AI의 진화와 우리의 대응
2025년, 인공지능은 그야말로 ‘게임 체인저’가 되고 있다. 단순히 정보를 제공하거나 명령에 따라 움직이는 수준을 넘어, 이제는 스스로 목표를 설정하고, 계획을 세우고, 실행에 옮기는 능력까지 갖추려 하고 있다. 이 같은 AI의 진화는 단순한 기술적 변화가 아니다. 우리의 일과 삶, 조직 운영, 지식 관리, 그리고 인간 자체의 역할까지 근본적으로 재정의하려는 흐름에 다름 아니다.
이번 글에서는 2025년을 기준으로 가장 주목받는 AI 트렌드 7가지를 살펴본다. 이 흐름은 단순히 AI 기술이 좋아졌다는 의미가 아니다. 어떤 방식으로 변화가 일어나고 있으며, 그 변화가 우리에게 어떤 기회를 열고 어떤 고민을 요구하는지를 함께 짚어본다.
1. 에이전틱 AI: 생각하는 기계의 등장
2024년 후반부터 AI 업계에서 가장 많이 회자된 개념은 단연 ‘에이전틱 AI’였다. 단순한 질문-응답 모델이 아니라, 사용자의 목표를 이해하고 그것을 달성하기 위한 계획을 스스로 수립하며, 필요한 도구를 활용해 작업을 자동으로 수행하는 AI. 이른바 ‘생각하고 행동하는 AI’가 현실화되기 시작한 것이다.
에이전틱 AI는 챗GPT처럼 정해진 질의에 응답하는 역할에 머물지 않는다. 예를 들어, 사용자가 “내 업무 효율을 높여줘”라고 요청하면, 해당 업무의 특성을 분석하고, 이메일 정리, 회의 요약, 일정 조정 등을 조합한 워크플로우를 제안한 뒤, 각 단계에서 필요한 실행까지 수행한다.
이러한 시스템은 도구와 API를 능숙하게 호출하고, 다양한 데이터베이스에서 정보를 검색하며, 복잡한 지시를 단계별로 쪼개 실행에 옮긴다. 마치 ‘디지털 인턴’이 생긴 것과 같다.
하지만 과도한 기대는 금물이다. 지금의 에이전틱 AI는 논리적 추론의 일관성에서 여전히 취약하며, 계획의 깊이와 유연성 면에서도 인간 수준에 미치지 못한다. 그렇기에 현재의 과제는, 이 AI들이 단기적 자동화를 넘어, 복잡한 의사결정에도 기여할 수 있는 수준으로 성숙하게 만드는 일이다.
2. 추론 능력의 진화: AI는 얼마나 ‘생각’할 수 있을까?
기존의 AI는 입력된 정보를 빠르게 분석하고 응답하는 방식에 최적화되어 있었다. 하지만 문제는 그 응답이 늘 ‘깊이 있는 사고’에서 나온 것은 아니라는 점이다. 사용자가 복잡한 질문을 던졌을 때, AI는 종종 피상적인 답변을 제공하거나, 논리적 오류를 포함한 응답을 생성하곤 했다.
이를 극복하기 위해 등장한 개념이 ‘추론 시간 컴퓨트(Inference-Time Compute)’다. 이 방식은 AI가 단순히 훈련된 지식을 빠르게 꺼내기보다는, 실시간으로 생각하는 시간을 확보하고, 다양한 가설을 비교·분석한 후 가장 타당한 결과를 도출하는 과정이다. 마치 사람이 중요한 결정을 내릴 때 잠시 멈추고 ‘곰곰이 생각하는’ 것과 비슷하다.
추론 시간 컴퓨트를 잘 활용하면, AI는 단순한 정답 기계에서 벗어나, 복잡한 상황에서 합리적인 결정을 내리는 사고 파트너로 진화할 수 있다. 특히 에이전틱 AI처럼 계획과 실행이 연속된 작업을 수행할 때, 추론의 깊이는 AI의 품질을 결정짓는 핵심 요소가 된다.
