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4월 KSUG 뉴스레터 : 

생성형AI를 활용한 업무 혁신 : AI 에이전트 솔루션과 활용 사례 (2)

2025년 4월 22일(화)

 지난달 뉴스레터에서는 AI에이전트가 AI챗봇이나 MS코일럿 같은 AI어시스턴트와 어떤 차이가 있는지, 그리고 AI에이전트가 가지는 특징과 사례, 발전 단계 등을 알아보았습니다. 크게 보면 모두가 AI에이전트라고 하는 사람들도 있지만 좀 더 구분을 해서 이해해보고자 좁은 의미로 살펴보았습니다. 그리고 AI에이전트의 대표적인 유형과 쓰임새에 대해서도 간략히 소개 드렸습니다.

 이번에는 AI에이전트가 가져다줄 새로운 변화와 기회에 대해 알아보도록 하겠습니다. AI는 기업이나 조직의 운영 효율을 높이고, 데이터에서 인사이트를 도출하며, 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는데 점점 더 적극적으로 활용되고 있습니다. 이 가운데에  AI에이전트는 인간처럼 작업을 수행하고, 결정을 내리며, 경험으로부터 학습하는 지능형 소프트웨어로 새로운 가능성을 열고 있습니다.

 생성형 AI의 등장으로 AI가 단순한 도구를 넘어서 ‘인텔리전스’ 자체로 진화하고 있으며,  AI에이전트는 이러한 흐름을 한단계 더 발전시켜 프로세스를 간소화하고, 새로운 디지털 모델을 창할 것으로 기대가 되고 있습니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)의 발전으로 AI와의 소통이 더욱 자연스럽게 되면서, 실시간 데이터 분석, 예측 모델링, 자율적 의사결정 등의 고급 기능들이 AI에이전트를 통해 점점 더 폭넓게 제공될 수 있게 되었습니다. 이렇게 AI에이전트가 만들어낼 변화와 기회는 다음과 같습니다.

1. 산업에서의 변화

(1) 생산성 혁명
– 자동화 확대 : 반복적 업무(고객 지원, 데이터 입력, 회계 등)는 AI 에이전트로 대체되어 인건비 절감과 효율성 향상
– 24/7 운영 : 인간의 휴식 없이 지속적인 작업 가능 (예: 챗봇, 물류 관리) 
– 맞춤형 서비스 : 개인화된 추천(쇼핑, 금융 상품, 교육)으로 고객 만족도 증가

(2) 새로운 비즈니스 모델
– AI에이전트 플랫폼 : 에이전트 개발/거래 시장 생성 (예: OpenAI의 GPT Store) 
– AI-First 스타트업 등장 : 예컨대, ‘AI 변호사’, ‘AI 투자매니저’, ‘AI 심리상담사’ 등의 서비스
– 구독 기반 서비스 : 개인용 AI 비서, 기업용 분석 도구 등 월정액 모델 확산 
– 데이터 경제 활성화 : AI 훈련을 위한 고품질 데이터 수요 증가

2. 사회적인 변화

(1) 일자리 재편
– 사라지는 직업 : 단순 판매, 일반 행정직 등은 감소
– 새로운 직업 : AI 감독자, 에이전트 설계자, 윤리 컨설턴트 등 등장
– 업스킬 필요성 : 창의성·감성 역량이 요구되는 분야로 인력 이동

(2) 일상 생활 변화
– 개인 비서 역할 : 일정 관리, 건강 모니터링, 맞춤형 학습 지원
– 의료 혁신 : 질병 진단 보조, 개인별 치료 계획 수립
– 교육 접근성 : 언어 장벽 해소 및 저소득층을 위한 무료 튜터링

3. 기술적인 기회

(1) AI 에코시스템 성장
– 특화된 AI 개발 : 의료, 법률, 공학 등 분야별 전문 에이전트 수요 증가
– 오픈소스 생태계 : LLM(Large Language Model) 기반의 커스터마이징 도구 확대

(2) 융합 기술 발전
– 로보틱스 + AI : 자율주행, 물류 로봇의 지능 향상
– 블록체인 + AI : 에이전트 간 안전한 계약 실행 (스마트 계약)

