AI 에이전트 개념 7분 만에 배우기 강의
AI 에이전트 개념 7분 만에 배우기 강의
#챗GPT #LLM #워크플로우 #업무효율 #AI활용 GPT-5보다 중요한 AI 에이전트 현직 PM이 번역기 돌린 듯 쉽게 알려 드립니다. AI 에이전트, 딱 1분 만에 이해시켜 드림
AI 에이전트, 요즘 여기저기서 다들 이야기하는데 정확히 뭔가요? 챗지피티, 워크플로우, 에이전트의 차이점을 디자이너 출신 6년차 AI 스타트업 피엠이 '날것'의 비유와 실제 업무 시나리오로 완전히 이해시켜 드립니다. 이 영상 하나면 AI의 미래가 아니라, 당장 내년 당신의 업무가 어떻게 바뀔지 눈에 보이게 될 겁니다.
#프레임워크 #PM #프로덕트매니저 #기획자 #디자이너 #마케터 #칼퇴
챗GPT 다음 단계가 궁금하세요? 스스로 생각하고 일하는 AI 에이전트의 핵심 개념을 현직 PM이 '인턴'에 비유해서 알려드립니다.
[타임라인] 00:00 오프닝: 또 새로운 거 나왔나요? (AI 에이전트 뇌 빼고 이해하기) 02:15 레벨 1: 똑똑한 앵무새 (챗지피티 같은 LLM의 한계) 03:40 레벨 2: 정해진 길만 가는 로봇 (워크플로우 자동화의 현실) 04:10 레벨 3: 스스로 생각하는 인턴 (AI 에이전트의 충격적인 본질) 05:30 그래서 내 일이 어떻게 바뀌는데? (PM의 업무 시나리오 비포 & 애프터) 06:50 클로징: 지시하는 사람에서 목표를 주는 사람으로
#챗GPT #LLM #워크플로우 #업무효율 #AI활용 #ReAct프레임워크 #PM #프로덕트매니저 #기획자 #디자이너 #마케터 #칼퇴
구독자님들, 요즘 챗지피티 좀 써본다 하는 분들 사이에서 새로 등장한 단어, 혹시 들어보셨나요? 바로 AI 에이전트입니다. 순다르 피차이, 마크 저커버그, 젠슨 황까지. 빅테크 CEO들이 입을 모아 이야기하는 바람에 여기저기서 들려오는데, 솔직히 뜬구름 잡는 소리처럼 들리지 않으세요? ㅋㅋ
"그래서 그게 뭔데? 챗지피티랑 다른 거야? 또 돈 내고 새로 배워야 하는 거야?" 하는 생각이 드셨다면, 오늘 영상 제대로 찾아오셨습니다.
디자이너 출신으로 AI 스타트업에서 육년 구른 피엠인 제 관점에서, 이 '에이아이 에이전트'라는 개념을 세상에서 제일 쉽게, 구독자님들의 실제 업무에 맞춰서 '날것' 그대로 설명해 드리겠습니다. 오늘 영상은 세 단계로 진행됩니다. 레벨 일, 똑똑한 앵무새. 레벨 이, 정해진 길만 가는 로봇. 그리고 마지막 레벨 삼, 스스로 생각하는 인턴. 이 세 단계만 거치면, AI 에이전트가 단순한 신기술이 아니라, 우리의 일하는 방식을 뿌리부터 바꾸는 거대한 패러다임의 전환이라는 걸 깨닫게 되실 겁니다.
자, 레벨 일, 똑똑한 앵무새입니다. 이건 우리가 이미 잘 알고 있는 챗지피티나 클로드 같은 대규모 언어 모델, 즉 LLM을 말합니다.
제가 엘엘엠을 '똑똑한 앵무새'라고 부르는 이유는 두가지 특징 때문입니다. 첫째, 앵무새는 자기가 모르는 말은 못 합니다. 챗지피티에게 "오늘 내 오후 세시 미팅 일정이 뭐지?" 라고 물어보면 뭐라고 할까요? 당연히 모른다고 하겠죠. 제 구글 캘린더에 접근할 수 없으니까요. 즉, 학습된 데이터 바깥의 정보, 특히 개인적인 정보는 전혀 알지 못합니다.
