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제조, 유통/물류, 고객 지원 등 2025 산업별 AI 에이전트 및 에이전틱 AI 기술 동향

협의회장 2025. 7. 24. 15:03

  최신 LLM의 추론능력이 향상되면서 단순 자동화를 넘어 실시간으로 사고, 행동 및 적응하는 지능형 AI 기술이 새로운 트렌드로 떠오르고 있습니다. 특히 이러한 변화는 기존의 'AI 에이전트(Agent)' 개념을 넘어, 스스로 목표를 해석하고 계획을 수립하며 자율적으로 업무를 수행하는 '에이전틱(Agentic) AI’라는 새로운 기술 패러다임으로 확장되고 있습니다.

  AI 에이전트는 주로 사용자의 명령에 따라 특정 작업을 수행하거나 반복 업무를 자동화하는 데 중점을 두는 반면, 에이전틱 AI는 복잡한 맥락을 이해하고 능동적으로 문제를 해결하는 높은 수준의 자율성과 판단 능력을 갖춘 시스템입니다.

  2025년은 MCP(Model Context Protocol) 및 A2A(Agent to Agent)와 같은 에이전트 고도화 기술이 정립되면서, 산업 현장에서 이 두 개념이 실제 도입되고 성과를 만들어내고 있는 원년이라고 해도 과언이 아닙니다.

 

*출처 : Cloudera

  이와 같은 경향은 기업의 AI 에이전트 도입에 대한 생각을 통해 명확히 드러납니다. 최근 클라우데라(Cloudera)가 발표한 글로벌 설문조사에 따르면, 96%의 응답자가 향후 12개월 내 AI 에이전트 도입을 확대할 계획이라고 밝혔습니다. 이는 전 세계 14개국의 IT 리더 1,500명을 대상으로 조사한 결과라는 점에서 AI 에이전트 붐이 이제 전 세계적인 트랜드 현상의 하나로 자리잡아가고 있음을 시사하고 있습니다.

  특히 AI 에이전트는 제조, 금융, 고객지원 등 정확성과 데이터 중심의 고도화가 요구되는 분야에서 빠르게 보급되고 있습니다. 기존의 시스템이 반복 작업을 자동화하는 수준을 넘어, AI 에이전트가 실시간 분석, 의사결정 지원, 업무 프로세스 최적화 등 보다 지능적이고 주도적인 역할을 수행하고 있는 것입니다.

  예를 들어, 제조업에서 AI 에이전트는 설비 이상을 사전에 감지하고 유지보수를 자동으로 조율하며, 금융 분야에서는 개별 고객의 성향과 시장 데이터를 분석해 맞춤형 자산 관리를 제공합니다. 또한 고객지원 영역에서도 에이전트가 단순 응답을 넘어 고객 맥락을 이해하고, 복잡한 요청에 능동적으로 대응하는 등 점차 ‘제2의 상담사’ 역할을 수행하고 있습니다.

  이와 같이 산업별 특성에 맞춰 빠르게 진화하고 있는 AI 에이전트는 단순 도구를 넘어, 기업 경쟁력의 핵심 자산으로 자리 잡아가고 있습니다. 이번 시간에는 더이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있는 AI 에이전트 기술의 최신 동향과 도입 사례에 대해 알아보겠습니다.

 

 

제조: ‘스마트 팩토리’를 넘어 ‘자율 운영 공장’으로 진화하는 AI 에이전트

  정확성과 효율성이 동시에 요구되는 제조업 분야는 새로운 기술의 적용이 까다로운 대표적인 산업입니다. LLM이 처음 도입되었을 당시만 해도 제조업계는 그 적용 가능성에 대해 회의적이었습니다. 결과물의 일관성과 안정성에 대한 우려가 있었기 때문입니다. 그러나 AI 에이전트 기술의 급속한 발전과 함께, 이제는 LLM 기반의 에이전트가 정확한 통제와 산업 현장에의 실질적 적용이 가능해지면서 제조업의 핵심 역량으로 빠르게 자리 잡고 있습니다.

  이러한 변화를 주도하고 있는 대표 기업 중 하나가 독일의 지멘스(Siemens)입니다. 지멘스는 최근 디트로이트에서 열린 Automate 2025에서 ‘Industrial AI Agents’와 이를 기반으로 한 ‘Industrial Copilot’ 생태계를 발표하며 제조 산업 내 AI의 새로운 패러다임을 제시했습니다. 

  지멘스의 AI 시스템은 기존의 단순 질문-응답 방식의 AI를 넘어, 에이전틱 AI 수준의 자율성을 갖추고 사용자의 개입 없이 복잡한 산업 워크플로우를 수행합니다. 작업 의도를 이해하고, 문제를 파악하며 실행 계획을 수립하는 이 시스템은, 단순한 AI 에이전트를 넘어서는 고도화된 능동적 에이전트의 대표 사례입니다.

