AI 에이전트, 비즈니스에 실질적인 기여를 위한 여정: "무엇을" 해결할 것인가?(1)

2024년 LLM의 폭발적인 성장세에 이어, 2025년은 기업들이 비즈니스 가치 창출의 핵심 동력으로 AI 에이전트에 주목하는 시점입니다. 저 역시 올해, 비즈니스에 실질적으로 기여하는 AI 에이전트를 개발하는 것을 가장 중요한 목표로 설정했습니다.

최근 AI 에이전트 관련 자료들을 살펴보면, 이론적 배경이나 기술 구현 방법론은 다양하게 찾아볼 수 있습니다. 간단한 AI 에이전트 프로토타입을 만드는 것은 어렵지 않았습니다. 하지만, 실질적인 비즈니스 효용을 창출하는 AI 에이전트 개발은 전혀 다른 차원의 문제였습니다.

가장 큰 난관은 "어떤 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 만들어야 하는가?" 라는 근본적인 질문에 직면하는 것이었습니다. 이미 텍스트 요약, 이미지/영상 생성, 데이터 분석, 의미 기반 검색 등 범용적인 AI 서비스들은 시장에 넘쳐납니다. 이러한 상황에서, 새롭게 개발하는 AI 에이전트가 기존 서비스와 차별화된 가치를 제공하고 데이터 기반 의사결정을 실질적으로 지원하기 위한 명확한 목표 설정이 필수적이었습니다.

저는 AI 에이전트의 핵심 가치를 기존 AI 서비스들이 충족시키지 못하는 영역에서 찾아야 한다고 생각했습니다. 그것은 바로 특정 비즈니스 맥락에 대한 깊은 이해, 외부에서 접근 불가능한 내부 데이터 활용, 그리고 이를 바탕으로 구체적인 업무 기능을 제공하는 것이었습니다. 즉, 도메인 전문가 수준의 AI 에이전트를 통해 데이터 기반 의사결정을 실질적으로 돕는 것이 목표입니다.

예를 들어, 최고급 한정식 레스토랑을 준비하며, 신선한 식재료와 훌륭한 조리 도구를 갖췄지만, "우리 레스토랑만의 특별한 메뉴" 를 개발하는 데 어려움을 겪는 상황과 같습니다. 고객들은 이미 다양한 한정식 요리를 경험해 봤기 때문에, 새롭고 차별화된 가치를 제공하지 못하면 경쟁력을 확보하기 어렵습니다. AI 에이전트 개발 역시 마찬가지라고 생각합니다.

다음 글에서는, 이러한 고민 후에 비즈니스에 기여할 수 있는 AI 에이전트 정의를 어떤 접근 방식을 시도했는지 공유하도록 하겠습니다.

혹시 저와 유사한 고민을 하며 AI 에이전트 개발을 시도하고 계시거나, 특정 도메인 전문성을 가진 AI 에이전트 개발 경험이 있으신 분들의 지혜와 경험을 공유해주시면 감사하겠습니다. 특히, 목표 설정 방법, 아이디어 발상 프레임워크, 성공 또는 실패 사례 등 실질적인 조언을 얻고 싶습니다.

#AI에이전트