AI 에이전트 시대, 일하는 방식이 완전히 달라진다

2025년 가장 주목받는 키워드를 꼽는다면 단연 ‘AI’일 것입니다. 업무 환경부터 산업 전반, 투자 시장까지 AI가 중심 이슈로 떠오르며 기술 트렌드를 이끌고 있는데요.

많은 전문가들은 2026년을 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어, 스스로 판단하고 작업을 수행하는 ‘AI 에이전트의 원년’이 될 것이라 전망하고 있습니다.

AI 에이전트 시대가 본격화되면 무엇이 달라질까요? ‘지피지기면 백전백승’이라는 말처럼, AI 에이전트를 제대로 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이 글에서는 AI 에이전트의 개념부터 활용 사례, 그리고 개인과 기업이 어떻게 대비해야 하는지까지 단계별로 쉽게 정리해 알려드리겠습니다.

AI 에이전트란 무엇인가? 

2026년 핵심 트렌드로 떠오른 이유

AI 에이전트(AI Agent)는 단순히 “대답만 하는 AI”를 넘어 목표를 이해하고 스스로 판단해 일을 하는 ‘행동형 AI’ 입니다.

기존 생성형 AI가 질문에만 답을 하는 ‘스마트 검색 도구’였다면, AI 에이전트는 일을 대신 처리하는 ‘AI 비서’라고 볼 수 있습니다. 예를 들어볼게요.

• AI 예시 요청사항

“매일 아침 발행되는 주식 리포트를 자동으로 수집해서, 

핵심 내용만 요약한 PPT 파일을 만든 뒤 오전 8시까지 내 메일로 보내줘.” 

주식 리포트를 요약한 PPT를 매일 오전 8시까지 메일로 보내는 요청을 건냅니다. 

기존 AI와 AI 에이전트의 처리 방식, 어떻게 다를까요?

• 기존 AI의 처리 방식

리포트 수집 → 요약 → PPT 작성 → 메일 발송 

기존 AI는 이 순서를 깔끔하게 설명해 줍니다. 직접 실행하지는 않습니다. 

• AI 에이전트의 처리 방식

1) 매일 아침 리포트를 자동으로 가져오고(정보 수집) 

2) 핵심 포인트를 분석해 요약하고(추론)

3) 정리된 내용을 PPT로 만들고(생성)

4) 정해진 시간에 팀 메일로 바로 발송합니다(실행)

사례에서 보이듯이 AI 에이전트는 대신 일을 수행하는 AI 비서에 가깝습니다. 업무 자동화, 보고서 작성, 일정 관리 등 ‘반복적인 일’을 통째로 맡길 수 있는 새로운 방식의 AI인 거죠.

AI 에이전트 VS 에이전틱 AI, 무엇이 다른가요?

AI 에이전트를 이야기하다 보면 따라 나오는 단어가 하나 더 있습니다. 바로 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’입니다. '둘이 이름도 비슷한데… 같은 거야? 다른 거야?'라고 헷갈리실 수 있습니다. 

결론부터 말하면 겹치지만 서로 다른 개념입니다. 

AI 에이전트(AI Agent) - 일을 처리하는 ‘디지털 직원’

AI 에이전트는 특정 업무를 대신 수행해 주는 AI 시스템입니다. 

‘계획 → 실행 → 점검 → 다시 실행’등의 단계를 거처 스스로 처리할 수 있는 행동형 AI로, 요청한 업무를 직접 실행합니다.

에이전틱 AI(Agentic AI) - ‘스스로 행동할 수 있는 능력’ 그 자체

반면 에이전틱 AI는 AI가 스스로 행동하도록 만드는 ‘AI 능력의 집합체’를 의미합니다.

AI가 스스로 행동하도록 만드는 능력들(인지, 행동, 도구 사용 등) 전체를 묶어 부르는 개념으로 
아키 텍처, 철학, 기술적 접근 방향성까지 통틀어서 ‘에이전틱 AI’라고 합니다.

쉽게 말하면, 에이전틱 AI는 ‘능력’, AI 에이전트는 ‘능력을 활용해서 만들어진 결과물’입니다. 이 개념만 알아도 에이전틱 AI와 AI 에이전트가 헷갈리는 일은 없을 겁니다. 그럼 다시 본론으로 돌아가 AI 에이전트에 대해 알아보겠습니다.

