기업들이 챗GPT를 비롯한 생성형 AI를 업무에 도입하기 시작하면서 새로운 문제가 생겼습니다. 고객 응대용 챗봇, 데이터 분석용 AI, 문서 작성 도구 등 각각의 AI가 따로 작동하다 보니 정작 복잡한 업무를 처리할 때는 사람이 일일이 여러 AI를 오가며 작업해야 했습니다. 예를 들어 고객 문의에 답변하려면 먼저 챗봇으로 질문을 파악하고 데이터베이스 AI로 고객 정보를 확인한 뒤 다시 문서 작성 AI로 답변을 만드는 식이었죠. 이런 방식으로는 AI를 사용한다 해도 업무 효율이 크게 개선되지 않았습니다. 여기서 등장한 개념이 바로 AI 오케스트레이션입니다. 오케스트라의 지휘자가 여러 악기를 조화롭게 이끌듯이 여러 AI 모델과 시스템을 통합해 복잡한 작업을 효율적으로 수행하도록 조율하는 기술을 말합니다. AWS와 마이크로소프트를 비롯한 글로벌 기업들은 AI 오케스트레이션을 핵심 전략으로 삼고 있으며 국내에서도 카카오와 LG CNS가 관련 서비스를 선보이고 있습니다.
지휘자처럼 AI를 조율하는 오케스트레이션 레이어
AI 에이전트 시스템은 크게 네 가지 구성 요소로 이루어집니다. 첫째는 텍스트를 이해하고 생성하는 대형 언어 모델입니다. 둘째는 검색 API나 데이터베이스 같은 외부 도구들이고 셋째는 과거 대화 기록과 사용자 선호도를 저장하는 메모리입니다. 그리고 이 세 가지를 총괄하는 것이 바로 오케스트레이션 레이어입니다. 오케스트레이션 레이어는 언제 어떤 도구를 사용하고 어떤 메모리를 불러올지 결정하며 그 결과를 언어 모델에 전달해 최종 답변을 만들어냅니다. 예를 들어 사용자가 다음 주 금요일 저녁에 주차가 편한 한식당을 예약해 달라고 요청하면 오케스트레이션 레이어는 먼저 식당 검색 API를 호출해 한식당 목록을 가져옵니다. 그 다음 각 식당의 주차 정보를 확인하는 API를 다시 호출하고 예약 가능 여부를 체크한 뒤 최종적으로 예약 API를 실행합니다. 이 모든 과정을 사람의 개입 없이 자동으로 처리하는 것이 오케스트레이션의 역할입니다. 최근에는 리액트라는 방식이 주목받고 있는데 이는 생각하고 행동하고 결과를 관찰하는 과정을 반복하며 AI가 스스로 의사결정을 내리도록 설계되었습니다. 여러 개의 언어 모델을 함께 사용하는 멀티 LLM 방식도 늘어나고 있습니다. 요약에 특화된 모델과 번역에 강한 모델을 조합해 사용하는 식이죠. 이때 오케스트레이션 레이어가 각 모델의 장점을 파악해 적절한 작업을 할당함으로써 전체 시스템의 성능을 끌어올립니다. IBM에 따르면 AI 오케스트레이션을 도입한 기업들은 워크플로우를 자동화하고 작업 진행 상황을 추적하며 리소스 사용량을 효율적으로 관리할 수 있게 되었다고 합니다.
