최근 실리콘밸리와 테크 업계의 화두는 단연 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’입니다. 묻는 말에 대답만 하던 생성형 AI(Generative AI)가 이제는 스스로 계획을 세우고, 도구를 사용하며, 업무를 완결 짓는 ‘대리인(Agent)’으로 진화하고 있기 때문입니다.
오늘은 글로벌 CRM 1위 기업 세일즈포스(Salesforce)가 제시하는 AI의 미래, 도서 『AGENTIC AI 시대: 조직을 움직이는 새로운 엔진』을 통해, AI 에이전트가 바꿀 산업의 지형과 우리의 대응 전략을 심층 분석해 보겠습니다.
우선 책의 주요내용과 시사점을 요약해보겠습니다.
1. 서론
세일즈포스 코리아에서 AI에 관한 이야기를 처음으로 공식적이고 깊이 있게 풀어낸 책이다. 단순한 기술 소개를 넘어, 기업 리더와 실무자들에게 생성형 AI가 비즈니스 현장에서 어떻게 ‘실체적 가치’를 만들어내는지 보여주는 안내서라 할 수 있다. 특히 챗봇을 넘어 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전트(Agent)’의 개념과 적용 사례가 잘 정리되어 있다.
2. 주요 내용 요약
제1부: 왜 지금 AI 에이전트인가? (Why)
- 생산성의 한계 돌파: 한국은 높은 산업 경쟁력에도 불구하고 노동 생산성이 낮은 편이다. 기존의 인력 투입이나 단순 아웃소싱으로는 해결되지 않는 ‘업무 병목(Bottleneck)’ 현상을 해결할 열쇠가 바로 AI 에이전트다.
- 디지털 동료의 탄생: AI 에이전트는 단순한 도구가 아니라 상호작용 가능한 ‘디지털 동료’다. 이들은 비핵심 내재화 업무를 스스로 처리(자체 아웃소싱)하고, Best Practice를 루틴화하여 인간이 더 본질적이고 창의적인 신사업에 집중할 수 있게 돕는다.
제2부: AI 기술의 진화와 본질 (What)
- 기술의 흐름: 규칙 기반 시스템 → 머신러닝 → 딥러닝 → 생성형 AI로의 발전 과정을 짚는다. 특히 트랜스포머(Transformer)와 GAN 기술이 거대언어모델(LLM) 혁신을 가속화했다.
- 인간과의 협업: 생성형 AI는 단순 자동화를 넘어 인간 사고의 이중 구조(System 1: 직관, System 2: 추론)를 모방하며 발전 중이다. 이제는 프롬프트 엔지니어링과 HITL(Human In The Loop)을 통해 인간과 상호작용하는 ‘창의적 파트너’로 자리 잡았다.
제3부: AI 에이전트가 바꾸는 미래 (How)
- 3가지 시장 분류:
- Vertical AI (산업 특화): 법률, 의료, 제조 등 특정 도메인의 깊은 문제를 해결.
- Consumer AI (소비자용): 여행 계획, 번역, 개인 비서 등 일상 편의 제공.
- Enterprise AI (기업용): CRM, ERP, HR 등 기업 내부 생산성 혁신.
- 경제적 가치: AI 에이전트의 가치는 **(조직과 개인의 AI 활용 능력 × AI 기술 가치)**로 결정된다. 즉, 기술보다 그것을 다루는 ‘사람의 역량’이 핵심 변수다.
- 세일즈포스의 사례: 세일즈포스는 스스로 ‘0번째 고객’이 되어 자사 고객 응대 업무의 45%를 AI 에이전트에게 맡기며 효과를 증명했다.
3. 적용점 (Action Item)
- 내 업무 중 ‘반복적이고 규칙적인’ 프로세스를 찾아 AI 에이전트(또는 자동화 툴)로 대체할 수 있는지 점검하기.
- 단순 LLM(거대언어모델)뿐만 아니라, 실제 업무를 수행하는 LAM(거대실행모델)의 동향에 주목하기.
다음으로 개인적으로 책 내용중에 인상깊었고 중요하다고 생각되는 사항들을 심층적으로 적어보겠습니다.
4. 왜 지금 ‘AI 에이전트’인가?: 생산성 병목의 해법
기업 경영에서 가장 큰 고민은 ‘생산성 저하’와 ‘인적 자원의 경직성’입니다. 아무리 훌륭한 인재를 채용해도 반복적인 행정 업무나 비핵심 업무에 시간을 뺏기면 기업의 혁신 동력은 떨어질 수밖에 없습니다.