향후 AI 모델은 추론 시간을 유연하게 조절하면서, 필요할 경우 더 오랜 시간 사고할 수 있는 능력을 갖추게 될 것이다. 이는 AI의 실시간 대응력을 유지하면서도, 복잡한 문제 해결 능력을 한층 끌어올리는 열쇠가 된다.
3. 복잡한 시나리오를 다루는 AI의 한계와 과제
AI가 단순한 작업을 처리하는 데에는 이미 탁월한 능력을 보이고 있다. 이메일 분류, 간단한 데이터 정리, 문서 요약 등에서 인간보다 빠르고 효율적이다. 그러나 AI가 진정한 업무 파트너로 자리 잡기 위해서는 단순 작업을 넘어, ‘복잡한 시나리오’를 처리할 수 있어야 한다.
복잡한 시나리오란, 여러 변수가 얽혀 있고, 각 단계가 서로 영향을 미치며, 예측 불가능한 요소들이 포함된 상황을 의미한다. 예컨대, 비즈니스 전략 수립, 의료 진단 과정, 법률 자문과 같은 분야는 수많은 조건과 예외가 얽혀 있다. 지금의 AI는 이런 시나리오에 들어가면 쉽게 추적에 실패하고, 때로는 합리적이지 않은 결정을 내린다.
이러한 한계를 극복하기 위해, AI는 ‘사고 사슬(chain of thought)’ 훈련을 강화해야 한다. 이는 문제를 여러 단계로 나누고, 각 단계를 체계적으로 사고하도록 설계하는 방식이다. 최근에는 GPT 계열의 모델들이 사고 사슬 프롬프트로 더 나은 결과를 보이고 있다.
2025년 이후 AI 발전의 핵심 과제는 바로 여기에 있다. 사고 사슬과 추론 시간 컴퓨트를 결합한 모델이야말로, 복잡한 업무 상황에서도 인간의 수준에 근접한 판단을 내릴 수 있는 기반이 될 것이다.
4. 소형 AI 모델의 부상: AI의 개인화 시대가 온다
지금까지 AI는 대규모 연산 자원을 필요로 하는 ‘거대한 모델’의 시대에 머물러 있었다. GPT-4, Gemini, Claude 등 주요 AI 모델들은 수천억~수조 개의 파라미터를 갖고 있으며, 이들을 학습시키고 작동시키기 위해선 수많은 GPU가 장착된 데이터 센터가 필수였다. 하지만 2025년을 기점으로, 이 구도는 변화하고 있다. 바로 ‘소형 모델(small model)’의 부상이다.
소형 모델은 수십억 개 수준의 파라미터로도 유의미한 성능을 발휘할 수 있으며, 개인이 보유한 노트북이나 고성능 스마트폰에서도 무리 없이 실행 가능하다. IBM의 Granite 3 모델이 대표적인 예다. 이 모델은 20억 개의 파라미터를 갖고 있음에도, 일반 랩톱에서도 원활히 작동하며 특정 작업에 특화된 탁월한 성능을 보여준다.
이러한 흐름은 AI의 ‘민주화’를 가속화시킨다. 더 이상 AI는 빅테크 기업이나 연구소의 전유물이 아니다. 이제는 스타트업, 개인 창작자, 심지어 학생들도 소형 모델을 활용해 자신만의 AI 도우미를 만들고, 개인화된 기능을 탑재한 시스템을 구축할 수 있다. 이는 개인 맞춤형 워크플로우, 오프라인 AI 비서, 소규모 기업용 챗봇 등 다양한 실현 가능성을 열어주고 있다.
게다가, 소형 모델은 개인 정보 보호 측면에서도 유리하다. 민감한 정보를 클라우드 서버로 전송하지 않고 로컬에서 처리할 수 있기 때문이다. 이 점은 의료, 법률, 교육 분야에서 매우 중요한 장점으로 작용한다.
