2025년은 “에이전틱 AI(Agentic AI)”의 시대이다. 에이전틱 AI는 단순히 사용자의 질문(프롬프트)에 반응하는 수준을 넘어 스스로 상황을 인식하고 최적의 답을 찾아가는 자율형 시스템이다. 단일 업무에 특화된 AI 에이전트(AI Agents)들이 협력하여 여러 데이터베이스의 데이터들을 취합해서 필요한 정보를 적시에 제공한다. 여러 데이터베이스를 자유롭게 넘나들고, 검색, 계산, 코딩 도구를 능동적으로 활용해서 누구나 AI를 ‘쉽게, 제대로’ 쓸 수 있게 한다.
지금까지 우리가 흔히 말하는 AI(생성형 AI)는 사용자가 입력한 질문(프롬프트)에 따라 응답하는 반응형 기술이었다. 원하는 답변을 얻기 위해서는 요구 사항을 정확하고 구체적으로 제공해야 했다. 최근까지도 “어떻게 질문을 설계해야 사용자의 의도를 정확히 파악하여 보다 정확한 답변을 제공받을 수 있는지”가 주요 관심사였다. 정교한 질문을 설계하는 일은 AI가 익숙하지 않은 사람에게는 어렵고 부담스러운 일이었다. 더 편해지기 위해 AI를 활용하려 했으나, 오히려 더 복잡한 고민을 해야 하는 상황이었던 것이다. 이를 보완하기 위해 등장한 것이 바로 에이전틱 AI이다. 에이전틱 AI의 등장은 산업에 근본적인 변화를 가져왔다. 산업별 특성을 반영하는 AI 에이전트들이 구조화된 커뮤니케이션을 상황에 따라 유연하게 서로 역할을 바꾸어가며 협업을 하는 방식으로 진화하고 있다. 단순 업무의 자동화부터 유연한 협업과 고도화된 의사결정까지 다양한 형태로 업무 혁신을 이끌고 있다.
 이미지 출처: Sora로 생성
그렇다면, 에이전틱 AI는 산업에서 어떤 방식으로 활용되고 있을까? 직원과 고객 모두의 금융 여정을 똑똑하고 안전하게 설계할 수 있도록 돕는다. 직원의 업무를 보조하기 위해 에이전틱 AI를 활용한다. K 금융그룹은 에이전틱 AI 시스템 ‘GenAI 포털’을 운영 중이다. 금융 상담, 자산 관리 및 상담 지원, 보험 및 카드 상담 등 서로 다른 성격의 업무들을 유연하게 처리하기 위해 여러 AI 에이전트들이 유기적으로 협력하는 구조로 설계되었다. C사는 보험 청구 분석부터 지급 프로세스까지 전 과정을 자동화하는 보험 에이전틱 AI를 출시하였다. 청구 준비금 적정성 평가, 문서 처리 및 요약, 이력 분석 및 전략 평가 등 세부 업무에 특화된 7개의 AI 에이전트가 협력해 하나의 서비스를 완성한다. 투자 정보를 제공하거나 고객서비스를 향상시키는는 데도 에이전틱 AI가 활용된다. R사의 ‘빅데이터닷컴’은 기관 투자자의 의사결정을 지원하는 금융 전용 에이전틱 AI 플랫폼을 제공한다. 실시간 데이터 분석, 맞춤형 투자 인사이트 제공, 투자 분석 자동화 등의 업무를 수행할 수 있다. 이 외에도 J 은행은 고객 서비스를 혁신하기 위해 지능형 챗봇, 가상 비서, 사기 탐지 등의 업무를 수행하는 에이전틱 AI를 도입하였다. 이처럼 금융 산업에서는 에이전틱 AI를 활용해, 직원과 고객 모두가 능동적으로 관리하고 설계할 수 있는 금융 혁신의 핵심 파트너로 자리매김하고 있다. 한국은 자동차, 전자, 화학, 물류, 기계 등에서 수집한 제조 데이터라는 보물을 가지고 있다. 