최근 에이전트 AI(Agentic AI)라는 새로운 개념의 AI가 등장했는데, 이는 AI가 인간처럼 목표를 설정하고 자율적으로 판단하여 행동하는 AI 시스템을 의미하는 것이다.
기존 AI가 정해진 규칙이나 프롬프트에 반응하는 데 그쳤다면, 에이전트 AI는 다단계 계획을 세워 복잡한 작업을 스스로 수행한다는 점에서 차별화된다고 볼 수 있다. 이러한 자율성이 다양한 신시장 기회를 창출하며 급격한 성장이 예상되는 부분이다. 그래서 대부분 글로벌 에이전트 AI 시장 규모를 2024년 약 50억 달러 규모에서 2030년에는 500~600억 달러 수준으로 10배 이상 성장할 것으로 전망하고 있다.(seo.goover.ai.재인용) 이는 연평균 45% 이상 고성장을 의미하며, 여러 산업에서 에이전트 AI 기반 새로운 비즈니스 모델이 등장하는 것이 주된 요인이다.
실제로 가트너는 “2028년까지 기업용 소프트웨어의 33%가 에이전트 AI를 통합할 것”이라고 내다보고 있는데, 이는 현재 1% 미만에서 급격히 확대되는 수치이자 기업들의 도입도 빨라져 2025년에 25%가 에이전트 AI를 도입하고, 2027년에는 50%까지 늘 것이라는 예측이 나온다.(seo.goover.ai.재인용)
이러한 예측 등을 고려한 주요 적용 산업 및 개인화 서비스에서 에이전트 AI는 헬스케어, 금융, 소매, 제조, 교육 등 다양한 산업으로 확산되고 있다.(ground.news.재인용) 이에 몇 가지 경우들을 살펴본바, 우선적으로 금융 분야에서 JPMorgan은 자사 AI 에이전트 ‘코치(Coach)’를 통해 투자 상담사의 리서치 시간을 95% 단축하고 자산관리 판매를 20% 증가시켰으며, AI로 사기 탐지와 개인화 서비스를 향상시켜 15억 달러 가까운 비용을 절감했고, 헬스케어에서는 의료 AI에이전트가 환자 Q&A 응대와 triage를 자동화하고 있고, 제조 업계는 AI 예지정비로 다운타임을 40% 감소시키는 성과를 거두었다.
또한, 고객 서비스 분야에서도 효과가 두드러지는데, 예컨대 쇼핑 플랫폼 Klarna의 AI 챗봇 도입 후 평균 문제 해결 시간이 11분→2분으로 단축되었고, Virgin Money 은행의 AI 어시스턴트 “Redi”는 200만 건 이상의 고객 문의를 처리하면서 94% 만족도를 보였다. 이 성과 덕분에 전체 고객 문의의 75%는 이제 AI로 처리되고 있으며, 응답 속도 개선과 만족도 향상이 입증되었다.(php.cn.재인용)
한편, 개인화 서비스 측면에서는, 개인 비서형 AI나 쇼핑 에이전트 등이 부상하여 사용자의 일정 관리, 정보검색, 구매대행 등을 수행하고 있다. 설문에 따르면 2025년 현재 전체 소비자의 24%가 AI 에이전트에 상품 구매를 맡겨본 경험이 있다고 답했고, Z세대의 32%는 AI가 대신 구매하도록 보다 적극 수용하는 등 개인화된 AI 서비스에 대한 수요도 빠르게 증가하고 있다.
궁극적으로 에이전트 AI의 확산은 기업 운영 방식의 혁신을 이끌어 업무 자동화와 인력 재배치를 가속하고 기업 경쟁력을 제고할 것으로 기대되고 있다. 다만 보안과 데이터 프라이버시 등 과제도 병행 해결이 필요하다는 지적이 나오는 것은 당연할 것이다.
주요 스타트업 및 트렌드에서도 에이전트 AI 생태계의 열풍 속에서 스타트업 투자와 신제품 출시가 활발하게 이루어지고 있다. 2024년 생성형 AI 열기에 이어 2024년 하반기부터 2025년에 에이전트 AI가 본격적인 기술 화두로 부상하면서, 전 세계적으로 벤처 투자가 급증하는 추세이다.
“에이전트 AI는 새로운 AI 시대의 첫 번째 주요 수혜 분야”라는 평이 나올 정도로, 특히 엔터프라이즈용 에이전트 스타트업에 자금이 몰리고 있다. 실제로 2025년 상반기 유럽에서는 에이전트 AI 스타트업에 24억 유로(약 3조 5천억 원)가 투자되어 2024년 연간 규모(20억 유로)를 이미 넘어섰다.(sifted.eu.재인용) 전 세계적으로도 2025년 들어 수십억 달러 규모의 투자 라운드들이 속속 등장하며, 2024년에 이어 ‘에이전트 AI 투자 붐’이 지속되고 있다.
