출처: Gartner(가트너)
글로벌 IT 리서치 기업 ‘가트너(Gartner)’는 2025년 기술 트렌드 Top 10을 발표했는데, 그 중 가장 먼저 언급한 키워드가 바로 ‘Agentic AI’입니다.
인공지능(AI) 기술의 발전은 우리 사회의 다양한 영역에 변화를 가져오고 있습니다. 그 중에서도 Agentic AI는 특별한 주목을 받고 있는 분야입니다. Agentic AI란 스스로 목표를 설정하고, 그 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 인공지능 시스템을 의미합니다. 이는 기존의 AI 시스템들이 주어진 명령을 따르며 특정 작업을 수행하는 것과 달리, 독립적이고 능동적인 방식으로 환경과 상호작용하며 목표를 추구한다는 점에서 차별화됩니다.
Agentic AI는 데이터를 분석하고, 환경을 인식하며, 자율적인 결정을 내리는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 특성을 바탕으로 복잡한 문제 해결, 예측 불가능한 상황에서의 대응, 그리고 지속적인 학습과 적응이 필요한 분야에서 큰 잠재력을 보여주고 있습니다. 이러한 능력은 생성형 AI의 데이터 편향 문제를 줄이고, 보다 정확하고 맥락에 맞는 결과를 만들어내는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Agentic AI의 핵심 기술
Agentic AI가 자율적으로 목표를 설정하고 이를 달성하는 데 필요한 핵심 기술은 크게 강화학습, 심층 학습, 자기 지도 학습 등이 있습니다.
강화학습
강화학습은 AI가 보상과 벌칙을 바탕으로 행동을 학습하는 방식입니다. 이 방식은 AI가 주어진 환경에서 실험을 통해 가장 적합한 행동을 선택하도록 유도하며, 자율적인 목표 달성을 위한 기본적인 학습 방법을 제공합니다. 예를 들어, 자율 주행 차량은 강화학습을 통해 도로 상황에 맞춰 최적의 주행 경로를 선택하고, 장애물을 피하는 등의 행동을 자율적으로 배웁니다. 강화학습의 핵심은 AI가 시행착오를 통해 학습하며, 장기적인 보상을 최대화하는 전략을 개발한다는 점입니다.
심층 학습
심층 학습, 즉 딥러닝은 AI가 대규모 데이터를 처리하고 패턴을 인식하는 기술로, Agentic AI가 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적입니다. AI가 수많은 데이터를 분석하고, 그로부터 의미 있는 인사이트를 도출하는 능력은 자율적인 의사결정에서 매우 중요합니다.
이미지 인식이나 음성 인식에서 딥러닝은 AI가 환경을 인식하고, 자신에게 필요한 정보를 추출하는 데 도움을 줍니다. 이는 Agentic AI가 복잡한 실제 환경에서 작동할 수 있게 하는 핵심 기술입니다.
자기 지도 학습
자기 지도 학습은 AI가 라벨이 없는 데이터를 처리하고, 스스로 학습할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이 기술은 AI가 더 독립적이고 효율적으로 의사결정을 내릴 수 있게 합니다. 자기 지도 학습의 장점은 대량의 라벨링되지 않은 데이터를 활용할 수 있다는 점입니다. 이는 AI가 인간의 개입 없이도 지속적으로 학습하고 발전할 수 있게 해주며, Agentic AI의 자율성을 크게 향상시킵니다.
Agentic AI의 응용 분야
자율 주행 차량
자율 주행 차량은 Agentic AI의 대표적인 응용 사례입니다. 이러한 차량은 도로에서의 다양한 상황을 실시간으로 분석하고, 보행자나 다른 차량을 피하며, 목적지까지 안전하게 이동할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 자율 주행 차량은 인간 운전자의 개입 없이도 스스로 주행을 할 수 있으며, 교통사고를 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 강화학습과 심층 학습을 결합한 자율 주행 시스템은 지속적으로 학습하고 적응하면서 점점 더 안전하고 효율적인 주행을 할 수 있습니다.