이 데이터를 활용하면 “기업 맞춤형 대량 생산”이라는 미래형 생산 모델을 만들 수 있다. 제조업의 목표는 명확하다: ”더 많이, 더 빠르게, 더 정확하게.” 불량률을 최소화하면서 빨리 많이 생산하는 것이다. 기업들은 에이전틱 AI의 도움을 받아 공급망을 정밀하고 유연하게 관리할 수 있다. G사의 ‘엑셀레이터’는 산업 전 과정의 워크플로우를 AI로 전환한다. 제품 생산, 엔지니어링, 공장 운영, 유지보수 등 각 업무에 특화된 AI 에이전트들이 독립적, 자율적으로 협업하며 복잡한 제조 프로세스를 유연하게 조율한다. 여기에 자율이동로봇(AMR), 무인운반차(AGV) 등 물리적 시스템과의 통합을 통해 디지털과 물리적 작업 환경 간의 연결도 자연스럽게 이어지고 있다. 품질 관리부터 결함 탐지까지의 생산 프로세스를 자동화하는 데도 에이전틱 AI가 활용된다. S사는 가상 계측 및 종합 모니터링 등의 업무를 수행하는 AI 에이전트들을 도입하여 생산 프로세스를 관리하고 품질을 예측한다. J사의 천안공장에서도 에이전틱 AI를 통해 의약품 제조 공정을 최적화한다. 예측 공정 및 품질 관리, 품질 경영, 설비 운영 등 업무에 특화된 AI 에이전트들이 유기적으로 협업한다. 이와 같이 에이전틱 AI는 공장을 스스로 판단하고 움직이는 지능형 공간으로 바꾸고, 이를 통해 공장의 효율성을 높이고, 불량률을 줄이면서도 빠르게 생산할 수 있도록 돕는다. 새로운 제조업의 표준을 만들어가고 있다. 산업의 미래는 AI로 재편되고, 그 변화는 이미 시작되었다. 머지않아 기업은 AI를 적극적으로 활용하는 기업과 그렇지 않은 기업으로 나뉠 것이고, 그 격차는 상상 이상일 것이다. AI는 인간과 동등한 수준을 넘어, 인간을 뛰어넘는 기술로 발전하며 산업의 혁신을 리드할 것이다.
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에이전틱 AI 시대에 기업들은 어떤 AI 활용 전략을 세워야 할까? 각 기업들은 문제를 정확하게 파악하여 최적의 AI 에이전트를 선택해 비즈니스를 창출해야 한다. 더불어 사내 시스템의 기술 표준화를 추진하여 새로운 변화에도 신속히 대응하고 받아들일 수 있는 체계를 구축해야 한다. 에이전틱 AI가 문제를 해결하는 환경에서는 보안 위험이 증가할 수밖에 없다. AI 모델, 서비스, 데이터베이스, 애플리케이션 등 모든 접점에 걸쳐 전방위적인 보안 체계를 마련해야 한다. 마지막으로 사람의 역할을 강조하고 싶다. AI는 항상 오류 가능성이 있기 때문에 AI의 의사결정에 대해 사람이 안전하게 확인하는 검수 과정이 필요하다. 비판적으로 검토하고 학습할 수 있도록 디자인하고 이를 순환적으로 운영해야 한다.
에이전틱 AI는 더 이상 미래 기술이 아니다. 이제는 AI와 함께 더 좋은 현재, 미래를 만들 수 있는 방법을 고민해야 될 때이다.
* 참고 문헌 - Sapkota, R., Roumeliotis, K. I., and Karkee, M., “AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenge,” arXiv preprint arXiv:2505.10468, 2025.
