OpenAI CEO 샘 알트만에게 듣다: AI 에이전트가 이끄는 대전환의 시대 [커머스 AI 에이전트 1/2]

복합적인 문제를 자율적으로 해결하는 AI 에이전트와 대화형 인터페이스는 사람과 AI의 협업 시대를 열고 있습니다. OpenAI CEO 샘 알트만의 AI 에이전트 정의를 바탕으로, 기업이 준비해야 할 AI 전환 전략과 필요성을 살펴봅니다.

Yunha Park,Yongwon Cho

Apr 10, 2025

OpenAI CEO 샘 알트만에게 듣다: AI 에이전트가 이끄는 대전환의 시대 [커머스 AI 에이전트 1/2]

Contents

도구에서 동료로, AI와 대화형 인터페이스가 만드는 새로운 패러다임 1. 사람처럼 생각하는 AI 에이전트란 무엇일까요?2. AI 에이전트는 어떻게 스스로 생각하고 생동할까요?3. AI 전환(AX)의 시대, 기업은 무엇을 준비해야 할까요?

도구에서 동료로, AI와 대화형 인터페이스가 만드는 새로운 패러다임

“전환”이라는 것은 사실 다소 어려운 주제입니다. 현재의 기술이나 인터페이스, 산업 구조를 순식간에 과거의 것으로 만들며 새로운 패러다임의 등장을 의미하기 때문이죠.

인류는 지난 50년간 여러 차례 디지털 전환과 인터페이스 혁신을 거듭해 왔습니다. ⤵️

DOS(Disk Operating System): 프롬프트에 키보드로 명령어 입력, 명령어를 정확히 아는 소수만이 컴퓨터에 작업을 시킬 수 있었습니다.

마우스 + 화면 디스플레이: GUI(Graphic User Interface)의 출현, 아이콘 클릭 기반의 작업 소프트웨어가 등장했습니다.

스마트폰 + 터치 디스플레이: 화면 터치 인터페이스의 대중화, 앱(App) 기반의 서비스가 등장하고 표준으로 자리잡았습니다.

AI + ChatGPT의 등장: NUI(Narutal User Interface)가 이끄는 혁신, 사람의 언어로 인공지능과 대화를 시작하였습니다. 사람이 기계를 사용하는 방법을 배우는 것이 아닌, 가장 직관적인 매체인 대화를 통해 컴퓨터와 대화합니다.

AI 기존의 도구적 역할을 넘어섰습니다.

AI 에이전트의 등장으로 사람과 기계가 ‘동료’처럼 함께 일하는 완전히 새로운 세상이 열리고 있습니다. 즉, AI 전환(AX, AI Transformation)이 빠르게 현실화되고 있습니다.

1. 사람처럼 생각하는 AI 에이전트란 무엇일까요?

OpenAI 샘 알트만이 정의한 “AI 에이전트”

2024년 10월 런던에서 진행된 비공개 세션 “OpenAI DevDay London”에서 OpenAI의 CEO 샘 알트만은 AI 에이전트를 이렇게 정의했습니다:

💡

복합적인(Complex) 작업을 개괄적인 설명(High-level description)만으로 자율적(Autonomous)으로 해결하는 AI 시스템

이 정의를 풀어 보면 두 가지 핵심이 있습니다.

첫째, 복합적인 문제를 개괄적인 설명만으로 맡길 수 있습니다. 예를 들어, 과거에는 단계별로 지시해야 했던 일을 이제는 이렇게 한 번에 맡길 수 있습니다.

"3박 4일 다낭 가족여행 일정을 짜 줘. 부모님 모시고 갈 거라 많이 걷지 않아야 하고, 교통수단은 안전을 최우선으로. 전체 예산은 인당 150만 원 이하로."

"가전제품 렌탈 상담 에이전트가 필요해. 매 월 갱신되는 렌탈 업체별 정책서와 상품 카탈로그 문서가 있고, 유저가 원하는 견적을 상담하고 나서 주문서를 작성해 주면 돼."

둘째, AI 에이전트는 이 문제를 '자율적으로' 해결합니다. AI 에이전트는 자율적으로 문제를 세분화하고, 문제 해결을 위한 도구(tool)과 데이터를 스스로 선택해 작업을 수행합니다.

이 특징을 이해하기 위해, 기존의 AI 도구 기반 워크플로우 자동화 방식과 무엇이 다른지 비교해 보겠습니다.

