"회의 일정을 잡고, 이메일을 보내고, 보고서 초안까지 작성해줬어요. 저는 그 시간에 기획안 작성에 온전히 집중할 수 있었죠."
이제 이런 말은 더 이상 공상과학 영화 속 이야기가 아니다. 실제 업무 환경에서 AI 에이전트가 도구를 스스로 선택하고 실행하는 시대가 열리고 있으며, 우리는 자동화를 넘어 인간과 AI의 역할을 다시 정의해야 할 시점에 와 있다.
Copilot으로 생성
에이전트의 진화: ‘도구를 선택하는 AI’
기존의 AI는 사용자가 지시한 작업을 하나의 기능 단위로 처리하는 데 그쳤지만, 최근의 AI 에이전트는 상황을 이해하고 여러 단계를 조합해 실행하는 ‘업무 수행자’로 진화하고 있다. 예를 들어, 시장 조사 자료를 수집하고 요약한 뒤 보고서 초안을 작성하고, 이어 회의 일정을 이메일로 안내하는 일련의 과정을 AI가 스스로 처리하는 것도 이제 낯설지 않다. Claude나 GPT-4o 같은 최신 모델은 이러한 복잡한 요청을 이해하고, 각 단계에 필요한 작업을 에이전트를 통해 적절히 실행하도록 유도할 수 있을 만큼 발전했다.
이러한 기술의 진화는 단순한 반복 업무 자동화를 넘어, 정보 수집과 분석, 의사결정 지원, 전략 수립 등 고차원적 사고가 요구되는 업무로도 빠르게 확장되고 있다.
업무 환경의 변화: 누구나 ‘설계자’가 된다
AI 에이전트는 더 이상 개발자만의 도구가 아니다. 최근에는 자연어로 에이전트를 구성하고, 클릭 몇 번으로 여러 작업이 자동으로 이어지게 만들 수 있는 도구들이 쏟아지고 있다. 예를 들어, WindSurf 같은 오픈소스 플랫폼은 사용자가 ‘검색 후 요약’이나 ‘PDF 읽고 보고서 쓰기’ 같은 작업을 블록처럼 조립할 수 있도록 지원한다.
이러한 기술은 전문 지식이 부족한 사람도 자신만의 업무 자동화를 만들 수 있게 해주며, 실제로 실무에서 AI 자동화를 통해 반복적인 보고서 작업이나 고객 응대 시간을 절반 이하로 줄인 사례가 등장하고 있다. 예를 들어, 신한은행은 AI 상담사 '쏠리'를 통해 전체 고객 문의의 약 50%를 자동화하고 있으며, 그중 25%는 상담원을 거치지 않고 AI가 단독 응대하고 있다. KT는 AI 컨택센터 전환을 통해 연간 운영 비용을 8% 절감한 바 있다. 특히 고객 서비스, 마케팅, 콘텐츠 제작 분야에서는 이러한 자동화가 눈에 띄게 빠르게 확산 중이다.
"설계가 곧 성과다: AI 시대의 새로운 전략"
이러한 변화는 단순히 편의성이 좋아졌다는 수준을 넘어선다. 사용자는 전략 수립과 기획에 집중하고, 반복적이고 실행 중심의 작업은 AI가 맡게 되면서 업무의 효율성과 창의성이 동시에 향상된다. 이제 중요한 것은 ‘누가 일하느냐’가 아니라, ‘무엇을 사람이 하고 무엇을 AI가 하도록 설계하느냐’다.
앞으로는 AI의 성능 자체보다, 어떤 방식으로 에이전트를 구성하고 협업 구조를 설계하느냐가 경쟁력을 좌우하게 될 것이다. 지금이야말로 AI를 단순한 도구가 아닌 협업 파트너로 전환시킬 설계자의 역할이 중요한 시점이다.
Copilot으로 생성
AI 에이전트는 일의 방식을 재정의하고 있다. 이제 조직은 단순히 AI를 '쓸 것인가 말 것인가'를 고민하기보다는, '어떻게 설계해 적용할 것인가'를 중심에 둬야 한다. 이를 위해서는 기술 도입보다도 먼저, 내부의 반복 업무 흐름을 파악하고, 사람이 해야 할 일과 AI가 대신할 수 있는 일의 경계를 명확히 나누는 작업이 선행되어야 한다.
또한 실무자들이 직접 자동화 흐름을 설계할 수 있도록 도구를 개방하고, 실험할 수 있는 문화를 장려해야 한다. 성공적인 AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 설계와 실행의 문제다. 지금 필요한 것은 ‘최고의 모델’이 아니라, ‘똑똑한 설계자’다.
