1️⃣ 인터넷 데이터 기반 훈련의 한계

- 현재 AI 모델은 인터넷에 존재하는 방대한 양의 데이터를 이용해 훈련

- 고품질 데이터는 한정적이라, 곧 한계에 도달

- 따라서 기존 방식만으로는 AI 성능을 계속해서 향상시키기 어려움

2️⃣ 에이전트 기반 AI의 부상

- 이 한계를 극복하기 위해 에이전트 기반 AI가 필요

- 에이전트는 환경과 상호작용하며 스스로 작업을 수행하고 목표를 달성하는 AI 시스템

- 현재의 AI는 입력에 대해 정적인 결과를 출력

- 에이전트는 동적으로 문제를 해결하고 피드백에 따라 계획을 수정

- 에이전트형 AI는 인간처럼 여러 단계에 걸쳐 추론하고, 계획하고, 적응하는 능력을 갖추게 됨

🟠 AI 에이전트는 무엇인가?

위에서도 잠깐 나왔다시피, AI 에이전트는 채팅창에 머물며 물어보면 답해주는 방식에 머물지 않고, 특정 역할을 부여 받고 우리가 이미 사용하는 툴에 들어와 대신 활동하는 개념입니다. 그러기 위해서는 스스로 다양한 매체를 직접 인식하고 해석하고 추론하는 능력이 필요합니다. 최근 1년간 오픈AI나 구글의 발표를 통해 AI가 카메라에 비친 것을 인식하는 모습이나, 브라우저 화면을 읽어내는 것들 모두, AI 에이전트를 위한 사전 준비 단계였지요.

🔵 AI 에이전트 시대의 기업

최근 세일즈포스 처럼 AI 에이전트를 적극 언급하고 포지셔닝하려는 기업이 많아졌습니다. 팔란티어 역시 AI 모델을 직접 훈련하는 것이 아닌 시스템 안에 투입해서 유저 대신 많은 일을 대신 처리할수 있게 하는 것이 주요 가치이지요. 즉, 주요한 테크 기업들은 발빠르게 새 패러다임에 맞춰 사업을 전개하고 있습니다.

1️⃣ 버티컬 AI 에이전트

앞으로는 수많은 AI 에이전트가 쏟아질 예정이고, AI 에이전트를 위한 Upwork가 등장할거라고 보는 사람들도 있습니다. 그만큼 특정 능력이 고도화된 버티컬 AI 에이전트가 중요해질 것입니다. 아무래도 특정 기술이 특화된 B2B 소프트웨어 업체들이 가장 먼저 혜택을 볼 가능성이 큽니다.

2️⃣ 온디바이스 에이전트

온디바이스 AI 또한 AI 에이전트의 연장선상이라고 볼수 있을것 같습니다. 대표적으로는 테슬라가 있을 것이고, 이미 하드웨어 시장에서 높은 점유율을 가지고 있는 애플, 반대로 높은 OS 점유율을 가지고 있는 구글의 경우도 이에 해당한다고 볼수 있습니다.

3️⃣ 사이버 보안

AI가 우리의 시스템에 직접 투입된다는 것은 보안 문제와 떼어두고 생각할수 없습니다. AI 에이전트의 활동 범위를 제한하는 기술 자체도 중요하겠지만, 그와 별개로 보안의 중요성에 대한 인식도 크게 올라가지 않을까 생각됩니다. 대표적인 보안업체를 다뤘던 뉴스레터 내용도 함께 보시는 것도 추천드립니다.

하단의 표에는 가장 친숙한 이름들만 채웠습니다.

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