AI 에이전트의 문턱, Alpy가 낮추다
작성자 테크잇슈
AI 에이전트의 문턱, Alpy가 낮추다
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AI 에이전트 : 선택이 아닌 필수
"AI는 이제 단순한 가능성을 넘어 우리의 비즈니스와 일상에 깊이 스며들어 실질적인 변화를 만들어내고 있습니다. 우리는 AI 에이전트를 통해 이 변화의 중심에서 혁신을 이끌 것입니다"
- 마이크로소프트 사티아 나델라 CEO
"2025년에는 최초의 AI 에이전트가 '업무에 합류'하여 기업의 생산성을 실질적으로 변화시킬 수 있을 것이라고 믿습니다"
- OpenAI 샘 알트만 CEO
2025년 AI 업계에서 가장 주목받는 키워드는 단연 'AI 에이전트'입니다. 글로벌 빅테크 기업들은 앞다투어 AI 에이전트 개발에 총력을 기울이고 있는데요. 이는 단순히 질의응답을 하는 챗봇을 넘어, 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 자율적으로 업무를 처리하는 AI 시스템으로, 기업 혁신의 새로운 동력이 될 것으로 기대됩니다.
기존의 언어 모델이 단편적인 작업 자동화에 그쳤다면, AI 에이전트는 업무 전반의 워크플로우와 프로세스를 통합적으로 자동화할 것입니다. 특히 최종 훈련 시점의 데이터에만 의존하던 기존 언어 모델과 달리, AI 에이전트는 실시간으로 최신 정보를 활용해 끊김 없는 업무 수행이 가능한데요. 이러한 변화에 발맞춰 국내 기업들도 AI 에이전트 도입을 적극적으로 검토하기 시작했습니다.
이상과 현실 : 92% vs 1%
기업들의 높은 관심도는 실제 조사에도 드러납니다. 맥킨지가 올해 1월에 발표한 AI 리포트에 따르면, 92%의 기업이 향후 3년 간 생성형 AI 투자를 확대할 계획이라고 하는데요. 흥미로운 점은 기업의 단 1%의 기업만이 자사의 AI 투자가 성숙 단계에 도달했다고 평가했다는 것입니다.
이러한 결과가 나온 데에는 개인이 AI 에이전트를 활용하는 것보다 기업에서 활용하는 데에 훨씬 더 큰 어려움이 도사리고 있기 때문입니다. 검토 단계부터 개발, 운영까지 이르는 전 과정에서 기업은 수많은 pain point와 마주합니다. 이를 정리하면 다음과 같습니다.
1. 기술적 진입장벽
AI 에이전트는 단순한 소프트웨어가 아니라, 복잡한 AI 모델, 데이터 처리 기술, API 연동, 보안 시스템 등이 유기적으로 결합된 솔루션입니다. 많은 기업이 자체적으로 AI 에이전트를 구축하려 하지만, 필요한 인프라와 기술력이 부족해 어려움을 겪고 있습니다.
2. 안정성과 신뢰성 확보 문제
AI 에이전트가 도입되려면 단순한 챗봇 수준을 넘어, 일관된 성능과 신뢰성 있는 답변을 제공해야 합니다. 하지만 LLM(대형 언어 모델)의 특성상 '환각(hallucination)' 문제, 보안 취약점, 데이터 프라이버시 이슈가 발생할 가능성이 높습니다. 특히 기업의 중요한 의사결정이나 고객 응대에 활용될 경우, 이러한 리스크는 더욱 치명적일 수 있습니다.
3. 측정의 어려움
AI 에이전트 도입은 상당한 초기 비용이 소요됩니다. 그러나 ROI(Return on Investment, 투자 대비 효과)를 어떻게 측정할 것인가가 문제입니다. 단순히 비용 절감 효과뿐만 아니라, 업무 자동화로 인한 생산성 향상, 고객 만족도 증가 등 서비스 운영 및 성과 측정을 수치화하는 것이 쉽지 않습니다.
가장 중요한 것은 이러한 문제들이 서로 맞물려 있다는 점입니다. 기술, 안정성, 측정 중 하나라도 해결되지 않으면 AI 에이전트 도입 자체가 실패로 이어질 수 있습니다. 즉, 기업들에게는 이 모든 문제를 통합적으로 해결할 수 있는 파트너가 필요한 것입니다.