 AI 에이전트는 어떻게 작동하나요? 

목표 이해 → 계획 → 정보수집 -> 판단 → 실행 -> 검토 → 재실행

AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는게 아니라 단계에 맞춰 전 과정을 스스로 처리하는 구조로 움직입니다.  이 과정을 하나씩 뜯어보면, 왜 ‘행동형 AI’라고 불리는지 금방 이해할 수 있습니다.

1) 목표 이해 (Goal Understanding)

사용자가 어떤 결과물을 원하는지를 먼저 파악합니다. 예를 들어, “매일 아침 주식 리포트 정리해서 PPT로 만들어줘” 라고 하면 에이전트는 이를 ‘최종 목표(goal)’로 인식합니다

2) 작업 쪼개기(Task Decomposition)

목표를 인식했으면 이제 스스로 업무 단계를 나눕니다. 전통적인 AI는 이 순서를 “설명만” 해주지만, AI 에이전트는 직접 실행할 계획을 만드는 것이 핵심 차이입니다.

3) 필요한 정보 수집 (Information Gathering)

AI 에이전트는 상황에 따라 적절한 정보를 가져오는 ‘정보 수집 능력’을 갖고 있습니다. 계획에 따라 필요한 데이터를 스스로 찾아옵니다.

4) 추론 & 판단 (Reasoning)

수집한 정보를 바탕으로 결과물을 어떻게 만들지 AI가 판단을 스스로 내립니다. 인공지능의 두뇌가 작동하는 부분이죠.

 

5) 실행 (Action Execution)

추론과 판단을 통해 어떻게 할지 끝났다면 이젠 결정을 행동에 옮깁니다. 단순히 답변만 하는게 아니라 결과물을 만듭니다.

6) 스스로 피드백 & 반복 (Self-Reflection)

AI 에이전트는 작업물을 완성되었다고 끝나는게 아닙니다. 작업이 끝나면 제대로 나왔는지 스스로 확인해 필요한 부분을 개선합니다. 

이러한 단계를 거처 AI 에이전트는 사람이 하는 일을 대신 처리하며 지시받은 결과물을 만들어 냅니다.

AI 에이전트, 기업들은 어떻게 활용하고 있을까?

캐럿(Carat), 콘텐츠 제작을 대신하는 

‘크리에이티브 AI 에이전트’ 서비스 출시

캐럿은 AI 에이전트를 활용해 콘텐츠 제작 서비스를 구현한 대표적인 ‘AI 에이전트 서비스화’ 사례입니다.

사용자가 “영상 하나 만들어줘”라고 입력하면, AI가 기획부터 자료 조사, 편집, 최종 결과물 생성까지 전체 제작 과정을 스스로 처리합니다.

덕분에 캐럿은 한 달에 수백만 건의 콘텐츠 생성 요청을 소화하며, 국내 콘텐츠 제작 자동화 시장에서 가장 빠르게 성장하는 AI 서비스 중 하나로 주목받고 있습니다.

LG 디스플레이, 스스로 학습해 개선하는 

AI 에이전트로 연간 2,000억 비용 절감 효과

LG디스플레이는 OLED 제조 공정에 AI 에이전트식 자동화를 도입했습니다. 공정 데이터를 실시간으로 수집하고, 이상 징후를 스스로 감지한 뒤 원인을 분석, 필요한 조치를 즉시 실행하는 구조로 AI가 결과부터 작업방식까지 스스로 학습하며 개선을 거칩니다.  

그 결과, 3주 걸리던 품질 개선이 2일로 단축, 연간 약 2,000억 원 절감 효과와 함께 제조 품질, 안정성, 생산성 모두 향상되는 효과를 거두고 있습니다.

실리콘밸리, 단일에서  ‘멀티 에이전트’로 전방위 혁신 중

미국의 실리콘밸리에서는 이미 단일 에이전트를 넘어 여러 개의 멀티 에이전트를 동시에 투입하며 업무 혁신을 만들어가고 있습니다. 

