2025년 9월호

최근 인공지능 분야에서 주목받는 기술 중 하나가 AI 에이전트(AI Agent)입니다.

7월 초 발간된 『맥킨지 기술 트렌드 전망 2025』 보고서에서도, 조사 대상 기술 중 가장 빠른 성장세를 보이는 분야로 AI 에이전트를 꼽았습니다. 이는 단순한 미래 예측이 아니라, 이미 산업 전반에서 체감할 수 있는 흐름으로 해석할 수 있습니다.

AI 에이전트는 생성형 AI의 발전에서 파생된 기술로, 사람처럼 사고하고 계획을 세우며, 스스로 업무를 수행할 수 있는 '디지털 직장 동료'라 할 수 있습니다. 기업 입장에서는 이러한 기술을 통해 생산성과 수익성을 동시에 끌어올릴 수 있는 잠재력을 기대할 수 있습니다.

• ① 에이전트 AI (Agentic Al)
• ② 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)
• ③ 맞춤형 반도체 (Application-specific semiconductors)
• ④ 첨단 유무선 통신 (Advanced connectivity)
• ⑤ 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 (Cloud and edge computing)
• ⑥ 몰입 현실 기술 (Immersive-reality technologies)
• ⑦ 첨단 보안 (Digital trust and cybersecurity)
• ⑧ 양자 기술 (Quantum technologies)
• ⑨ 미래 로봇 (Future of robotics)
• ⑩ 미래 모빌리티 (Future of mobility)
• ⑪ 미래 생명공학 (Future of bioengineering)
• ⑫ 미래 우주기술 (Future of space technologies)
• ⑬ 전력 및 신재생 에너지 (Future of energy and sustainability technologies)

또한, 최근 맥킨지가 발표한 보고서에서는 "AI 에이전트가 금융산업 생태계를 바꾸고 있다"는 흥미로운 전망을 제시하기도 했습니다.

1) 개인의 자산을 최적화하는 AI

맥킨지 보고서에서는 AI 에이전트가 금융 산업의 게임 체인저가 될 것이라 전망했습니다. 예금 최적화, 신용카드 추천, 결제 수단 자동화 등에서 이미 변화의 조짐이 나타나고 있습니다. AI는 고객이 더 높은 이자를 얻을 수 있도록 자금을 이동시킬 수 있으며, 이는 은행의 기존 수익 구조를 흔들 수 있습니다. 또한 카드 선택과 결제 수단을 AI가 대신 결정하면서, 브랜드 충성도보다는 AI의 판단이 소비를 주도하는 시대가 열리고 있습니다. 금융사는 이러한 흐름 속에서 단순한 대차대조표 제공자(utility)로 전락할 위험에 직면하고 있습니다.

맥킨지는 이를 극복하기 위해 상품, 채널, 인프라 전반의 재설계와 함께 API 개방, 데이터 공유 확대를 강조합니다. 앞으로 AI 에이전트를 의사결정 계층으로 끌어올린 기업만이 새로운 수익 모델과 고객 접점을 선점할 수 있을 것입니다.

2) 예금주의 자산을 알아서 굴려주는 AI

최근 영국의 그리핀이라는 핀테크 회사가 MCP* 서버를 공개했습니다. 이 회사는 '자율 금융'을 가능하게 하는 AI 기반 에이전트를 구축할 수 있도록 인프라와 도구를 제공합니다. 이 도구를 이용하면 금융사들의 금리를 실시간으로 비교해서 고객의 자금을 더 높은 수익률을 제공하는 곳으로, 자동으로 이동시키는 게 가능해집니다.

우리가 ChatGPT를 사용하는 것처럼 해당 서비스의 AI 프롬프트 창에 목표를 몇 줄 입력하면 AI 에이전트가 알아서 자산을 매일매일 최적화 해줄 수 있습니다. 미세한 수익률 차이를 AI 에이전트가 비교하고 찾아내서 챙겨주는 것입니다. 알리바바 그룹에서 운영 중인 AI 금융 관리 앱은 고객의 소비 패턴을 분석해서 매달 여유 자금을 확인하고, 최적의 투자 상품을 추천합니다.

