Transcend Borders: Software & Design You can’t go back and change the beginning, but you can start where you are and change the ending (C.S Lewis) |
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About 데일리 노트
- 11월 셋째 주 뉴스레터로 인사드립니다. 시작하기 앞서, 스타트업 행사 소식 하나 공유 드리고자 합니다. 한국과 미국의 창업자, 투자자, 업계 리더들이 모여 스타트업 피칭, 기술과 혁신 관련 세션, 그리고 네트워킹 만찬을 함께하는 '2025 UKF 82 Startup Summit'에 여러분을 초대 드립니다! 제가 자원봉사하러 가는 행사인데 여러분의 많은 관심 부탁드립니다💎
- 테크잇슈를 구독하신 분들은 아시겠지만, 지난주 외부 필진 자격으로 발행하였던 'AI 검색엔진, 누가 왕이 될 상인가?' 글에 대한 소중한 피드백을 전달 받았습니다. 하나는 1) 기사 링크 오류 관련이었고, 또 하나는 2) '자사' 용어 사용 관련 사항에 대한 것이었습니다. 편집자님으로부터 피드백을 처음 전달 받았을 때 제가 들었던 첫 생각은 "감사함"이었습니다. 비판은 그 사람(또는 글)에 대한 관심을 나타내는 거라고 생각하였기에, 더 나은 글을 전달 드려야 겠다는 좋은 자극을 받게 되었습니다. 여러분들도 언제든 뉴스레터에 대한 솔직한 피드백을 남겨주시면 감사하겠습니다. 항상 귀담아 듣겠습니다.
- 이번 서론이 너무 길었네요🙂 이번주는 AI 에이전트의 시장 환경에 대한 얘기와 생성형 AI가 노동시장에 미친 영향에 대한 연구 결과를 공유드리고자 합니다.
- 이번 데일리 노트도 재미있게 읽어나가시길 바라며, 11월 넷째 주 뉴스레터로 다시 찾아뵙겠습니다.
목차
- AI 에이전트 시장 환경
- 자동화 시장을 대비하는 자세
- 소프트웨어 & 디자인 라이브러리
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AI 에이전트 시장 환경
국내 주요 통신사 SKT와 LG가 이틀 간격으로 자체 AI 에이전트 서비스 ‘에스터’와 ‘익시오’를 선보임으로써, 해외에서 뿐만 아니라 국내 AI 에이전트 시장도 뜨거워지고 있음을 보여줍니다. 주위에서 에이전트 개발 소식들이 많이 들려오지만, 정확히 ‘AI 에이전트’가 무엇이고, ‘챗봇’과는 무슨 차이점을 가질까요? 이번 장에서는 ‘AI 에이전트’의 개념과 시장 환경에 대한 얘기를 전해드리고자 합니다.
I. AI 에이전트 개념
대표 LLM 애플리케이션 모델 개발사 LangChain에 의하면, ‘AI Agent’는 “LLM을 활용해 애플리케이션의 제어 흐름을 결정하는 시스템” 입니다. 에이전트는 다양한 스펙트럼의 기능을 가질 수 있고, 자율성 정도도 달라, 에이전트에 대한 단편적인 정의를 지을 순 없습니다. 다만, 대형언어모델(LLM)이 시스템의 작동 방식을 더 많이 결정할수록 그 시스템이 ‘Agentic’ 한 성격을 가졌다고 표현합니다.
Langchain이 구분한 LLM 애플리케이션의 자율성 수준 구분에 따르면, ‘Agentic’ 성격은 Router 단계에서부터 드러나 State Machine, Autonomous Agent으로 나아갈수록 강해집니다.
- Router: LLM을 활용해 인풋을 특정 위크플로우 안에 가져오는 역할 수행
- Router~State Machine: 여러 LLM을 활용해 여러 Routing 과정을 수행
- State Machine: 시스템이 특정 과제가 완료될 때까지 반복적으로 작업 실행
- Autonomous Agent: 시스템이 도구를 만들고, 그 도구를 특정 과제를 수행하는데 자체적으로 활용
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이 다음 살펴볼 부분은 챗봇과 에이전트의 차이점입니다. Salesforce의 비유를 가져오자면, 챗봇은 ‘자판기’이며, AI 에이전트는 ‘개인 셰프’입니다. 자판기는 기계 안에 들어있는 제품에 한해, 돈을 넣고 버튼을 누르면, 해당 버튼 뒤에 있는 제품을 전달해줍니다. 이처럼, 챗봇은 “사전 정의된 규칙, 의사 결정 트리 및 스크립트 응답을 사용하여 사용자와 상호 작용하는 컴퓨터 프로그램”입니다.