이를 통해 14만 시간의 업무 시간을 절약하거나, 1만 개가 넘는 벤더를 자동으로 관리하는 시스템을 만드는 등 다양한 비즈니스 성과가 이어지고 있습니다.

실리콘밸리에서 일어나는 활용 사례를 보면 기업들이 AI 에이전트를 어떻게 적용하고 있는지 더욱 명확하게 이해할 수 있습니다.

실리콘밸리의 AI 에이전트 활용 방법 보러가기

AI 에이전트 시대, 

빠르게 적응하려면 어떻게 해야할까요?

2026년에는 IT 산업을 넘어 전반적인 비즈니스의 핵심 트렌드로 ‘AI 에이전트’가 주목받고 있습니다.그만큼 AI 에이전트 기술의 고도화와 적용 속도는 더욱 빨라질 것이고, 앞으로는 AI 에이전트를 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 곧 업무 역량을 평가하는 기준이 될 것입니다.

이에 대비하기 위해서는 일상의 작은 업무부터 AI를 적극적으로 활용하며 AI 활용 능력을 꾸준히 높여가는 것을 추천드립니다.

최근에는 바이브 코딩, 노코드 플랫폼 등 AI 프로그램을 쉽게 적용할 수 있는 기술이 빠르게 확산되면서 나만의 AI 에이전트를 만드는 것도 가능해졌습니다. 아래에서 AI 활용 능력을 높이는 간단한 방법을 소개해드릴게요.

1) 바이브 코딩을 통한 나만의 AI 애플리케이션 개발

바이브 코딩의 등장으로 이제는 누구나 애플리케이션을 만들 수 있는 시대가 열렸습니다. 작은 아이디어라도 바이브 코딩을 활용해 직접 애플리케이션으로 구현해보세요. 이 과정만으로도 AI 기반의 아이디어 실행력과 개발 감각을 키울 수 있습니다.

2) 노코드 플랫폼을 활용한 나만의 개인 AI 에이전트 구축

AI 에이전트를 제대로 활용하기 위해서는 AI 워크플로우를 직접 구축해보는 경험이 매우 중요합니다.

노코드 플랫폼을 활용하면 코딩에 대한 전문 지식이 없어도 AI 워크플로우를 설계하고, 나만의 AI 에이전트를 손쉽게 만들어볼 수 있습니다.

이랜서에서는 노코드 기반의 ‘하이퍼플로우(Hyperflow)’ 교육과 기술 지원을 제공해, AI 에이전트를 도입할 수 있도록 돕고 있습니다. 이 기회를 적극적으로 활용해 당신만의 AI 에이전트를 직접 만들어보세요.

3) 개인 AI 에이전트를 넘어, 현장 AI 에이전트로 실전 도입

나만의 개인 AI 에이전트를 활용해보았다면 이제는 실제 업무에 적용해 볼 차례입니다. 작은 업무부터 하나씩 도입하며 개선 효과를 만들어보세요.
 

직접 현장에서 적용해보는 과정에서 AI 에이전트를 어떻게 설계하고 활용해야 하는지에 대한 아이디어가 자연스럽게 떠오르고, 이를 통해 실질적인 업무 혁신을 이끌어낼 수 있을 것입니다.

 

다가올 AI 에이전트 시대,

차이를 만드는 건 ‘AI를 다루는 능력’입니다.

AI 기술이 빠르게 발전하면서 앞으로 많은 업무가 AI 에이전트를 통해 더욱 효율적으로 수행될 것으로 보입니다. 결국 차이를 만드는 것은 AI를 다루는 능력이겠죠.

2025년 이천 포럼에서 최태원 SK그룹 회장이 “구성원 개개인이 인공지능을 친숙하게 다룰 수 있어야 혁신과 성공을 이룰 수 있다”고 강조한 것도 같은 맥락입니다.

다가올 AI 에이전트 시대에 가장 중요한 것은 변화를 두려워하는 것이 아니라, 우리의 방식대로 자연스럽게 AI를 경험하며 익숙해지는 것을 추천드립니다.

작은 것부터 한 걸음씩 시작해보면, 개인도 기업도 AI 시대에 맞는 새로운 성장과 혁신을 충분히 만들어낼 수 있을 것입니다.