[ET시론]에이전틱 AI 시대의 서막, 에이전트노믹스의 등장

2025년의 끝자락을 향해 달려가며, 얼마 전 한 외국 지인과 나눈 대화는 짧았지만 긴 여운을 남겼다. “대한민국은 2025년에 격변의 한 해를 보냈다”는 그의 말은, 미·중 기술 패권 경쟁의 심화와 더불어 관세 협상이 촉발한 다양한 경제 이슈들이 이미 새로운 국면으로 접어들었음을 알리는 경종처럼 들렸다. 이는 단순한 통상 환경의 변화가 아니라, 세계 경제 질서가 재편되는 과정 속에서 한국이 더 이상 기존의 성장 경로에 안주할 수 없음을 보여준다. 기술혁신이 경제질서의 핵심변수로 부상하면서 반도체·인공지능(AI)과 같은 전략 자산이 국가 안보와 직결되는 가운데, 수출 의존도가 높고 글로벌 공급망에 깊이 편입된 한국 경제는 지정학적 리스크에 더욱 민감하게 노출될 수밖에 없다. 그러나 이러한 구조적 제약은 위기의 원인에 머무르기보다, 국가전략과 방향을 재정의할 수 있는 기회로 작동하며, 미래 성장을 견인할 새로운 혁신의 좌표를 주체적으로 설정해 나아가야 할 변곡점에 서있다.

올해 5월 출범한 이재명 정부가 제시한 'AI 3대 강국' 비전은 AI를 단순한 미래 성장동력이 아닌, 우리 사회의 산업 구조와 삶의 방식 전반을 재편하는 국가전략의 핵심의제로 격상 시켰다. 이러한 기조 속에서 최근 국가인공지능전략위원회가 발표한 'AI 3대 강국 도약을 위한 행동계획(Action Plan)'은 3대 정책 축, 12대 전략분야 98개 세부 과제로 구성됐고, 2030년까지 피지컬 AI 분야 세계 1위 달성을 목표로 정책 조정과 실행 방향을 총괄하는 컨트롤타워 역할을 수행할 것으로 기대된다.

◇자율적 의사결정 AI와 에이전틱 패러다임의 부상

생성형 AI의 대중화는 2022년 말 챗GPT의 등장과 함께 본격화됐으며, 이를 계기로 범용적 AI 기술혁신을 기반으로 한 다양한 서비스들이 빠르게 확산되기 시작했다. 이후 기술의 성숙과 활용 경험이 축적되면서, 2025년은 AI가 산업과 업무 전반으로 깊숙이 스며드는 중요한 전환점으로 자리하고 있다. 특히 목표를 스스로 설정하고 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 AI 에이전트(AI Agent)는 우리의 일하는 방식인 비즈니스 프로세스의 효율성을 근본적으로 재편하는 한편, 노동 생산성을 획기적으로 제고할 핵심 기술로 부상하고 있다.

이 가운데 주어진 목표 하에서 인간과 유사한 수준의 고도화된 자율적 의사결정을 수행하며, 상황에 따라 주도적으로 행동하는 특성을 갖춘 에이전트의 형태는 에이전틱 AI(Agentic AI)로 설명할 수 있다. 이는 단순한 자동화나 보조 도구를 넘어, 일정 수준의 판단과 실행을 스스로 수행하는 AI로서의 성격을 강조한다. 글로벌 테크기업들은 이러한 에이전틱 AI를 기업과 공공기관의 업무 자동화, 의사결정 지원, 복잡한 워크플로(비즈니스 프로세스) 관리 등에 적극 활용하며, 경쟁력 확보를 위한 핵심 전략으로 설정하고 표준화된 다양한 에이전트 서비스 사례를 제공하기 시작했다. 한편, 정부와 규제 기관 역시 기술의 잠재력과 함께 발생 가능한 리스크를 동시에 고려하며, 정책 가이드라인과 거버넌스 체계 마련, 그리고 다양한 분야에서의 실증 사업 지원을 추진하고 있다.

◇폭발적으로 성장하는 에이전틱 AI (Agentic AI) 시장

글로벌 시장조사 전문기관인 '마켓앤마켓' 같은 경우 에이전틱 AI 시장은 25년에는 USD 7.06 Billion (약 10조원 이상)에서 2032년에는 93.2 Billion(약 137조원 규모)으로 연평균성장률 (CAGR) 44.6%로 북미가 주도하는 시장으로 예측하고 있으며, 다른 시장조사기관 역시 2030년까지 연평균 50%로 고성장세를 보일 것이라는 전망도 내놓고 있다.

