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[IT뉴스][전문가 기고] 에이전틱 AI 시대, '알아서' 해주는 마법은 없다

온카뱅크관리자

2026-07-27 16:07:34

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="0X348ShDwY">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ca50cc84ec6d4755386d72fa99cc031dbfa6acf23492c9d9bc9adac397b3c527" dmcf-pid="p96NjU0HmW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="손무성 LG CNS 최적화컨설팅담당" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/etimesi/20260727160246795pydg.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="3ml30jaerG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/27/etimesi/20260727160246795pydg.jpg" width="658"></p>
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            손무성 LG CNS 최적화컨설팅담당
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          <p contents-hash="2ceabf08bf6bd4db7528443345e99b2ca1cff3f72c273c4975c51d47c53fa97d" dmcf-pid="U2PjAupXwy" dmcf-ptype="general">최근 업계의 최대 화두는 단연 '에이전틱 인공지능(AI)'이다. 사용자가 묻는 말에 그럴듯한 문장을 만들어 대답하는 수준을 넘어, 우리의 대리인(에이전트)이 되어 귀찮고 번거로운 일을 똑똑하게 처리해 주는 AI다. 즉, 우리가 목표를 제시해 주면 AI가 이를 달성하기 위한 좋은 계획을 스스로 세우고 직접 실행까지 해 준다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="8d3d2840d6e52b02c1c990796cbccefa2c989ac7f71f404e7cc667e827bbd5cc" dmcf-pid="uVQAc7UZET" dmcf-ptype="general">많은 사람들은 이제 에이전틱 AI가 도입되기만 하면, 골치 아픈 일들을 그저 '알아서' 완벽하게 처리해 줄 것이라는 장밋빛 환상을 품고 있다. 하지만 단언컨대, 세상에 스스로 알아서 다 해주는 기적의 기술은 없다.</p>
          <p contents-hash="3a672ea9279995466f23c855c3597c36ae351cd3bd66afb35b2221e8455fb839" dmcf-pid="7fxckzu5rv" dmcf-ptype="general">에이전틱 AI가 진정으로 우리가 원하는 결과를 내기 위해서는 반드시 선행돼야 할 조건이 있다. 바로 달성해야 할 '목적'을 명확히 하고, 절대 넘어서는 안 될 행동 범위와 현재 가용한 시간 및 자원의 한계, 즉 '제약조건'을 정교하게 정의하는 일이다. 만약 이러한 요건이 불명확하게 정의된다면 아찔한 부작용이 발생할 수 있다. 예를 들어, 집안일을 돕는 AI 로봇에게 “최단 시간 내에 집 안을 깨끗하게 청소해”라고만 지시했다고 가정해 보자. 로봇은 '시간 단축'이라는 목적만 좇아 바닥에 놓인 중요한 서류를 쓰레기로 간주해 빨아들이거나, 동선을 줄이려다 값비싼 도자기를 밀어붙이며 직진할지도 모른다.</p>
          <p contents-hash="df36b2462246b34e7be3443fde1461bfa7d4314a43bba8f3ab836ff385364267" dmcf-pid="z4MkEq71ES" dmcf-ptype="general">좋은 의사결정이란 결국 상충하는 여러 목표와 제약 사이에서 끊임없이 절충하고 최적의 평형점을 찾아내는 일이다. 따라서 에이전틱 AI를 제대로 통제하고 현실에서 가치 있게 활용하기 위한 핵심 역시 '주어진 제약조건 아래에서 목적을 달성하는 최상의 답을 찾는 것'으로 귀결된다. 이것이 바로 인류의 오랜 난제들을 해결해 온 '수학적최적화(Mathematical Optimization)'다.</p>