*출처 : Siemens

  지멘스의 산업용 AI 에이전트는 제품 설계, 생산 계획, 공정 자동화, 유지보수 등 제조 밸류체인의 전 영역을 아우르며 작동합니다.

  • Design Copilot : CAD 설계에서 복잡한 도면 데이터를 빠르게 분석하고 설계 효율을 극대화합니다.
  • Engineering Copilot : 자연어 기반 코드 생성을 통해 자동화 설계 시간을 단축시킵니다.
  • Operations Copilot : 실시간으로 생산 데이터를 분석하고, 이상 상황에 대해 작업자에게 해결책을 제시하거나, 필요시 다른 에이전트와 협업하여 전체 생산 공정을 조율합니다.
  • Services Copilot : 설비의 상태를 예측하고 전체 유지보수 라이프사이클을 최적화하여 최대 25%까지 유지보수 시간 단축을 실현하고 있습니다.

  특히 이 모든 기능은 지멘스의 통합 플랫폼인 Xcelerator를 통해 제공되며, 향후에는 제3자 에이전트와의 연동까지 고려한 산업용 AI 마켓플레이스도 계획 중입니다. 이는 제조업체들이 각자의 상황에 맞는 에이전트를 선택해 조합하고, 생산성 최대 50% 향상이라는 실질적 성과를 얻을 수 있는 기반을 마련해줍니다.

  실제 사례로, 지멘스의 독일 바트노이슈타트(Bad Neustadt) 공장에서는 ‘Production Copilot’을 통해 분산된 데이터를 실시간으로 분석해 운영 효율을 극대화하고 있으며, 티센크루프(Thyssenkrupp)는 글로벌 개발 현장에 이 기술을 도입해 자동화 코드 품질과 개발 속도 모두에서 뚜렷한 개선 효과를 보고하고 있습니다.

  지멘스의 사례에서 볼 수 있듯이 이제 AI 에이전트는 제조 현장의 단순 도구를 넘어서, ‘자율 운영 공장’의 핵심 인프라로 자리매김하고 있습니다. 사람과 기계가 협력하는 새로운 생산 패러다임 속에서, 인간은 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 환경이 조성되고 있는 것입니다.

 

 

유통/물류: 전방위 최적화와 자율 운영의 중심축으로 떠오른 AI 에이전트

  유통/물류 산업은 빠른 속도, 정확한 수요 예측, 복잡한 공급망 관리가 핵심 경쟁력으로 작용하는 분야입니다. 이러한 특성으로 인해, 인간이 일일이 통제하기 어려운 물류 프로세스 전반에 걸쳐 AI 에이전트의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 최근 글로벌 물류의 절대강자자 아마존(Amazon)이 공개한 Nova Act와 같은 웹 기반 AI 에이전트는 물류 분야에서 자동화의 새로운 지평을 열고 있습니다.

  Nova Act는 웹 브라우저 상에서 실시간으로 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트로, 단순 검색은 물론 구매, 일정 기반 작업 실행까지 가능하도록 설계되었습니다. 예를 들어, Nova Act는 지도 서비스를 활용해 물류센터와 고객 사이의 최단 배송 경로를 분석하거나, 특정 시간대의 교통 상황을 고려해 배송 일정을 재조정할 수 있습니다. 이처럼 Nova Act는 복잡한 조건 하에서도 다단계 의사결정을 자율적으로 수행하는 에이전틱 AI로, 기존의 정적 시스템과는 비교할 수 없는 민첩성과 판단력을 제공합니다.

*출처 : Nova Act

  또한 Nova Act는 사용자의 세밀한 지시 사항까지 반영할 수 있다는 점에서, 물류 운영에서의 인간-기계 협업 수준을 한층 더 끌어올리고 있습니다. 예컨대 "가장 빠른 배송 경로를 찾되, 유료 도로는 피하고 친환경 배송 옵션을 우선 적용하라"는 식의 복합 조건도 처리할 수 있습니다. 이는 단순한 자동화 도구가 아니라, 물류 계획과 실행을 총괄하는 ‘지능형 관리자’의 역할을 수행한다는 점에서 기존 시스템과 확연히 차별화됩니다.

  현재 Nova Act는 개발자 프리뷰 단계에 머물고 있으나, 아마존은 이미 이 기술을 자사 물류 인프라에 시험 적용하고 있으며, 향후 Alexa Plus 등 자사의 다양한 서비스에 통합할 계획을 밝히고 있습니다. 이는 AI 에이전트가 단지 고객과의 인터페이스에서 머무르지 않고, 실제 재고 운영, 배송 스케줄링, 경로 최적화 등 물류의 핵심 영역으로 깊숙이 침투하고 있음을 보여줍니다.

