AI 에이전트 : 선택이 아닌 필수

"AI는 이제 단순한 가능성을 넘어 우리의 비즈니스와 일상에 깊이 스며들어 실질적인 변화를 만들어내고 있습니다. 우리는 AI 에이전트를 통해 이 변화의 중심에서 혁신을 이끌 것입니다"

- 마이크로소프트 사티아 나델라 CEO 

"2025년에는 최초의 AI 에이전트가 '업무에 합류'하여 기업의 생산성을 실질적으로 변화시킬 수 있을 것이라고 믿습니다"

- OpenAI 샘 알트만 CEO

2025년 AI 업계에서 가장 주목받는 키워드는 단연 'AI 에이전트'입니다. 글로벌 빅테크 기업들은 앞다투어 AI 에이전트 개발에 총력을 기울이고 있는데요. 이는 단순히 질의응답을 하는 챗봇을 넘어, 사용자의 의도를 정확하게 파악하고 자율적으로 업무를 처리하는 AI 시스템으로, 기업 혁신의 새로운 동력이 될 것으로 기대됩니다. 

기존의 언어 모델이 단편적인 작업 자동화에 그쳤다면, AI 에이전트는 업무 전반의 워크플로우와 프로세스를 통합적으로 자동화할 것입니다. 특히 최종 훈련 시점의 데이터에만 의존하던 기존 언어 모델과 달리, AI 에이전트는 실시간으로 최신 정보를 활용해 끊김 없는 업무 수행이 가능한데요. 이러한 변화에 발맞춰 국내 기업들도 AI 에이전트 도입을 적극적으로 검토하기 시작했습니다.

이상과 현실 : 92% vs 1%

기업들의 높은 관심도는 실제 조사에도 드러납니다. 맥킨지가 올해 1월에 발표한 AI 리포트에 따르면, 92%의 기업이 향후 3년 간 생성형 AI 투자를 확대할 계획이라고 하는데요. 흥미로운 점은 기업의 단 1%의 기업만이 자사의 AI 투자가 성숙 단계에 도달했다고 평가했다는 것입니다.

이러한 결과가 나온 데에는 개인이 AI 에이전트를 활용하는 것보다 기업에서 활용하는 데에 훨씬 더 큰 어려움이 도사리고 있기 때문입니다. 검토 단계부터 개발, 운영까지 이르는 전 과정에서 기업은 수많은 pain point와 마주합니다. 이를 정리하면 다음과 같습니다.  

AI 에이전트는 단순한 소프트웨어가 아니라, 복잡한 AI 모델, 데이터 처리 기술, API 연동, 보안 시스템 등이 유기적으로 결합된 솔루션입니다. 많은 기업이 자체적으로 AI 에이전트를 구축하려 하지만, 필요한 인프라와 기술력이 부족해 어려움을 겪고 있습니다.

AI 에이전트가 도입되려면 단순한 챗봇 수준을 넘어, 일관된 성능과 신뢰성 있는 답변을 제공해야 합니다. 하지만 LLM(대형 언어 모델)의 특성상 '환각(hallucination)' 문제, 보안 취약점, 데이터 프라이버시 이슈가 발생할 가능성이 높습니다. 특히 기업의 중요한 의사결정이나 고객 응대에 활용될 경우, 이러한 리스크는 더욱 치명적일 수 있습니다.

AI 에이전트 도입은 상당한 초기 비용이 소요됩니다. 그러나 ROI(Return on Investment, 투자 대비 효과)를 어떻게 측정할 것인가가 문제입니다. 단순히 비용 절감 효과뿐만 아니라, 업무 자동화로 인한 생산성 향상, 고객 만족도 증가 등 서비스 운영 및 성과 측정을 수치화하는 것이 쉽지 않습니다.

가장 중요한 것은 이러한 문제들이 서로 맞물려 있다는 점입니다. 기술, 안정성, 측정 중 하나라도 해결되지 않으면 AI 에이전트 도입 자체가 실패로 이어질 수 있습니다. 즉, 기업들에게는 이 모든 문제를 통합적으로 해결할 수 있는 파트너가 필요한 것입니다. 