          <p contents-hash="3f988ba23cfdf68aac45065303de3bf596de3aa3834593ff09d20bfd06365677" dmcf-pid="q8REDBztEl" dmcf-ptype="general">수학적최적화란 무엇인가? 쉽게 설명하면, 만들어진 수학적 모델을 바탕으로 '우리가 가진 한정된 돈, 시간, 인력 안에서 가장 큰 성과를 얻을 수 있는 '최고의 가성비 선택지'를 계산해 내는 기술'이다. 그리고 언제나 현실의 복잡한 비즈니스 상황을 수학식으로 정교하게 구조화하고 모사하는 데에서 출발한다.</p>
          <p contents-hash="31158e77da6fe35b3f03f271959f2521bfe951a7ba62b9b52d3f3649a5bacab9" dmcf-pid="B6eDwbqFmh" dmcf-ptype="general">이 기술의 위력은 제2차 세계대전 당시 이미 증명됐다. 당시 자원과 병력에서 절대적 열세에 몰려 있던 연합군은 수학자와 과학자들을 동원해 병력 배치, 레이더망 구축, 수송선단 경로를 '최적화'함으로써 최소한의 자원으로 독일군을 압도하는 기적을 만들어냈다. 전쟁의 승패를 바꾼, 오래전부터 검증된 신뢰도 높은 기술인 셈이다.</p>
          <p contents-hash="9bc848560fa2c30725ce756238f82cb6d856566ce4a749393592d8b433001929" dmcf-pid="bPdwrKB3DC" dmcf-ptype="general">오늘날 글로벌 빅테크 기업들의 성공 비결 이면에도 최적화가 강력한 엔진으로 자리하고 있다. 아마존이 전 세계 수많은 고객에게 놀라운 속도로 배송을 하면서도 막대한 이익을 낼 수 있는 것은 단순히 물류센터와 배달 트럭이 많아서가 아니다. 수천만개의 상품을 어느 물류센터에 얼마나 분산 배치할지, 수만 대의 배송 트럭이 어떤 경로로 이동해야 비용(유류비와 시간 등)을 최소화하면서 배송 성과를 극대화할 수 있을지를 수학적최적화 알고리즘으로 매 순간 빠르게 계산해 내기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="584e0ef0b261782ab395b048b1a2a2601f7b16650256e3a76238fcb2a3c723ea" dmcf-pid="KQJrm9b0rI" dmcf-ptype="general">머지않아 디지털 화면 속을 벗어나 실제 물리적 세상에서 로봇과 자율주행차가 활동하는 '피지컬 AI' 시대가 본격화될 것이다. 이와 같은 시대에 수학적최적화의 중요성은 지금보다 훨씬 더 커질 수밖에 없다. 디지털 세상의 오류는 화면을 끄거나 재부팅하면 그만이지만, 현실 세계에서 움직이는 피지컬 AI의 오류는 치명적인 물리적 충돌이나 막대한 경제적 손실로 직결된다. 배터리 용량의 한계, 물리적 공간의 제약, 인간의 안전이라는 엄격한 제약조건 속에서 1분 1초 단위로 최적의 판단을 내려야만 한다. 에이전틱 AI가 폭발적인 속도를 내는 엔진이라면, 수학적최적화는 그 엔진이 목적지를 향해 안전하고 정확하게 도달할 수 있도록 이끄는 정밀한 내비게이션이자 운전대다. AI가 만능이라는 막연한 환상에서 벗어나, 현실의 복잡한 제약조건을 명확히 정의하고 상황에 맞는 최적의 해답을 설계하는 기업만이 다가올 AI 패권 경쟁에서 최종 승자가 될 것이다.</p>
          <p contents-hash="4f576cd55a5103b66ac9b99d880a925447cc27110934c6541279cf8f05e8501b" dmcf-pid="9xims2KpOO" dmcf-ptype="general">나아가, 기업이 수학적최적화라는 도구를 실전 경영에 도입해야 하는 진짜 이유는 단순한 비용 절감을 넘어 '데이터에 기반한 실행 가능한 확신'을 얻기 위함이다. 직관이나 과거의 관행에 의존하던 의사결정 방식을 수학적 기준에 기반한 투명한 시스템으로 전환함으로써, 기업 내부에 숨어 있던 낭비와 비효율적 관행을 낱낱이 찾아내고 운영의 근간을 탄탄하게 다질 수 있다. 결국 이를 통해 기업은 극심한 시장의 변화 앞에서도 결코 흔들리지 않으며, 어떠한 불확실성 속에서도 항상 그 순간의 최선을 찾아 나가는 가장 강력한 무기를 얻게 될 것이다.</p>
          <p contents-hash="4c0a505fe1550777096c11a5208e848be672ef5f523612ffdc2ed5318124d175" dmcf-pid="2MnsOV9UEs" dmcf-ptype="general">손무성 LG CNS 최적화컨설팅담당 smskru@lgcns.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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