[박준성의 SW] AI 에이전트 허와 실

AI 요약

필자는 1980년대의 Expert system 과잉기대가 AI Winter로 이어진 전례를 언급하며, 현재의 생성형 AI는 실제 기술적 진전과 산업 수요가 뒷받침되어 닷컴버블과 유사하게 일부 주가 조정과 도산은 있을 수 있으나 빅테크 중심의 시장 재편을 통해 점진적 안정화에 진입할 가능성이 있다고 보도했습니다. 기업 적용 사례로는 1990년대의 데이터 마이닝과 2010년대의 Big Data Analytics를 통해 월마트의 POS 분석, 아마존의 추천 시스템과 구글의 광고 자동화(각각 약 300조 원 규모 영향), 제조업의 Predictive Maintenance 및 삼성전자의 공정 최적화 등이 있으며, 2017년 가트너 조사에서는 AI를 운영 환경에 도입한 기업이 약 4%였고 딜로이트 조사에서는 Rule-Based Expert system(약 49%), 통계 및 Neural Network 기반 기계학습(약 58%), 자연어처리(약 53%), Deep Learning(약 34%) 등이 병행 사용된 것으로 보고되었습니다. 대규모 단기 투자 실패 사례로 MD Anderson·IBM의 프로젝트는 2016년까지 6200만달러를 투입했으나 1명의 암 환자도 치료하지 못하고 EMR 통합도 없었고, 반면 DBS Bank는 ATM 현금 보충·이직 예측·사기 탐지·고객 지원 등 일상 업무에 점진적 기계학습 적용으로 인정받았으며, 2025년에는 LLM 기반의 생성형 AI 에이전트가 외부 툴을 호출해 추론·계획·의사결정·액션을 수행하는 반자율적 소프트웨어로 부상했으나 환경 적응 능력은 제한적이라고 보도했습니다.