글로벌 엔터프라이즈용 자동화 및 AI 소프트웨어 기업 유아이패스(UiPath, 지사장 조의웅)는 2025년 AI와 자동화 분야의 7대 핵심 트렌드를 발표했다.

유아이패스는 2025년에는 AI와 자동화가 통합되어 업무를 바꿀 것으로 예측했으며, 이 중심에는 ▲에이전트 AI의 급부상 ▲엔터프라이즈 소프트웨어에 내장된 '아웃사이드-인(비즈니스 요구사항을 기반으로 개발하는 전략)' ▲AI와 내부 데이터를 관리하고 활용하는 새로운 LLM 기반의 접근 방식 등을 꼽았다.

복잡한 작업을 처리하는 에이전트 AI

.AI와 ML 모델의 발전으로 만들어진 AI 에이전트는 생성AI의 콘텐츠 생성이나 질문 응답을 넘어, 자율적인 이해, 계획, 실행 능력을 바탕으로 소프트웨어 로봇만으로는 해결할 수 없던 복잡한 작업을 처리한다.

특히, 실시간 데이터, 맥락 인식, 적절한 수요 예측 및 행동 모델을 갖춘 에이전트는 독립적인 대화를 제공할 수도 있으며, 일부 투자 자문사의 경우 AI 에이전트를 활용해 금융 데이터를 수집, 분석, 보고서 제작 등에 이용하고 있다.

엔터프라이즈 워크플로 최적화로 초기 에이전트 사용 증가

유아이패스는 2025년은 초기 에이전트 사용 사례가 많아질 것이며, 엔터프라이즈 전반에 에이전트 생태계 구축에 대한 투자가 활발히 이루어질 것으로 전망했다.

이는 엔터프라이즈 환경에 에이전트가 도입되어 다양한 기술, 시스템, 앱으로 이루어진 복잡한 엔터프라이즈 환경의 워크플로를 관리하고, 운영을 최적화하기 때문이다. 따라서 향후 여러 에이전트가 개별적으로 또는 협업을 통해 의사 결정과 액션을 일관된 순서로 통합하도록 지원할 수 있는 역할이 더욱 중요해질 것이다.

이에 유아이패스는 개별 플랫폼에 국한되지 않고 전체 엔터프라이즈 애플리케이션 생태계에서 프로세스를 오케스트레이션하는 에이전트의 기능을 강화하고 있다.

롱테일 자동화에서 중요한 에이전트의 역할

에이전트 자동화는 고객 서비스, 개인화된 마케팅, 비즈니스 운영, 소프트웨어 개발 등 다양한 산업, 부서 및 활동에 적용할 수 있을 것이다. 특히 실시간 데이터, 맥락(context)에 대한 인사이트, 적절한 수요 및 행동 예측 모델을 탑재해 일대일 서비스 제공을 돕거나 자체 대화 기능을 사용해 고객과 소통할 수 있도록 도울 것이다.

사람과 기계 간 역할 분담 최적화

에이전트 AI는 기업이 사람과 기계의 고유한 강점을 최대한 활용할 수 있도록 일자리와 워크플로를 ‘재설계 및 재할당’하도록 이끌 것이다. 링크드인 데이터에 따르면, 직무 기술 요구 사항은 2015년 이후 약 25%가 변했으며, 2030년까지 전 세계적으로 65%가 변할 것으로 응답했다.

2025년부터 향후 10년간 이어질 이 변화 속에서 기업들은 운영 모델 재구성, 일자리 재배치, 직원 기술 향상 및 재교육, 그리고 가상(virtual) 작업자와 사람 간에 작업과 프로세스를 재할당하는 어려운 과제들에 직면할 것이다.

특히 경영진의 ▲새로운 AI 중심 운영 모델 설계 ▲대규모 변화 관리 ▲회사 전반의 에이전트 기반 시스템 개발 및 구현 등의 과제에 전문적인 역량을 갖춘 컨설턴트와 운영자가 이를 해결할 전망이다.

한편 기업들이 인력 재배치 과정에서 사람과 기계 간 역할 전환을 조율해야 하는 과제에 있어, 명확한 역할 분담과 시스템, 프로세스를 보장하기 위한 오케스트레이션 역량의 중요성이 더욱 부각될 것이다. 이를 지원하는 에이전트 AI가 확장되기 위해서는 적절한 인프라스트럭처, 오케스트레이션 등이 필수적이다.

또한, 명확한 역할과 체계가 없는 사람 중심의 직장은 혼란과 비효율을 초래할 위험이 있다. 이에 에이전트, 로봇, 사람 간의 완전한 협업을 지원하도록 설계된 새로운 AI 및 자동화 기반 직장 생태계는 통제 능력, 투명성, 효과적인 거버넌스를 제공할 것이다.

에이전트 AI와 동반 성장하는 '내장형 AI'

조직들은 하드웨어를 제어하고, 실제 변수를 분석하는 '내장형 생성AI'에 주목하고 있다. 또한 이를 포괄하는 에이전트 AI 도입에 따라 2025년에는 내장형 AI 도입도 확대될 전망이다.

보안 걱정없는 지식 그래프, RAG, 프라이빗 LLM

한편, 공개된 생성AI 도구에 대한 데이터 보안과 정확성 우려로 인해 지식 그래프(knowledge graph), RAG, 내부/프라이빗 LLM 등 새로운 솔루션과 도구가 주목받고 있다.

이벤트, 컨셉, 문서와 같은 실제 엔티티를 시각적으로 표현하는 지식 그래프는 여러 데이터 저장소에 걸쳐 분산되어 있는 정보의 관련성 있는 부분들을 연결해 성과를 향상한다.

RAG는 생성AI 모델이 응답을 생성할 때 실제 데이터에 액세스를 지원한다. 또한 기업들은 자체 독점 데이터(proprietary data)를 활용해 기본 LLM을 정제하고, 이를 특정 프로세스나 의사 결정 영역에서 활용할 수 있는 자산으로 전환하고 있다.

AI 규제에 대응하는 기업 전략

기업들은 AI 오케스트레이션 전략에 윤리성, 거버넌스, 투명성을 통합하며 점차 강화되는 규제에 대응해 나갈 것이다.

2022년 8월, 금융위원회는 AI 데이터 라이브러리와 테스트베드 등 이니셔티브를 통해 금융 분야에서 AI 활용을 강화하겠다는 계획을 발표하며 AI에 대한 체계적 프레임워크와 규제 개발에 나섰다. 이에 하나금융그룹은 2024년 3월 공정성, 보안, 투명성, 데이터 관리, 개인정보 보호를 강조하는 AI 윤리강령을 도입했다.

또한, 유아이패스 지식 근로자 설문조사에 따르면, 한국 근로자들은 생성AI와 관련해 보안 위험(33%)과 부정확한 결과 또는 허위 정보(33%)를 주요 우려 사항으로 꼽았다. 이러한 우려에 대응하기 위해, 앞으로 새로운 접근법과 이니셔티브가 더욱 활발히 나타날 것으로 예상된다.

유아이패스의 조의웅 지사장은 “에이전트 AI는 산업 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 이끌 잠재력을 지니고 있으며, 우리의 업무 방식을 새롭게 정의할 수 있다.”라며, “조직들은 신뢰를 구축하고, 강력한 거버넌스 프레임워크를 마련하며, 효과적인 확장과 새로운 성장 기회를 창출하기 위해 오케스트레이션 역량을 최적화하는 데 초점을 맞춰야 한다.”라고 전했다.