형 AI의 핵심 특징은 아래와 같습니다:

• 자율성: 최소한의 인간 개입만으로 스스로 동작합니다. 일일이 클릭하거나 입력할 필요가 없어요.
• 목표 지향적 행동: 최종 목표만 주면, 이를 세부 과업으로 쪼개고, 계획을 세워 실행합니다.
• 적응력: 경험을 통해 학습하고, 환경 변화(예: 웹사이트 레이아웃 변경, 새로운 데이터 형식 등)에도 유연하게 대응합니다.
• 선제적 실행: 사용자의 지시를 기다리지 않고, 스스로 기회나 문제를 포착해 먼저 움직입니다.

이런 점들이 기존 자동화 도구와 에이전트형 AI를 확실히 구분 짓는 요소입니다. 단순히 정해진 절차만 따르는 게 아니라, 사용자의 의도를 파악하고 변화하는 상황 속에서도 목표 달성을 위해 움직이죠. 이게 바로 에이전트 자동화의 핵심입니다—명령이 아니라 목표 중심의 자동화라는 점!

에이전트형 AI vs 생성형 AI vs 전통적 AI: 무엇이 다를까?

여기서 중요한 차이가 드러납니다. 모든 AI가 다 똑같은 건 아니거든요. 대표적인 세 가지 유형을 비교해보면 아래와 같습니다:

전통적 AI는 공장 라인에서 반복 작업만 잘하는 로봇과 비슷합니다. 생성형 AI는 요청이 들어올 때만 글을 쓰거나 이미지를 만들어주는 창의적인 조수에 가깝죠. 에이전트형 AI는 스스로 주변을 살피고, 알아서 일을 시작하는 동료 같은 존재입니다. 처럼, "하나는 창조하고, 다른 하나는 행동한다"는 차이죠.

에이전트형 AI의 작동 원리: 어떻게 가능할까?

그렇다면 에이전트형 AI는 실제로 어떻게 이런 일을 해낼까요? 쉽게 말해, AI에게 뇌, 기억, 그리고 손발까지 모두 달아주는 것과 비슷합니다. 기본적인 작동 흐름은 이렇습니다:

1. 지각(Perception): 환경을 인식합니다—웹페이지를 읽거나, 명령을 듣거나, 데이터베이스를 스캔하는 식이죠.
2. 추론(Reasoning): 정보를 해석하고, 목표 달성에 필요한 부분을 파악합니다.
3. 기억(Memory): 지금까지 한 일과 맥락을 기억하며, 경험을 쌓아갑니다.
4. 계획(Planning): 목표를 세부 단계로 쪼개고, 최적의 순서와 방법을 결정합니다.
5. 도구 활용 및 실행(Action): API 호출, 버튼 클릭, 폼 입력, 이메일 발송 등 실제 행동을 수행합니다.
6. 학습(Learning): 결과를 확인하고, 피드백을 반영해 다음에 더 잘할 수 있도록 학습합니다.

예를 들어, "이 사이트에서 모든 상품 목록을 추출해 보고서를 보내줘"라고 요청하면, AI는

• 사이트 구조를 파악하고,
• 어떤 요소가 상품인지 추론하며,
• 방문한 페이지를 기억하고,
• 페이지네이션과 하위 페이지 탐색 계획을 세우고,
• 데이터를 추출·정리하며,
• 오류가 발생하면(예: 페이지 타임아웃) 다른 방법을 시도합니다.

이런 '지각-추론-기억-계획-실행-학습'의 순환이 계속 반복되면서, AI는 일할수록 점점 더 똑똑해집니다. 단순한 챗봇이 아니라, 진짜 디지털 동료가 되는 거죠.

에이전트형 AI가 자동화에 가져온 혁신

자동화 분야에서 오래 일해본 입장에서, 에이전트형 AI는 단순히 기존 업무를 더 빠르게 처리하는 수준이 아닙니다. 완전히 새로운 차원의 변화예요. 그 이유는 다음과 같습니다:

