최근 인공지능(AI) 기술이 빠르게 고도화되면서, 단순히 지시에 응답하는 수준을 넘어 스스로 목표를 이해하고 행동하는 ‘에이전트형(Agentic) AI’가 새로운 핵심 트렌드로 부상하고 있다. 에이전트형 AI는 사람이 모든 단계를 세세하게 지시하지 않아도 목표를 해석하고, 필요한 정보를 수집하며, 계획을 수립해 실행까지 이어가는 ‘자기 주도형’ 인공지능 시스템이다. 이는 단순 대화형 응답에 머무는 생성형 AI나, 정해진 규칙대로 반복 업무만 수행하는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 넘어선 개념으로, 상황 인식·의사결정·적응성을 기반으로 해서 최소한의 인간 개입으로 복잡한 과제를 처리한다.

에이전트형 AI는 목표를 부여받으면 스스로 다음 행동을 결정하고, 필요한 자원을 찾아 활용하며, 여러 단계를 조율해 결과를 만들어 낸다. 즉, 업무 구조화 → 계획 수립 → 실행 → 상황 변화에 따른 경로 수정의 전 과정을 자율적으로 관리하며, 도구와 시스템을 오가며 선제적으로 문제를 해결한다. 이러한 자율성과 판단력은 기존 챗봇의 한계를 넘어 ‘지능형 자동화 인공지능’ 시대를 여는 차세대 AI 기술로 주목받고 있다. 

시장 규모 및 성장 전망

에이전트형 AI 시장은 2025년을 기점으로 폭발적인 성장세를 보인다. Precedence Research의 최신 보고서에 따르면, 에이전트형 AI 글로벌 시장은, 2025년 75억5000만 달러에서 2034년 1990억5000만 달러로, 약 43.8%의 연평균 성장률로 초고속 성장이 전망된다. 이 같은 성장세의 핵심 동력은 금융, 의료, 제조, 물류 등 다양한 산업에서 인간 개입 없이 복잡한 프로세스를 완전 자동화하려는 수요 증가에 있다. 

<에이전트형 AI 글로벌 및 미국 시장 규모 및 성장 전망>

(단위: US$ 십억)

[자료: Precedence Research]

지역별로는 북미 시장이 2024년 기준 46%의 점유율로 주도권을 유지하고 있다. 미국 시장만 보더라도, 2025년 24억3000만 달러에서 2034년 652억5000만 달러로 성장하며 연평균 44.1%의 고성장을 달성할 것으로 예상된다. 이는 실리콘밸리를 중심으로 한 대규모 R&D 투자와, 국방·금융 분야의 실증적 도입(예: 2025년 7월 미 국방부의 xAI·Google 등과의 2억 달러 규모 계약)이 견인하고 있다. 한편, 아시아·태평양 지역은 가장 빠른 성장 시장으로 부상하고 있다. 중국·인도·일본 등 주요국의 디지털 인프라 확충과 스마트시티 프로젝트 추진이 에이전트형 AI의 확산을 가속하며, 글로벌 시장 내 영향력을 빠르게 확대하고 있다.  

부문별로는 애플리케이션 도메인에서는 인지 에이전트(가상 어시스턴트·코파일럿)가 2024년 34% 점유율로 선두를 달렸으나, 자율 시스템(로보틱스·자율주행)이 가장 빠른 성장을 기록할 전망이다. 기술 스택 부문 학습·적응 프레임워크(29% 점유율)가 주도하나, 계획·목표 관리 엔진이 LLM·RPA 통합으로 고성장한다. 최종 사용자 산업 중 기술·소프트웨어(38%)가 지배적이며, 의료·생명과학 부문이 자동화(약물 발견·행정 효율화)로 급부상한다. 배포 모드는 클라우드 기반(62%)이 우세하나 하이브리드 아키텍처가 유연성으로 부상, 지능 수준에서는 하이브리드(BDI) 에이전트(41%)가 강세를 보였다. 

에이전트형 AI, ‘디지털 직원’으로의 패러다임 전환 가속

현재 포춘 500대 기업부터 애자일 스타트업까지 에이전트형 AI 도입이 확산되며, AI는 대화·예측 중심 단계를 넘어 자율적으로 업무를 수행하는 디지털 직원 역할로 진화하고 있다. 에이전트형 AI 시장은 북미 기반의 마이크로소프트, OpenAI, ServiceNow 등이 주도하고 있으며, 이들이 에이전트 플랫폼과 생태계를 중심으로 경쟁 구도를 형성하고 있다. 