단순 자동화와는 차원이 다릅니다: AI 에이전트 vs 워크플로우 자동화

이전에도 AI를 통한 업무 효율화, 즉, “워크플로우 자동화”를 시도한 사례는 많이 존재했습니다. AI 도구들을 적절히 조합해 업무를 효율화하는 기존의 방식인데, AI 에이전트는 무엇이 다를까요?

한 파티시에가 '쫄깃한 식감의 베이글'을 만드는 상황을 예로 들어보겠습니다.

하루 50개 이상 생산

3가지 맛 (초코, 올리브, 치즈)

인력 투입 최소화

기존의 워크플로우 자동화: 파티시에가 직접 전체 과정을 단계별로 설계하고, 각 단계에 맞는 AI 도구를 배치합니다. (① 레시피 검색 → ② 재료 비율 계산 → ③ 자동 반죽 → ④ 오븐 제어) 사람이 지휘자처럼 각 도구에 일일이 명령을 내리는 방식입니다.

AI 에이전트: 파티시에는 그저 “하루 50개 이상, 3가지 맛의 쫄깃한 베이글을 최소 인력으로 만들어줘”라고 목표만 제시합니다. 그러면 AI 에이전트가 스스로 목표를 달성하기 위한 최적의 계획을 세우고, 필요한 도구를 찾아 실행하며, 결과물을 평가하고 개선하는 전 과정을 자율적으로 수행합니다.

계획 에이전트가 목표를 달성하기 위하여 하위 세부 목표를 설정하고,
검색 에이전트가 필요한 정보와 도구, 데이터베이스를 찾고
실행 에이전트가 접근 가능한 도구 중 각 상황 별로 가장 적합한 도구를 호출해 작업하며
회고 및 검증 에이전트가 스스로 결과를 평가하고 개선점을 찾아 적용합니다.

단 몇 분 만에 일련의 작업이 병렬적으로 이루어지고, 반복될수록 빠른 속도로 개선됩니다.

이처럼 AI 에이전트는 주어진 명령을 따르는 도구가 아니라, 사람처럼 생각하고 함께 문제를 해결하는 동료에 가깝습니다.

2. AI 에이전트는 어떻게 스스로 생각하고 생동할까요?

AI 에이전트의 핵심 역량 4가지

AI 에이전트가 기존 AI 도구와 본질적으로 다른 이유는 스스로 판단하고 실행하는 4가지 핵심 역량 덕분입니다.

1. 추론(Reasoning)

기존 지식이나 비정형 데이터를 기반으로, 사용자의 의도나 복잡한 문제를 이해하고 적절한 결론을 도출합니다. 그래서 rule-base의 단순 질의 응답을 넘어 ‘상황 맥락’에서 의미를 파악할 수 있습니다.

2. 외부 메모리(External Memory)

벡터DB나 내부 메모리와 같은 구조를 통해 사용자 정보, 상품 설명, 정책 문서 등 방대한 데이터를 저장하고 상황에 맞게 불러와 활용합니다. 이는 ‘대화를 기억하는 AI’로 이어지며, 맥락 기반의 정교한 응답이 가능합니다.

3. 실행(Execution)

단순 텍스트 응답을 넘어서, 웹 검색, API 호출, 문서 생성, 시스템 명령 실행 등 다양한 도구를 연결해 실제 행동까지 수행합니다.

4. 계획(Planning)

복잡한 요청을 하위 작업 단위로 쪼개고, 각 단계를 어떻게 수행할 지를 스스로 설계합니다. 필요 시 이전 결과를 회고하며 계획을 수정하는 능력도 포함됩니다.

*Menlo Ventures, AI Agents: A New Architecture for Enterprise Automation, 2024

스스로 생각하고 행동하는 AI 에이전트만의 강점

24/7 무한 생산성 - AI 에이전트는 밤낮없이 24시간 내내 작동하기 때문에, 여러 사람의 노동력을 동시에 투입한 것 같은 효과를 냅니다. 휴식이 필요 없으므로 인간의 물리적 한계를 뛰어넘는 생산성 극대화가 가능합니다.

초개인화 비서의 탄생 - 에이전트는 자율적인 작업 수행과 주기적인 회고를 통해 개인별로 최적화된 경험을 제공합니다. 사람을 훨씬 넘는 수준의 방대한 기억력과 빠른 자기 개선 능력으로 인해, AI는 인간 비서를 뛰어넘는 초개인화된 비서가 될 수 있습니다.

방대한 데이터와 툴 활용 극대화 - AI 에이전트는 접속할 수 있는 모든 데이터와 주어진 도구를 상황에 맞게 최대한 활용합니다. 인간의 지식이나 계획 능력으로는 모두 활용하기 어려운 자원도, AI 에이전트는 빠짐없이 찾아내 적극적으로 활용할 수 있습니다.