* MCP(Model Context Protocol) : AI가 외부 도구나 데이터를 통합하는 기술, 4월 CIO 레터 참고

3) 더 많은 혜택을 받도록 카드 결제를 최적화해 주는 AI

영국 기업인 커브에서는 여러 장의 카드를 하나의 카드로 통합하여 결제하는 서비스를 제공하고 있습니다. 상황에 따른 결제 카드를 미리 설정하여 자동으로 해당 카드로 결제되게 하는 방식입니다. 여기에 AI 에이전트가 결합되면 마일리지, 포인트, 할인 혜택 등을 고려하여 최적의 카드를 자동으로 선택해 결제를 해줄 수 있고, 현금 결제가 더 유리하다고 판단하면 카드 대신 계좌 간 이체 방식으로도 가능합니다.

대부분의 사람들은 가진 돈을 매일매일 효율적으로 관리하지는 못하지만, AI 에이전트는 실시간으로 잔액을 모니터링하고, 기관의 수익률을 비교하며, 유휴 현금을 고수익 계좌로 이동시킨 후 청구서 지불 시기에 맞춰 예금계좌로 다시 이동시킬 수 있습니다. 이런 발전은 그동안 기관이 가져갔던 수익을 예금주가 가져가면서 금융 기관의 비즈니스 모델에 대한 혁신을 요구하게 될 것입니다.

맥킨지의 보고서는 AI가 나아가야 할 방향을 명확하게 보여줍니다. 단순히 주어진 명령을 수행하는 것을 넘어, 자율적으로 문제를 해결하고, 인간과 상호작용하며, 고도의 개인화된 서비스를 제공하는 것이 미래 AI의 핵심 역량이 될 것입니다.

이는 금융 산업뿐만 아니라 모든 산업에 시사하는 바가 큽니다. AI 에이전트가 점차 복잡한 업무를 스스로 처리하게 되면서, 기업은 인적 자원을 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중시킬 수 있게 됩니다. AI는 더 이상 '인간의 일을 대체하는 기술'이 아니라, '인간의 역량을 증폭시키는 도구'로 진화하고 있는 것입니다.

앞으로 산업은 AI 에이전트 기술을 누가 먼저 도입하고 잘 활용하는지에 따라 시장 경쟁력이 좌우될 것입니다. 맥킨지 보고서가 제시한 것처럼, AI의 다음 단계인 '자율 에이전트' 시대를 준비하는 기업만이 미래를 선도할 수 있을 것입니다.

근래에 미국 증시에 투자했던 분들이라면 8월 19일 기술주 중심의 나스닥 지수 급락으로 마음을 졸였을 것 같습니다. 여러 요인이 있겠지만 이러한 불안감의 중심에는 MIT의 충격적인 AI 보고서와 'AI 거품론'을 직접 언급한 샘 올트먼 OpenAl CEO의 발언이 있었습니다. 이로 인해 AI 산업에 대한 회의론이 고개를 들었으며, 단지 시장의 거품 논쟁을 넘어 기업들이 AI 기술을 실제로 어떻게 활용하고 있는지에 대한 근본적인 질문을 던졌습니다. 이는 기업과 AI의 관계가 새로운 전환점에 서 있음을 보여줍니다.

8월 발표된 MIT NANDA** 프로젝트의 '2025년 기업 AI 현황' 보고서는 많은 기업에게 충격을 안겼습니다. 보고서에 따르면, 기업들이 지난 몇 년간 AI에 수십억 달러를 쏟아부었지만, 95%의 기업은 투자 대비 측정 가능한 수익을 얻지 못했다고 합니다. 이는 기업들이 AI를 도입했음에도 불구하고, 실제 비즈니스 가치로 연결하는 데 실패하고 있다는 냉혹한 현실을 보여줍니다.

이러한 현상은 AI 기술이 아직 단순한 '실험' 단계에 머물러 있음을 시사합니다. 많은 기업이 AI 파일럿 프로젝트를 진행하지만, 이 중 극소수만이 실제 운영 시스템에 통합되어 의미 있는 가치를 창출하고 있다는 의미입니다. 이는 AI 기술 그 자체의 문제가 아니라, 기술을 조직의 업무 프로세스에 효과적으로 녹여내는 '실행력의 부재'에 기인한다고 볼 수 있습니다. 또한, 보고서에서는 대부분의 AI파일럿이 실패하는 근본 원인으로 학습 격차(learning gap)를 지목했습니다.

