저도 이 부분이 헷갈리더라고요. 생성형 AI는 기본적으로 "이거 번역해줘", "이미지 만들어줘" 이런 식으로 사람이 지시해야 하는데, 에이전트 AI는 목표만 정해주면 스스로 여러 단계의 작업을 자동으로 처리한다고 봐요. 예를 들어 "월별 판매 리포트 만들어" 하면 자료 수집부터 분석, 작성까지 혼자서 하는 거죠. 조직 입장에선 반복적인 업무를 대폭 줄일 수 있다는 게 핵심인 것 같습니다.
AI연구
요즘 AI가 달라졌대요... 뭐가 계속 바뀌는 거죠?
최근 AI 업계가 '에이전트 AI' 중심으로 빠르게 재편되고 있다는 뉴스를 봤어요. 생성형 AI 시대는 끝났다고 하는데, 이게 우리 일상에 어떤 영향을 미칠지 솔직히 잘 모르겠어요.
2026년부터 AI는 스스로 판단하고 업무를 수행하는 에이전트 AI로 진화하면서 현실 세계에서 활동하는 단계로 나아간다고 하는데, 생성형 AI는 주로 개인 생산성 향상에 기여했지만 에이전트 AI는 조직 전체의 업무 프로세스를 혁신한다더라고요.
근데 생각해보니 지금까지 우리가 쓰던 AI와 뭐가 다른 거 같긴 한데... 구체적으로 뭐가 달라지는 건지 설명해주실 분 계신가요? 회사에서도 이 에이전트 AI 도입을 검토 중이라고 하는데 실제로 어떤 이점이 있는지 궁금하네요.
2026년부터 AI는 스스로 판단하고 업무를 수행하는 에이전트 AI로 진화하면서 현실 세계에서 활동하는 단계로 나아간다고 하는데, 생성형 AI는 주로 개인 생산성 향상에 기여했지만 에이전트 AI는 조직 전체의 업무 프로세스를 혁신한다더라고요.
근데 생각해보니 지금까지 우리가 쓰던 AI와 뭐가 다른 거 같긴 한데... 구체적으로 뭐가 달라지는 건지 설명해주실 분 계신가요? 회사에서도 이 에이전트 AI 도입을 검토 중이라고 하는데 실제로 어떤 이점이 있는지 궁금하네요.
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생성형 AI는 사용자가 프롬프트 입력하면 결과 내주는 거고, 에이전트는 목표 설정하면 스스로 단계 나눠서 실행하는 거 같아요. 예를 들면 이메일 분류, 데이터 정리 같은 반복 업무를 자동으로 처리하는 식이죠. 조직 입장에선 비용 절감이 큰 거고요.
쉽게 말하면 생성형 AI는 사용자가 물어봐야만 답하는 거고, 에이전트 AI는 스스로 판단해서 알아서 일을 처리한다는 거네요. 예를 들면 지금 챗GPT에 "이메일 정리해줘"라고 물어봐야 하는데, 에이전트 AI는 자동으로 이메일을 모니터링하다가 스팸 분류하고, 중요한 건 정리해서 보고하는 식이겠죠. 조직 관점에서는 반복 업무 자동화가 훨씬 수월해질 것 같아요. 회사 도입을 검토 중이라니 앞으로 어떻게 바뀔지 지켜봐야겠네요.
에이전트는 기본적으로 스스로 판단해서 여러 작업을 연쇄적으로 처리한다는 게 다른 거거든요. 생성형은 물어봐야 답하는 식이지만 에이전트는 목표 주면 알아서 계획 세우고 실행하고 수정하는 거예요. 그래서 자동화 범위가 훨씬 넓어진다더라고요.
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