예를 들어 독일의 Parloa는 컨택센터용 AI 에이전트를 개발해 2025년 5월에 1억 2000만 달러 규모의 시리즈 C 투자를 유치했고, 스웨덴의 Lovable은 ‘바이브코딩’이라고 불리는 AI 코딩 에이전트 기술로 2025년 6월에 2억 달러 시리즈 A 투자를 받았다. 또한 미국 팔로알토의 TinyFish는 웹상의 반복 업무를 자동화하는 기업용 에이전트 플랫폼으로 2025년 8월 ICONIQ 등으로부터 4,700만 달러 시리즈 A 투자를 유치했었다. (reuters.com.재인용)
실제로 벤처투자 측면에서 2025년 에이전트 AI 분야에 대한 “골드 러시”라는 표현이 나올 정도로 투자 열기가 뜨겁다. 미국에서도 2024년 여러 AI 스타트업이 1억 달러 이상 대형 라운드를 기록한 데 이어, 2025년 들어 분기당 10억 달러 이상이 에이전트 AI 스타트업에 투자되고 분기당 100건이 넘는 딜이 이뤄지고 있다는 집계가 있다.(axios.com.재인용)
이러한 자금 유입은 다양한 분야의 에이전트 신생기업을 탄생시키며 생태계를 확장하고 있다. 특히 생성형 AI 붐 이후 등장한 AutoGPT, BabyAGI 등 오픈소스 에이전트 실험들이 대중의 관심을 끌며, 이를 발전시킨 상용 에이전트 플랫폼 스타트업들이 잇달아 등장하는 추세이다. 에이전트 개발을 돕는 프레임워크 스타트업(예: LangChain, SuperAGI, Camel 등)도 속속 생겨 개발자 커뮤니티의 호응을 얻고 있다.
특히, 에이전트 AI는 멀티에이전트 협력관계로 진화 중인데, 다양한 전문성을 가진 여러 AI 에이전트가 팀을 이뤄 협업하는 개념이 현실화되고 있다. 이러한 멀티에이전트 시스템(MAS)에서는 각 에이전트가 독립적으로 동작하면서도 공통 지식 베이스를 공유하고 상호 통신/조율하여 유기적으로 작업을 분담하는 형태의 멀티에이전트로서의 속성을 지닌다.
Stanford HAI는 “2025년에는 하나의 AI가 아니라 여러 에이전트가 각자 전문 분야를 맡아 협력하는 시스템으로 전환될 것”이라고 전망하였는데(medium.com,재인용), 예를 들어 가상의 “AI 가상팀”에서는 교수 에이전트, 연구원 에이전트, 금융담당 에이전트 등이 함께 연구개발 또는 사업과제를 수행하는 그림도 그려지고 있다.(charlatanmagazine.com/cabanacatalogs.com.재인용) 구글 딥마인드는 이러한 다중 에이전트 간 의사소통 및 계획 수립을 표준화하기 위해 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜을 2025년에 공개했는데, 이를 통해 여러 에이전트들이 공용 언어로 서로에게 작업을 할당하고 결과를 응답하며 공동 목표를 협상할 수 있다.
이렇듯 멀티에이전트 기술은 향후 AI 에이전트들이 팀 단위로 복잡한 업무를 처리하는 기반이 될 것으로 기대가 되고 있고, 아울러 API 기반 과금 모델도 일반적인 방식인데, OpenAI가 대표적으로 GPT 모델을 API로 제공하여 호출 건당 요금(토큰 사용량 기반)을 부과하고 있으며, AI 스타트업들도 자사 에이전트를 플러그인/API로 외부에 연결해 트래픽이나 작업량에 따라 과금을 한다. 예컨대 TinyFish는 웹 에이전트를 API로 제공하여 기업들이 원하는 데이터 크롤링 작업을 자동화해 주고 그 규모와 빈도에 따라 요금을 청구하는 B2B 모델을 취하고 있다.(reuters.comreuters.com.재인용)
그리고 흥미로운 모델은 디지털 노동력 임대 (Agent as a Worker)라는 의미로, AI 에이전트를 하나의 “디지털 직원”으로 간주하여 시간 단위 급여를 받고 일하게 하는 방식이 등장했다. 이는 기존 인력 비용과 비교해 경쟁력 있는 가격으로 AI 서비스를 제공하는 개념이다. 예를 들어 의료 분야 스타트업 Hippocratic AI는 의료 상담 AI 간호사 에이전트를 시간당 $10에 제공하는 가격 책정을 공개했는데, 이는 미국 기준 인간 간호사의 평균 임금 ~$43의 4분의 1도 안 되는 수준이다. 시간 단위로 요금을 매기는 이 모델은 성과 기반 가격 모델로도 변형될 수 있는데, 예컨대 영업 AI 에이전트가 가져온 매출에 일정 비율 수수료를 지급하는 방식이다.
