마이크로소프트가 야심 차게 선보인 AI 에이전트 기술, 하지만 기업 고객들의 반응은 예상과 달랐습니다. 높은 성장 목표치를 절반으로 줄이고 영업사원들은 할당량을 채우지 못하는 상황, 과연 무엇이 문제일까요? 기업 AI 도입의 숨겨진 진실을 파헤쳐 봅니다.
마이크로소프트 AI 에이전트, 왜 고전할까요?
마이크로소프트는 최근 AI 에이전트 제품의 매출 성장 목표치를 절반으로 낮췄다고 해요. 지난 회계연도에 많은 영업사원이 할당량을 채우지 못했기 때문이랍니다. 5월 빌드(Build) 컨퍼런스에서 “AI 에이전트 시대가 왔다”고 선언하며 판매 대상을 확장하려 했지만, 현실은 예상과 달랐던 거죠. AI 에이전트는 단일 프롬프트에 응답하는 것을 넘어, 여러 단계를 거쳐 자율적으로 작업을 수행하는 특화된 AI 모델을 뜻하는데요. 판매 데이터로 대시보드를 만들거나 고객 보고서를 작성하는 등 복잡한 작업을 자동화할 수 있다고 약속했지만, 기업 고객들은 아직 지갑을 열지 않고 있어요.
기업 AI 도입의 걸림돌: 신뢰와 검증의 문제
기업들이 AI 에이전트 도구에 선뜻 프리미엄 가격을 지불하지 않는 데는 분명한 이유가 있어 보여요. ‘파운드리(Foundry)’와 같은 AI 애플리케이션 개발 도구의 판매 성장률 목표치가 대폭 하향 조정된 것이 그 증거랍니다. 심지어 마이크로소프트의 코파일럿(Copilot)조차도 브랜드 선호도 문제에 직면했죠. 블룸버그 보도에 따르면, 제약 회사 암젠(Amgen)은 2만 명의 직원을 위해 코파일럿 소프트웨어를 구매했지만, 직원들은 오픈AI의 챗봇을 선호하며 코파일럿을 외면했다고 해요. 이처럼 기업들은 아직 검증되지 않은 AI 도구에 큰 투자를 망설이고 있답니다. 결국 AI 에이전트 기술이 마이크로소프트가 약속하는 고위험 자율 비즈니스 작업에 아직 준비되지 않았다는 더 근본적인 문제가 깔려 있을 수 있어요.
AI 에이전트 기술의 한계: ‘환각 현상’과 ‘취약성’
AI 에이전트 시스템의 개념은 2023년 오픈AI의 GPT-4 출시 직후부터 빠르게 발전했어요. 하지만 현재 시판되는 에이전트 AI 비서들은 여전히 치명적인 실수를 저지를 수 있으며, 이를 바탕으로 실행될 수 있어 신뢰하기 어렵다는 문제가 있죠. 핵심 문제는 AI 언어 모델이 ‘환각 현상(confabulation)’을 일으킬 수 있다는 점이에요. 이는 사실이 아닌 것을 사실처럼 자신 있게 생성하는 경향을 말한답니다. 아무리 최근 모델에서 환각 현상이 줄어들었다고 해도, 현재의 에이전트 AI는 훈련 분포를 벗어나는 새로운 문제에 직면했을 때 잘못된 추론을 하고 비즈니스에 큰 손실을 초래할 수 있는 ‘취약성’을 가지고 있어요. 이 때문에 AI 업계에서는 인공 일반 지능(AGI) 개념에 더욱 매력을 느끼고 있는 거랍니다.
인공 일반 지능(AGI)이 해답이 될까요?
인공 일반 지능, 즉 AGI는 사전에 수많은 예시를 보여주지 않아도 새로운 작업을 학습하거나 수행할 수 있는 AI 모델을 의미해요. 비록 AGI라는 용어 자체가 모호하고 실질적인 정의가 어렵지만, 만약 이런 일반 AI 시스템이 개발된다면 오늘날 AI 기업들이 제공하는 것보다 훨씬 유능한 에이전트 작업자가 될 것이라고 기대하고 있답니다.
그럼에도 불구하고: 마이크로소프트의 AI 투자 지속
이러한 어려움에도 불구하고 마이크로소프트는 AI 인프라에 대한 막대한 투자를 이어가고 있어요. 지난 10월에 끝난 회계연도 1분기에는 기록적인 349억 달러를 자본 지출로 보고했으며, 앞으로도 지출이 더욱 늘어날 것이라고 경고했답니다. 흥미로운 점은 마이크로소프트의 AI 매출 대부분이 전통적인 기업들이 AI 도구를 채택해서 발생하는 것이 아니라, AI 기업들 자체가 클라우드 인프라를 임대하는 데서 나온다는 사실이에요. 현재 AI 시장에 잠재적인 거품이 형성될 수 있다는 우려가 커지는 가운데, 마이크로소프트는 많은 기업이 아직 참여하지 않은 ‘AI 혁명’을 위한 인프라를 꾸준히 구축하고 있는 모습입니다.
마무리
마이크로소프트의 AI 에이전트가 예상치 못한 난관에 부딪힌 모습은 현재 AI 기술의 현실과 미래 방향에 대해 많은 시사점을 던져주고 있어요. 기업 AI 도입은 단순히 기술 도입을 넘어, 신뢰성, 실용성, 그리고 사용자 경험까지 고려해야 한다는 것을 보여주죠. 여러분은 이러한 기업 AI 도입 현상에 대해 어떻게 생각하시나요? 댓글로 여러분의 의견을 나눠주세요!
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