의료 분야
Agentic AI는 의료 분야에서도 활발히 사용되고 있습니다. 예를 들어, 로봇 수술 시스템은 AI를 기반으로 수술을 지원하며, 의사의 개입 없이도 환자의 상태를 모니터링하고 필요한 절차를 자동으로 수행할 수 있습니다. AI가 환자의 데이터를 분석하고, 최적의 수술 방법을 제시하는 방식으로, AI는 의료 분야에서 사람의 오류를 줄이고, 더 정밀한 진료를 가능하게 합니다. 또한, AI 기반 진단 시스템은 의료 영상을 분석하여 질병을 조기에 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
금융 분야
금융 분야에서도 Agentic AI는 큰 변화를 일으키고 있습니다. AI 기반의 알고리즘 트레이딩 시스템은 실시간으로 시장 데이터를 분석하고, 인간보다 훨씬 빠르게 거래 결정을 내립니다. 이러한 시스템은 수많은 변수와 데이터를 동시에 고려할 수 있어, 금융 시장에서 더 효율적이고 안정적인 거래를 가능하게 합니다. 또한, AI는 고객 맞춤형 금융 서비스를 제공할 수 있으며, 투자 성향을 분석하여 최적의 투자 전략을 제시하기도 합니다.
스마트 홈 및 IoT
Agentic AI는 스마트 홈 및 사물인터넷(IoT) 분야에서도 중요한 역할을 합니다. AI 기반의 스마트 홈 시스템은 거주자의 생활 패턴을 학습하고, 에너지 사용을 최적화하며, 보안을 강화하는 등 다양한 기능을 수행합니다. 예를 들어, AI는 거주자의 일정과 선호도를 고려하여 실내 온도를 자동으로 조절하거나, 비정상적인 활동을 감지하여 보안 경보를 울리는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 시스템은 사용자의 편의성을 높이고 에너지 효율을 개선하는 데 기여합니다.
Agentic AI의 윤리적, 사회적 고려사항
Agentic AI의 발전과 확산에 따른 주요 윤리적, 사회적 고려사항은 여러 가지가 있습니다.
첫째, 책임의 문제입니다.
AI가 자율적으로 내린 결정에 대한 책임 소재를 명확히 해야 하며, 예를 들어 자율주행차 사고 시 그 책임이 AI를 설계한 개발자에게 있는지, 아니면 차량 소유자에게 있는지에 대한 논의가 필요합니다.
둘째, 투명성과 설명 가능성입니다.
AI의 의사결정 과정이 종종 불투명한 '블랙박스'처럼 작용하기 때문에, 사용자가 AI의 결정 과정을 이해할 수 있도록 설명 가능한 AI 기술을 개발해야 합니다.
셋째, 일자리 대체와 사회적 영향입니다.
Agentic AI로 인해 일부 직업이 자동화될 위험이 있으며, 이를 대비해 재교육과 사회적 지원 체계를 마련해야 합니다.
마지막으로, 편향성과 공정성 문제가 있습니다.
AI 시스템은 학습 데이터에 내재된 편향성을 그대로 학습할 수 있어 특정 집단에 대한 차별이나 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 AI의 의사결정 과정에서 공정성을 보장하고 편향성을 최소화하기 위한 노력이 필요합니다.
이러한 문제들을 해결하기 위해서는 기술 발전과 함께 사회적 논의와 정책적 대응이 필수적이며, AI 기술의 혜택을 극대화하면서 부작용을 최소화하는 인간 중심의 접근이 요구됩니다.
Agentic AI는 복잡한 워크플로우 최적화와 고도의 자동화된 의사결정 시스템 구현에 큰 기여를 할 것으로 예상됩니다. 이러한 발전이 긍정적인 영향을 미치기 위해서는 AI에 대한 책임 의식과 정책이 필수적으로 요구될 것입니다. Agentic AI를 통해 펼쳐질 새로운 세계를 잘 누리고 활용하면서도 잠재적 위험을 최소화할 수 있는 균형 잡힌 접근법을 모색해 나가야 합니다.
