에이전틱 AI가 바꾸는 4가지 비즈니스 혁신… 내가 놓친 업무 조각 찾아낸다

Data-powered Innovation Review Wave 10

다국적 정보기술 서비스 및 컨설팅 기업 캡제미니(Capgemini)의 최신 데이터 기반 혁신 보고서가 공개되었다. 이번 10호 보고서는 에이전틱 AI(Agentic AI)가 기업의 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고 분석했다. 특히 개인화 서비스를 넘어 ‘세렌디피티 엔진(Serendipity Engine)’이라는 새로운 개념을 제시하며, AI가 인간의 숨겨진 욕구까지 예측하는 시대가 도래했음을 강조했다.

아마존·넷플릭스 넘어선 AI 개인화 – 수천 개 실험을 동시에 진행하는 ‘세렌디피티 엔진’

보고서에 따르면 기존의 개인화 서비스는 단순히 사용자의 클릭 패턴이나 선형적 이벤트에 반응하는 수준에 머물렀다. 하지만 에이전틱 AI는 사용자가 스스로도 인지하지 못하는 잠재적 욕구를 파악하고, 이를 바탕으로 우연한 발견의 경험을 대규모로 제공할 수 있다고 분석했다.

캡제미니의 니라브 비야스(Neerav Vyas) 부사장은 “에이전틱 시스템은 단순히 더 많은 동일한 콘텐츠를 제공하는 것이 아니라, 사용자 관심사의 궤적과 마음속에 형성되려는 초기 아이디어를 이해하고 누락된 조각을 능동적으로 제공한다”고 설명했다. 아마존(Amazon)과 넷플릭스(Netflix)의 개인화 팀이 성공 지표로 삼았던 실험 횟수 증가 방식을 넘어, AI가 수천 개의 미시 실험을 동시에 수행하며 개별 사용자에게 최적화된 경험을 제공할 수 있게 되었다.

피규어 AI의 로봇 연간 1만 2천대 생산 – 휴머노이드 로봇이 인간과 협업하는 제조업 현장

제조업 분야에서는 휴머노이드 로봇이 인간 노동자를 대체하는 것이 아니라 협업하는 파트너로 등장하고 있다. 캘리포니아의 피규어 AI(Figure AI)같은 기업들이 연간 12,000대의 휴머노이드 로봇을 생산할 수 있는 공장을 건설하고 있으며, 이는 제조업 현장에 새로운 혁신을 가져올 것으로 예상된다.

캡제미니 엔지니어링의 알렉산드르 엠브리(Alexandre Embry) 부사장은 “휴머노이드 로봇은 기존 산업 운영에 쉽게 통합되어 위험하고 반복적인 작업을 수행할 수 있다”며 “기업들은 소수의 휴머노이드로 시작해 시간이 지나면서 단순히 더 많은 로봇을 추가하여 확장할 수 있다”고 설명했다. 캡제미니의 AI 로보틱스 앤 익스피어리언스 랩(AI Robotics and Experiences Lab)은 에이전틱 AI, 컴퓨터 비전, 디지털 트윈 기술을 결합하여 인간과 휴머노이드, AI 에이전트 시스템 간의 협업을 최적화하는 연구를 진행하고 있다.

전 세계 조직 80% 공급망 중단 경험 – AI가 전 세계 탄소 배출량 60% 차지하는 공급망 혁신

공급망 관리 분야에서 AI의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 비즈니스 연속성 연구소(Business Continuity Institute)의 보고서에 따르면 지난해 전체 조직의 80%가 공급망 중단을 경험했으며, 대부분이 한 번 이상의 disruption을 겪었다고 나타났다.

캡제미니의 수다샨 사후(Sudarshan Sahu) 수석 컨설턴트는 “공급망이 전 세계 탄소 배출량의 60% 이상을 차지하는 상황에서, 이들은 더 이상 단순한 운영 엔진이 아니라 기후 부채”라고 지적했다. AI는 실시간 데이터와 예측 분석을 활용하여 공급업체 지연, 극한 날씨, 지정학적 이슈 등의 잠재적 위험을 운영에 영향을 미치기 전에 식별할 수 있어, 기업들이 대안 소싱, 동적 재라우팅, 재고 조정을 통해 위협을 사전에 완화할 수 있도록 돕는다.

2027년 스웨덴 수준 전력 소비 AI vs 50% 빠른 소형 모델 – ‘검소한 혁신’이 증명한 효율성

대형 언어 모델(LLM)의 환경적 비용이 증가하면서, 보고서는 ‘검소한 모델(Frugal Models)’의 중요성을 강조했다. 캡제미니의 요아킴 닐슨(Joakim Nilsson) 지식 그래프 리드는 “생성형 AI가 2023년에 6-9 테라와트시(TWh)의 전력을 소비했으며, 2027년까지 AI 서버가 134 TWh/년을 소비할 수 있다”고 분석했다.

이에 대한 해결책으로 세 가지 전략을 제시했다. 처음부터 모델을 훈련시키는 방법, 기존 모델을 파인튜닝하는 방법, 그리고 증강 검색(RAG)을 활용하는 방법이다. 특히 작은 컨텍스트 인식 모델이 대형 클라우드 기반 GPT 모델과 동등한 성능을 보이면서도 50% 이상 빠른 생성 시간을 달성할 수 있음을 실험을 통해 입증했다.

FAQ

Q: 에이전틱 AI가 기존 AI와 어떻게 다른가요?

A: 에이전틱 AI는 단순히 정보를 처리하거나 추천하는 것을 넘어 독립적으로 의사결정을 내리고 행동을 실행할 수 있는 AI 시스템입니다. 기존 AI가 도구의 역할을 했다면, 에이전틱 AI는 능동적인 파트너로서 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다.

Q: 휴머노이드 로봇이 인간 일자리를 대체할까요?

A: 보고서에 따르면 휴머노이드 로봇은 인간을 대체하기보다는 협업 파트너로 설계되고 있습니다. 위험하고 반복적인 작업은 로봇이 담당하고, 인간은 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 역할이 재편될 것으로 예상됩니다.

Q: 소형 AI 모델이 대형 모델만큼 효과적일 수 있나요?

A: 적절한 컨텍스트와 파인튜닝이 제공된다면 소형 모델도 특정 작업에서 대형 모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. 특히 환경적 지속가능성과 비용 효율성 측면에서 소형 모델의 장점이 더욱 부각되고 있습니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 캡제미니에서 확인 가능하다.

이미지 출처: 캡제미니

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.