지난 몇 년간 우리는 그림을 그리고, 글을 쓰고, 코드를 짜는 ‘생성형 AI’의 놀라운 능력에 감탄해왔습니다. 마치 무엇이든 만들어내는 마법 상자 같았지요. 하지만 2025년, 우리는 AI 역사에 중대한 변곡점을 맞이하고 있습니다. 이제 AI는 단순히 무언가를 ‘만들어내는(generation)’ 것을 넘어, 스스로 목표를 이해하고 계획을 세워 ‘행동(action)’하는 시대로 접어들었습니다. 2025년은 정교한 자동완성 도구였던 AI가 자율적인 가상 동료로 진화한 원년으로 기억될 것입니다.  이제 AI는 우리의 지시를 기다리는 수동적인 도구가 아니라, 복잡한 과업을 위임받아 스스로 해결해나가는 능동적인 파트너가 되어가고 있습니다.

‘알아서 해주는 AI’의 등장, 에이전트 AI가 온다

2025년 AI 트렌드의 심장에는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’라는 개념이 자리 잡고 있습니다.  지금까지 우리는 AI에게 “A, B, C 순서로 보고서를 작성해줘”라고 구체적인 ‘방법’을 지시해야 했습니다. 하지만 에이전틱 AI는 다릅니다. 우리는 그저 “다음 주 회의까지 경쟁사 분석 보고서를 완성해줘”라는 ‘목표’만 던져주면 됩니다. 그러면 AI는 스스로 필요한 정보를 검색하고, 데이터를 분석하며, 차트를 만들고, 최종 보고서 초안을 작성하는 모든 단계를 자율적으로 계획하고 실행합니다. 

이러한 혁신적인 변화는 몇 가지 핵심 기술의 발전이 있었기에 가능했습니다. 첫째, ‘소형 언어 모델(SLM)’의 부상입니다.  모든 AI가 거대하고 비쌀 필요는 없습니다. 특정 작업에 고도로 전문화된 작고 효율적인 AI들이 등장하면서, 기업들은 비용 부담 없이 다양한 AI 에이전트를 활용할 수 있게 되었습니다. 실제로 일부 모델의 구동 비용은 18개월 만에 280배 이상 감소하며 AI 기술의 대중화를 이끌고 있습니다. 

둘째, AI가 인간처럼 보고 들을 수 있게 된 ‘멀티모달리티(Multimodality)’의 발전입니다. 최신 AI 모델들은 이제 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 영상까지 동시에 이해하고 처리합니다. 에이전트 AI가 웹사이트의 차트를 읽고, 음성 명령을 이해하며 업무를 수행할 수 있는 것은 바로 이 다중 감각 능력 덕분입니다.  이 두 가지 기술의 결합은 AI를 단순한 챗봇에서 벗어나, 우리의 복잡한 목표를 이해하고 실행하는 진정한 ‘행동 주체’로 만들고 있습니다.

일하는 방식의 대대적인 재설계, AI와 협업하는 시대

에이전틱 AI의 등장은 우리의 일하는 방식을 뿌리부터 바꾸고 있습니다. 기업들은 이제 AI를 특정 부서의 실험적인 프로젝트로 여기는 것을 넘어, 기업 운영의 핵심으로 통합하고 있습니다. AI의 진정한 가치는 단순히 특정 업무를 자동화하는 것을 넘어, 기업의 전체 ‘워크플로우를 재설계’하는 데서 나타납니다. 예를 들어, 과거에는 영업, 마케팅, 재고 관리가 각기 다른 부서의 영역이었다면, 이제는 AI 시스템이 영업 데이터를 실시간으로 분석해 재고 관리에 반영하고, 이를 바탕으로 가장 효과적인 마케팅 캠페인을 자율적으로 기획하는 식의 유기적인 ‘지능형 시스템’이 구축되고 있습니다. 

