엔비디아 CEO 젠슨 황은 생성형 AI의 다음 단계로 에이전틱 AI를 지목했다.
Agent도 아니고 Agentic은 대체 뭘까?

대부분 사람들은 이 단어를 처음 듣는다. 생성형 AI가 채 익숙해지기도 전에 또 새로운 용어가 등장했다. 하지만 이건 단순한 유행어가 아니다. ‘-tic’ 하나가 붙었을 뿐인데, AI의 작동 방식 자체가 완전히 달라진다.

‘~tic’이 붙으면 뭐가 달라질까?
Democracy(민주주의)는 제도이고, Democratic(민주적)은 그 제도가 작동하는 방식이다.
마찬가지로 System(체계)은 구조고 Systematic(체계적인)은 그 구조가 질서 있게 작동하는 방식을 말한다.

민주주의는 제도다. 국가 권력이 국민을 기반으로 형성되고, 투표 절차가 있고, 선거가 있고, 헌법이 있다. 정치 체제를 의미하는 고정된 명사이다. 하지만 ‘민주적’이라는 것은 어떤 제도나 절차, 행동이 민주주의 원리에 맞게 작동할 때 붙는 형용사다. 다른 의견을 경청하고, 공정하게 다수의 의견을 반영하는 방식을 나타낸다. 민주주의는 구조이지만, 민주적은 그 구조 내에서 어떻게 작용하는지를 보여준다. 우리말로 ‘~같은’, ‘~답다’로 해석되는 ‘~tic’이 붙으면 이렇게 그 의미가 달라진다.

그렇다면 에이전트 AI와 에이전틱 AI는?
‘에이전트(Agent)’는 라틴어 ‘agere(행동하다)’에서 나왔다. 누군가 대신 행동하는 것, 즉 행동 자체를 의미한다. 사용자의 지시에 따라 정해진 작업을 처리하는 도구. 하지만 에이전틱(Agentic)은 다르다. ‘-tic’이 붙으면서 ‘에이전트답게’, ‘에이전트 같은 특성을 띤’이라는 의미로 바뀐다.
단순히 지시를 받아 행동하는 것이 아니라, 스스로 목표를 세우고 판단하며 결정하는 에이전트다운 방식을 말하는 것이다. 민주적이려면 민주주의 바탕 위에서 작동하는 것처럼, 에이전틱하려면 에이전트의 능력 위에서 가능하다.

채팅에서 계획으로: 생성형 AI가 해내지 못한 것
생성형 AI는 혁신이었다. 질문하면 답해주고, 설명하면 글을 쓰고, 지시하면 이미지를 만들어냈다. 입력이 있으면 그에 응하는 식의 대응(Response)의 기술이었다. 능동적이기보다는 수동적이고 자율적이기보다는 반응적이었다. 하지만, 현실은 어떤한가? 신입 직원을 채용하려면 채용공고를 쓸 뿐 아니라 지원자를 검토하고, 면접을 진행하며, 배경조사를 하고, 계약서를 준비해야 한다. 이 모든 과정이 얽혀있고, 앞의 결과가 뒤의 결정을 좌우한다. 생성형 AI는 각 단계를 도와줄 수 있지만, 전체 흐름을 스스로 구성하고 관리할 수는 없었다. 하지만, 에이전틱 AI는 목표를 주면 그것을 여러 하위 작업으로 분해하고, 필요한 에이전트들을 동원해 각각을 맡기고 중간에 문제가 생기면 스스로 계획을 수정한다. 마치 프로젝트 매니저처럼 훨씬 자율적이고 융통성 있게 일을 처리하는 것이다.

혼자 하던 일에서 팀 플레이로
기존 AI 에이전트는 검색도 하고, 분석도 하고, 글도 쓰는 만능 일꾼이긴 하지만 외로운 노동자였다. 그래서, 한계도 명확했다. 하지만, 에이전틱 AI는 다르다. 여러 AI가 협력해 누군가는 정보를 수집하고, 누군가는 그것을 분석하며, 누군가는 결과를 시각화한다. 중앙의 오케스트레이터(조정자)가 각각을 지휘하고, 한 에이전트의 출력이 다른 에이전트의 입력이 된다. 이것이 가능해지려면 단순한 개선이 아니라 근본적인 아키텍처의 변화가 필요한데, 이제는 그 변화가 가시화되고 있다. 엔비디아는 자사의 AI 플랫폼과 NeMo, NIM 마이크로서비스, Blueprints 등을 통해 엔터프라이즈용 에이전틱 AI 솔루션을 제공하고 있고, 마이크로소프트는 코파일럿 스튜디오와 깃허브 에이전틱 코파일럿을 사무 자동화와 프로젝트 관리에 적용해 여러 에이전트가 문서 작성, 일정 관리, 회의 요약, 프로젝트 추적 등을 분담하며 복합 업무를 처리한다. 아마존은 노바 액트(Nova Act) 같은 에이전틱 AI 기반 워크플로 자동화 시스템을 개발 중이고, 구글의 NotebookLM Plus Agent는 여러 데이터 소스에서 정보를 통합·요약·검색하는 지식 관리용 에이전틱 AI이며, Project Astra는 멀티모달 데이터를 처리하는 협업 에이전틱 AI이다.