Alpy : AI 에이전트계의 AWS

이러한 도입 장벽은 사실 새로운 기술 혁신이 등장할 때마다 늘 반복됐습니다. 클라우드가 대표적인 예시입니다. AWS는 현재 30% 이상의 시장 점유율로 업계를 선도하고 있는데요. 이는 단순히 시장 선점 효과만으로 이루어진 것이 아닙니다. 기업들이 온프레미스에서 클라우드로 전환하는 과정에서 겪는 어려움을 해결하기 위해 모범 사례(Best Practices)를 제시하고 기업 맞춤형 지원 프로그램을 운영한 것이 주효했습니다. 이러한 전략은 현재까지도 AWS가 업계 1위를 유지하는 핵심 경쟁력이 되고 있습니다. 

AI 에이전트 도입에도 AWS와 같은 파트너가 필요한 시점입니다. 이러한 맥락에서 최근 크라우드웍스가 공개한 Alpy가 그 역할을 할 것으로 기대됩니다. Alpy는 기업의 AI 에이전트 구축과 운영을 위한 원스톱 솔루션을 지향하는데요. 기술적 진입장벽을 낮추고, AI 모델의 성능과 안정성을 보장하며, 직관적이고 효율적인 AI 운영이 가능하도록 지원하는 것이 목표입니다. 

Alpy를 구성하고 있는 대표적인 기능들은 다음과 같습니다. 

• Alpy Agent Studio : Agent 구축 시 워크플로우를 누구나 쉽게 세팅할 수 있습니다. 또한, 다양한 데이터를 관리하고, 적합한 모델을 테스트할 수 있으며, API 제작도 가능합니다. 
• Alpy Evaluation : AI가 의도하지 않은 답변을 하지 않도록 제어하는 ‘서비스 안전성 평가’와 의도한 대로 답변하는지를 평가하는 ‘신뢰성 평가’를 제공해 AI 서비스의 리스크를 예방합니다.
• Alpy Admin : 서비스 사용량, 토큰 비용 등의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 대시보드와 관리도구를 제공합니다.

이 외에도 데이터 전처리를 위한 Knowledge Complier, 에이전트의 성능을 극대화시켜 줄 RAG, 각 기업의 환경에 맞는 모델을 선택하고 운영할 수 있도록 돕는 LLM Engine 등의 솔루션을 통해 기업의 AI 에이전트 도입을 통합적으로 지원하고 있습니다.

기대효과 : 넷플릭스와 에어비앤비처럼

클라우드가 처음 등장했을 때, 이를 선제적으로 도입한 기업들은 막대한 경쟁 우위를 점할 수 있었습니다. 특히 넷플릭스는 AWS로 전환하면서 글로벌 시장 확장 속도를 비약적으로 높였고, 에어비앤비는 자체 인프라 구축 비용을 절감하면서도 유연한 확장성을 확보할 수 있었습니다. 반대로 클라우드 도입을 주저한 기업들은 변화하는 시장에서 뒤처질 수밖에 없었습니다.

AI 에이전트 시장도 비슷한 양상을 보일 것으로 예상됩니다. 기술 도입에 빠르게 대응하는 기업일수록 더 큰 효과를 누릴 가능성이 높다는 의미인데요. 특히 AI 에이전트는 지금까지 등장했던 그 어떤 기술보다도 파급력이 클 것으로 전망되면서, 기업의 도입 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 보입니다.

딜로이트 조사에 따르면, 2025년 AI를 도입/활용하는 기업들 중 50%가 AI 에이전트 파일럿 과제나 PoC를 수행할 것이라 합니다. 특히, 2025년 하반기부터는 산업 현장에 AI 에이전트가 실제 도입되기 시작할 것이라고 조사됐는데요. 이러한 맥락에서 기업들의 AI 에이전트 도입을 지원하는 Alpy의 역할은 그 어느 때보다 중요할 것으로 보입니다.

