OpenAI CEO 샘 알트만에게 듣는 AI 에이전트가 이끄는 대전환의 시대
AI 에이전트(AI Agent)와 대화형 인터페이스는 사람과 인공지능이 함께 일하는 세상을 만듭니다. OpenAI의 CEO 샘 알트만이 정의한 AI 에이전트를 기반으로 기업의 AI 전환 전략과 필요성을 이야기합니다.
Apr 10, 2025
도구에서 동료로, AI와 대화형 인터페이스가 만드는 전환
“전환”은 사실 조금은 어려운 주제입니다. “현재”의 무언가(기술, 인터페이스, 산업)를 “과거”로 만들어 버리고, 새로운 패러다임이 등장함을 의미하기 때문이죠.
인류는 지난 50년간 여러 차례의 디지털 전환과 인터페이스의 혁신을 겪어 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.
AI는 이제 단순히 사람의 작업을 돕는 '도구'가 아닙니다. AI 에이전트의 등장으로 사람과 기계가 ‘동료’로서 함께 일하는 완전히 새로운 세상으로의 전환이 이루어지고 있습니다.
사람처럼 생각하는 AI 에이전트란 무엇일까요?
OpenAI 샘 알트만이 정의한 “AI 에이전트”
2024년 10월 런던에서 진행된 비공개 세션 “OpenAI DevDay London”에서 샘 알트만 CEO는 AI 에이전트를 이렇게 정의했습니다:
복합적인(Complex) 작업을 개괄적인 설명(High-level description)만으로 자율적(Autonomous)으로 해결하는 AI 시스템
복합적인 작업을 개괄적인 설명만으로
"3박 4일 다낭 가족여행 일정을 짜 줘. 부모님 모시고 갈 거라 많이 걷지 말아야 하고, 교통수단은 안전을 최우선으로 고려해줘. 전체 예산은 인당 150만원 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."
다양한 변수와 조건이 존재하는 복합적이고 복잡한 문제에 대하여, 작업을 수행하기 위한 단계 별 지시가 주어지는 것이 아니라 개괄적인 설명만 존재하는 상황을 의미합니다.
기존에 인간 작업자가 인공지능에게 단계 별 문제 정의와 작업 지시를 해야 했던 것과 대비됩니다.
자율적으로 해결하는 AI 시스템
AI 에이전트는 자율적으로 문제를 세분화하고, 문제 해결을 위한 도구(tool)과 데이터를 스스로 선택해 작업을 수행합니다.
AI 도구 기반의 워크플로우 자동화와는 무엇이 다른가요?
이전에도 AI를 통한 업무 효율화, 즉, “워크플로우 자동화”를 시도한 사례는 많이 존재했습니다. AI 도구들을 적절히 조합해 업무를 효율화하는 기존의 방식과 AI 에이전트는 무엇이 다를까요?
복합적인 문제 상황을 하나 예시로 들어 이야기하겠습니다.
쫄깃한 식감의 베이글을 만들어 판매하고 싶은 파티시에가 있습니다.
- 하루 50개 이상 생산
- 3가지 맛 (초코, 올리브, 치즈)
- 인력 최소화
워크플로우 자동화는 인간 작업자가 정한 업무 흐름 내에서 각 단계별로 명확한 과제를 해결할 AI와 도구를 배치하는 방식입니다:
- ChatGPT로 레시피 검색 → 2. 재료 비율 계산기 → 3. 자동 반죽 기계 → 4. 온도/시간 자동 조절 오븐
파티시에는 직접 문제를 세분화하여 단계를 구성하고, 각 단계의 세부 문제 해결에 적합한 AI 모델과 도구를 배치합니다. 직접 여러 차례의 실험을 거쳐 맛을 평가하고, 워크플로우를 수정해가며 효율적인 방법을 찾습니다.
AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위한 방법을 스스로 찾아 실행합니다:
- 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 분만에 일련의 작업이 병렬적으로 이루어지고, 빠른 속도로 개선됩니다.
워크플로우 자동화 방식이 작업자의 계획 수준과 보유한 정보에 따 효율적으로 작업을 수행하는 방식이라면,
AI 에이전트는 스스로 주어진 문제 상황을 정의하고, 세분화하고, 최적의 해결 방법을 찾고, 개선합니다. AI 에이전트는 사람처럼 생각하고, 사람처럼 작업을 함께합니다.
