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[IT뉴스]사무직은 AI 에이전트를 어떻게 활용할까…비서도, 믿고 맡기는 동료도 아닌 ‘인턴’ 수준

온카뱅크관리자

2025-12-12 13:57:30

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 제미나이 생성 이미지./제미나이
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 미국의 한 로펌에서 일하는 한국인 변호사 A씨. 주로 한국 기업의 IP 소송을 담당하는 A씨는 챗GPT, 퍼플렉시티를 비롯한 인공지능(AI) 챗봇과 함께 회의 보조 AI 툴인 ‘노트북 LM’ ‘어터(OTTER)’ 등을 사용하고 있다. 구글 ‘제미나이’에는 지메일과 구글 캘린더 등을 연동해 일정 관리에도 활용한다. 하지만 반드시 AI가 내놓은 결과를 재확인한다. 가령 회의 보조 AI에 “방금 한 회의 내용 중 특정 부분을 알려달라”고 물은 뒤에는 원 녹음 파일을 반드시 다시 들어 확인한다. A씨는 “정확성이 핵심이니 급할 때는 일단 AI를 쓰더라도, 믿지 않고 다시 한번 반드시 확인한다”고 했다.
 묻는 말에 대답을 잘하는 AI 챗봇을 넘어 시킨 업무는 물론이고 스스로 필요한 일을 찾아 하는 ‘AI 에이전트’의 도입이 본격화됐다. 사무직 직원들은 과연 ‘AI 직원’을 어떻게 활용하고 있을까. 직장인들은 AI 직원을 단순한 업무를 대신해주는 ‘비서’로만 활용하지 않았다. 함께 아이디어를 발전시키는 ‘사고 파트너’로 대하는 것으로 나타났다. 그러나 AI가 특정 권한 이상을 가지고, 스스로 업무를 하는 것은 원치 않는 것으로 드러났다. 철저한 통제하에 시킨 일만 하도록 하는 ‘인턴’처럼 활용하는 것이다.
 ◇‘사고 파트너’로 활용
 9일(현지 시각) 퍼플렉시티는 하버드 연구진과 함께 AI 에이전트 ‘코멧’ 사용자 수억 건의 데이터를 분석한 결과를 공개했다. 이에 따르면 사용자들은 AI 에이전트를 단순 비서가 아닌 ‘사고의 파트너’(Thinking Partner)로 활용하고 있었다. 흔히 AI 에이전트를 단순 업무를 처리해 주는 ‘디지털 비서’로 생각하지만, 그렇지 않았던 것이다.
 구체적으로 전체 AI 에이전트 활동의 57%가 깊이 있는 인지적 작업에 집중돼 있었다. 36%는 생산성 관련 업무였고, 21%는 학습 및 연구에 쓰였다. 예를 들어 조달 전문가는 공급업체 미팅 전 사례 연구 분석을, 금융 종사자는 투자 정보 필터링을, 학생은 강의 자료 분석을 AI에 맡겼다. 퍼플렉시티 측은 “사람들은 AI를 더 나은 성과를 내기 위한 도구로 사용하고 있었다”고 했다.
 사람들은 시간이 지날수록 AI에 더 의존했다. 초기에는 마치 처음 만난 사람과 ‘아이스 브레이킹’을 하듯 여행 계획, 영화 추천 등 가벼운 질문을 AI에 던지는 것으로 사용을 시작하다가, 이후 점차 금융 보고서 요약 같은 생산성 업무를 지시했다. 생산성 관련 작업을 수행한 사용자나 초기에 학습·연구 목적으로 사용한 사용자가 장기 사용자로 남을 확률이 훨씬 높았다.
 보고서는 “이는 ‘PC 시대’ 초기와도 유사하다”며 “초기 PC도 레시피 관리나 게임용으로 판매되다가 스프레드시트 등으로 인해 필수품이 됐다”고 했다.
 AI 에이전트를 사용하는 70% 핵심 사용자 층은 6개 직군에 쏠려 있었고, 30%는 기술직이었다. 마케팅·영업·경영·창업은 의존도가 가장 높았다.
 사람들은 AI가 빨리 답변하는 것보다 질 좋은 답변을 하는 것을 선호했다. UC버클리 연구진이 발표한 ‘실제 운영 환경에서의 AI 에이전트 측정’ 논문에 따르면, 상당수 사람은 “AI 에이전트가 즉각 반응하지 않아도 괜찮다”고 했다. 응답에 ‘수 분’이 걸려도 허용한다는 비율이 66%에 달했다. 만일 AI 에이전트가 답을 도출하는 데 1분이 아닌 10분이 걸린다고 하더라도, 사람이 직접 하는 것보다 빠르기 때문이다.
 ◇사람 통제 벗어나면 싫어
 하지만 사람들은 AI 직원의 업무에 명확한 한계를 두고 싶어 했다. UC버클리 연구에 따르면 AI 에이전트가 사람의 개입 없이 스스로 수행하는 단계는 대부분 10단계 미만(68%)으로 제한됐다. 무한히 자율적으로 행동하게 두지 않는 것이다.
 또 사람들은 대부분 AI 에이전트의 업무를 검토했다. 배포된 AI 에이전트의 74%는 사람이 직접 결과를 확인하고 평가했고, 명확한 정답이 없는 문제는 사람이 AI 에이전트가 한 업무를 참고해 종합적 판단을 내렸다.
 또 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)에 다른 AI 모델이나 AI 에이전트의 답변을 평가시키기도 한다. 개발자 박모(30)씨는 “주로 ‘클로드 코드’를 활용해 코드를 짜고 업무에 반영하지만, 챗GPT와 제미나이에 클로드가 준 결과값을 넣어 검토하도록 한다”며 “세 AI가 준 답을 모두 참고해 가장 타당한 것으로 최종 값을 정한다”고 했다. 사람이 더 잘 통제하기 위해서 복잡하고 자율적인 AI 에이전트보다 단순한 AI 에이전트가 선호된다고 연구팀은 밝혔다.
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