• 의도 중심 자동화: AI에게 무엇을 원하는지만 말하면 됩니다. 일일이 절차를 짜거나 봇을 관리할 필요가 없어요.
• 적응력: 웹사이트가 바뀌거나 데이터 형식이 달라져도, 에이전트형 AI는 스스로 학습하며 바로 대응합니다.
• 복합적·다단계 업무 처리: 여러 앱을 넘나들며, 과거에는 팀이 필요했던 복잡한 워크플로우도 혼자서 처리합니다.
• 선제적 문제 해결: 문제가 생기길 기다리지 않고, 재고 급감 등 이슈를 미리 감지해 조치합니다.
• 확장성: 1만 개 웹페이지를 처리해야 할 때, 에이전트 여러 개를 동시에 가동해 빠르게 끝냅니다.
• 일관성과 정확성: 피로하거나 산만해지지 않으니, 항상 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다.
• 인간의 역량 해방: 반복적이고 단순한 일은 AI가 맡고, 사람은 전략·창의·의사결정 등 본질적인 일에 집중할 수 있습니다.

실제 현장에서도 이런 변화가 입증되고 있습니다. 에이전트형 AI를 도입한 기업들은 하고, 된 사례도 있습니다. 단순한 개선이 아니라, 도약에 가까운 변화죠.

Thunderbit와 에이전트 자동화의 부상

Thunderbit에서 우리가 만들고 있는 것에 대해 살짝 자랑하고 싶어요. 우리는 에이전트형 AI의 장점과 산업용 자동화의 신뢰성을 결합한 새로운 웹 자동화 방식을 개발하고 있습니다. 이게 바로 에이전트 자동화입니다.

실제로 Thunderbit는 으로, 웹상에서 디지털 에이전트처럼 작동합니다. 복잡한 스크립트나 셀렉터 설정 없이, 원하는 데이터를 설명만 하면 Thunderbit의 AI가 페이지를 읽고, 적합한 컬럼을 제안하며, 데이터 추출·정제·구조화까지 몇 번의 클릭만으로 끝냅니다.

Thunderbit의 에이전트 자동화가 특별한 이유는 다음과 같아요:

• AI 기반 데이터 인식: "AI 필드 추천"을 누르면, Thunderbit의 에이전트가 사이트를 분석해 적합한 데이터 컬럼과 처리 방법까지 제안합니다.
• 코딩 없는 간편 설정: 복잡한 설정이나 코딩 없이, 클릭 몇 번이면 바로 시작할 수 있습니다.
• 대량·병렬 추출: 클라우드 스크래핑으로 최대 50개 페이지를 동시에 처리해, 기존 도구보다 훨씬 빠릅니다.
• 하위 페이지 자동 추출: 상품 상세 페이지 등 추가 정보가 필요한 경우, 에이전트가 자동으로 클릭해 데이터를 수집·보강합니다.
• 맞춤형 데이터 처리: 라벨링, 번역, 포맷 변경 등도 AI 프롬프트로 실시간 처리할 수 있습니다.
• 유지보수 필요 없음: 웹사이트가 바뀌어도, 에이전트가 알아서 적응하니 스크립트 수정이 필요 없습니다.
• 무료 데이터 내보내기: 결과를 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 내보내거나 CSV/JSON으로 다운로드할 수 있습니다.

Thunderbit는 단순한 웹 스크래퍼가 아니라, 사용자의 의도를 이해하고 자율적으로 행동하는 디지털 어시스턴트입니다. 다른 도구와의 비교가 궁금하다면 도 참고해보세요.

실제 산업별 에이전트형 AI 활용 사례

에이전트형 AI가 실제로 어떻게 업무를 바꾸고 있는지, 현장에서 직접 본 사례들을 소개할게요.

영업 및 리드 발굴

기존에는 영업 담당자가 잠재 고객을 일일이 조사하고, 이메일을 복사해 개별적으로 보내고, 후속 조치까지 직접 챙겼죠.

에이전트형 AI를 도입하면, AI 영업 에이전트가 웹에서 리드를 찾아 연락처를 수집하고, 맞춤형 메시지를 보내며, 미팅 일정까지 자동으로 잡아줍니다. 는 리드 선별, 이의 제기 처리, 제안서 작성까지 담당하며, 마무리 단계에서만 사람에게 알립니다. 한 스타트업은 AI 에이전트가 했다고 밝혔어요.

이커머스 및 리테일 운영

기존에는 분석가가 경쟁사 가격을 수동으로 조사하고, SKU를 업데이트하며, 재고를 직접 모니터링했습니다.