세계 최대의 정보기술(IT) 전략 전문 리서치 기관인 가트너 역시 에이전틱 AI의 확산속도와 파급력을 주목하고 있다. 가트너는 2028년까지 기업의 일상적 업무 영역 중 약 15%가 자율적 의사결정이 가능한 AI 에이전트에 의해 수행될 수 있을 것으로 내다봤으며, 2029년에는 전체 고객 서비스 민원의 약 80%가 AI 에이전트를 통해 자동으로 처리될 것으로 전망하고 있다. 이는 기업의 운영 효율성을 크게 제고하는 동시에, 비용절감과 생산성 향상을 동시에 달성하는 전환점이 될 것으로 기대된다.

한편 글로벌 IT 시장조사 전문기관인 IDC는 보다 구조적인 변화에 주목한다. IDC는 2030년까지 약 45%의 기업이 AI 에이전트를 중심으로 기본적인 업무 방식과 조직 운영 구조를 재편할 것으로 전망하며, 이러한 변화가 기업들에게 단순한 자동화를 넘어 새로운 성장 국면으로의 도약을 가능하게 할 것으로 분석하고 있다.

◇에이전틱 AI는 단순 '도구'를 넘어 '협업자'로 진화

가트너의 '2026 CIO & Technology Executive Agenda' 조사에 따르면, 2026년 기준 AI 에이전트 관련 투자를 이미 IT 예산에 반영해 개발을 진행 중인 기업은 17%, 2026년에 본격적인 개발·확산을 계획한 기업은 42%, 향후 1~2년 내 도입을 검토 중인 기업은 22%로 조사됐다.

또 MIT와 보스턴컨설팅그룹(BCG)이 공동으로 수행한 'The MIT SMR-BCG AI & Business Strategy Global Executive Study & Research Project'에 따르면, 글로벌 기업의 CEO·CIO 응답자 가운데 76% 이상이 AI를 단순한 도구(tool)가 아닌 '업무의 협업자(co-worker)'로 인식하고 있는 것으로 나타났다.

이는 AI 에이전트는 사용자의 지시에 따라 반응적으로 작동하는 보조적 도구로만 바라보는 기존 인식을 넘어, 능동적이고 주도적인 역할을 수행하는 협업 주체로 받아들이는 인식 전환이 확산되고 있음을 보여준다. 연구진은 이러한 현상을 'Tool-Coworker Duality'로 명명하며, 오늘날 AI가 도구와 협업자라는 이중적 정체성(Duality)을 동시에 갖는 존재로 자리 잡고 있음을 지적한다.

즉, 에이전틱 AI는 더 이상 단순한 자동화 수단에 머무르지 않는다. 사용자의 명령에 반응하는 도구이면서도, 동시에 판단과 제안을 통해 업무를 함께 수행하는 협업자로서 조직의 의사결정과 성과 창출에 깊이 관여하는 단계로 발전하는 다양한 사례를 접하게 될 것이다. 이러한 흐름 속에서 에이전틱 AI는 단순 반복 업무의 자동화를 넘어, 복잡한 상황을 인식하고 자율적으로 판단·의사결정을 수행하는 단계까지 다양한 스펙트럼이 형성되어 진화하고 있으며, 그 적용 범위 또한 전 산업·전 업무 영역에서 가시적인 변화를 촉발하고 있다. 특히 에이전틱 AI-피지컬 AI 결합 구조는 제조, 물류, 의료, 건설, 국방, 서비스 로봇 등 다양한 산업 분야에서 업무 수행 방식 자체를 근본적으로 재편할 잠재력을 지닌다.

예를 들어 의료나 돌봄 영역에서도 에이전틱 AI가 환자 상태와 업무 우선순위를 종합적으로 판단하고, 돌봄·간병 로봇이 실제 처치·지원·이동을 수행함으로써 서비스 사용자의 의사결정을 보조하고 물리적 현장의 생산성을 개선시키는 방향으로 활용될 수 있다. 이는 업무 공간에서 의료진과 역할을 분담하고 상호 보완하는 협업 파트너 관계로 재정의한다는 점에서 의미가 크다. 나아가 이러한 변화는 과거 정보시스템 도입을 통해 업무·역할·책임을 재설계했던 이른바 '프로세스 리엔지니어링(BPR)'의 범위를 넘어, 조직과 산업 전반의 운영 논리 자체를 인공지능 활용에 맞게 다시 분석하고 설계하는 보다 급진적인 혁신의 출발점이 될 것으로 전망된다.