- Digital Defynd, https://digitaldefynd.com/IQ/agentic-ai-in-finance/
- GTT Korea, https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=18374
- GTT Korea, https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=17095
- RCR Wireless News, https://www.rcrwireless.com/20250512/industry-4-0/siemens-agentic-ai-industry-50
- Siemens, https://www.siemens.com/global/en/products/automation/topic-areas/industrial-ai/industrial-copilot.html
- SK Hynix Newsroom, https://news.skhynix.co.kr/panoptes_vm/
- 데일리팜, https://www.dailypharm.com/Users/News/NewsView.html?ID=322697
- Samsungsds, https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai-strategy-for-your-company.html
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2025년은 “에이전틱 AI(Agentic AI)”의 시대이다. 에이전틱 AI는 단순히 사용자의 질문(프롬프트)에 반응하는 수준을 넘어 스스로 상황을 인식하고 최적의 답을 찾아가는 자율형 시스템이다. 단일 업무에 특화된 AI 에이전트(AI Agents)들이 협력하여 여러 데이터베이스의 데이터들을 취합해서 필요한 정보를 적시에 제공한다. 여러 데이터베이스를 자유롭게 넘나들고, 검색, 계산, 코딩 도구를 능동적으로 활용해서 누구나 AI를 ‘쉽게, 제대로’ 쓸 수 있게 한다.
지금까지 우리가 흔히 말하는 AI(생성형 AI)는 사용자가 입력한 질문(프롬프트)에 따라 응답하는 반응형 기술이었다. 원하는 답변을 얻기 위해서는 요구 사항을 정확하고 구체적으로 제공해야 했다. 최근까지도 “어떻게 질문을 설계해야 사용자의 의도를 정확히 파악하여 보다 정확한 답변을 제공받을 수 있는지”가 주요 관심사였다. 정교한 질문을 설계하는 일은 AI가 익숙하지 않은 사람에게는 어렵고 부담스러운 일이었다. 더 편해지기 위해 AI를 활용하려 했으나, 오히려 더 복잡한 고민을 해야 하는 상황이었던 것이다. 이를 보완하기 위해 등장한 것이 바로 에이전틱 AI이다.
에이전틱 AI의 등장은 산업에 근본적인 변화를 가져왔다. 산업별 특성을 반영하는 AI 에이전트들이 구조화된 커뮤니케이션을 상황에 따라 유연하게 서로 역할을 바꾸어가며 협업을 하는 방식으로 진화하고 있다. 단순 업무의 자동화부터 유연한 협업과 고도화된 의사결정까지 다양한 형태로 업무 혁신을 이끌고 있다.
그렇다면, 에이전틱 AI는 산업에서 어떤 방식으로 활용되고 있을까?
직원과 고객 모두의 금융 여정을 똑똑하고 안전하게 설계할 수 있도록 돕는다. 직원의 업무를 보조하기 위해 에이전틱 AI를 활용한다. K 금융그룹은 에이전틱 AI 시스템 ‘GenAI 포털’을 운영 중이다. 금융 상담, 자산 관리 및 상담 지원, 보험 및 카드 상담 등 서로 다른 성격의 업무들을 유연하게 처리하기 위해 여러 AI 에이전트들이 유기적으로 협력하는 구조로 설계되었다. C사는 보험 청구 분석부터 지급 프로세스까지 전 과정을 자동화하는 보험 에이전틱 AI를 출시하였다. 청구 준비금 적정성 평가, 문서 처리 및 요약, 이력 분석 및 전략 평가 등 세부 업무에 특화된 7개의 AI 에이전트가 협력해 하나의 서비스를 완성한다. 투자 정보를 제공하거나 고객서비스를 향상시키는는 데도 에이전틱 AI가 활용된다. R사의 ‘빅데이터닷컴’은 기관 투자자의 의사결정을 지원하는 금융 전용 에이전틱 AI 플랫폼을 제공한다. 실시간 데이터 분석, 맞춤형 투자 인사이트 제공, 투자 분석 자동화 등의 업무를 수행할 수 있다. 이 외에도 J 은행은 고객 서비스를 혁신하기 위해 지능형 챗봇, 가상 비서, 사기 탐지 등의 업무를 수행하는 에이전틱 AI를 도입하였다. 이처럼 금융 산업에서는 에이전틱 AI를 활용해, 직원과 고객 모두가 능동적으로 관리하고 설계할 수 있는 금융 혁신의 핵심 파트너로 자리매김하고 있다.