에이전트형 AI를 활용하면, AI 가격 에이전트가 수백 개 경쟁사 사이트를 실시간으로 모니터링하고, 가격을 자동 조정하며, 재고가 부족하면 주문을 트리거합니다. 한 소매업체는 에이전트 도입 후 했다고 해요. Thunderbit 사용자는 수천 개 상품 목록을 자동으로 추출·모니터링하고, 데이터베이스를 실시간으로 업데이트할 수 있습니다.

부동산

기존에는 중개인이 매물 정보를 직접 검색하고, 고객과 매칭하며, 일정 조율 이메일을 반복적으로 보냈죠.

에이전트형 AI를 도입하면, AI 부동산 어시스턴트가 매물을 모니터링하고, 고객 선호도에 맞춰 자동 매칭·알림을 보내며, 일정까지 자동으로 잡아줍니다. 서류 작업도 자동 입력·컴플라이언스 체크로, 며칠 걸리던 업무가 몇 시간 만에 끝나요.

고객 서비스 및 지원

기존에는 상담원이 문의 티켓을 분류하고, 답변을 찾아 반복적인 문제를 직접 처리했습니다.

에이전트형 AI를 활용하면, AI 지원 에이전트가 티켓을 해석해 여러 시스템에서 데이터를 불러오고, 문제를 해결한 뒤 고객에게 결과를 안내합니다—대부분 몇 초 만에 끝나죠. 은 , 효과를 보였어요.

이처럼 단순한 개선이 아니라, 업무 효율이 확실히 달라집니다. 대부분의 경우, 사람과 AI 에이전트가 협력해—AI가 반복 업무를 맡고, 사람은 더 중요한 일에 집중하는 구조가 만들어집니다.

에이전트형 AI가 일하는 방식을 바꾸는 방법

현장에서 느끼는 변화는 단순히 '무엇을' 하는지가 아니라, '어떻게' 일하는지가 완전히 달라진다는 점이에요.

• 수동 업무에서 전략적 업무로: 반복 작업은 AI가 맡고, 직원은 전략·창의·문제 해결에 집중합니다. 예를 들어, 채용 담당자는 일정 조율 대신 우수 인재와의 소통에 더 많은 시간을 쓸 수 있죠.
• 디지털 동료: 팀이 AI 에이전트를 '디지털 직원'처럼 대하기 시작합니다. AI에게 업무를 할당하고, 결과를 검토하며, 회의에서 진행 상황을 공유받기도 해요.
• 역량 강화: AI가 단순 업무를 대신하면서, 창의적 사고·감성 지능·AI 관리 역량이 더욱 중요해집니다. AI 에이전트와 협업하는 능력이 필수 역량이 되고 있습니다.
• 직무 변화: 일부 역할은 줄어들지만, 많은 직무가 진화합니다. 예를 들어, 비서가 여러 AI 에이전트를 관리하거나, 상담원이 복잡한 케이스와 AI 교육에 집중하는 식이죠.
• 일과 삶의 균형 개선: 끝없는 할 일 목록을 AI가 처리해주면서, 번아웃을 줄이고 더 의미 있는 일에 집중할 수 있습니다.

결국, 에이전트형 AI는 사람을 대체하는 게 아니라, 우리의 역량을 확장해주는 도구입니다. 는 AI를 직원과 함께 활용할 계획이라고 하네요.

에이전트형 AI의 대표 솔루션

에이전트형 AI는 Thunderbit만의 전유물이 아닙니다. 대표적인 솔루션들을 살펴보면:

• 주요 기능: 비즈니스 사용자를 위한 AI 웹 데이터 추출 에이전트
• 에이전트형 특징: 노코드 설정, AI 기반 필드 추천, 대량·하위 페이지 추출, 맞춤형 데이터 처리, 예약 자동화
• 적합 분야: 영업, 이커머스, 부동산, 리서치 등 빠른 웹 데이터 수집이 필요한 모든 분야
• 차별점: 사용 편의성, 변화하는 사이트에 대한 적응력, 복잡한 다단계 웹 작업도 최소 설정으로 처리

• 주요 기능: 다양한 워크플로우에서 AI 에이전트를 구축·오케스트레이션하는 엔터프라이즈 플랫폼
• 에이전트형 특징: 오케스트레이터 에이전트가 여러 업무별 에이전트를 조율, 80개 이상 비즈니스 앱과 연동, 로우코드 인터페이스, HR·영업·구매 등 도메인별 에이전트 제공
• 적합 분야: 복잡한 크로스 시스템 워크플로우가 필요한 대기업
• 차별점: 엔터프라이즈급 통합·거버넌스, 협력하는 디지털 워크포스 관리