반면, 개인 셰프는 메뉴 내 완제품을 손님의 취향에 따라 변형하여, 손님과 능동적으로 상호소통하며 인보이스를 요청 하고, 완제품을 전달합니다. AI 에이전트도 챗봇의 제한된 스크립트 틀을 넘어서서 문맥에 맞게 “자연어를 이해하고 생성하며, 대량의 정보를 처리 및 분석하고, 글쓰기, 코딩, 문제 해결, 창의적인 작업과 같은 복잡한 활동을 지원”하는 프로그램입니다. |
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이 차이에서 볼 수 있듯, AI 에이전트를 개발하는 과정이 LLM 챗봇을 개발하는 과정보다 복잡합니다. 특히, 상태 관리와 도구 실행 수행 능력이 에이전트 퍼포먼스를 좌우하는 중요 변수입니다.
- 상태 관리: 메시지/이벤트 기록 유지, 장기 메모리 저장, 에이전트 루프에서 여러 LLM 호출 실행
- 도구 실행: LLM이 출력한 액션을 안전하게 실행하고 결과를 반환
II. 산업에서의 활용
실제 산업 현장에서도 AI 에이전트가 적극적으로 활용되는 모습입니다. LangChain이 1,300명 전문가 대상으로 진행한 State of Agent 2024 서베이 결과에 의하면, 51%의 응답자가 실제 일터에서 에이전트를 사용하고 있다고 답했으며, 중견 기업(직원 수 100~2000명)이 63%로 가장 많이 활용하고 있었습니다. 78%가 산업 현장에 활용할 에이전트를 개발 중에 있다고 응답했으며, 비기술 직군 종사자의 90%가 일터 내에서 에이전트를 도입 하였거나 계획 중에 있다고 답했습니다.
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AI 에이전트 도입 현황 (Left), 배포 상황 (Right)
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III. 생각 정리
AI 에이전트 소식들을 종합하여 살펴볼 때, 크게 두 가지 서비스 유형이 나타나고 있다고 봅니다. 첫 번째는 금융 거래 자동화 에이전트 개발 도구이며, 두 번째는 디바이스 자동화 에이전트 서비스입니다.
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(1) 금융 거래 자동화
지난 금요일(11월 15일), 미국 대표 금융 서비스 Stripe사가 AI 에이전트 SDK 출시 소식을 전했습니다. 해당 기능을 통해 Stripe Payment Gateway를 활용하는 애플리케이션 개발사들은 금융 거래 정보 기반 서비스를(ex. 고객 지원, 비용 청구, 비용 관리) 자동화 할 수 있는 길이 열렸습니다. 그동안 블록체인 금융 기업(ex. Coinbase, Circle)들이 AI 에이전트 SDK 킷을 적극적으로 개발해 온 점을 참고해 볼 때, 핀테크 사 중심으로 AI 에이전트 SDK 서비스가 많이 나올 수록, 전통 화폐와 암호화폐가 혼재된 디지털 하이브리드 경제가 더 확장 될 것으로 보입니다.
(2) 개인 디바이스 자동화
컴퓨터의 자율화 모드를 실행할 수 있게 해주는 Anthropic의 Computer Use 기능 출시와 OpenAI사의 이번 발표에서 드러나듯, 컴퓨터를 중심으로 디바이스 작업을 자동화 할 수 있는 에이전트 서비스 개발 소식들이 들려오고 있습니다. 이는 곧 우리 일상 생활 속의 수많은 디바이스 (ex. TV, 에어컨)들의 자율적인 운영이 가능해진 날이 다가오고 있음을 짐작하게 해줍니다.
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자동화 시장을 대비하는 자세
스타트업 어드바이저인 Allie K. Miller님은 최근 X를 통해 글로벌 비즈니스 모델 변천 과정 역사를 크게 4 단계로 본다고 언급하였습니다. 첫 번째 단계는 사람 중심의 시스템에 의존하는 ‘전통 비즈니스’이고, 두 번째는 웹, 클라우드, 소셜, 모바일을 활용하여 확장한 ‘디지털 네이티브 비즈니스’이며, 세 번째는 AI로 인력, 프로세스, 제품을 최적화하는 ‘AI 우선 기업’이고, 마지막은 인간을 감독자로 삼아 스스로 운영하고 스스로 개선하는 ‘자율 기업’입니다. |
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AI 에이전트 서비스 중심으로 비즈니스 모델이 ‘자율 기업’ 형태로 나아감에 따라, 개인과 기업도 이러한 변화에 노출이 될 수 밖에 없어 적절한 대응 방안을 수립해야 할 필요성이 높아졌습니다. 이번 장에서는 Harvard Business Review에 기재된 연구 “생성형 AI가 노동시장에 미치는 영향” 중심으로 자동화 시장에 대비하기 위한 사회의 움직임에 대한 얘기를 하고자 합니다.