한국은 자동차, 전자, 화학, 물류, 기계 등에서 수집한 제조 데이터라는 보물을 가지고 있다. 이 데이터를 활용하면 “기업 맞춤형 대량 생산”이라는 미래형 생산 모델을 만들 수 있다. 제조업의 목표는 명확하다: ”더 많이, 더 빠르게, 더 정확하게.” 불량률을 최소화하면서 빨리 많이 생산하는 것이다. 기업들은 에이전틱 AI의 도움을 받아 공급망을 정밀하고 유연하게 관리할 수 있다. G사의 ‘엑셀레이터’는 산업 전 과정의 워크플로우를 AI로 전환한다. 제품 생산, 엔지니어링, 공장 운영, 유지보수 등 각 업무에 특화된 AI 에이전트들이 독립적, 자율적으로 협업하며 복잡한 제조 프로세스를 유연하게 조율한다. 여기에 자율이동로봇(AMR), 무인운반차(AGV) 등 물리적 시스템과의 통합을 통해 디지털과 물리적 작업 환경 간의 연결도 자연스럽게 이어지고 있다. 품질 관리부터 결함 탐지까지의 생산 프로세스를 자동화하는 데도 에이전틱 AI가 활용된다. S사는 가상 계측 및 종합 모니터링 등의 업무를 수행하는 AI 에이전트들을 도입하여 생산 프로세스를 관리하고 품질을 예측한다. J사의 천안공장에서도 에이전틱 AI를 통해 의약품 제조 공정을 최적화한다. 예측 공정 및 품질 관리, 품질 경영, 설비 운영 등 업무에 특화된 AI 에이전트들이 유기적으로 협업한다. 이와 같이 에이전틱 AI는 공장을 스스로 판단하고 움직이는 지능형 공간으로 바꾸고, 이를 통해 공장의 효율성을 높이고, 불량률을 줄이면서도 빠르게 생산할 수 있도록 돕는다. 새로운 제조업의 표준을 만들어가고 있다.
산업의 미래는 AI로 재편되고, 그 변화는 이미 시작되었다. 머지않아 기업은 AI를 적극적으로 활용하는 기업과 그렇지 않은 기업으로 나뉠 것이고, 그 격차는 상상 이상일 것이다. AI는 인간과 동등한 수준을 넘어, 인간을 뛰어넘는 기술로 발전하며 산업의 혁신을 리드할 것이다.
에이전틱 AI 시대에 기업들은 어떤 AI 활용 전략을 세워야 할까?
각 기업들은 문제를 정확하게 파악하여 최적의 AI 에이전트를 선택해 비즈니스를 창출해야 한다. 더불어 사내 시스템의 기술 표준화를 추진하여 새로운 변화에도 신속히 대응하고 받아들일 수 있는 체계를 구축해야 한다. 에이전틱 AI가 문제를 해결하는 환경에서는 보안 위험이 증가할 수밖에 없다. AI 모델, 서비스, 데이터베이스, 애플리케이션 등 모든 접점에 걸쳐 전방위적인 보안 체계를 마련해야 한다. 마지막으로 사람의 역할을 강조하고 싶다. AI는 항상 오류 가능성이 있기 때문에 AI의 의사결정에 대해 사람이 안전하게 확인하는 검수 과정이 필요하다. 비판적으로 검토하고 학습할 수 있도록 디자인하고 이를 순환적으로 운영해야 한다.
에이전틱 AI는 더 이상 미래 기술이 아니다. 이제는 AI와 함께 더 좋은 현재, 미래를 만들 수 있는 방법을 고민해야 될 때이다.
* 참고 문헌