• 주요 기능: AI 서비스 데스크 및 고객 경험 플랫폼
• 에이전트형 특징: 대화형 AI 에이전트, 1000개 이상 사전 구축 워크플로우, 멀티모달(채팅, 이메일, 음성, 이미지), 보안·컴플라이언스 프레임워크(TRAPS)
• 적합 분야: IT 지원, HR, 고객 서비스
• 차별점: 깊이 있는 엔터프라이즈 통합, 설명 가능성, 책임 있는 AI 행동에 중점

• 주요 기능: 개인 비서 역할을 하는 소비자용 AI 에이전트 디바이스
• 에이전트형 특징: "Large Action Model"로 기기 내 앱 제어, 시연을 통해 학습, 다단계 작업(예: 저녁 예약 및 영화 예매) 실행
• 적합 분야: 파워 유저, 얼리어답터, 포켓 AI 인턴을 원하는 사용자
• 차별점: 특정 스킬에 국한되지 않고, 소비자용 범용 AI 에이전트로 실시간 학습 가능

이 외에도 IBM Watsonx Assistant, Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce 등 각 분야별로 에이전트형 기능을 제공하는 솔루션이 있습니다.

도입 시 고려사항: 에이전트형 AI의 리스크와 베스트 프랙티스

AI 에이전트에게 더 많은 자율성을 주는 만큼, 리스크도 분명 존재합니다. 주요 과제와 대응 방안은 아래와 같아요:

• 통제력 상실: AI가 독자적으로 행동할 때는 가드레일이 필요합니다. 인간의 승인, 권한 한계, 명확한 역할 정의가 중요합니다.
• 투명성: 설명 가능성을 확보하세요. 모든 행동을 기록하고, 의사결정 근거를 제공하며, 감사가 가능한 도구를 선택해야 합니다.
• 데이터 프라이버시: 에이전트의 접근 권한을 최소화하고, 전용 서비스 계정과 데이터 암호화를 적용하세요.
• 규제 준수: 관련 법규를 지속적으로 모니터링하고, 공정성·책임성·투명성을 보장하는 거버넌스 프레임워크(예: Aisera의 TRAPS)를 도입하세요.
• 통합 복잡성: 파일럿 프로젝트로 시작해 점진적으로 통합하고, 팀의 AI 활용 역량을 강화하세요.

가장 좋은 방법은 소규모로 시작해, 모니터링을 강화하고, 신뢰와 이해가 쌓이면 점진적으로 확장하는 것입니다. AI 에이전트도 새로운 팀원처럼 온보딩, 감독, 지속적 피드백이 필요하다는 점을 기억하세요.

에이전트형 AI의 미래: 앞으로 우리의 일은 어떻게 바뀔까?

에이전트형 AI의 가능성은 이제 막 시작됐습니다. 앞으로 예상되는 변화는 아래와 같아요:

• 다중 에이전트 협업: 각기 다른 전문성을 가진 에이전트들이 팀처럼 협력해 복잡한 목표를 달성합니다.
• 도메인별·개인화 에이전트: 업종, 워크플로우, 심지어 개인 스타일에 맞춘 맞춤형 에이전트가 등장합니다.
• 멀티모달 역량: 텍스트, 음성, 이미지, 심지어 로봇이나 IoT 기기까지 다루는 에이전트가 보편화됩니다.
• 지속적 학습: 업무를 할수록 더 똑똑해지고, 조직 내 지식을 공유하는 에이전트가 늘어납니다.
• 윤리적 AI: 에이전트의 책임감 있는 행동과 인간 가치 정렬을 보장하는 '가디언' 시스템이 내장됩니다.
• 새로운 직무 등장: AI 감사관, 에이전트 관리자, 워크플로우 디자이너 등 에이전트 관리·감독 중심의 직무가 생깁니다.
• 협업 방식의 재정의: 반복적인 상태 보고 대신, 창의적 문제 해결에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.
• 인간적 역량의 중요성: AI가 하드 스킬을 담당할수록, 공감·스토리텔링·리더십 등 소프트 스킬의 가치가 커집니다.

