▲ AI 에이전트 도입으로 변화하는 사무실 풍경. (AI 생성 이미지)

AI 에이전트 도입 확산… 기업 인력 구조 재편 가속화

기업들의 사무실 풍경이 바뀌고 있다. 생성형 인공지능(AI)이 단순 문답형 챗봇을 넘어 스스로 업무를 수행하는 'AI 에이전트(AI Agent)'로 진화했기 때문이다. 기업들은 비용 절감과 생산성 향상을 위해 앞다퉈 AI 사원을 도입하고 있다.

글로벌 컨설팅 기업 맥킨지는 생성형 AI가 전 세계 업무의 60~70%를 자동화할 수 있다고 분석했다. 이는 단순 반복 업무뿐만 아니라 데이터 분석, 코딩, 마케팅 문구 작성 등 지적 노동 영역까지 포함한다. 기업 현장에서는 업무 효율화라는 기대와 일자리 감소라는 우려가 교차하고 있다.

시키는 대로가 아니라 알아서 한다

2024년을 기점으로 AI 기술의 트렌드는 챗봇에서 '에이전트'로 넘어갔다. 기존 AI가 사용자의 질문에 답하는 수준이었다면, 에이전트는 목표를 설정하면 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 결과를 만들어낸다.

마이크로소프트(MS)는 업무용 솔루션에 자율 에이전트 기능을 탑재했다. 이메일을 분석해 회의 일정을 잡거나 엑셀 데이터를 정리해 보고서를 만드는 식이다. 구글과 오픈AI 역시 스스로 추론하고 행동하는 AI 모델 개발에 집중하고 있다. IT 업계 관계자는 "이제 AI는 검색 도구가 아니라 능동적인 협업 파트너"라고 정의했다.

국내 기업들, 사내 업무 시스템에 AI 이식

국내 주요 기업들도 발 빠르게 움직이고 있다. 삼성SDS는 생성형 AI 서비스 '브리티 코파일럿'과 '패브릭스'를 통해 기업 업무 자동화를 주도하고 있다. 메일 작성, 회의록 요약, 실시간 번역 등을 지원해 임직원의 단순 업무 시간을 줄이는 데 초점을 맞췄다.

LG CNS는 기업 내부 데이터에 생성형 AI를 결합한 'DAP 젠AI' 플랫폼으로 시장을 공략 중이다. 보안이 중요한 기업 특성에 맞춰 외부 유출 없이 사내 지식 정보를 활용할 수 있도록 했다. SK C&C 등 다른 IT 서비스 기업들도 기업 맞춤형 AI 솔루션을 잇달아 내놓으며 B2B 시장 경쟁이 치열하다.

비용 효율성의 역설… 신입 설 자리 좁아지나

기업이 AI 도입을 서두르는 가장 큰 이유는 비용 효율성이다. 초기 구축 비용이나 월 구독료가 들지만, 장기적으로는 인건비 상승분을 상쇄할 수 있다는 계산이다. 특히 자료 조사, 초안 작성 등 저연차 직원이 맡았던 업무를 AI가 대체하면서 채용 시장의 변화가 감지된다.

경제협력개발기구(OECD)는 '2024 고용 전망' 보고서에서 회원국 일자리의 약 27%가 AI 기술에 의한 자동화 위험이 높다고 분석했다. 보고서는 "AI가 고숙련 전문가의 생산성을 높이는 도구가 될 수 있지만, 진입 단계의 일자리 수요를 줄일 가능성도 배제할 수 없다"고 지적했다.

1인분 하는 AI vs 육성 필요한 신입

신입 사원 1명을 채용해 제 몫을 하기까지는 급여 외에도 교육비, 4대 보험, 퇴직금 등 부대비용과 시간이 소요된다. 반면 기업용 AI 서비스(SaaS)는 계정당 월 수만 원에서 수십만 원 수준의 구독료로 즉시 투입이 가능하다.

물론 AI가 인간의 창의성이나 복합적인 판단력을 완전히 대체할 수는 없다. 하지만 '비용 대비 산출(ROI)' 관점에서 AI 에이전트의 매력도는 계속 높아질 전망이다. 향후 기업 조직은 AI를 능숙하게 다루는 소수의 관리자와 AI 시스템이 결합된 형태로 재편될 가능성이 크다. 이는 단순 사무직 채용 규모 축소로 이어질 수 있어 사회적 대비가 요구된다.