산업 현장을 바꾸는 AI 에이전트 활용
AI 오케스트레이션은 이미 다양한 산업 분야에서 실질적인 성과를 내고 있습니다. 고객 서비스 분야에서는 AI 에이전트가 지식 베이스에서 답변을 찾고 CRM 데이터를 활용해 맞춤형 응답을 제공하며 필요시 상담원에게 연결하는 전 과정을 자동으로 처리합니다. 한 고객이 제품 문의를 하면 결제 관련 AI 에이전트와 기술 지원 AI 에이전트가 협력해 종합적인 답변을 제공하는 식입니다. 이커머스 분야에서는 수요 예측 AI가 상품 수요를 분석하고 이 정보를 재고 관리 AI와 공유하면 재고 관리 AI는 전국 물류센터의 재고 현황을 실시간으로 파악해 최적의 출고 위치를 결정합니다. 출고가 결정되면 창고 내 로봇 제어 AI가 최적 경로를 설정하고 배송 차량의 위치를 추적하는 AI가 교통 데이터를 반영해 배송 시간을 예측합니다. LG CNS는 이러한 AI 오케스트레이션 기술을 스마트 팩토리와 물류 자동화 시스템에 적용하고 있으며 비전 AI와 예측 분석 AI를 통합해 제조 공정을 최적화하고 있습니다. 카카오는 카나나라는 통합 AI 브랜드를 통해 두 개의 AI 모델을 오케스트레이션으로 최적화해 개인의 감정과 맥락까지 고려하는 서비스를 제공합니다. 유아이패스는 AI 에이전트와 로봇 그리고 사람을 하나의 시스템 안에서 통합 운영하는 플랫폼을 출시했는데 이를 통해 금융과 헬스케어 등 여러 산업의 복잡한 업무를 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 영업 분야에서도 AI 에이전트가 고객 행동을 분석하고 니즈를 파악하며 적절한 시점에 미팅을 예약하는 등 자격 심사 과정을 자동화하고 있습니다. 실시간 인사이트를 제공받은 영업팀은 가치가 높은 리드에 우선순위를 두어 중요한 순간에 적극 대응할 수 있게 되었죠.
폭발적으로 성장하는 AI 에이전트 시장
AI 에이전트 시장은 매우 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 시장조사 기관들에 따르면 글로벌 AI 에이전트 시장 규모는 2024년 약 59억 달러에서 128억 달러 사이로 추산되며 2030년에는 332억 달러에서 503억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 연평균 성장률은 약 45퍼센트에서 46퍼센트에 이를 것으로 예상되는데 이는 AI 산업 중에서도 가장 빠른 성장세입니다. 국내 시장도 1조 원 규모를 향해 빠르게 커지고 있으며 뤼튼과 업스테이지 같은 스타트업들이 적극적으로 시장에 진출하고 있습니다. 가트너는 2028년까지 다중 LLM 애플리케이션 및 AI 에이전트를 구축하는 기업의 70퍼센트가 통합 플랫폼을 사용할 것이라고 예측했습니다. 2024년에는 이런 기업 중 5퍼센트 미만만이 AI 통합 플랫폼을 활용했던 것과 비교하면 엄청난 성장입니다. 2024년 한 해에만 AI 에이전트 스타트업들이 38억 달러를 투자 유치했는데 이는 2023년 대비 거의 3배 증가한 수치입니다. 기업들이 AI에 투자하는 이유는 명확합니다. 설문 조사에 따르면 기업의 62퍼센트가 AI 에이전트 프로젝트로부터 100퍼센트 이상의 투자 수익률을 기대하고 있습니다. 북미 시장은 글로벌 매출의 40퍼센트를 차지하며 2025년 미국 시장 가치는 22억 7천만 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 지역은 49.5퍼센트의 연평균 성장률로 가장 높은 성장 잠재력을 보이고 있으며 중국과 인도 일본이 시장을 주도하고 있습니다. 업계 전문가들은 AI 에이전트를 만드는 회사들이 앞으로 오픈AI나 앤트로픽 같은 AI 모델 제작사보다 더 많은 수익을 낼 것이라고 전망합니다. 실제로 앤트로픽의 연간화 매출은 2023년 12월 10억 달러에서 2024년 6월 40억 달러로 4배 증가했습니다. AWS는 AI 에이전트를 최적화해 정확성과 생산성을 5배 높이는 방법에 대한 질문에 AI 오케스트레이션이 답이 될 것이라고 강조했습니다.
AI 오케스트레이션과 에이전트 기술은 이제 실험 단계를 지나 실제 비즈니스 환경에서 가치를 창출하는 단계에 접어들었습니다. 여러 AI를 연결하고 조율하는 능력이 기업의 경쟁력을 좌우하는 시대가 왔습니다. 반복적인 업무는 AI가 처리하고 사람은 전략 기획이나 창의적 문제 해결에 집중할 수 있게 되면서 업무 방식 자체가 변화하고 있습니다. 다만 AI 에이전트가 자율적으로 작동하는 만큼 오작동이나 악용에 따른 피해를 막기 위해 AI의 행동을 관찰하고 추적하며 필요시 조정하는 가디언 에이전트 같은 안전 장치 개발도 함께 이루어지고 있습니다. 앞으로 각 분야에 특화된 AI 에이전트들이 서로 협력하며 더 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템이 확산될 것이며 이는 산업 전반에 걸쳐 새로운 혁신의 기회를 제공할 것입니다.