2030년까지 이라는 전망도 있습니다. 이건 대량 실업이 아니라, 더 가치 있는 일로의 전환과 새로운 기회의 창출을 의미합니다.

결론: 에이전트형 AI 혁신을 받아들이기

핵심은 이렇습니다. 에이전트형 AI는 사람을 대체하는 게 아니라, 우리의 역량을 극대화합니다. 단순히 질문에 답하거나 콘텐츠를 만드는 수준을 넘어, 실제로 일을 대신 처리해주는 AI죠. 전통적·생성형 AI에서 에이전트형 AI로의 전환은, 자동화에서 자율성으로, 스크립트에서 의도 중심 행동으로의 도약입니다.

같은 도구는 이 강력한 기능을 비즈니스 사용자에게 제공합니다—코딩이나 복잡한 설정 없이, 바로 결과를 얻을 수 있죠. 경쟁력을 유지하고 싶다면, 지금이 에이전트 자동화를 직접 경험해볼 때입니다. 도구를 체험해보고, 파일럿 프로젝트를 시작해, 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있는지(그리고 얼마나 더 많은 일을 할 수 있는지) 직접 확인해보세요.

미래의 업무는 인간과 AI 에이전트의 협업입니다. 이 변화를 받아들이는 사람은 반복 업무에서 벗어나, 창의·전략·진짜 중요한 일에 집중할 수 있게 될 거예요. 에이전트형 AI 혁신을 그냥 지나치지 말고, 직접 참여해 나만의 방식으로 활용해보세요.

에이전트형 AI가 무엇을 할 수 있는지 궁금하다면, , 방문, 혹은 '잠들지 않고 불평하지 않으며 항상 일을 끝내는 디지털 동료'가 있다면 내 일이 어떻게 달라질지 상상해보세요.

함께, 새로운 AI 동료와 미래의 업무를 만들어갑시다.

더 깊이 알고 싶다면, 아래 자료를 참고하세요:

에이전트형 AI로 데이터 추출, 워크플로우 자동화, 혹은 단순 반복 업무를 줄이고 싶다면 . 미래의 나(그리고 디지털 인턴)가 고마워할 거예요.

자주 묻는 질문(FAQ)

1. 에이전트형 AI란 무엇이며, 전통적/생성형 AI와 어떻게 다른가요?

에이전트형 AI는 목표를 이해하고, 스스로 판단하며, 자율적으로 행동해 목표를 달성하는 시스템을 의미합니다. 전통적 AI(엄격한 규칙 기반)나 생성형 AI(프롬프트에 따라 콘텐츠 생성)와 달리, 에이전트형 AI는 복합적 다단계 업무를 주도적으로 실행하고, 변화에 적응하며, 독립적으로 목표를 향해 움직입니다.

2. 에이전트형 AI는 업무 생산성과 역할에 어떤 변화를 가져오나요?

에이전트형 AI는 반복적이고 복잡한 다단계 업무를 자동으로 처리해, 직원이 전략·창의·인간 중심 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 이에 따라 직무는 수동 실행에서 AI 감독·오케스트레이션 중심으로 진화하며, 일자리 감소가 아닌 역할의 변화가 일어납니다.

3. 에이전트형 AI의 핵심 역량은 무엇인가요?

자율성, 목표 중심 계획, 변화하는 환경에 대한 적응력, 선제적 실행, 지속적 학습, 도구 활용 능력 등이 핵심입니다. 이 덕분에 단순 도구가 아닌 디지털 동료처럼 작동할 수 있습니다.

4. 에이전트형 AI의 실제 활용 사례는?

영업(리드 발굴·아웃리치), 이커머스(가격 모니터링·재고 관리), 부동산(매물 매칭·일정 관리), 고객 지원(티켓 처리) 등 다양한 분야에서 활용됩니다. Thunderbit는 데이터 추출을, IBM Watsonx Orchestrate는 엔터프라이즈 워크플로우 관리를 자동화합니다.

5. 에이전트형 AI 도입 시 조직이 고려해야 할 점은?

인간 감독, 투명성, 데이터 프라이버시 등 가드레일을 마련해야 합니다. 파일럿 프로젝트로 시작해 팀 교육을 강화하고, 설명 가능성과 적응력이 뛰어난 도구를 선택하는 것이 성공적이고 안전한 도입의 핵심입니다.