◇초연결지능사회의 새로운 경제질서, 에이전트노믹스의 부상

에이전틱 AI는 주어진 목표를 이해하고 자율적으로 판단과 의사결정을 수행하는 주체로 발전하고 있으며, 이에 따라 AI 에이전트는 점차 하나의 '노동 단위'로 인식될 수 있다. 이러한 변화는 인간과 AI 에이전트가 함께 생산과 의사결정에 참여하는 새로운 경제 구조의 등장을 의미한다. 이 흐름을 설명하는 개념이 바로 에이전트노믹스(AgentNomics)이다. 에이전트노믹스는 Agent(에이전트)와 Economics(경제학)의 합성어로, 인간과 AI 에이전트가 결합된 형태로 생산과 경제 활동의 주체로 기능하면서 형성되는 새로운 경제 체계를 의미한다.

에이전트노믹스의 관점에서 AI 에이전트는 더 이상 비용을 발생시키는 '비용 센터'나 단순한 기술 자산이 아니다. 하나의 에이전트는 '도구'에서 '경제적 행위자'로 전환되며, 독립적으로 가치를 창출하는 생산 주체의 단위로 해석될 수 있다. 이는 기존의 노동 개념과 생산성 논리를 재정의하며, 인간 중심으로 설계되어 온 경제 질서와 노동 형태에 구조적 변화를 예고한다.

결과적으로 에이전트노믹스의 확산은 기업과 조직의 운영 방식에도 근본적인 변화를 요구한다. 인간과 AI 에이전트가 협업하는 환경에서는 기존 직무와 직급의 집합이 아닌, 역할과 미션 중심으로 결합·해체되는 동적 협업 네트워크형 구조로 의사결정과 관리의 방식 또한 새롭게 설계될 필요가 있다. 초연결지능사회로의 이행 속에서 에이전트노믹스는 기술 혁신을 넘어, 경제와 조직의 미래를 설명하는 핵심 개념으로 자리매김할 것이다.

이는 단순 하나의 에이전트 비용이 존재하고 유지되기 위한 지속적인 관리 비용으로 예를 들어 인프라 유지비용과 라이선스 플랫폼 비용과 에이전트 프레임워크 구독 비용 GPU비용 등 기반비용이 있다면, 에이전트가 판단과 실행을 반복하는 과정에서 발생되는 비용으로 추론이나 행동을 할 때 발생되는 활동기반 비용(Activity based Cost)으로 다층적 구조를 가질 수 있다.

향후 다수의 선도적 서비스형소프트웨어(SaaS) 기업들은 에이전트 단위 과금 모델을 단계적으로 도입하는 동시에, 작업 수행 및 트랜잭션 기반 비용을 결합한 새로운 가격체계를 실현하게 될 것이다. 이는 에이전트노믹스가 현실 세계에서 작동하는 비즈니스모델로 구체적인 형태를 제시되며 이 과정에서 기업은 단순히 시스템을 도입하는 수준을 넘어, 어떤 에이전트가, 어떤 수준의 자율성으로, 얼마나 자주 사고하고 행동할 것인가? 더 나아가 어떻게 '고용'하고, 관리하며, 성과를 평가할 것인가라는 근본적인 질문과 직면하게 될 것이다.

◇멀티에이전트와 협업하는 조직과 노동의 미래는?

이는 또한 얼마나 많은 에이전트들이 필요한가, 그리고 이를 어떤 구조로 설계할 것인가라는 보다 근본적인 문제로 이어진다. 필자는 약 20년 전 다수의 에이전트들로 구성된 멀티에이전트 시스템 모델을 공급망에 적용하는 연구를 수행하면서, 싱글에이전트시스템(SAS)과 멀티에이전트시스템(MAS)의 차이가 단순한 기술 구조의 문제가 아니라, 어떤 경제 단위를 어떻게 설계하고 운영할 것인가의 경제·조직적 문제로 귀결된다는 점이었다.

오늘날 에이전틱 AI의 확산 역시 이러한 문제의식을 다시 환기시키고 있다. 싱글 에이전트가 비교적 명확한 비용 구조와 역할을 가진 단일 생산 단위라면, 멀티에이전트는 여러 역할을 수행하는 주체들이 상호작용하며 공동의 목표를 달성하는 구조로, 조정과 거버넌스 비용이 증가하는 대신 보다 고부가가치의 전략적 의사결정을 가능하게 한다. 이미 생성형 AI 환경에서 우리는 다양한 에이전트가 역할을 분담하고 협업하는 모습을 경험해 나가고 있으며, 이는 범용성과 대규모 확장성에 초점을 맞추던 AI 활용이 점차 개인과 조직에 귀속된 고부가가치 생산 주체로 진화하고 있음을 보여준다.