이러한 접근은 고객사가 AI를 인건비 대체재로 인식하기 쉽게 만들고, 성장 단계의 스타트업이 초반에 저렴하게 서비스를 공급하여 이후 성과에 따라 수익을 공유하는 구조를 가능케 한다. 아울러 앞으로는 “에이전트 앱스토어”처럼 다양한 서드파티 에이전트를 사고팔 수 있는 플랫폼이 등장하고, 그 중개 수수료가 새로운 수익원이 될 전망이다.
실제로 영국의 Paid AI라는 스타트업은 AI 에이전트 마켓플레이스를 표방하며 2025년 3월에 1,000만 유로의 시드 투자를 받았는데, 이는 향후 개발자들이 만든 특화 에이전트를 한데 모아 유통하고 수익을 쉐어하는 플랫폼 비즈니스 모델에 대한 기대를 보여준다. 마켓플레이스 모델이 정착하면, 우수한 에이전트를 만든 개발사는 로열티 수입을 얻고 플랫폼은 거래 발생 시마다 커미션을 취득하는 구조가 될 수 있다. 이 밖에도 컨설팅/통합 서비스(기업 업무에 AI 에이전트를 커스터마이징해 주고 비용 청구)나 광고/스폰서십(소비자용 에이전트에서 프리미엄 추천 노출) 등 부가 모델도 논의되고 있다.
위에서 언급된 여러 경우들의 AI에이전트 서비스 형식에 대한 대표적인 비즈니스 모델과 그 사례를 정리한 것이 아래의 표이므로 위에서 언급된 내용과 연계해서 독자들께서 판단해 보셔도 좋을 듯하다.
| 비즈니스 모델 | 설명 | 사례 및 동향 |
|---|---|---|
| SaaS형 에이전트 (업셀 모델) | 기존 기업용 소프트웨어에 에이전트 기능을 통합해 구독료 인상 또는 추가과금 | 마이크로소프트 365 Copilot: Office 구독자 대상 사용자당 월 $30 추가 요금 zdnet.co.kr; Salesforce, ServiceNow 등의 에이전트 기능 별도 라이선스 |
| API 기반 수익 모델 | 에이전트 기능을 API로 제공하고 호출량이나 트랜잭션당 과금 | OpenAI GPT API: 토큰 사용량 기반 과금; TinyFish: 웹데이터 수집 에이전트를 API로 제공하며 기업 거래규모에 따라 요금 부과(reuters.com/reuters.com) |
| 프리미엄 구독 (Freemium) | 기본 기능 무료 제공 후 고급 기능 또는 사용량 한도 해제에 월 구독료 부과 | Character.AI: 무료 채팅 + 월 $9.99 프리미엄(우선 응답 등 제공); Replika: 무료 AI 친구 + 연간 구독으로 추가 기능 제공 등 |
| 디지털 노동력 임대 | AI 에이전트를 가상의 직원처럼 시간당 고용하거나 성과 기반 비용 지불 | Hippocratic AI: 의료 상담 에이전트를 시간당 $10에 제공research.aimultiple.com (인간 대비 저렴); 일부 영업/고객지원 에이전트의 성과연계형 요금 모델 실험 |
| 에이전트 마켓플레이스 | 써드파티 에이전트를 모아 판매하는 플랫폼을 운영하고 거래 수수료 수취 | Paid AI (영국): 에이전트 거래 플랫폼으로 시드 투자 유치sifted.eu; 향후 개발자 생태계 구축 시 플랫폼 수수료 모델 기대 |
그렇다면, 위에서의 설명처럼 ‘에이전트AI가 보편화되는 사회에서 인간과 소비자의 역할 변화는 어떻게 될까?’에 의문을 가질 수밖에 없을 텐데, 아마도, 인간의 역할은 문제 해결자에서 의미 창조자·경험 향유자로 전환. 윤리와 가치 판단, 공동체 유지, 초월적 탐구에 집중하는 형식이 될 것이고, 소비자들은 승인자(Approver), 데이터 제공자(Data Source), 검증자(Validator), 경험자(Experience Seeker), 정체성 소비자(Identity Builder)의 역할이 되지 않을까 추정해 볼 수 있을 것 같다.