향후 AI는 단지 강력한 성능이 아닌, ‘나만의 도구’가 될 수 있느냐가 핵심이 될 것이다. 그런 점에서 소형 모델의 확산은 AI의 새로운 사용자 경험(UX) 혁신이라 할 수 있다.
5. 무한 메모리: AI가 ‘잊지 않는 동료’가 된다면
기존 AI는 대화를 마치면 이전 내용을 잊어버리는 ‘단기 기억’에 머물러 있었다. 물론 멀티턴 대화에서 잠시 맥락을 유지하긴 했지만, 그 기억은 세션이 끝나면 사라졌다. 하지만 2025년 현재, AI는 ‘무한 메모리(infinite memory)’ 기능을 탑재하며 새로운 국면에 진입하고 있다.
무한 메모리는 AI가 사용자와의 상호작용을 장기적으로 기억하고 축적된 정보를 기반으로 더 나은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 한다. 예를 들어, 고객 지원 AI는 과거 고객의 문의 이력을 기억하고, 이전에 어떤 문제가 있었는지를 토대로 더욱 정확한 응대를 할 수 있다. 또는, 개인 생산성 도우미 AI는 사용자의 글쓰기 스타일, 일정 습관, 업무 우선순위 등을 학습하여, 점점 더 나에게 최적화된 도우미로 진화한다.
이 기능은 단지 편리함을 넘어서 ‘관계의 지속성’을 가능하게 만든다. 마치 오랜 시간 함께 일한 동료처럼, AI는 사용자의 맥락을 깊이 이해하고, 대화와 업무 흐름을 유기적으로 이어간다. 특히 상담, 멘토링, 교육, 헬스케어와 같은 분야에서 무한 메모리는 엄청난 잠재력을 갖는다.
물론, 이 기능은 개인 정보 보호 및 윤리적 책임과도 맞물려 있다. 기억을 유지한다는 것은 데이터를 저장한다는 의미이며, 이는 프라이버시의 위협이 될 수도 있다. 따라서 무한 메모리는 기술적 진보이자 동시에 데이터 보호 기술 및 정책과의 정교한 균형이 요구되는 기능이다.
향후 AI의 성공은 단발적인 똑똑함이 아니라, 사용자와의 장기적 관계 구축에 달려 있다. AI가 ‘잊지 않는 존재’가 될수록, 우리는 더 신뢰하고 의지할 수 있을 것이다.
6. HITL 증강: 인간과 AI는 어떻게 협력할 수 있을까?
AI가 아무리 발전해도, 모든 판단을 혼자 내리게 할 수는 없다. 특히 의료, 금융, 법률처럼 결과에 따른 사회적 책임이 큰 영역에서는 AI가 단독으로 결정하는 구조는 위험하다. 이때 등장하는 것이 바로 HITL(Human-in-the-loop) 구조다.
HITL은 AI의 판단 과정에 인간이 능동적으로 개입하는 구조로, AI가 제안하고 인간이 최종 확인하거나, AI와 인간이 협업해 문제를 해결하는 방식이다. 이 개념은 신뢰성, 투명성, 윤리성을 동시에 확보하는 중요한 기술-운영 모델로 주목받고 있다.
하지만 최근 연구 결과는 흥미로운 딜레마를 제기한다. 한 실험에서 챗봇이 의사보다 더 정확한 임상 판단을 내린 반면, 챗봇과 의사가 협력한 경우 오히려 성과가 떨어졌다는 것이다. 이는 협업 구조 자체가 잘 설계되지 않았을 때, 인간과 AI의 시너지가 아닌 간섭이 발생할 수 있음을 의미한다.
좋은 HITL 시스템이란, 단순히 인간이 개입하는 것이 아니라, 인간의 인지 흐름과 언어적 이해를 중심으로 설계된 AI 인터페이스를 포함해야 한다. 즉, AI의 추론이 ‘왜 그런 판단을 했는지’를 설명하고, 인간이 그것을 직관적으로 판단할 수 있는 구조여야 한다.