둘째, 앵무새는 먼저 말을 걸지 않습니다. 제가 말을 걸어야 대답을 하죠. LLM도 마찬가지입니다. 우리가 프롬프트를 입력하기 전까지는 그냥 가만히 있습니다. 아주 수동적인 존재죠. 물론 이것만으로도 엄청나게 편리해졌지만, 근본적으로는 우리가 시키는 일에 '대답'만 해주는 한계를 가집니다.
그래서 등장한 게 레벨 이, 정해진 길만 가는 로봇입니다. 이건 '워크플로우 자동화' 툴, 예를 들어 재피어나 메이크 같은 서비스를 생각하시면 쉽습니다.
이건 앵무새보다 훨씬 발전했습니다. 여러 도구를 다룰 줄 알거든요. 예를 들어 제가 이렇게 미리 설계를 해놓는 겁니다. "매일 아침 아홉시에 구글 시트에 있는 뉴스 기사 링크를 가져와서, 퍼플렉시티를 이용해 요약하고, 그 요약본을 클로드로 다듬어서, 내 슬랙 채널에 보고해줘."
제가 한번 길을 만들어두면, 이 로봇은 매일 정확하게 그 길을 따라 움직입니다. 아주 성실하죠. 하지만 이것도 치명적인 단점이 있습니다. 바로 '융통성'이 제로라는 겁니다. 만약 중간에 퍼플렉시티 서비스에 갑자기 에러가 나거나, 제가 슬랙 대신 텔레그램으로 보고를 받고 싶어지면 어떻게 될까요? 로봇은 그 자리에서 멈춰버립니다. 그럼 결국 제가 직접 들어가서 고장 난 부분을 수리하고, 길을 새로 만들어줘야 합니다.
피엠 관점에서 보면, 이건 결국 제가 모든 시나리오를 예측해서 아주 촘촘하게 지시를 내려야만 작동하는 시스템입니다. 여전히 제 노동력이 엄청나게 들어가죠. 이건 '자동화'일 뿐, '자율'은 아닙니다.
자, 이제 오늘의 주인공, 레벨3, '스스로 생각하는 인턴'이 등장할 차례입니다. 이게 바로 AI 에이전트입니다.
워크플로우 로봇과 에이전트 인턴의 가장 결정적인 차이는 뭘까요? 로봇에게는 제가 "구글 시트 가서, 이거 요약해서, 슬랙으로 보내" 라고 하나하나 '방법'을 알려줘야 했습니다. 하지만 에이전트 인턴에게는 이렇게 말합니다. "앞으로 매일 아침 IT 뉴스 다섯개 요약해서 보고해줘."
저는 '방법'이 아니라 '목표'를 던져줬습니다. 그럼 에이전트는 이 목표를 달성하기 위해 스스로 '생각'하고 '행동'하기 시작합니다. 이걸 전문용어로 리액트, 즉 '추론하고 행동한다'의 줄임말이라고 부릅니다.
에이전트는 먼저 '생각'합니다. 음, 보고를 하려면 최신 IT 뉴스가 필요하겠군. 웹 검색 도구를 써야겠다. 요약을 하려면 LLM이 필요하겠지? 클로드를 써볼까. 보고는 슬랙으로 하는 게 일반적이니 슬랙 도구를 연결해야겠다.
그리고 나서 스스로 '행동'합니다. 웹 브라우저를 열어 테크크런치에 접속하고, 기사 내용을 긁어와 클로드에게 요약시키고, 그 결과를 슬랙으로 보냅니다.