** NANDA(Networked Agents and Decentralized Al) : MIT가 주도하는 기업 AI 연구 프로그램으로 AI가 기업의 조직 문화, 인력, 생산성에 미치는 영향을 분석

AI 거품(?) 논란에 불을 지핀 것은 다름 아닌 샘 올트먼 OpenAl CEO입니다. 어느 누구보다 AI의 중심에 서 있는 그가 "투자자들이 AI에 지나치게 흥분하는 단계"라며 현 상황을 닷컴 버블에 비유한 것입니다. 사실 그의 발언은 AI 기술의 잠재력을 부정하는 것이 아니라, 기술의 가치와 시장의 기대치 사이에 큰 괴리가 있음을 지적한 것입니다. 이는 AI 기술을 도입하는 기업들에게도 중요한 메시지를 던지고 있습니다.

올트먼의 경고는 기업들이 'AI 도입'에만 집중할 것이 아니라, AI가 실제로 해결할 수 있는 비즈니스 문제가 무엇인지 냉철하게 판단해야 한다는 점을 강조하고 있습니다. 단순히 유행처럼 AI를 도입하는 행태는 결국 막대한 투자 비용만 낭비하고 실제 성과를 얻지 못하는 결과를 낳을 수 있다는 것입니다.

NANDA 보고서와 올트먼의 발언은 AI가 이제는 '흥분과 과대광고'의 단계를 지나 '실용주의'의 시대로 접어들었음을 알립니다. 이제 중요한 것은 AI 도입 여부가 아니라, AI를 얼마나 효과적으로 활용하여 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는지입니다.

보고서는 영업이나 마케팅처럼 가시적인 영역보다 인사, 재무, 법무 같은 '백오피스' 분야에서 AI의 가장 큰 투자수익(ROI)을 기대할 수 있다고 제시합니다. 이는 AI가 일상적이고 반복적인 업무를 자동화하여 비용을 절감하고 효율성을 높이는 데 가장 효과적임을 보여줍니다.

결론적으로, 기업은 AI를 도입하기 전에 명확한 목표를 설정하고, 조직의 업무 프로세스를 AI에 맞게 재구성하며, 직원들이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 교육하는 노력을 기울여야 합니다. AI는 여전히 막대한 잠재력을 가지고 있지만, 그 잠재력을 현실로 만드는 것은 기술을 구매하는 행위가 아닌, 기술을 전략적으로 활용하는 기업의 역량에 달려있습니다.

그룹 홍보 DB 시스템은?
한솔그룹의 창립 초창기부터 전 계열사의 각종 행사 및 홍보 자료 등을 관리해 왔던 시스템입니다.
2011년도에 Oracle Content 솔루션을 도입해 구축되었으며, 2025년 8월에 PNS 표준 웹 기술을 활용해 그룹 역사 자료 아카이빙 시스템으로 재탄생했습니다.

그룹 역사 사진자료들

🚫 이런 문제점이 있었습니다.

기존 시스템은 무려 13년 전 구축된 Oracle Content Server 솔루션으로

• ① 보유 Contents 현황을 파악하기 어렵고
• ② 잦은 서버 멈춤 및 시스템 접속 장애가 발생하여 활용성이 낮았으며
• ③ 제품서비스의 종료로 최신 보안 업그레이드가 불가능한 상황이었습니다.

✅ 이렇게 개선되었습니다.

PNS 표준 웹 기술을 적용하여

• ① 자료를 다양한 view로 볼 수 있도록 UI를 개선했고,
• ② 시스템의 안정성 및 사용자 편의성(UX)을 높였으며,
• ③ 보유 Contents를 아마존(AWS) 클라우드에 보관하여 자료의 유실 위험을 낮췄습니다.

PNS 표준 웹 기술은 지속적으로 발전하고 있습니다.

▶ Dashboard를 통해 보유 Contents 현황을 한눈에 볼 수 있습니다.

▶ 한 번에 하나의 데이터만 다운로드를 통해 볼 수 있었던 기존 화면에서, 썸네일/미리보기, 통합 검색 기능 등의 다양한 접근방법으로 보다 쉽게 자료를 볼 수 있도록 개선했습니다.

▶ 자료를 아마존 AWS S3 클라우드에 보관하여 유실 위험을 낮추고, PNS 자체 표준 웹 기술을 활용하여 보안 및 성능 안정성을 높였습니다.

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