앞으로의 HITL은 기술 문제를 넘어 UX와 협업 설계의 영역이다. 인간이 AI의 출력을 불신하거나 이해하지 못하면, 오히려 업무의 정확성과 속도 모두 저하될 수 있다. 진정한 HITL은 전문가와 AI가 함께 일할 때, 각각의 역량이 상승하는 구조를 만드는 것이다.
7. 누구나 AI를 다루는 시대 : 범용 AI
예전에는 AI를 제대로 쓰려면 복잡한 ‘프롬프트 엔지니어링’이 필요했다. 어떤 명령어를 어떻게 입력해야 할지 알고 있어야 했고, 원하는 결과를 얻기 위해 여러 번의 시행착오를 거쳐야 했다. 하지만 이제 그런 시대는 지났다.
2025년 현재, AI는 점점 “누구나 쓸 수 있는 기술”이 되어가고 있다. 대화형 인터페이스는 훨씬 직관적이 되었고, 프롬프트 없이도 클릭 몇 번으로 AI를 불러내 원하는 기능을 실행할 수 있는 ‘노코드 기반’ 인터페이스가 늘어나고 있다. Notion AI, Canva AI, Microsoft Copilot 등은 이미 프롬프트 없이도 사용자가 원하는 작업을 척척 수행한다.
이러한 변화는 AI의 ‘대중화’를 의미한다. 이제 AI는 특정 기술을 가진 사람들만의 전유물이 아니라, 학생, 교사, 마케터, 창작자, 행정가, 프리랜서 누구나 접근 가능한 도구가 되었다. 이 변화는 AI 활용의 깊이를 넓히는 동시에, 사회 전반의 생산성과 혁신 역량을 끌어올린다.
또한, 자연어 중심의 인터페이스는 언어 장벽까지 낮춰주고 있다. 영어에 익숙하지 않은 사용자도 점점 더 다양한 언어에서 AI와 소통할 수 있게 되었으며, 음성 기반 명령이나 시각적 명령도 활발히 도입되고 있다.
이제 중요한 건 ‘누가 기술을 가졌는가’가 아니라, ‘누가 더 창의적으로 문제를 해결하는가’다. AI는 더 이상 기술이 아닌 창의력 증강 장치가 되어가고 있다.
마무리하며: 2025년, AI와 함께 우리는 무엇을 준비해야 하는가
2025년, AI는 더 이상 미래 기술이 아니다. 그것은 지금 이 순간, 우리의 업무 흐름에 깊숙이 침투해 있고, 커뮤니케이션 방식과 생산성의 기준을 재정의하고 있다. 이 시점에서 우리는 묻지 않을 수 없다. “우리는 AI와 함께 일할 준비가 되어 있는가?”
이 글이 정리한 7가지 트렌드는 단지 기술적인 변화만을 말하는 것이 아니다. 그것은 인간의 역할, 사고의 방식, 문제 해결의 구조가 함께 바뀌고 있음을 보여준다. AI는 더는 보조 도구가 아니라, 우리가 일하는 방식의 동반자다.
우리는 AI를 단순히 자동화의 도구로만 받아들여선 안 된다. 그것은 생각하는 기술이며, 함께 결정하고 책임지는 존재로 진화하고 있다. 에이전트 AI는 명령이 아니라 목표 중심의 협력자로 작동하고 있으며, 무한 메모리는 신뢰를 쌓는 기반이 된다. HITL은 AI의 한계를 보완하는 인간의 자리이며, 소형 모델은 누구나 자신의 AI를 가질 수 있게 해준다.
그렇기에 우리는 기술 이상의 것을 준비해야 한다.
윤리, 책임, 협업, 교육, 설계철학
이 모든 것이 AI 시대의 핵심 키워드다.
“AI는 준비되었다. 우리는 준비되어 있는가?” 이 질문은 더 이상 선택이 아닌 책임의 시작이다.
[영상 출처] IBM Technology | https://youtu.be/5zuF4Ys1eAw
더 많은 AI 강의 보러가기 ↓