"회의 일정을 잡고, 이메일을 보내고, 보고서 초안까지 작성해줬어요. 저는 그 시간에 기획안 작성에 온전히 집중할 수 있었죠."
이제 이런 말은 더 이상 공상과학 영화 속 이야기가 아니다. 실제 업무 환경에서 AI 에이전트가 도구를 스스로 선택하고 실행하는 시대가 열리고 있으며, 우리는 자동화를 넘어 인간과 AI의 역할을 다시 정의해야 할 시점에 와 있다.
Copilot으로 생성
에이전트의 진화: ‘도구를 선택하는 AI’
기존의 AI는 사용자가 지시한 작업을 하나의 기능 단위로 처리하는 데 그쳤지만, 최근의 AI 에이전트는 상황을 이해하고 여러 단계를 조합해 실행하는 ‘업무 수행자’로 진화하고 있다. 예를 들어, 시장 조사 자료를 수집하고 요약한 뒤 보고서 초안을 작성하고, 이어 회의 일정을 이메일로 안내하는 일련의 과정을 AI가 스스로 처리하는 것도 이제 낯설지 않다. Claude나 GPT-4o 같은 최신 모델은 이러한 복잡한 요청을 이해하고, 각 단계에 필요한 작업을 에이전트를 통해 적절히 실행하도록 유도할 수 있을 만큼 발전했다.
이러한 기술의 진화는 단순한 반복 업무 자동화를 넘어, 정보 수집과 분석, 의사결정 지원, 전략 수립 등 고차원적 사고가 요구되는 업무로도 빠르게 확장되고 있다.
업무 환경의 변화: 누구나 ‘설계자’가 된다
AI 에이전트는 더 이상 개발자만의 도구가 아니다. 최근에는 자연어로 에이전트를 구성하고, 클릭 몇 번으로 여러 작업이 자동으로 이어지게 만들 수 있는 도구들이 쏟아지고 있다. 예를 들어, WindSurf 같은 오픈소스 플랫폼은 사용자가 ‘검색 후 요약’이나 ‘PDF 읽고 보고서 쓰기’ 같은 작업을 블록처럼 조립할 수 있도록 지원한다.
이러한 기술은 전문 지식이 부족한 사람도 자신만의 업무 자동화를 만들 수 있게 해주며, 실제로 실무에서 AI 자동화를 통해 반복적인 보고서 작업이나 고객 응대 시간을 절반 이하로 줄인 사례가 등장하고 있다. 예를 들어, 신한은행은 AI 상담사 '쏠리'를 통해 전체 고객 문의의 약 50%를 자동화하고 있으며, 그중 25%는 상담원을 거치지 않고 AI가 단독 응대하고 있다. KT는 AI 컨택센터 전환을 통해 연간 운영 비용을 8% 절감한 바 있다. 특히 고객 서비스, 마케팅, 콘텐츠 제작 분야에서는 이러한 자동화가 눈에 띄게 빠르게 확산 중이다.
"설계가 곧 성과다: AI 시대의 새로운 전략"
이러한 변화는 단순히 편의성이 좋아졌다는 수준을 넘어선다. 사용자는 전략 수립과 기획에 집중하고, 반복적이고 실행 중심의 작업은 AI가 맡게 되면서 업무의 효율성과 창의성이 동시에 향상된다. 이제 중요한 것은 ‘누가 일하느냐’가 아니라, ‘무엇을 사람이 하고 무엇을 AI가 하도록 설계하느냐’다.
앞으로는 AI의 성능 자체보다, 어떤 방식으로 에이전트를 구성하고 협업 구조를 설계하느냐가 경쟁력을 좌우하게 될 것이다. 지금이야말로 AI를 단순한 도구가 아닌 협업 파트너로 전환시킬 설계자의 역할이 중요한 시점이다.
Copilot으로 생성
AI 에이전트는 일의 방식을 재정의하고 있다. 이제 조직은 단순히 AI를 '쓸 것인가 말 것인가'를 고민하기보다는, '어떻게 설계해 적용할 것인가'를 중심에 둬야 한다. 이를 위해서는 기술 도입보다도 먼저, 내부의 반복 업무 흐름을 파악하고, 사람이 해야 할 일과 AI가 대신할 수 있는 일의 경계를 명확히 나누는 작업이 선행되어야 한다.
또한 실무자들이 직접 자동화 흐름을 설계할 수 있도록 도구를 개방하고, 실험할 수 있는 문화를 장려해야 한다. 성공적인 AI 도입은 기술의 문제가 아니라, 설계와 실행의 문제다. 지금 필요한 것은 ‘최고의 모델’이 아니라, ‘똑똑한 설계자’다.