여기서 끝이 아닙니다. 만약 제가 "앞으로는 보고서 형식을 좀 더 보기 좋게 바꿔줘" 라고 피드백을 주면, 에이전트는 그 결과를 '관찰'하고 다음 날부터는 보고서에 이모지를 넣거나 글머리 기호를 사용하는 식으로 결과물을 '수정'합니다. 이 스스로 배우고 개선하는 과정, 즉 '반복'이 바로 에이전트의 가장 무서운 능력입니다.
자, 그럼 "그래서 이게 내 일이랑 무슨 상관인데?" 하는 질문이 나오겠죠. 디자이너 출신 피엠인 제 업무에 대입해서 비포, 애프터를 보여드리겠습니다. 이건 충격적일 수 있습니다. ㅋㅋ
비포: 신규 기능 출시에 대한 '시장 반응 분석 보고서'를 작성해야 합니다. 저는 먼저 지난 한달간 수집된 고객 VOC 데이터가 담긴 엑셀 파일을 엽니다. 관련 커뮤니티 반응을 보기 위해 앱스토어 리뷰, 블라인드, 페이스북 그룹을 다 뒤집니다. 이걸 전부 긁어서 노션에 붙여넣고, 긍정, 부정, 중립으로 분류한 뒤, 핵심 인사이트를 뽑아내서 구글 슬라이드로 보고서를 만듭니다. 최소 반나절은 꼬박 걸리는 일이죠.
애프터: 저는 AI 에이전트에게 이렇게 목표를 줍니다. "지난 한달간 '자동저장 기능'에 대한 시장 반응을 모든 채널에서 수집하고, 긍정 및 부정 피드백의 핵심 근거를 세가지씩 요약해줘. 그리고 경쟁사 앱 두개와 비교 분석한 내용을 포함해서 보고서 초안을 구글 슬라이드로 만들어줘. 기한은 한시간 뒤야."
이게 전부입니다. 에이전트는 이제 스스로 움직입니다. 제 데이터베이스에 접근해서 VOC 데이터를 가져오고, 웹 브라우저를 켜서 커뮤니티를 검색하고, 제 구글 드라이브에 있는 경쟁사 분석 보고서를 참고해서, 완벽한 구조를 갖춘 보고서 초안을 한시간 안에 만들어냅니다. 저는 그 초안을 보며 최종 의사결정에만 집중하면 됩니다.
구독자님들, 차이가 느껴지시나요? AI 에이전트의 등장은 우리가 하던 단순 반복 노동의 종말을 의미합니다. 그리고 동시에, 이제 우리의 가치는 '얼마나 꼼꼼하게 지시하느냐'가 아니라 '얼마나 정확하고 중요한 목표를 설정하느냐'로 바뀌게 된다는 뜻입니다.
오늘 우리는 AI 기술의 중요한 진화를 함께 살펴봤습니다. 단순히 우리의 말을 따라 하는 앵무새에서, 정해진 길만 가는 로봇을 거쳐, 마침내 스스로 생각하고 행동하는 인턴, AI 에이전트의 시대가 오고 있습니다.
이건 두려워할 일이 아닙니다. 오히려 우리를 더 본질적인 일에 집중하게 만들어 줄 엄청난 기회입니다. 이제 우리는 지루한 자료 취합이나 반복적인 보고서 작성 대신, 어떤 문제를 해결해야 하는지, 우리 제품이 어떤 방향으로 나아가야 하는지, 더 깊이 고민하고 더 날카로운 목표를 설정하는 '진짜 기획자'가 될 수 있습니다.
오늘 내용이 유익하셨다면, 그리고 다가올 에이아이 에이전트의 시대에 가장 먼저 올라탈 준비를 하고 싶으시다면, 구독과 좋아요 부탁드립니다. 만약 구독자님에게 에이아이 에이전트가 생긴다면, 가장 먼저 어떤 목표를 맡겨보고 싶으신가요? 댓글로 자유롭게 상상력을 펼쳐주세요. 그럼 저는 다음 영상에서 더 강력한 생산성 팁으로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.
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Originally published on YouTube: 10/12/2025