자가 개선 능력 - 스스로 결과를 모니터링하고 분석하여 성능을 개선합니다. 몇 분 안에 유사 작업을 수십, 수백 번 반복하면서 빠른 최적화를 이뤄내고, 개인화 수준을 높이며, 효율성을 높여갑니다.

3. AI 전환(AX)의 시대, 기업은 무엇을 준비해야 할까요?

사람과 기계가 함께 일하는 방식은 끊임없이 진화해 왔습니다. 과거에는 DOS처럼 사람이 기계에 명령어를 직접 입력했고, 이후 마우스와 터치 인터페이스 기반의 웹/모바일 시대를 거쳐, 최근에는 ChatGPT 기반의 대화형 인터페이스까지 도달했습니다. 이제 인류는 AI 에이전트와 함께 일하는 세상을 눈앞에 두고 있습니다.

AI Agent 예시 - 글로벌 기업 서비스 (출처: Wing Ventures)

변화는 이미 시작되었습니다.

AI 에이전트는 이미 온 미래입니다. 에이전트가 몰고 온 AX(AI Transformation)의 흐름은 우리 생각보다 빠르게 삶과 업무에 침투할 것입니다.

OpenAI와 Anthropic 등 LLM 빅테크들이 잇따라 내놓은 MCP와 Agent SDK 같은 표준화 프로토콜은 완전히 자율화된 AI 에이전틱 생태계 등장을 더욱 앞당기고 있습니다.

*MCP: Model Context Protocol, Anthropic 사에서 내놓은 데이터 연결 프로토콜. AI 모델이 기존 데이터 및 도구(tool)와 연결할 수 있는 표준 양식을 제안했습니다.

**Agent SDK: OpenAI 사에서 내놓은 SDK(Software Development Kit), 즉 OpenAI의 모델에 지침과 도구를 연결해 실행 가능한 AI 에이전트를 빠르게 구축할 수 있는 프레임워크입니다.

▶️ 관련 기고 바로가기: [기고] 조용원 와들 CSO - 1편 MCP와 A2A, AI 협업의 새로운 표준점

기업에게 요구되는 AI 전환

플랫폼 산업의 미래는 어떻게 될까요? 개인화 비서 에이전트가 쇼핑을 대신할 때에도 여전히 온라인 쇼핑몰의 레이아웃은 현재처럼 구성되어야 할까요?

에이전트에 최적화된 새로운 하드웨어나 기기의 시대가 도래할까요?

AI 에이전트가 몰고 온 AI 전환의 흐름은 우리 생각보다 빠르게 삶과 업무에 침투할 것입니다. 미래를 정확히 예측할 수는 없지만, 미리 대비하는 기업이 시장을 선도할 것은 분명합니다. 지금부터 고려해야 할 세 가지 전략입니다.

AI Literacy – AI 에이전트의 가능성과 기술적 배경을 이해하기

단순히 유행을 좇아 AI를 도입하기보다, 우리 기업과 산업의 특성에 맞춰 AI가 어떤 핵심 가치를 제공할 수 있는지 본질을 이해하고 현명하게 도입 시기를 판단해야 합니다.

A2A(Agent to Agent) – AI 에이전트와 협업할 준비하기

앞으로 우리 서비스는 고객의 AI 에이전트와 소통해야 할 수도 있습니다. 기존의 화면 중심(GUI) 환경을 넘어, 대화형(NUI) 환경에서도 우리 서비스가 자연스럽게 활용될 수 있도록 유연한 구조를 고민해야 합니다.

기업과 고객 고유의 데이터가 가장 큰 자산입니다.

AI 에이전트 시대에 가장 강력한 무기는 우리 브랜드와 고객만이 가진 '고유의 데이터'입니다. 산업별 전문 지식, 고객 데이터, 우리만의 문제 해결 노하우 등은 AI가 우리의 강점을 극대화하는 최고의 자산이 될 것입니다.

커머스 기업의 AI 전환은 어떻게 시작될까요?

커머스 산업은 목표도 복잡하고 고려해야 할 조건도 많습니다.

그래서 AI 에이전트에 의한 AI 전환(AX)이 특히 중요한 분야이기도 합니다. 커머스 분야에서 AI 에이전트가 어떻게 대화형 쇼핑으로의 전환을 이끌고, 고객 경험을 혁신하는지 궁금하시다면 아래 글을 참고해 주세요.

➡️ 다음 글 바로가기: 커머스 AI: 대화형 쇼핑으로의 전환을 이끄는 AI 에이전트

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