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

도구에서 동료로, AI와 대화형 인터페이스가 만드는 전환

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

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

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

4. 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.

사람처럼 생각하는 AI 에이전트란 무엇일까요?

OpenAI 샘 알트만이 정의한 “AI 에이전트”

💡

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

"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."

AI 도구 기반의 워크플로우 자동화와 무엇이 다른가요?

한 파티시에가 쫄깃한 식감의 베이글을 만들어 판매하고 싶습니다.

• 하루 50개 이상 생산

• 3가지 맛 (초코, 올리브, 치즈)

• 인력 투입 최소화

1. ChatGPT로 레시피 검색 → 2. 재료 비율 계산기 → 3. 자동 반죽 기계 → 4. 온도/시간 자동 조절 오븐

• 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.

AI 에이전트의 4가지 핵심 요소

1. 추론(Reasoning)

2. 외부 메모리(External Memory)

3. 실행(Execution)

4. 계획(Planning)

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. 결국 진정한 개인 비서 역할을 하는 AI는 에이전트 형태로 발전할 것입니다.

• 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.

기업은 어떻게 준비하고 AI 전환을 시작해야 할까요?

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?

1. 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 무조건적인 AI-first 보다는, 우리 기업과 산업의 특성에 비추어 AI 발전 속도를 분석하고 현명하게 도입 시기를 판단해야 합니다.

2. A2A(Agent to Agent) – 에이전트가 일상화 된 세상을 준비하기
• AI의 에이전트가 대중화될수록, 더 많은 데이터와 도구가 AI에 연결됩니다. 우리 서비스나 시스템도 다양한 에이전트들과 연동될 수 있게 준비해야 합니다.
• 에이전트가 우리 조직의 동료가 될 수도 있고, 우리 고객의 비서 또는 고객 자신이 될 수도 있습니다. GUI 중심 환경에서 더 나아가 NUI 환경으로 확장해도 자연스럽게 활용될 수 있는 비즈니스와 서비스를 구축해야 합니다.

3. 기업과 고객 고유의 데이터가 가장 큰 자산입니다.
• 산업별 도메인 특화 데이터, 고객 데이터, 그리고 우리만의 전문화된 도구는 에이전트 시대에 차별화되는 무기가 됩니다.
• 이런 차별화된 자산이 있다면, AI 에이전트가 그 강점을 극대화하여 선순환 효과를 만들어낼 것입니다. 지금부터 핵심 데이터(특히 고객 데이터)를 꾸준히 수집하고 개발해 두어야 합니다.

AI 전환을 고민하는 커머스 기업이라면?