생각보다 더 위험한 변화…AI가 사람 대신 ‘일 끝낸다’

에이전트형 AI가 스스로 목표를 수행하는 단계로 진화하며 산업 전반에 빠르게 확산하고 있다. [사진: 셔터스톡]

[디지털투데이 AI리포터] 에이전트형 인공지능(AI)이 2026년 핵심 기술 의제로 부상하고 있다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 목표를 수행하는 AI가 금융, 의료, 물류, 자동차 등 주요 산업의 운영 방식까지 바꾸기 시작했다.

11일(현지시간) IT매체 테크레이더에 따르면, 업계는 생성형 AI 이후 단계로 에이전트형 AI 확산에 주목하고 있다.

에이전트형 AI는 기존 AI 보조도구와 다르다. 기존 시스템이 사용자의 지시에 따라 답변하거나 정적인 추천을 제공하는 데 그쳤다면, 에이전트형 AI는 스스로 행동하고 장기 목표를 추적하며 결과를 점검한다. 상황 변화에 따라 전략을 수정하는 기능도 갖춘다.

확산 속도도 빠르다. 국제전기전자공학회(IEEE) 조사에 따르면 전 세계 기술 전문가의 96%는 에이전트형 AI 개발과 통합이 2026년까지 더 빨라질 것으로 전망했다. 상당수 전문가는 일정 관리, 건강 모니터링, 식료품 구매 같은 생활 업무 자동화가 올해 안에 소비자 시장에서도 대중화 단계에 들어설 것으로 내다봤다.

적용 범위는 하드웨어 영역으로도 확대되고 있다. 휴머노이드 로봇은 단순 시연 단계를 넘어 창고·물류·서비스 업무에 투입되는 흐름이다. 기술 전문가의 절반 가까이는 올해 AI가 로봇 제어 방식을 근본적으로 바꿀 것으로 예상했다. 자율주행차와 확장현실(XR) 기술도 산업 현장에 더 깊게 적용되고 있다.

변화 폭이 큰 분야는 소프트웨어와 금융, 헬스케어, 자동차 산업이다. 앞으로 3~5년 안에는 에이전트가 별도 애플리케이션이 아니라 사용자 대신 은행, 보험사, 소매업체, 의료 플랫폼과 직접 상호작용하는 구조로 발전할 수 있다는 전망도 나온다.

다만 자율성이 커질수록 신뢰와 통제 문제도 함께 커지고 있다. 어떤 시스템에 개인정보와 의사결정을 맡길지, 에이전트의 행동 범위와 금지 규칙을 어떻게 설정할지에 대한 기준이 필요하다는 지적이다. 판단 과정의 기록과 설명 가능성, 사람 개입 시점도 핵심 과제로 꼽힌다.

데이터 접근 권한과 삭제, 보관 기준도 중요하다. 현재 많은 서비스는 에이전트가 직접 작업을 수행할 구조가 부족하고, 반자율 시스템이 목표에서 벗어나는 ‘목표 이탈’ 위험도 남아 있다. 이에 따라 지속적인 인간 감독과 정기 감사가 필요하다는 의견이 나온다.

보안 분야에서는 기대와 우려가 동시에 제기된다. 에이전트는 네트워크를 빠르게 감시하고 취약점을 탐지·보완할 수 있다. 실제로 IEEE 조사에서 기술 리더의 47%는 2026년 AI 최우선 활용 분야로 실시간 취약점 식별과 공격 방지를 꼽았다.

반면 자율성이 높아질수록 새로운 실패 위험도 존재한다. 지표 최적화에만 치중하면 실제 시스템 상태를 왜곡하거나 정상 사용자를 과도하게 차단하는 문제가 발생할 수 있다는 우려다.

업계는 결국 에이전트형 AI 시대의 핵심 과제로 거버넌스 정비를 꼽고 있다. 기업들은 자동화 속도와 신뢰성 사이 균형을 맞추기 위해 책임성과 투명성 기준 마련에 집중하고 있다.