- 대화형 챗봇에서 스스로 계획·도구 실행하는 ‘자율 에이전트’로 패러다임 전환
- 초거대 단일 모델서 벗어나 경량화(SLM)·온디바이스 및 로봇 결합 ‘피지컬 AI’ 부상
- 추론 비용 폭증과 신규 인력 채용 지형 급변… AI 거버넌스와 실질 ROI 검증이 생존 화두
[로컬라인=글로벌라이프]
인공지능(AI) 기술이 텍스트와 이미지를 만들어내던 생성형 초기 단계를 지나, 실제 작업을 주도적으로 수행하는 ‘실행형(Action-oriented)’ 단계로 완전히 진입했다. 글로벌 빅테크와 연구기관들이 발표한 최신 분석에 따르면, 단순 질의응답을 넘어 목표를 세우고 외부 소프트웨어 도구를 호출해 완결 짓는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’와 현실 세계와 상호작용하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’가 산업 전반을 근본적으로 바꾸고 있다.
‘생성(Generation)’에서 ‘자율 실행(Agentic Action)’으로
초기 생성형 AI가 인간의 프롬프트에 답변이나 코드를 제안하는 보조 도구였다면, 최신 AI 시스템은 목표(Goal) 하나만 주어지면 다단계 계획을 수립하고 스스로 실행에 옮긴다. 소프트웨어 개발 분야에서는 단순 자동완성을 넘어 복수의 파일 구조를 파악해 오류를 수정하고 배포까지 끝마치는 CLI 에이전트가 주류로 자리 잡았으며, 이커머스·고객센터 등 기업 현장에서도 주문 취소, 환불 규정 판별, 배송 경로 재설정 등 실무 결정을 직접 처리하는 멀티 에이전트 협업 체계가 본격 가동되고 있다.
멀티모달 네이티브와 ‘경량화(SLM)’의 실용주의
시장의 초점은 막대한 비용이 드는 단일 초대형 모델 경쟁에서 ‘용도 최적화’로 전환되는 추세다. 텍스트, 음성, 비전, 영상을 단일 잠재 공간에서 동시에 처리하는 옴니모달(Omni-modal) 아키텍처가 발전하면서 실시간 음성 상호작용과 스크린 제어가 실무에 배치되고 있다. 동시에 기업들은 전력 소모와 데이터 보안, 지연 시간을 줄이기 위해 특정 산업 도메인에 특화된 소형 언어 모델(SLM)과 온디바이스 AI 구축에 예산을 집중하고 있다. 모든 작업에 거대 모델을 쓰기보다 ‘작업에 딱 맞는 적정 모델’을 조율해 쓰는 하이브리드 아키텍처가 정석으로 굳어졌다.
피지컬 AI와 노동 시장의 재편
디지털 화면 안에 머물던 알고리즘은 센서 및 로보틱스와 결합한 피지컬 AI로 영토를 넓히고 있다. 제조, 물류, 스마트 팜 등 정밀한 물리 환경 제어가 필요한 현장에 AI 기반 자율 시스템이 투입되며 하드웨어와 소프트웨어 간의 경계가 빠르게 흐려지고 있다. 반면 이러한 급격한 전환은 산업계에 냉정한 과제도 던지고 있다. 에이전트가 복잡한 추론을 수행할수록 연산 및 인프라 비용이 기하급수적으로 증가하며, 일부 기업들은 파일럿 단계에서 실질적인 비용 대비 투자수익률(ROI)을 입증하지 못해 프로젝트를 축소하고 있다. 또한 초급 개발자나 단순 데이터 가공 인력의 수요가 축소되는 등 고용 시장의 양극화와 법적 책임성을 담보하기 위한 데이터 거버넌스 수립이 글로벌 규제 당국의 최우선 화두로 부상했다.
글로벌 테크 전문가들은 앞으로의 경쟁력이 “AI를 다룰 줄 아는가”가 아니라 “AI 에이전트에게 어떤 권한을 위임하고, 결과를 어떻게 검증할 것인가”에 달려 있다고 진단한다. 단순 작업의 자동화에 매몰되지 않고 고유의 도메인 지식과 현장 데이터를 AI 워크플로우에 결합하는 조직만이 기술 격차 속에서 지속 가능한 경쟁 우위를 선점할 수 있을 것이다.