이러한 변화는 ‘인간의 대체’가 아닌 ‘인간 능력의 증강’이라는 새로운 협업 모델을 만들어냅니다.  AI가 반복적이고 분석적인 업무를 처리하는 동안, 인간은 더 창의적이고 전략적인 의사결정에 집중하게 됩니다. 우리의 역할은 AI에게 일일이 명령을 내리는 ‘프롬프트 엔지니어’에서, 여러 AI 에이전트 팀을 관리하고 최종 목표를 설정하는 ‘에이전트 관리자’로 격상될 것입니다. AI는 복잡한 기술의 장벽을 낮춰 더 많은 사람이 전문가 수준의 역량을 발휘할 수 있도록 돕는 든든한 파트너가 되는 셈입니다. 

화면 밖으로 나온 AI, 현실 세계를 움직이다

2025년의 AI는 더 이상 컴퓨터 화면 안에만 머물러 있지 않습니다. 스스로 움직이는 ‘자율 시스템’의 형태로 우리 삶의 물리적인 공간으로 빠르게 확산되고 있습니다. 수년간의 시험 운행을 마친 로보택시는 이제 전 세계 10여 개 이상의 도시에서 상업적인 현실이 되었으며, 공장과 물류 창고에서는 인간의 동료로 일하는 휴머노이드 로봇이 속속 등장하고 있습니다. 

이러한 물리적 AI의 확산 뒤에는 생성형 AI를 통한 ‘빠른 학습 능력’이 있습니다.  과거에는 로봇에게 하나의 동작을 가르치기 위해 수많은 시간과 프로그래밍이 필요했습니다. 하지만 이제 로봇은 인간의 행동을 보고 스스로 새로운 작업을 학습하여, 이전과는 비교할 수 없는 속도로 다양한 환경에 적응하고 있습니다. 물론 이러한 발전은 막대한 양의 데이터를 처리하기 위한 AI 반도체와 데이터센터 인프라에 대한 전례 없는 수요를 낳으며, 새로운 기술적 과제를 제시하고 있습니다. 

새로운 질서의 서막, AI 시대를 위한 규칙 만들기

AI가 이처럼 강력하고 자율적인 힘을 갖게 되면서, 이제 우리는 새로운 규칙을 만들어야 하는 중요한 시점에 도달했습니다. AI 기술의 위험을 관리하고 책임감 있는 사용을 보장하기 위한 ‘글로벌 AI 거버넌스’ 논의가 본격화되고 있습니다. 유럽연합(EU)은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 등급을 매겨 규제하는 포괄적인 AI법을 시행하며 전 세계적인 기준점을 제시하고 있습니다. 

동시에 디지털 세계의 전장인 ‘사이버 보안’ 영역에서는 보이지 않는 군비 경쟁이 치열해지고 있습니다. 공격자들은 AI를 이용해 단 5분 만에 정교한 피싱 이메일을 만들어내고 , 방어자들은 AI를 활용해 인간이 감지할 수 없는 미세한 이상 행동을 실시간으로 탐지하며 공격을 막아냅니다. 

궁극적으로 AI는 미-중 기술 패권을 둘러싼 ‘지정학적 경쟁’의 핵심이 되었습니다. 최첨단 AI 모델 개발과 막대한 투자 규모에서 미국이 앞서가는 동안, 중국은 특허 출원과 인재 양성을 통해 무서운 속도로 격차를 좁히고 있습니다. AI 기술 리더십이 곧 국가의 경제적, 군사적 경쟁력을 의미하게 되면서, AI는 더 이상 기술 기업만의 이야기가 아닌, 국가 전략의 가장 중요한 의제가 되었습니다. 

2025년은 AI가 우리에게 새로운 가능성을 열어주는 동시에, 우리가 풀어야 할 복잡한 숙제를 안겨준 해로 기록될 것입니다. 스스로 행동하는 AI의 시대, 이 거대한 변화의 물결 속에서 우리는 기술을 현명하게 활용하고, 위험을 관리하며, 인간의 가치와 조화를 이루는 길을 찾아야 하는 중대한 과제 앞에 서 있습니다.​