이 두 해 동안 생성 인공지능의 출현은 이 기술의 잠재력을 엿볼 수 있게 해주었으며, 동의해야 할 점은 고객 서비스와 같은 분야에 상당한 영향을 미쳤다는 것입니다. 2025년에는 기술 환경을 근본적으로 변화시킬 것으로 기대되는 '에이전트형 인공지능'의 발전을 목격하게 될 것입니다. 점점 더 확대되고 있는 인공지능 모델이 더 많은 기업과 분야에 적용됨에 따라, 오늘날 어떤 기업도 인공지능을 통한 혁신이나 운영의 잠재적 활용을 무시할 수 없다.
전통적인 인공지능과 달리, 지속적인 인간 감독이 필요한 인공지능과 달리, 에이전트 인공지능은 독립적으로 작동하도록 설계되어 있으며, 직접적인 인간 개입 없이 복잡한 작업을 수행합니다. 이 발전은 실시간으로 방대한 양의 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 딥러닝 알고리즘 덕분에 가능하며, 새로운 정보와 맥락에 빠르게 적응합니다.
또한, 에이전트 인공지능 시스템은 다양한 출처의 방대한 데이터를 활용하여 독립적으로 문제를 분석하고, 전략을 개발하며, 복잡하고 연속적인 작업을 수행합니다. 이러한 유형의 인공지능의 적용 가능성은 매우 크며, 고객 서비스부터 기업의 모든 정보 또는 프로세스 처리, 그리고 사이버 보안까지 포함됩니다. 예를 들어, 시스템의 취약점을 분석하고 수정하는 것과 같은 작업을 자동화하여 현재는 인간의 개입이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.
브라질에서는 인공지능 에이전트의 도입이 아직 초기 단계에 있습니다. 이미 일부 부문에서는 새로운 모델을 시험하고 있으며, 경제연구소(Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, IPEA)가 실시한 조사에 따르면 2025년까지 약 40%의 대형 브라질 기업들이 인공지능 에이전트 시스템을 운영에 통합할 계획입니다.
대리 인공지능의 영향
인공지능 에이전트의 영향력 잠재력은 엄청나다. 은행 및 금융 기관은 FEBRABAN(브라질 은행 연합)에 따르면 기술을 통해 사기 발생률을 최대 50%까지 줄일 수 있습니다.
보건 부문도 새로운 기술을 적용할 수 있습니다. 브라질 의사 협회(AMB)는 인공지능이 의료 오류를 최대 30%까지 줄일 잠재력이 있다고 강조하며, 이 기술이 의료 기록, 검사 결과 및 환자의 건강 기록을 분석하여 더 정확한 진단을 제안할 수 있다고 밝혔습니다. 산업 분야에서는 인공지능 에이전트가 주도하는 스마트 자동화가 기계와 공정을 자율적으로 운영할 수 있게 할 것입니다.
생산 환경을 위한 생성적 AI의 확장
생성 AI 사용이 확산되고 있음에도 불구하고, 생산 환경에서의 영향은 여전히 미미하며, 이미지 및 비디오 제작과 같은 일부 분야에서만 활발히 사용되고 있습니다. 가트너에 따르면, 이 AI 모델의 채택은 2026년까지 생산 환경에서 증가하여 최대 80%의 기업이 채택할 것으로 예상됩니다.
브라질에서는 기업들이 프로세스 최적화와 혁신에 있어 이러한 기술의 가치를 인식함에 따라 생성 AI 도구의 채택이 증가하고 있습니다. 광고, 미디어, 디자인을 포함한 다양한 산업 분야의 기업들이 생성형 AI를 활용하여 맞춤형 콘텐츠와 더 효과적인 캠페인을 제작하고 있습니다.
또한, 대기업들은 일상 업무에 생성형 인공지능을 통합하기 시작하여 데이터 분석, 반복 작업 자동화 및 시장 동향 예측을 향상시키고 있습니다. 이 도구들의 채택은 브라질 기업들이 운영되는 방식을 변화시켜 글로벌 시장에서의 효율성과 경쟁력을 높일 수 있습니다.
AI는 점점 더 인간화될 것이다
ChatGPT-5의 출시가 앞으로 몇 달 내에 이루어질 예정이며, 이 새로운 버전에서 가장 기대되는 기능 중 하나는 자연스러운 대화를 유지하는 도구의 향상된 능력입니다. 이것은 챗봇이 대화의 흐름을 따라가고, 맥락과 숨겨진 의미를 이해하며, 심지어 "감정적으로" 응답할 수 있음을 의미합니다.
또한 전문가들은 GPT-5가 인간과 유사한 추론 능력을 갖추고 있어 대화의 맥락을 더 포괄적으로 이해할 수 있을 것이라고 제안하고 있습니다.
2025: AI 소형 모델의 해
AI가 등장했을 때, LLM(대형 언어 모델)이라고 불리는 학습 모델이 대량으로 채택되어 시장에 인기 있는 도구들이 등장하게 되었습니다. 이 모델들은 방대한 양의 데이터로 훈련되었지만, 이러한 정보는 더 피상적입니다.
작은 모델은 구축 및 운영 비용이 적게 들며, 특수한 용도에 더 쉽게 적응할 수 있습니다. 모든 것을 하려고 하기보다는, 작은 모델들은 특정 비즈니스 요구에 맞게 일상 업무의 제한된 작업 세트를 수행하도록 맞춤화됩니다.
대형 언어 모델(LLMs)은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 훈련하고 실행하는 데 방대한 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 작은 모델은 반면에 적은 데이터로 효과적으로 훈련될 수 있으며 실행하는 데 훨씬 적은 계산 능력(따라서 에너지)도 필요합니다.
요약하면, 이러한 변화는 여러 산업을 혁신하고 사람들과 기업의 일상에 중요한 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. AI의 발전은 접근성과 정교함 모두에서 더욱 더 기술에 대한 접근을 민주화하여, 기술이 사회의 모든 측면에 깊이 통합되는 미래를 위한 길을 닦을 것입니다.
작은 AI 모델이 확산되고 더 많아지고 전문화됨에 따라 맞춤화와 효율성이 새로운 수준에 도달할 것으로 기대되며, 각 산업의 구체적인 요구에 더욱 부합하는 솔루션을 제공할 것입니다. 그러므로 2025년은 의심할 여지 없이 인공지능에 있어 큰 혁명의 해가 될 것임을 약속합니다.