4. 향후 모습에 대한 전망
 

– 인간-AI 협업 : AI는 도구로 남으며, 인간의 창의적 역량을 확장
– 초개인화 사회 : 모든 서비스가 개인 데이터 기반으로 최적화
– 글로벌 협력 : AI 규범을 위한 국제적 표준화 논의 가속화

 그러면 이러한 AI에이전트가 특히 기업의 프로세스 자동화 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 살펴보겠습니다. 반복적 업무를 AI에이전트에 맡기면, 업무 최적화는 물론이고, 인간의 실수 감소와, 전사적 효율성 향상까지 기대할 수 있습니다.  

1. AI에이전트 기반 프로세스 자동화의 핵심 분야

(1) 문서 처리 자동화 (IDP: Intelligent Document Processing)
– 은행 : 고객의 신분증/소득 증명서 → OCR + NLP로 데이터 추출 → 대출 심사 시스템 연동 
– 보험 : 청구서 자동 분류 및 처리 (AI 에이전트가 의료 기록 분석 → 보상 금액 계산)

(2) RPA(Robotic Process Automation)의 확대 강화
– 재무 : 매월 다수 공급자의 인보이스 처리 → UI Path + GPT-4 조합으로 비정형 데이터 처리 가능 
– HR : 채용 지원서 자동 스크리닝 → LLM이 이력서와 JD(Job Description) 매칭 점수 부여 

(3) 공급망 관리(SCM) 최적화
– 유통업체: 재고 수준 예측 → 발주 자동화 (AI 에이전트가 날씨/판매 트렌드 반영)
– 제조업: 공급업체 배송 지연 시 대체 공급자 추천 (머신러닝 + 규칙 엔진)

2. 산업별 적용 사례

(1) 제조업
– 생산 라인 모니터링 : IoT 센서 데이터 → Anomaly Detection 모델이 설비 이상 신호 감지 → 유지보수 팀에 자동 알림 
– 품질 검사 : 컴퓨터 비전 기반 제품 결함 탐지 (예: 반도체 웨이퍼 검사)

(2) 의료
– 병원 행정 업무 : 환자 예약 → 진료 기록 정리 → 음성 인식 AI가 의사-대화를 EMR(Electronic Medical Record)로 자동 변환 
– 처방전 처리 : 의사의 음성 처방 → NLP로 텍스트 변환 → 약국 시스템 전송

(3) 금융
– AML (Anti-Money Laundering) : 거래 내역 분석 → Graph Neural Network(GNN) 로 의심 패턴 탐지 → Compliance 팀에 리포트 생성
– 고객 문의 처리 : 멀티모달 AI가 이메일/채팅/음성 문의를 분류 → 적절한 응답 자동 생성

 앞으로 이러한 프로세스 자동화는 다음과 같은 이유로 기업에서 원하는 AI에이전트의 핵심 기능 중의 하나가 될 가능성이 매우 큽니다.

– ROI가 즉각적 : 반복적이고 규칙 기반의 작업을 자동화하면 시간과 인건비가 바로 절감됨
– 정확도와 일관성 : 사람보다 실수가 적고, 24/7로 동일한 품질의 업무 수행 가능
– 확장성과 유연성 : 다양한 시스템과 연동되어 업무 범위를 쉽게 확장 가능  
– 데이터 기반 의사결정 : 자동화 과정에서 수집되는 데이터로 더욱 정밀한 경영 판단 가능

 결국 기업은 AI 에이전트를 단순한 보조 도구가 아닌 전략적 운영 파트너의 역할로 인식하며, 프로세스 자동화에 적극적으로 활용하게 될 것입니다. 이러한 흐름 속에서 많은 기업용 솔루션 기업들이 AI 에이전트에 다양한 기능을 탑재하기 위해 총력을 기울이고 있죠.

 SAP 관계자에 따르면, 올해는 SAP도 AI 에이전트 브랜드 아래 다양한 기능을 대거 출시하는 해가 될 것으로 보입니다. 특히 5월 SAPPHIRE 행사에서의 대대적인 공개와 홍보가 기대됩니다.