마이크로소프트는 Azure와 Microsoft 365 전반에 Copilot을 통합해 인프라부터 업무 애플리케이션까지 아우르는 풀스택 오케스트레이션 솔루션을 제공하고, SAP·Salesforce 등과의 파트너십으로 기업 업무 흐름 전반에 에이전트를 확장하고 있다. OpenAI는 ChatGPT를 기반으로 복잡한 다단계 업무 자동화에 특화된 에이전트 생태계를 구축하며, 개발자와 기업이 자체 워크플로 에이전트를 설계·운영할 수 있는 환경을 강화하고 있다. ServiceNow는 NVIDIA와 협력해 IT 서비스 관리와 HR 영역에서 수직 특화 에이전트를 제공하며, 단일 플랫폼에서 다수 에이전트를 오케스트레이션하는 엔터프라이즈용 에이전트 허브로 포지셔닝하고 있다.

이 외에도 NVIDIA(에이전트 학습·추론 인프라), SAP(ERP 연계 에이전트), Oracle(클라우드 기반 에이전트), Accenture·Capgemini(컨설팅·도입 지원), Aisera(고객 서비스), Avanade(마이크로소프트 파트너), qBotica(로보틱스), Celonis(프로세스 마이닝), Dataiku(데이터 분석), Shield AI(방위) 등이 에이전트형 AI 가치사슬을 구성하고 있다. 특히 학습·적응 프레임워크는 2024년 에이전트형 AI 기술 스택에서 가장 큰 비중(29%)을 차지하며, 산업 전반의 자율 의사결정 기반을 제공하는 핵심 영역으로 부상했다. NVIDIA는 GPU 인프라와 오케스트레이션 기술을 바탕으로 산업용 에이전트 학습 프레임워크와 의료·제조 등 특화 영역에서의 적용을 확대하고 있어, 북미 기업들의 시장 지배력 강화에 기여하고 있다. 글로벌 컨설팅사와 IT 서비스 기업들도 기존 시스템 통합, 데이터 파이프라인 정비, 프로세스 재설계를 통해 에이전트형 AI의 엔터프라이즈 도입을 가속하고 있다. 이를 통해 에이전트형 AI는 개별 솔루션을 넘어, 다양한 산업에서 업무 수행 방식 자체를 재정의하는 새로운 디지털 인프라로 자리 잡아가고 있다.

에이전트형 AI 주요 트렌드 및 산업 영향

에이전트형 AI의 환경 인지, 계획 수립, 도구 활용을 통한 목표 완수를 핵심으로 하고 있다. 인공지능 생태계는 인프라(클라우드), 플랫폼(워크플로 설계), SaaS(CRM/ERP 통합), 서비스(컨설팅) 층위로 구성돼 상호운용성을 강조한다. 2025년 도입 기업들은 평균 30% 업무 효율 향상과 20% 고객 만족도 상승을 하는 것을 보고 있다. 에이전트형 AI는 금융, 의료, 제조 분야에서 생산성을 30~50% 이상 끌어올리며, 예측 분석, 위험 관리, 맞춤형 대응 등 복잡한 업무에 탁월한 성과를 발휘하고 있다. 특히 교차 기능 운영, 즉 다단계 업무를 자율적으로 최적화하는 트렌드가 두드러지며, 이는 기업 전체의 운영 효율성을 혁신적으로 변화시키고 있다.

<에이전트형 AI 기업 생태계>

[자료: Marketsandmarkets]

금융 분야에서는 시장 예측, 사기 감지, 포트폴리오 최적화 등을 수행하며 신속하고 정확한 의사 결정 지원이 가능하다. 웰스파고(Wells Fargo)는 Google Cloud의 Agentspace 플랫폼을 활용해 대출 및 투자 처리, 그리고 25만 건에 달하는 벤더 계약 관리를 완전 자동화했다. 대규모 언어 모델(LLM)과 내부 데이터베이스(DB)를 연동한 에이전트가 외환 문의 응답과 계약 조항 검색을 처리함으로써 수작업 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축하고, 이를 통해 직원들은 고객 관계 강화에 더 집중할 수 있게 됐다.  

의료 분야에서는 입원 예측, 치료 제안 등을 통해 환자 관리와 자원 활용 최적화에 기여한다. 의료 분야에서는 엔비디아(NVIDIA)와 GE 헬스케어(GE Healthcare)가 공동 개발한 'Isaac for Healthcare' 플랫폼이 대표적이다. 이 시스템은 컴퓨터 비전 기술과 Holoscan 엣지 하드웨어를 통해 X-ray 및 초음파 스캔을 자동화하며, 시뮬레이션 기반 훈련으로 환자 위치 조정과 이미지 품질 검사를 자율적으로 수행해 결과적으로 스캔 시간이 크게 줄고 환자 처리량이 증가해 자원 최적화와 환자 관리 효율이 동시에 향상됐다. 

