🔊INSIGHT BRIEF: 👀AI 에이전트는 그림의 떡?

"AI, 학술, 비즈니스의 흐름을 한눈에." 기업이 AI를 도입할 때, 현실적으로 어떤 어려움이 있을까요?

2025. 7. 17.

* INSIGHT BRIEF는 IDC ASIA에서 발송하는 소식지입니다.

AI 한 번도 안 써보신 분, 정말 계신가요? 요즘은 자료 조사, 문서 작성, 번역까지 사람보다 AI가 더 빠르고 정확하게 해내죠. 그런데 그 AI를 업무 파트너로 100% 믿고 맡기자니, 불안하고 망설여질 때가 있어요. 이럴 땐 어떻게 해야 할까요? SERI&U 지식도서관이 그 해답을 알려드릴게요.

🤖 마누스(Manus): 실행 중심의 자율형 AI

자율형 AI 에이전트 마누스(Manus)는 아이디어에서 실행까지 이어주는 똑똑한 에이전트예요. 이름의 어원은 라틴어 'Mens et Manus', 생각과 손이라는 뜻이죠. 아는 것을 실천해야 진짜 의미가 있다는 철학을 담고 있어요.

🗽 마누스, 뉴욕 부동산을 알아봐 줘

뉴욕 부동산을 알아봐 달라고 요청하면? 마누스는 이렇게 일해요.

복잡한 과제를 세분화해서 To-Do 리스트를 작성하고,
뉴욕에서 어디가 안전한 지역인지 기사를 탐색하고 학군 정보를 조사해요.
사용자의 조건에 따라 예산을 계산하는 파이썬 코드를 직접 짠 다음,
매물을 필터링해서 상세 리포트 PDF를 만들어요.

너무 똑부러지죠? 단순히 답변만 하는 챗봇형 AI가 아니라, 실제로 '일하는' AI예요.

😟 똑똑한 건 알겠는데... 업무에 도입해도 되는 걸까?

마누스 외에도 야무진 AI가 정말 많잖아요. 솔루션 하나하나가 매우 혁신적이지만, 현업에서 AI를 도입하려고 하면 어려움이 생기곤 해요.

⚠️ 현실적 딜레마1: 일자리 대체 불안감

"이게 내 일을 실행까지 다 해버리면 내가 굳이 필요할까? 내 자리가 사라지는 건 아닐까?"

AI가 유용함에도 불구하고 현장에서 꺼리게 되는 이유예요. CEO가 적극적으로 AI를 도입하려 해도, 심리적으로 저항하게 되는 사람들이 있기 마련이죠.

⚠️ 현실적 딜레마2: 리스크 발생 우려

AI가 회사의 판매량을 예측하고, 재고 최적화를 위해 자동으로 발주했는데 과잉이나 손실이 생겼다면? 이건 누구의 책임일까요?

⚠️ 현실적 딜레마3: 보안 취약 및 해킹 사례

마누스에게 마누스 서버 안의 파일을 달라고 요청했더니, 마누스는 바로 제공했어요. 기밀 자료였는데도 말이에요. 기업 내부 기밀이 쉽게 노출될 수 있는 거죠. AI가 기밀 자료를 제공했는데, 그 자료가 사용자 정보, 고객 DB, 계약 파일 등의 민감한 문서라면 상당한 피해가 발생할 수 있겠죠. AI가 내부 정보에 접근할 수 있는 만큼, 위험도 커질 수밖에 없어요.

💡 해결 방향1: AI를 업무 보조 도구로 활용하기

뛰어난 AI 기술일지라도 사람이 배제된다면 조직은 이를 받아들이기 꺼릴 수 있어요. AI 에이전트는 사람을 대체하는 수단이 아니라, 직원들의 번거로운 업무를 덜고 더 높은 성과를 낼 수 있도록 조력자로 활용되어야 해요.

💡 해결 방향2: 현명한 역할 분리

AI가 잘할 수 있는 일과 사람이 꼭 해야 할 일을 명확히 나눠야 해요. 반복되는 사무 업무는 AI가 하고, 전략적인 판단이나 리스크를 현명하게 관리해야 하는 업무는 사람이 담당하는 게 좋아요.