특히 자체적으로 인프라를 구축하기 어렵고 인적 자원의 활용이 제한적인 기업들에게 AIpy의 역할이 극대화될 것으로 예상되는데요. AI 에이전트는 구축 이후에도 지속적인 성능 개선과 관리가 필수인 만큼, 이러한 과정을 통합적으로 지원하는 Alpy는 기업들의 본연의 비즈니스에 더욱 집중할 수 있도록 도울 것으로 기대됩니다. 

Alpy에 대해 더욱 자세한 정보가 필요하시면, 아래 링크를 통해 확인해 보시기 바랍니다 :)

님이라는 글자에 점 하나만 찍으면 남이 된다는 말이 있습니다. 아주 가까웠던 사이라도 사소한 문제 하나에 틀어질 수 있다는 표현인데요. 일론 머스크와 샘 알트만이 그런 사이입니다. 지금은 서로를 고소하는 등 법적 공방까지 이어지고 있지만, 한때는 동업자였던 시절이 있었는데요. 그 과거를 잠시 들춰보겠습니다. 

이야기는 일론 머스크와 구글 설립자 래리 페이지의 관계에서 시작됩니다. 두 사람은 성공한 테크 기업가로서 많은 공감대를 가졌지만, 딱 하나의 견해 차이가 있었는데요. 바로 AI의 위험성이었습니다. 머스크는 AI 발전이 인류에게 위험이 될 수 있다고 경고한 반면, 페이지는 낙관적인 입장을 고수했습니다. 

래리 페이지가 이런 입장을 가질 수밖에 없었던 배경 중 하나는 구글이 AI 분야에서 최고의 위치에 있었기 때문인데요. 여기에 결정적인 사건 하나가 터졌습니다. 구글이 당시 AI 산업에서 유명하던 딥마인드를 인수하는 일이 발생한 것입니다. 딥마인드는 알파고를 만든 기업으로 유명한데요. 머스크의 눈에는 이러한 구글의 행보가 AI 기술의 독점으로 비쳤고, 이에 대한 대응이 필요하다고 판단했습니다. 

AI 기술에 대해 낙관적인 입장을 가진 래리 페이지가 AI 기술을 독점한다면, 미래가 위험해질 수 있다는 판단이 선 머스크는 이에 대항할 기업을 만들기로 했는데요. 그 기업이 바로 OpenAI입니다. OpenAI는 '모든 인류'에게 이익이 되는 안전한 AI를 개발하는 것을 목표로, 머스크와 생각이 같았던 샘 알트만과 그렉 브록만, 일리야 셔츠케버 등이 모여 만들어진 비영리 기관입니다. 

초기 OpenAI는 머스크를 포함한 창립자들이 출연한 기금과 비영리라는 취지에 공감한 여러 단체들의 기부금으로 운영되었습니다. 그러나 시간이 지날수록 비영리라는 구조가 발목을 잡기 시작했는데요. OpenAI가 AI 개발 방향을 '스케일링 법칙'으로 잡았기 때문입니다. 규모가 클수록 좋은 성능을 낼 수 있다는 '스케일링 법칙'을 제대로 활용하기 위해서는 천문학적인 돈이 필요로 했는데, 돈이 되지 않는 비영리 기관에 투자를 할 곳은 많지 않았습니다. 이는 시간이 갈수록 구글을 따라잡기는 커녕 멀어지는 계기가 됐습니다. 

순항하던 OpenAI도 문제가 생기자 결국 갈등이 생겼습니다. 특히 재원을 마련하는 방법에 대한 갈등이 가장 컸는데요. 이때 머스크는 본인이 OpenAI의 자금 부족 문제를 해결하기 위해 더 많은 통제권을 가져야 한다고 주장했습니다. 특히 OpenAI를 테슬라의 자회사로 편입시키자는 방안을 내세우기도 했다고 전해지는데요. 이는 당연하게도 이사회의 반발에 부딪혀 무산됐습니다. 아무리 테슬라와 OpenAI를 철저하게 분리한다고 한들 결국 머스크의 손에 들어갈 것이 분명하다는 의견이었습니다.