AIpy : AI 에이전트계의 AWS
이러한 도입 장벽은 사실 새로운 기술 혁신이 등장할 때마다 늘 반복됐습니다. 클라우드가 대표적인 예시입니다. AWS는 현재 30% 이상의 시장 점유율로 업계를 선도하고 있는데요. 이는 단순히 시장 선점 효과만으로 이루어진 것이 아닙니다. 기업들이 온프레미스에서 클라우드로 전환하는 과정에서 겪는 어려움을 해결하기 위해 모범 사례(Best Practices)를 제시하고 기업 맞춤형 지원 프로그램을 운영한 것이 주효했습니다. 이러한 전략은 현재까지도 AWS가 업계 1위를 유지하는 핵심 경쟁력이 되고 있습니다.
AI 에이전트 도입에도 AWS와 같은 파트너가 필요한 시점입니다. 이러한 맥락에서 최근 크라우드웍스가 공개한 AIpy가 그 역할을 할 것으로 기대됩니다. AIpy는 기업의 AI 에이전트 구축과 운영을 위한 원스톱 솔루션을 지향하는데요. 기술적 진입장벽을 낮추고, AI 모델의 성능과 안정성을 보장하며, 직관적이고 효율적인 AI 운영이 가능하도록 지원하는 것이 목표입니다.
AIpy를 구성하고 있는 대표적인 기능들은 다음과 같습니다.
AIpy Agent Studio : Agent 구축 시 워크플로우를 누구나 쉽게 세팅할 수 있습니다. 또한, 다양한 데이터를 관리하고, 적합한 모델을 테스트할 수 있으며, API 제작도 가능합니다.
AIpy Evaluation : AI가 의도하지 않은 답변을 하지 않도록 제어하는 ‘서비스 안전성 평가’와 의도한 대로 답변하는지를 평가하는 ‘신뢰성 평가’를 제공해 AI 서비스의 리스크를 예방합니다.
AIpy Admin : 서비스 사용량, 토큰 비용 등의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 대시보드와 관리도구를 제공합니다.
이 외에도 데이터 전처리를 위한 Knowledge Complier, 에이전트의 성능을 극대화시켜 줄 RAG, 각 기업의 환경에 맞는 모델을 선택하고 운영할 수 있도록 돕는 LLM Engine 등의 솔루션을 통해 기업의 AI 에이전트 도입을 통합적으로 지원하고 있습니다.
기대효과 : 넷플릭스와 에어비앤비처럼
클라우드가 처음 등장했을 때, 이를 선제적으로 도입한 기업들은 막대한 경쟁 우위를 점할 수 있었습니다. 특히 넷플릭스는 AWS로 전환하면서 글로벌 시장 확장 속도를 비약적으로 높였고, 에어비앤비는 자체 인프라 구축 비용을 절감하면서도 유연한 확장성을 확보할 수 있었습니다. 반대로 클라우드 도입을 주저한 기업들은 변화하는 시장에서 뒤처질 수밖에 없었습니다.
AI 에이전트 시장도 비슷한 양상을 보일 것으로 예상됩니다. 기술 도입에 빠르게 대응하는 기업일수록 더 큰 효과를 누릴 가능성이 높다는 의미인데요. 특히 AI 에이전트는 지금까지 등장했던 그 어떤 기술보다도 파급력이 클 것으로 전망되면서, 기업의 도입 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 보입니다.
딜로이트 조사에 따르면, 2025년 AI를 도입/활용하는 기업들 중 50%가 AI 에이전트 파일럿 과제나 PoC를 수행할 것이라 합니다. 특히, 2025년 하반기부터는 산업 현장에 AI 에이전트가 실제 도입되기 시작할 것이라고 조사됐는데요. 이러한 맥락에서 기업들의 AI 에이전트 도입을 지원하는 AIpy의 역할은 그 어느 때보다 중요할 것으로 보입니다.
특히 자체적으로 인프라를 구축하기 어렵고 인적 자원의 활용이 제한적인 기업들에게 AIpy의 역할이 극대화될 것으로 예상되는데요. AI 에이전트는 구축 이후에도 지속적인 성능 개선과 관리가 필수인 만큼, 이러한 과정을 통합적으로 지원하는 AIpy는 기업들의 본연의 비즈니스에 더욱 집중할 수 있도록 도울 것으로 기대됩니다.
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*위 글은 '테크잇슈' 뉴스레터에 실린 글입니다.
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