I. Research: How Gen AI Is Already Impacting the Labor Market
연구진들은 생성형 AI 도구가 노동 시장에 미치는 영향을 알아내기 위해 2021년 7월~2023년 7월 사이, 온라인 프리랜서(Freelancer) 플랫폼에 올라온 1,388,711건의 채용 공고를 분석하여 ‘ChatGPT’와 ‘이미지 생성 AI 도구’의 도입이 일자리 수요에 (벤치마크: 플랫폼에 기재되는 채용 공고 수 증감세) 어떤 영향을 미치는 지 파악하고자 했습니다.
연구 결과에 따르면, ChatGPT(2022년 11월)와 Midjourney/Stable Diffusion/DALLE-2 등의 이미지 생성(2022년 6~8월) 도구 도입 이후, 모든 직종에서 온라인 긱 워커(Gig Worker)를 모집하는 게시물이 즉각적으로 감소하였습니다. 계절적 수요 변동과 자동화의 영향과 비교했을 때, 생성형 도구의 출시가 노동 시장에 미친 영향력이 더 큰 걸로 드러났습니다. |
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저자들은 기업들이 이러한 환경에 적응하기 위해서는 크게 세 가지 부분을 점검해야 한다고 제안합니다. 첫 번째는 “고용 시장을 재편할 수 있는 AI의 잠재력에 대해 직원들과 사전에 투명하게 소통하는 것," 두 번째는 “AI 도구를 생산력 증대의 기회로 활용할 것”, 그리고 마지막으로 “직원들이 이러한 AI 도구를 효과적으로 활용하여 업무를 개선할 수 있도록 투자하는 것"입니다.
II. 생각 정리
위 연구 결과의 주요 의의는 생성형 도구가 노동 시장에 미치는 영향을 실질적인 방법론을 통해 증명해 낸 데 있다고 생각합니다. 프리랜서 대상으로만 시행되었다는 점이 연구의 한계로 볼 수 있으면서도, 점차 디지털/유연한 업무 형태를 선호하는 젊은 세대의 직업 선호도를 고려해 볼 때, 해당 연구 표본집단이 모집단을 완전히 벗어난다고 생각하지 않습니다.
비즈니스 모델의 변화는 모든 산업에 있어 동일하게 나타난다고 생각하지 않습니다. 수작업이 필수적으로 동반되어야 하는 업무에 있어서는 생성형 도구의 영향력이 높지 않을 것으로 보입니다. 이럴 경우, 기존 관습대로 기업과 개인이 행동하는 것이 아무런 문제를 일으키지 않는다고 생각합니다.
그러나, 특정 업무에 대해 자동화가 가능하다는 사회적 담론(ex. a16z 투자 논거 RPA(Robot Process Automation)이 생겨난다면, 이는 기업의 의사 결정과 개인의 고용 기회에 빠르게 영향 미칠 수 있습니다. 그렇기 때문에, 이미 변화가 시작된 산업에 가길 희망하거나 종사하고 있다면, 그 변화에 맞춰 유연하게 변화하는 것만이 유일한 생존 방식이라 생각합니다.