왜 생성형 AI 다음이 에이전틱일 수밖에 없을까?
생성형 AI가 아무리 좋은 답변을 내놓는다 하더라도 사용자는 인내심을 가지고 더 좋은 답변을 끌어내야 했었다. “이제 이걸 해줄래?” “아니면 이렇게는 못해?” 사람이 중간중간 개입해야만 복잡한 일을 진행할 수 있었다. 예를 들어 여행객이라면 생성형 AI는 “서울에서 파리까지 가는 항공편을 찾아줘”라고 하면 항공편을 보여준다. 호텔을 찾아달라고 하면 호텔을 찾아준다. 하지만 여행객이 원하는 건 그게 아니다. 예산이 정해져 있고, 특정 미술관은 꼭 봐야 하며, 비자 신청도 미리 해야 하고, 연결편 시간도 고려해야 한다. 이 모든 것이 얽혀 있다. 에이전틱 AI라면 “2주 동안 파리에 가고 싶은데”라는 목표 하나를 주면, 항공편을 찾고, 호텔을 예약하고, 비자 준비를 챙기고, 미술관 티켓을 사전 예약하고, 여정 전체를 최적화한다. 중간에 항공편이 변경되면 자동으로 호텔 일정을 조정한다. 그것이 에이전틱이다. 생성형 AI 시대의 물음이 “이것을 해줄 수 있어?”였다면, 에이전틱 AI 시대의 물음은 “이 목표를 달성할 수 있어?”로 바뀌는 것이다. 이 둘은 전혀 다른 질문이다.

엔비디아가 “에이전틱이 미래”라고 선언한 이유
왜 최고의 기술 리더들이 에이전틱 AI를 말하기 시작했을까? 단순히 기술이 가능해졌기 때문만은 아니다. 시장이 준비되었기 때문이다.
생성형 AI로 몇 년을 보낸 기업들은 이제 안다. 챗봇 하나로는 충분하지 않다는 것을. 자동화도, 효율화도 결국 어느 정도 이상의 복잡성에 도달하면 인간의 개입이 필요하다는 것을.
에이전틱 AI는 그 마지막 벽까지 무너뜨린다. 지능적인 시스템이 여러 개 협력하면, 사람 없이도 정말 복잡한 일을 처리할 수 있다.

지금은 흥미로운 시점이다. 생성형 AI는 이미 흔해졌고, 누구나 챗봇을 쓴다. 하지만 에이전틱 AI는 아직 준비 단계다. 대기업들이 실험하고 있고, 초기 성과들이 나오고 있지만, 아직 표준은 아니다.
에이전틱 AI는 조직 내 여러 부서가 얽혀 있는 엔드-투-엔드 복잡한 프로세스를 스스로 분석하고, 계획하고, 실행함으로써 업무 구조 전반을 재설계할 것이다. 이는 이제까지 존재하지 않던 자동화의 ‘롱테일’ 영역에서 실시간 상황에 적응하고 인간과 협업하는 자율적이고 목표지향적인 지능형 시스템이다. 지금 준비하는 조직과 몇 년 후 이미 Agentic AI 세상에서 준비하는 조직 간의 격차는 생성형 AI 도입 당시보다도 더 클 수 밖에 없다. 그래서 지금이야말로 그 기회를 잡을 시간이다.

에이전틱 AI 시대, 어떻게 준비해야 할까

AI, 자동화, 에이전트 도입을 고민할 때 중요한 것은 ‘도입하느냐 마느냐’가 아니라 ‘어떻게 도입하느냐’이다. 기술을 쌓는 노력만큼, 그 기술이 조직 안에서 어떻게 작동해야 하는지도 함께 설계되어야 한다.

에이전틱 AI는 단순한 도구가 아니라 조직의 업무 방식 자체를 바꾸는 전환점이다. 어떤 업무를 AI에게 맡기고, 어떤 판단은 사람이 해야 하는지. 여러 에이전트가 협력할 때 책임과 권한을 어떻게 설계할 것인지. 이런 질문에 대한 답이 없다면, 기술만 도입해도 오히려 혼란만 가중될 수 있다.

하이터치는 바로 이 지점에서 시작한다. 기술(하이테크)이 대신하지 못하는 판단과 책임, 그리고 인간 고유의 가치를 조직 안에 어떻게 남겨둘 것인가. 에이전틱 AI 시대를 준비하려면, 기술 도입만큼이나 조직 내 사람과 시스템의 새로운 역할 설계가 중요하다.

당신의 조직은 에이전틱 AI를 받아들일 준비가 되어 있나?
하이테크와 하이터치, 두 가지를 함께 설계하는 방법을 지금 확인해보라.

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