예컨대 개인의 생애 주기를 관리하는 통합 돌봄형 건강 에이전트나, 스마트 팩토리에서 공정별 에이전트들이 비용 절감과 품질 개선을 넘어 새로운 해결책을 공동으로 도출하는 사례는 이러한 변화를 단적으로 드러낸다. 결국 싱글과 멀티에이전트의 선택은 기술적 아키텍처 문제가 아니라, 경제 단위를 어떻게 설계하느냐의 전략적 선택의 문제로 이는 에이전틱 AI 시대에 조직과 노동, 그리고 경제 질서 전반을 재구성하는 핵심 과제로 자리 잡을 것이다.

◇에이전트의 개입과 자율성 그리고 윤리적 책임

이러한 변화 속에서 다음으로 제기되는 핵심 질문은 에이전트가 언제, 어떤 방식으로 개입해야 하는가? 이는 자율성의 수준에 따라 달라지며, 이 선택은 곧 비용구조와 비즈니스모델을 통한 성과 달성 뿐만 아니라, 윤리적 책임의 범위를 결정하게 된다. 싱글 또는 멀티 에이전트 시스템 분석·설계 단계에서 앞서 설명한 에이전트노믹스의 관점에서 보면, 에이전트가 언제 개입해야 하는가는 더 이상 단순한 기술설계 문제가 아니라, 경제적 선택과 책임배분의 문제이기도 하다. 에이전트 개입시점과 운영 방식은 자율성 수준에 따라 서로 다른 비용과 가치를 발생 시키며, 따라서 에이전트노믹스가 요구하는 핵심 원칙은 자율성의 극대화가 아니라, 업무의 경제적 가치와 위험 수준에 맞춰 에이전트의 개입 시점과 역할을 차등적으로 설계하고, 인간이 최종 책임을 지는 구조를 유지하는 것이다. 특히 공공서비스, 의료, 금융, 안전과 같이 사회적 파급력이 큰 영역에서는 에이전트의 개입 수준에 대한 사회적 합의와 제도적 기준이 필수적으로 요구될 것이다. 이는 에이전틱 AI의 확산이 단순한 기술 도입을 넘어, 우리 사회가 효율성과 책임, 자동화와 통제 사이의 균형을 어떻게 설정할 것인가에 대한 우리 선택의 문제임을 시사한다.

에이전트노믹스의 중요성은 최근 스탠퍼드 인간중심AI 연구소(HAI)의 교수진들이 발표한 2026년 AI 전망에서도 다시 한번 강조되고 있다. 지난 몇 년간 AI기술에 대한 기대와 확산을 의미하는 '전도(Evangelism)'시기에서 실제 효용과 비용, 사회적 영향까지 모두 고려하는 '평가(Evaluation)'로 전환하는 한 해가 될 것이라 규정했다. 이는 필자가 지난 9월 본고를 통해 제기했던 AI 도입이 반드시 생산성 향상으로 직결되지 않을 수 있다는 이른바 'AI 생산성 패러독스'에 대한 우려와도 맥을 같이한다.

한 해를 마무리하며 다가오는 2026년 병오년(丙午年)은 불의 기운을 이어받은 말처럼 역동과 도약을 상징한다. 차세대 AI 기술을 선점하기 위한 경쟁 속에서, 우리는 피지컬 AI에서 세계 1위라는 목표 아래 각자의 역량을 하나로 모아야 한다. AI 기술의 속도 만큼이나 균형 잡힌 선택과 사회적 책임을 함께 고민하는 한 해, 모두가 힘찬 에너지로 앞으로 나아가는 해가 되기를 기대한다.

이정훈 연세대 정보대학원 교수 jhoonlee@yonsei.ac.kr

〈필자〉이정훈 교수는 연세대 정보대학원 교수이자 DT기술경영 센터장으로 현재 한국IT서비스학회 학회장을 맡고 있다. 서울시 디지털명예시장·스마트도시위원회 위원장·위원, 국가 스마트도시위원회 위원, 기술경영경제학회장을 역임했다. 현재 공공데이터전략위원회 소속 데이터 개방·활용 전문위 위원, 국가데이터 정책위원회 생산·공유 분과위원회에서 실무위원으로 활동하고 있다. 지난해부터 UN HABITAT에서 주도하고 있는 '사람중심의 스마트도시 구현을 위한 국제가이드라인'의 전문가 그룹 한국대표다.