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출시/업데이트
상품/서비스/도구
에세이/뉴스레터/보고서/논문
가이드/튜토리얼
경험담/후기
팟캐스트/관점
- AI & I Podcast: Jared Zoneraich — 프롬프트 엔지니어링을 활용해 승리하는 법
- Afore Capital Podcast: Guillermo Rauch (Vercel CEO) — 스타트업 창립 경험, 소비자 피드백으로부터 배운점
- FII8 Summit: Elon Musk — AI의 미래, 로봇, 스타십
- Lenny Podcast: Aman Khan (Arize AI, ex-Spotify, Apple, Cruise) — AI 프로덕트 매니저가 되는 방법
- Lex Fridman Podcast: Dario Amodei (Anthropic CEO) — 확장성, AI 안정성, 규제, AI의 미래와 인류
- Peter Yang Podcast: Aravind Srinivas (Perplexity CEO) — Perplexity사의 운영 방법, 젊은이들을 위한 조언
- Y Combinator “How to Build the Future” Podcast: Sam Altman — OpenAI의 탄생, 다음 단계, 창립자들을 위한 조언
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출시/업데이트
프로젝트
에세이/뉴스레터/보고서/논문
가이드/튜토리얼
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- 과거로 돌아가 시작을 바꿀 수는 없지만, 현재 위치에서 시작하여 결말을 바꿀 수는 있습니다 (C.S. Lewis)
- Google 지도는 길을 잘못 들어도 “이봐요, 엉뚱한 길로 가고 있어요!”라고 말하지 않습니다. 그저 경로를 조정하고 다음 경로를 알려줄 뿐입니다. 때로는 목적지에 도착하기도 하고, 때로는 새로운 방향으로 갈 수도 있습니다. 계속 이동하다면, 언제인가 도착지에 도달하게 됩니다 (@IAmPascio)
- 5 가지 깨달음: (i) 성공은 일관성과 끈기에서 나온다, (ii) 자신을 포함한 누구에게도 증명할 필요가 없다, (iii) 때로는 다른 사람을 실망시키는 것이 괜찮을 뿐만 아니라 필요하다, (iv) 좋든 나쁘든 모든 감정은 충분한 시간이 지나면 사라진다, (v) 유일한 희귀 자원은 ‘시간’이다 (@IAmMarkManson)
- 우리는 오늘의 고통을 과대평가하고 내일의 적응 능력을 과소평가합니다. 고통과 슬픔은 결코 영구적인 것이 아니라 시간이 지남에 따라 진화합니다. 고통은 우리로 하여금, 자신을 한 층 더 깊이 이해하고도록 해주고, 새로운 의미를 찾거나 변화를 촉진하는 데 도움을 주기도 합니 (@AdamMGrant)
- 비약적인 도약 같은 것은 없습니다. 끈질긴 끈기만 있을 뿐이며, 그것이 끝에는 비약적인 도약처럼 보일 뿐입니다 (James Dyson)
- 제가 가장 좋아하는 새로운 단어는 'Sonder'입니다. 이 단어는 내가 만나는 모든 사람이 평생 동안 내가 결코 짐작할 수 없는 희망, 두려움, 사랑, 아픔을 경험했다는 것을 인식하는 행위입니다. ‘Sonder’라는 단어로 하여금, 매 순간 우리가 다른 사람의 삶에 대해 얼마나 잘 알지 못하는지 깨닫게 해줍니다 (@AdamMGrant)
- 자신이 잘하는 것을 제품화할 방법을 찾거나 이미 제품화된 것을 잘 활용할 수 있어야 니다 (@anuatluru)
- 선형적인 방식으로 나아가는 게 안전하다고 느껴지지만, 흔들리는 것도 괜찮습니다! 흔들린다는 것은 우리가 모든 옵션을 탐색하며, 진정으로 배우고 성장하고 있다는 것을 의미하기 때문입니다. 우리의 길이 예측 불가능하다는 것을 빨리 받아들이고 인위적인 계획과 경직된 시스템 안에서 지내는 습성을 버린다면, 우리는 더 많은 것을 즐길 수 있습니다 (@neuranne)
- 모든 것은 자신에게 달려 있다는 사실을 깨닫는 순간 인생 전체가 바뀔 것입니다. 아무도 당신을 구하러 오지 않습니다. 아무도 여러분의 문제를 해결해주지 않습니다. 아무도 당신의 사고방식을 바꾸지 못합니다. 아무도 당신이 인생에서 원하는 것을 줄 수 없습니다. 모든 것은 자신에게 달려 있으며, 이 말에는 굉장한 힘이 있습니 (@SahilBloom)
- 하루 1% 개선은 1년 후 3778%의 복리 효과가 있습니다. 아무리 작은 것이라도 계속해서 만들어 내시길 바랍니다 (@dannypostmaa)
- “탐험”이라고 프레임을 바꾸게 되면, 어린이의 호기심이 자극되어, 모든 일이 이전보다 훨씬 더 재밌어집니다 (@anuatluru)
- 진실을 추구하는 사람들은 자연(비행기가 날아야 함), 자유 시장(고객이 구매해야 함), 경쟁(군대가 이겨야 함)으로부터 피드백을 받습니다. 반면, 사회적 합의를 추구하는 사람들은 사람들로부터 피드백을 받습니다(배우는 팬의 응원을, 학자는 명예를, 정치인은 표를, 언론인은 지위를 필요로 함) (@naval)
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여러분의 참여를 환영합니다.
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