이 책은 AI 에이전트를 ‘상호작용 가능한 디지털 동료’로 정의합니다. 기존의 자동화(RPA)가 정해진 규칙만 따랐다면, AI 에이전트는 상황을 인지하고 판단합니다.
- 비핵심 업무의 내재적 아웃소싱: 외부에 맡기기 애매했던 단순 반복 업무를 AI 에이전트가 처리합니다.
- Best Practice의 루틴화: 조직 내 고성과자의 노하우를 AI가 학습하여 전 직원의 상향 평준화를 이끕니다.
결국, 인간은 AI에게 반복 업무를 위임하고, ‘신사업 개발’이나 ‘불확실성 해결’과 같은 본질적인 가치 창출에 집중하게 됩니다. 이것이 Agentic AI 시대의 핵심 경쟁력입니다.
5. AI 에이전트 시장의 3대 축: Vertical, Consumer, Enterprise
이 책에서는 향후 AI 시장이 용도에 따라 크게 세 가지 방향으로 전개될 것으로 전망합니다. 투자자와 비즈니스 리더가 주목해야 할 분류입니다.
1) 버티컬 AI (Vertical AI: 산업 특화)
특정 산업의 깊은 지식과 워크플로우를 학습한 AI입니다. 범용 AI가 해결하지 못하는 전문적인 영역을 파고듭니다.
- 법률: 판례 조회, 서면 초안 작성 (예: 엘박스 AI)
- 의료: 영상 분석, 환자 모니터링 및 맞춤형 치료 계획 수립
- 제조: 설비 이상 탐지, 공정 최적화
2) 컨슈머 AI (Consumer AI: 소비자용)
개인의 일상생활 편의를 돕는 B2C 영역입니다.
- 여행: 개인 성향에 맞춘 동선 계획 및 예약
- 교육: 맞춤형 언어 학습 및 문제 풀이
- 생산성: 회의록 요약, 일정 관리, 이메일 자동 작성
3) 엔터프라이즈 AI (Enterprise AI: 기업용)
기업의 내부 시스템(ERP, CRM)과 결합하여 운영 효율을 극대화합니다. 세일즈포스가 가장 강점을 보이는 분야이기도 합니다.
- CRM/영업: 고객 문의 자동 응대, 마케팅 캠페인 자동 실행
- IT 개발: 코딩 생성 및 에러 수정, 테스트 자동화
- 물류: 재고 최적화 및 최적 라우팅 분석
6. ‘보는 AI(LLM)’에서 ‘하는 AI(LAM)’로의 진화
이 책에서 강조하는 또 하나의 중요한 포인트는 거대실행모델(LAM, Large Action Model)의 중요성입니다.
지금까지의 AI가 텍스트나 이미지를 생성하는 거대언어모델(LLM) 중심이었다면, Agentic AI는 도구를 손에 쥐고 실제 업무를 수행(Action)해야 합니다. 이를 위해서는 AI가 ERP에 접속해 송장을 발행하고, CRM에서 고객 데이터를 수정하는 등의 ‘행동’이 가능해야 합니다.
세일즈포스는 스스로를 ‘0번째 고객’으로 삼아 자사 시스템에 AI 에이전트를 도입했습니다. 그 결과, 고객 질의응답 업무의 45%를 에이전트가 처리하고 있다고 합니다. 이는 기술이 실험실을 벗어나 실제 비즈니스 ROI(투자수익률)를 증명하는 단계에 왔음을 시사합니다.
7. AI-ver 시대의 생존 전략
3차 산업혁명 때 인터넷을 도입한 기업이 살아남았듯, 이제는 ‘AI-ver’ 시대에 적응하는 기업만이 생존할 것입니다.
하지만 기술만으로는 부족합니다. 책은 “AI 에이전트의 경제적 가치는 조직과 개인의 AI 활용 능력에 비례한다”고 강조합니다. 아무리 뛰어난 AI 도구가 있어도, 그것을 지휘하고 훈련시킬 인간의 역량이 없다면 무용지물입니다.
투자자의 관점에서도 단순히 ‘AI 기술’을 가진 기업보다, “AI 에이전트를 통해 고객 경험을 혁신하고, 압도적인 생산성 격차를 만들어내는 기업”이 어디인지(예: 세일즈포스, 팔란티어, 서비스나우 등)를 선별하는 안목이 필요한 시점입니다.
‘Agentic AI’는 먼 미래가 아닙니다. 지금 우리 조직의 엔진을 교체할 준비가 되었는지 자문해 보아야 할 때입니다.