  이처럼 AI 에이전트는 단순 물류 자동화 단계를 넘어, 복잡한 공급망 전반을 스스로 판단하고 조율하는 ‘자율 운영(Logistics Autonomy)’의 시대를 앞당기고 있습니다. 2025년을 기점으로, 물류 산업은 AI 에이전트를 통해 속도, 비용, 탄소 배출까지 동시에 최적화하는 고차원적 운영 체계로 진화하고 있습니다.

 

 

고객지원: 단순 자동화를 넘어서는 ‘제2의 상담사’로의 진화

  고객지원(Customer Service) 분야는 AI 기술이 가장 빠르게 도입된 영역 중 하나입니다. 과거 챗봇과 자동응답 시스템은 주로 FAQ 수준의 단순 질의응답에 그쳤으나, 최근에는 LLM 기반 AI 에이전트가 고객의 맥락과 감정을 이해하고 복잡한 요구까지 처리하는 지능형 상담 파트너로 빠르게 진화하고 있습니다.

  대표적인 예로, 글로벌 리테일 기업 월마트(Walmart)는 고객 중심 서비스를 넘어 AI 에이전트를 통한 자율 쇼핑 경험을 본격적으로 구현 중입니다. 월마트는 자사 앱과 웹사이트에 쇼핑 에이전트를 탑재하여 고객이 “주간 식료품을 다시 주문해줘” 혹은 “딸의 유니콘 파티를 준비해줘” 같은 자연어 명령을 입력하면, AI 에이전트가 적절한 제품을 추천하고 장바구니를 자동으로 구성하는 서비스를 제공합니다.

*출처 : Walmart

  이러한 소비자 에이전트는 고객지원의 범위를 넘어, 고객의 맥락을 이해하고 복잡한 요구사항을 판단해 실행하는 에이전틱 AI 기반의 지능형 상호작용 사례로 평가됩니다. 특히, 월마트는 향후 고객들이 OpenAI의 Operator와 같은 제3자 AI 에이전트를 사용할 가능성을 고려하여, A2A를 위한 산업 표준 프로토콜 수립에도 발 빠르게 대응하고 있습니다. 이 표준이 마련되면, 제3의 AI 에이전트가 고객을 대신해 월마트 웹사이트에서 상품을 탐색하고, 자사 에이전트와 실시간으로 상호작용하며 구매까지 자율적으로 마칠 수 있게 됩니다.

  이는 고객지원의 본질 자체를 바꾸는 변화입니다. 단순한 문의 대응이 아니라, 고객과 AI 에이전트 사이의 거래가 이루어지는 복잡한 상호작용을 백엔드에서 실시간으로 지원하고 조율하는 역할이 요구되기 때문입니다. 동시에, 월마트는 이러한 전환 과정에서 “AI 에이전트에게 어떻게 상품을 보여줘야 할 것인가”라는 전혀 새로운 마케팅 및 제품 설명 전략까지 고민하고 있습니다. 이미지나 감성적 언어보다, 구조화된 정보와 조건 기반 데이터가 에이전트의 판단 기준이 되기 때문입니다.

  CS 분야에서 AI 에이전트는 단순 ‘문의 처리 도구’에서 벗어나, 쇼핑, 추천, 주문, 결제까지 아우르는 포괄적인 서비스 제공자로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는 고객 만족도를 높이는 동시에, 기업에게는 새로운 접점에서의 경쟁력 확보라는 전략적 기회를 제공하고 있습니다.

 

 

이제 산업의 중심에는 AI 에이전트가 자리 잡고 있습니다

  다양한 산업의 도입 사례에서 살펴본 것처럼 2025년은 AI 에이전트 기술이 개념에서 실전으로 전환되는 전환점이자, 각 산업이 디지털 중심에서 에이전트 중심 체계로 재편되는 시기라 할 수 있습니다. AI 기술은 더 이상 단순한 자동화 도구가 아니라, 사고하고 판단하며 행동하는 에이전틱 AI 중심의 지능형 협업 파트너로 진화하고 있으며, 실제 운영 효율성과 비즈니스 성과로 이어지고 있습니다.

  특히, MCP와 A2A 기술의 부상은 산업 간, 시스템 간, 기업 간 에이전트 생태계의 상호운용성을 가능하게 하며, 앞으로 기업들이 독립적으로 구축해오던 디지털 전략이 연결되고 협력하는 새로운 AI 네트워크로 발전할 것을 예고하고 있습니다.

  이제 기업이 직면한 질문은 “AI 에이전트를 도입할 것인가?”가 아니라, 어떤 역할을 부여하고, 어디까지 위임할 것인가?”로 바뀌고 있습니다. 산업별 AI 에이전트의 전략적 도입은 단기적 생산성 향상을 넘어서 기업의 운영 방식 자체를 재정의하고, 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 자리매김하고 있는 것입니다. 이제 AI 에이전트는 선택이 아닌, 생존을 위한 구조적 진화의 시작점입니다.

 

#자료출처: https://www.skax.co.kr | SK AX