💡 해결 방향3: 보안 체계 구축

AI가 내부 정보를 다룰 수 있도록 하려면 철저한 보안 체계가 필요해요. 사람이 주도권을 쥐고, AI가 이를 뒷받침하는 구조가 되어야 AI를 신뢰하고 사용할 수 있어요.

📢 결론: 기술과 현실 사이의 균형

혁신적인 AI 에이전트. 신중하게 도입해야 피해 없이 현명하게 이용할 수 있겠죠. 사람 중심의 접근 방식으로 AI와 협업하는 구조를 만들어야 발전적인 미래로 나아갈 수 있어요. 기술의 발전과 현실에서의 적용. 이 사이의 균형을 유지하는 일이 앞으로의 중요한 과제예요.

🎬 AI 에이전트는 그림의 떡?

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🙋‍♂️관련 문의: ㈜아이디씨아시아 남기정 과장 tony@igroupkorea.com / 02-6968-1715

AI가 무엇이든 대신 처리해 줄 것만 같은데, 막상 현업에 도입하려고 하면 망설이게 돼요. 단지 기술이 뛰어나다는 것만으로는 회사에서 바로 활용하기 어렵죠. 각국의 기업들에서는 AI 도입이 어떻게 진행되고 있을까요? 글로벌 기업들이 AI를 받아들이며 겪는 현실적인 문제와, AI가 효과적으로 적용되고 있는 분야를 STATISTA의 Research AI를 통해 살펴봤어요.

조사에 따르면, 글로벌 기업의 50%는 AI를 활용할 숙련된 인재와 전문성 부족을, 43%는 경영진의 비전 부재를 도입의 장애물로 꼽았어요. 이외에도 비용(29%), 현지 비즈니스와의 부조화(24%), 복잡한 규제(21%) 등이 걸림돌로 지적되고 있죠.

생성형 AI는 오류 발생에 대한 우려(35%)와 불확실한 성과(34%)가 대표적인 장애 요인이에요. 데이터 품질이나 지적 재산권 같은 문제도 큰 고민거리예요.

AI 도입의 주요 장애물

AI 활용에 영향을 주는 요인

AI는 단순 반복이나 정보량이 많은 업무, 객관적인 판단이 필요한 영역에서 특히 효과를 발휘해요. 인사 분야에서는 직원 관리, 채용, 복리후생 분석 등에서 시간 절감이 기대되고, 마케팅에서는 광고 집행 최적화, 데이터 분석, 이메일 자동화 등에서 활용도가 높아지고 있어요.

운영비 절감, SEO 콘텐츠 생성, IT 개발이나 보안 업무처럼 데이터가 많고 패턴이 반복되는 작업에서도 AI가 효율적으로 쓰이고 있죠. 표준화된 사무, 분석 기반 업무, 마케팅 자동화는 AI가 특히 잘할 수 있는 분야예요.

업무 수행에 AI가 미치는 영향

B2B 마케팅에서의 AI 활용

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연구의 시작과 끝, Research AI."

"논문, 과제, 연구에 필요한 모든 자료를STATISTA의 Research AI에게 물어보세요!"

* 로고 이미지를 클릭하시면 STATISTA 한국 대학 페이지로 이동합니다.

🙋‍♂️관련 문의: ㈜아이디씨아시아 김태형 전무 josephkim@igroupkorea.com / 02-6968-1708

AI, 이제는 '쓸까, 말까'의 문제가 아닙니다. '어떻게' 도입하고, '어디까지' 맡길지를 고민해야 할 시점이죠. AI를 분별력 있게 사용하는 자세, 균형 있는 전략, 사람 중심의 활용 방식이 무엇보다 중요한 시점이에요. 여러분의 기관에서는 AI를 어떻게 받아들이고 있나요?

IDC ASIA는 이런 변화에 맞춰, 글로벌 트렌드를 반영한 학술 솔루션과 데이터베이스를 통해 연구자와 기관이 미래를 준비할 수 있도록 지원하고 있답니다.

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