이후 누군가가 묘안 하나를 가지고 왔습니다. OpenAI를 계속해서 비영리 기관으로 운영하되, OpenAI 아래 영리 사업을 하는 'OpenAI LLC(Limited Liability Company)'를 두고 이곳에 투자를 받기로 한 것입니다. 자회사의 영리 사업을 통해 얻어진 투자금과 수익으로 계속해서 안전한 AI 개발에 사용하도록 했는데요. 여기에는 몇 가지 제약사항이 있습니다. 

- 투자에 따른 수익은 LLC의 수익에서 지불하되 투자액의 최대 100배까지만 지불한다.

- 투자에 다른 지분은 인정하되 의결권은 인정하지 않는다. 즉, 투자자들은 경여에 참여할 수 없다.

사실 투자자 입장에서는 말이 안 되는 조건입니다. 투자를 해도 수익이 나지 않으면 원금 회수조차 어렵고, 회사가 잘못되더라도 경영에 참여할 수 없으니 지켜볼 수밖에 없는 환경인데요. 과연 이런 조건에 투자를 하는 곳이 있을까 싶었지만, 우연히도(?) 마이크로소프트라는 거대 기업이 나타났습니다. 그렇습니다. 사실 이러한 묘책을 만든 이가 바로 샘 알트만입니다. 

일반적인 투자자들에게는 OpenAI LLC의 투자 조건이 말도 안 되는 조건이겠지만, 마이크로소프트에게는 달랐습니다. AI가 미래를 움직일 기술임에는 틀림없는데, 자신들이 직접 개발하기에는 자신이 없었고 인류를 구하기 위한 비영리 기관에 투자한다는 명목과 함께 그들의 기술을 공유할 수 있다면, 그리고 OpenAI를 통해 자사 클라우드 서비스(Azure)의 경쟁력을 강화할 수 있다면 그것으로 자신들의 가치를 올리기에는 충분하다는 계산이 선 것입니다. 그리고 이 판을 짠 것이 바로 샘 알트만입니다. 

OpenAI 이사회는 머스크의 제안보다 알트만의 방식이 더 현실적이라고 판단해 알트만의 손을 들어줬습니다. 이 과정에서 머스크와 알트만의 사이는 자연스럽게 멀어지게 됐는데요. 특히 자존심 강한 머스크는 자신의 뜻을 관철시킬 수 없는 OpenAI에 더 이상 남아있을 명분이 없어졌기에 손을 털고 나갔습니다. 그리고 세운 기업이 바로 'xAI'입니다.

어떤가요? 이 정도면 머스크가 알트만을 싫어할 이유가 충분해 보이지 않나요? 

물론 이는 큰 틀에서의 이유이며 더 깊은 이야기들도 많습니다. 하나의 기업이 AI를 독점하면 위험하다고 판단한 두 사람은 처음에 비영리 기관을 만들어 대항했지만, OpenAI는 초기의 이상과는 다르게 점차 상업적인 모델로 변화해 갔고, 머스크는 이를 배신으로 여겼습니다. 이는 머스크가 OpenAI가 더 이상 Open되어 있지 않다며 비판하고 법적 대응까지 나선 이유도 여기에 있습니다. AI 기술의 발전 방향과 사회적 영향에 대한 근본적인 철학의 차이까지 존재했던 것이죠.

이처럼 같은 뜻을 품고 뭉쳤던 머스크와 알트만은 얼마 가지 않아 남보다 못한 두 사람이 되었습니다. 앞으로도 두 사람의 갈등은 계속될 것으로 보이는데요. AI 기술의 미래를 두고 벌이는 이들의 대립에서 과연 역사는 누구의 손을 들어줄까요?