즉, 에이전트 AI는 산업·경제·사회 전반에 걸쳐 구조적 변화를 촉발하고 있으며, 새로운 기회와 도전을 동시에 제시한다. AI는 효율성을 담당하고, 인간은 의미와 경험을 창조하는 존재로 재정립된다. 소비자는 승인자, 데이터 공급자, 검증자, 경험자, 정체성 소비자로서 새로운 위치를 점할 것이다. 또한 에이전트 AI가 노동시장, 법적 제도, 사회문화에 미치는 장기적 영향을 분석하고, 인간과 AI가 공존하는 새로운 사회 계약(social contract)을 탐구하는 데 초점을 맞추어야 할 것으로 여겨진다.
즉, 에이전트 AI가 일상 속에 깊이 스며들게 되면, 개인의 삶은 지금과는 전혀 다른 양상으로 전개될 것이다. 가장 먼저 두드러지는 변화는 결정의 방식이다. 오늘날 개인은 수많은 선택의 순간에 노출되어 있다. 무엇을 먹을지, 어떤 상품을 구입할지, 누구와 일할지 등 생활 전반의 사소한 결정에서부터 중요한 진로와 투자 선택에 이르기까지 매일 수십, 수백 번의 판단을 내린다. 그러나 에이전트 AI는 이러한 선택의 부담을 대폭 줄여주는 대리자로 기능한다. 사람들은 더 이상 “직접 고르는 존재”라기보다, 자신의 가치와 우선순위를 AI에게 위임하고 그 결과를 승인하는 존재로 자리 잡게 될 가능성이 크다.
이러한 변화는 개인의 시간과 정신적 여유를 획기적으로 확대한다. 반복적이고 피로한 일상 업무가 AI에게 맡겨짐에 따라 사람들은 창의적 활동, 여가, 인간적 교류에 더 집중할 수 있다. 이는 한편으로는 삶의 질 향상을 가져오지만, 동시에 인간이 스스로 선택하고 탐색하며 성장하는 과정이 줄어들면서 자율성과 능동성의 약화라는 역효과를 낳을 수도 있다.
직업적 측면에서도 큰 전환이 예상된다. 단순 반복적인 노동이나 규칙 기반의 업무는 빠르게 자동화되며, 사람들은 AI와의 협업자·관리자·의미 창출자로서 새로운 역할을 맡아야 한다.
예를 들어, AI가 기획·분석·실행의 대부분을 수행하는 시대에 인간은 “무엇을 위해 이 일을 하는가?”, “어떤 가치를 우선해야 하는가?”를 결정하는 역할로 이동한다. 즉, 직업은 기술적 역량보다 가치 설계와 창의적 판단을 요구하는 방향으로 재편될 것이다. 하지만, 이 변화는 누구에게나 동일한 기회를 보장하지 않는다. 고도화된 AI 서비스를 충분히 활용할 수 있는 계층과 그렇지 못한 계층 사이의 격차는 더욱 커질 수 있다.
또한, 사회적으로는 소비문화 역시 달라진다. AI가 합리적 기준에 따라 최적화된 선택을 제안할 경우, 전통적인 브랜드 충성도나 감정적 소비는 줄어들 수 있다. 대신 개인은 “나답다”는 정체성에 부합하는 소비, 의미와 경험을 중시하는 소비를 선택할 가능성이 크다. 이는 효율적 소비의 확산과 동시에, 인간이 비합리적 선택에서 얻는 즐거움 -예컨대 충동구매, 우연한 발견 같은 경험- 이 사라질 수 있다는 아쉬움을 남긴다.
더 나아가, 에이전트 AI가 모든 개인의 일상 의사결정을 조율하는 사회는 집단적 차원에서 새로운 균형을 요구한다. 플랫폼 기업이 AI를 독점적으로 공급할 경우, 개인의 선택은 사실상 기업의 알고리즘과 이해관계에 종속될 수 있다.
늘 새로운 기술이 개발될 때마다 염려와 함께 제안하는 것이지만 이 경우도 하루속히 사회적·제도적 차원에서 투명성·공정성·윤리성을 확보하는 장치가 반드시 필요하다. AI의 보편화는 개인의 삶을 편리하게 만들지만, 동시에 개인의 자유와 주체성을 지켜내기 위한 새로운 규범적 틀이 요구되는 시기를 열어갈 것이다.
결국, 에이전트 AI 시대의 개인은 결정의 행위자에서 설계자·감독자·의미 창출자로 이동하게 된다. 삶은 더 편리해지고, 직업은 더 창의적이고 가치 지향적으로 바뀌겠지만, 그 과정에서 의존성·불평등·정체성 상실이라는 위험도 함께 따라올 것이다. 따라서 우리의 미래는 기술이 아니라 인간이 어떤 선택과 규범을 세우느냐에 따라 달라질 것임을 잊지 말아야 할 것이다.
Gil Park님의 브런치에 게재된 글을 모비인사이드가 한 번 더 소개합니다.