제조 산업에서는 지멘스(Siemens)의 'Industrial Copilots'가 생산 계획과 운영을 최적화하는 데 앞장서고 있다. 전문 에이전트와 모바일 로봇을 오케스트레이션하는 계층 구조를 통해 내부 파일럿에서 생산성 50% 향상과 기계 가동 시간을 개선했으며, 이는 복잡한 제조 워크플로의 지속적 최적화를 가능하게 한다. 물류·공급망 분야 글로벌 컨설팅 H사 임원은 코트라 워싱턴 D.C. 무역관과의 인터뷰에서 “최근 몇 년간 공급망 조직에서 가장 많이 듣는 키워드가 ‘자율 의사결정’과 ‘실시간 최적화’”라고 말해줬다. 또한 “많은 기업이 AI 기반 애플리케이션과 고급 분석에 투자하고 있으며, 특히 에이전트형 AI를 통해 날씨·교통·항만 혼잡 등 변수를 상시 반영해 최적 운송 경로를 재계산하고 배차·내비게이션을 자동으로 조정하는 사례가 늘고 있다”라고 덧붙였다. 

이처럼 에이전틱 AI 생태계는 더 이상 개별 기술에 머무르지 않는다. 다양한 산업과 기술 주체가 협력하는 다층적 가치사슬로 진화하며, 새로운 디지털 인프라로 자리 잡고 있다. 딜로이트(Deloitte)는 글로벌 대기업의 25%가 이미 공급망·재무·인사 부문 최적화를 위해 에이전트형 AI를 도입했으며, 이들 기업은 평균 30%의 업무 효율과 20% 이상의 고객 만족도 향상 효과를 보고 있다고 분석했다. 또한 2025년까지 생성형 AI를 사용하는 기업의 25%가 에이전트형 AI 파일럿을 도입하고, 2027년에는 50%로 확대될 것으로 전망된다.

디지털 혁신 기업 코드웨이브(CODEWAVE)는 에이전트형 AI의 핵심 트렌드로 다중 에이전트 협업, 자기 진화형 아키텍처, 거버넌스 우선 전략, 산업 특화, 보안 강화, 그리고 지속가능성(에너지 효율·환경 지능·하이브리드 컴퓨팅)을 꼽으며, 이러한 기술들이 향후 기업 운영 패러다임을 근본적으로 재정의할 것으로 내다보고 있다.

<에이전트형 AI 주요 기술 트렌드 및 실제 적용 사례>

[자료: CODEWAVE]

시사점

단순한 보조 도구를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전트형 AI’ 시대가 본격적으로 열리면서, 2025년은 기업 운영의 자율화와 효율성이 극대화되는 경영 패러다임의 전환점이 되고 있다. 그러나 이러한 혁신의 이면에는 데이터 편향, 해석 한계, 의도치 않은 결과 등 새로운 리스크가 존재한다. 이에 따라 기업들은 투명성과 윤리성을 확보할 수 있는 AI 거버넌스 체계를 구축하고, 동시에 AI 의존 심화, 일자리 변화, 강화되는 글로벌 규제에 대비한 전략 마련에 속도를 내고 있다.

에이전트형 AI의 판단력은 초기 프로그램 설계와 학습 데이터의 품질에 크게 좌우된다. 데이터가 불완전하거나 노후화될 경우 부정확한 결정을 초래할 수 있으므로 정기적인 데이터 관리와 지속적 학습 체계가 필수적이다. 또한 완전한 자율 운영은 위험을 내포하고 있어, 인간의 검증과 감독을 통한 윤리적·전략적 판단 절차가 반드시 병행돼야 한다. 인공지능 전문가 P 씨는 코트라 워싱턴 D.C. 무역관과의 인터뷰에서 “에이전트형 AI는 지시의 맥락을 이해할 수 있지만 감정적·도덕적 판단에는 한계가 있다”라며, “AI의 개입 범위와 인간의 최종 판단 기준을 명확히 설정해야 한다”라고 강조했다.

에이전트형 AI는 제조, 금융, 의료, 물류 등 산업 전반의 운영 방식을 혁신하는 차세대 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 우리 기업은 축적된 기술력과 산업 구조를 바탕으로 미국을 포함한 글로벌 시장 진출을 확대할 수 있는 잠재력이 크다. 특히 제조·물류 중심의 아시아 시장에서는 산업 특화형 에이전트 AI 수요가 증가하고 있어, 기술 정교성과 연구 투자 역량을 기반으로 한 틈새시장 공략이 유망하다. 앞으로는 지속적인 기술 모니터링과 선제적 투자, 협력 프로젝트 추진을 통해 글로벌 생태계 내 입지를 강화하고, 빠르게 진화하는 AI 시장에서 혁신 주도권을 확보하는 전략이 필요하다.

자료: 딜로이트, Cocewave, Precedence Research, MarketsandMarkets, KOTRA 워싱턴 D.C.무역관 자료 종합