지난 2년 동안 생성형 인공지능의 등장은 이 기술의 잠재력을 엿볼 수 있는 기회였고, 우리는 – 동의할 것입니다 – 고객 서비스 분야에서 상당한 영향을 미쳤습니다. 2025년에는 “에이전시형 AI”가 발전하여 기술 전망을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상됩니다. AI 모델이 점점 더 많은 기업과 세그먼트로 확장되고 있는 가운데, 오늘날 어떠한 기업도 혁신이나 운영에 AI를 적용하는 잠재력을 무시할 수 없습니다.
전통적인 AI와 달리, 지속적인 인간 감독이 필요한 것과는 달리, 에이전트 AI는 독립적으로 작동하도록 설계되어 있습니다. 복잡한 작업을 직접적인 인간 개입 없이 수행합니다. 이러한 진보는 시스템이 실시간으로 대량의 데이터를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 심층 학습 알고리즘으로 가능합니다. 새로운 정보와 상황에 빠르게 적응합니다.
또한, 에이전트 기반 AI 시스템은 다양한 소스의 방대한 데이터를 활용하여 독립적으로 문제를 분석하고, 전략을 수립하며, 복잡한 작업을 순차적으로 수행합니다. 이러한 유형의 AI의 응용 가능성은 매우 광범위하며, 고객 지원부터 모든 유형의 정보 처리 또는 기업 프로세스에 이르기까지 다양합니다. 사이버 보안 분야에서도 현재 인간의 개입이 필요한 작업을 자동화할 수 있는데, 예를 들어 시스템의 취약점을 분석하고 수정하는 작업을 들 수 있습니다.
브라질에서는 에이전트 기반 AI 도입이 초기 단계에 있습니다. 일부 분야에서는 이미 새로운 모델을 테스트하고 있으며, 응용 경제 연구소(IPEA)의 조사에 따르면 2025년까지 브라질 대기업 중 약 40%가 운영에 에이전트 기반 AI 시스템을 통합할 계획입니다.
인공지능 에이전시의 영향
인공지능 에이전트의 잠재적 영향력은 엄청납니다. 브라질 은행 협회(FEBRABAN)에 따르면, 은행과 금융 기관은 이 기술을 통해 사기 발생률을 최대 50%까지 감소시킬 수 있습니다.
의료 부문도 새로운 기술을 적용할 수 있습니다. 브라질 의사 협회(AMB)는 AI 에이전트가 의료 오류를 최대 30%까지 줄일 수 있는 잠재력이 있다고 강조합니다. 이 기술은 환자의 진료 기록, 검사 결과, 건강 기록을 분석하여 더 정확한 진단을 제안할 수 있습니다. 산업 분야에서도 AI 에이전트는 기계와 프로세스를 자율적으로 작동시켜 지능형 자동화를 가속화할 수 있습니다.
생산 환경으로의 생성형 AI 확장
생성형 AI의 확산에도 불구하고, 그 영향은 여전히 제한적이며, 이미지 및 동영상 생성과 같은 특정 분야에서만 집중적으로 사용되고 있습니다. 가트너에 따르면, 2026년까지 이러한 AI 모델의 기업 환경 내 도입은 확대될 것으로 예상되며, 최대 80%의 기업이 이를 채택할 것으로 전망됩니다.
브라질에서 기업들이 생성형 AI 도구를 채택하는 추세가 증가하고 있으며, 기업들은 이러한 기술이 프로세스 최적화와 혁신에 가치가 있다는 것을 인식하고 있습니다. 광고, 미디어, 디자인 등 다양한 분야의 기업들이 생성형 AI를 사용하여 맞춤형 콘텐츠와 더욱 효과적인 캠페인을 제작하고 있습니다.
게다가, 대기업들은 일상적인 업무에 생성형 인공지능을 통합하여 데이터 분석, 반복적인 작업 자동화, 시장 트렌드 예측을 개선하기 시작하고 있습니다. 이러한 도구의 채택은 브라질 기업들이 운영하는 방식을 변화시켜 글로벌 시장에서의 효율성과 경쟁력을 높일 수 있습니다.
AI는 점점 더 인간화될 것입니다.
챗GPT-5의 출시는 앞으로 몇 달 안에 있을 예정이며, 이 새로운 버전에서 가장 기대되는 기능 중 하나는 도구의 자연스러운 대화 유지 능력 향상입니다. 즉, 챗봇은 대화의 흐름을 따라가고, 상황과 숨겨진 의미를 이해하고, 심지어 "감정적으로" 응답할 수 있게 될 것입니다.
게다가, 전문가들은 GPT-5가 인간과 유사한 추론 능력을 갖추고 대화의 맥락을 더 포괄적으로 이해할 수 있을 것이라고 제안했습니다.
2025년: 작은 규모의 AI 모델의 해
AI가 등장했을 때, LLM(Large Language Model)이라고 불리는 학습 모델들이 광범위하게 채택되어 시장에 인기 있는 도구들이 등장했습니다. 이러한 모델들은 방대한 양의 데이터로 훈련되지만, 그 정보는 더 표면적입니다.
작은 모델은 구축 및 운영 비용이 저렴하고 전문적인 응용 프로그램에 더 쉽게 적용될 수 있습니다. 모든 것을 하려고 하기보다는 작은 모델은 특정 기업의 요구 사항에 맞춰 일상적인 작업의 제한된 세트를 수행하도록 맞춤화되어 있습니다.
LLM들은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 학습 및 실행에는 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 반면, 소형 모델은 적은 데이터로 효과적으로 학습될 수 있으며, 실행에는 훨씬 적은 컴퓨팅 파워(따라서 에너지)가 필요합니다.
요약하면, 이러한 변화는 다양한 분야를 변혁하고 사람들과 기업의 일상생활에 의미 있는 혁신을 가져올 것을 약속합니다. AI의 발전은 접근성과 정교함 측면에서 더욱 민주화되어, 앞으로 기술이 사회의 모든 측면에 깊숙이 통합된 미래를 향한 길을 열며 고급 기술에 대한 접근성을 더욱 확대할 것입니다.
작은 규모의 AI 모델과 더욱 전문화된 모델의 출현으로, 개인화와 효율성이 새로운 수준에 도달할 것으로 예상됩니다. 이는 각 산업의 특정 요구 사항에 맞춰 점점 더 정교한 솔루션을 제공할 것입니다. 따라서 2025년은 분명히 AI 분야에 큰 혁명의 해가 될 것입니다.