AI 에이전트의 4가지 핵심 요소
AI 에이전트가 기존의 AI 도구들과 본질적으로 다른 이유는 스스로 판단하고 실행하는 능력을 갖췄기 때문입니다. AI 에이전트를 정의하는 핵심 역량*은 다음과 같습니다:
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.
스스로 생각하고 행동하는 AI 에이전트만의 강점
- 24/7 무한 생산성
야간과 주말을 포함해 24시간 활동할 수 있어, 여러 사람의 노동 생산성을 한 번에 활용하는 효과를 냅니다. 인간의 물리적 한계를 극복합니다.
- 초개인화 비서의 탄생
에이전트가 가진 차별점은 자율적인 작업 수행과 회고를 통해 개인 또는 개인들에게 최적화된 경험을 제공할 수 있다는 것입니다. 사람을 넘어선 수준의 기억과 빠른 모델 개선은 AI를 “초개인화” 수준에 이르게 만들 수 있습니다. 진정한 개인화 비서는 결국 에이전트 형태일 것입니다.
- 방대한 데이터와 툴 활용 극대화
AI 에이전트는 접근 가능한 모든 데이터와 주어진 도구의 활용 방법을 자율적으로 판단하고 작업을 수행합니다. 인간의 지식과 계획 수준을 넘어서 자원을 최대한 활용할 수 있습니다.
- 자가 개선 능력
스스로 회고하고 결과를 분석해 성능을 개선합니다. 수 분 내에도 유사한 작업을 반복하며 빠르게 최적화, 개인화, 효율화됩니다.
기업은 어떻게 준비하고 전환을 시작해야 할까요?
사람과 기계가 함께 일하는 방식은 빠르게 바뀌어 왔습니다. 사람이 직접 명령어를 입력하는 DOS 인터페이스부터 마우스와 터치 인터페이스 기반의 웹/모바일 혁명, ChatGPT 기반의 대화형 인터페이스까지 말이죠. 이제 인류는 AI 에이전트와 함께 일하는 세상을 바라봅니다.
변화는 시작됐습니다. AI 에이전트는 이미 온 미래입니다. 에이전트가 몰고 온 AX(AI Transformation)의 흐름은 우리 생각보다 빠르게 삶과 업무에 침투할 것입니다.
LLM 빅테크들이 잇따라 내놓은 MCP와 Agent SDK 같은 기술은 완전히 자율화된 AI 에이전트의 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.
기업에게 요구되는 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?
미래를 예측하는 질문에는 쉽게 답변하기 어렵지만, 몇 가지 분명한 전략은 있습니다. 에이전트를 이해하고 전환을 준비하는 기업이 결국 시장을 이끌고 성장할 수 있습니다. 3개의 주요 방법들을 소개합니다.
- AI Literacy(문해력) – AI 에이전트의 가능성과 기술적 배경을 이해하기
- 새로운 기술이 쏟아지는 지금, 혁신 기술이 세상에 가져오는 핵심 가치를 이해하고 실행해야 합니다.
- 단순히 FOMO에 의한 AI-first 보다는 기업, 산업 분야의 특성과 AI 발전 속도를 이해하고 판단해야 합니다.
- A2A(Agent to Agent) – 에이전트가 일상화 된 세상을 준비하기
- AI의 에이전트가 대중화될수록, 더 많은 데이터와 도구가 AI에 연결됩니다.
- 에이전트가 동료가 될 수도, 고객의 비서나 고객 스스로가 될 수 있습니다. GUI를 넘어서 NUI로 확장이 가능한 형태의 비즈니스와 서비스를 운영해야 합니다.
- 기업과 고객 고유의 데이터가 가장 큰 자산입니다.
- 산업 분야에 특화된 데이터, 고객 데이터, 전문화된 도구는 에이전트 시대에 더 두드러진 차별점이 될 것입니다.
- 차별화된 무기가 있다면 AI 에이전트는 장점을 극대화하고 선순환의 고리를 만들어 줄 것입니다. 미리부터 핵심 데이터(특히 고객 데이터)를 수집하고 개발해야 합니다.
AI 전환을 고민하는 커머스 기업이라면?
커머스는 가장 복합적인 목표와 개괄적인 설명으로 이루어진 산업입니다.
커머스 산업에서 AX(AI Transformation)이 특히 중요한 이유와 전략이 궁금하시다면 다음 글을 참고해주세요.
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