2026년 현재 인공지능 기술은 눈부시게 발전했지만 화이트칼라 업무 현장에서는 여전히 한계가 뚜렷해요. 최근 발표된 연구 결과에 따르면 가장 똑똑하다는 모델조차 실제 업무 해결률이 25%를 밑돌았거든요. 과연 어떤 요인이 AI 에이전트 도입을 늦추고 있는지 실질적인 이유를 정리했어요.
AI 에이전트 업무 대체가 늦어지는 이유
마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO가 AI가 지식 노동을 대체할 것이라고 예견한 지 벌써 2년이 흘렀어요. 하지만 변호사나 투자 은행가 같은 전문직의 업무 현장은 생각보다 조용합니다. 인공지능 모델들이 심도 있는 연구나 계획 수립에는 능숙해졌지만 실제 업무에 적용되는 속도는 매우 더디기 때문이에요.
지식 노동의 핵심인 복잡한 의사결정 과정에서 모델들이 여전히 실수를 연발하고 있다는 점이 가장 큰 원인으로 꼽혀요. 단순히 텍스트를 생성하는 것과 비즈니스 로직을 완벽히 이해하고 수행하는 것 사이에는 아주 큰 간극이 존재한다는 사실이 이번 연구를 거쳐 여실히 드러났답니다.
Apex-Agents 벤치마크로 본 AI의 실제 성적
데이터 학습 전문 기업인 머커(Mercor)는 최근 에이펙스 에이전트(Apex-Agents)라는 새로운 벤치마크를 공개했어요. 이 테스트는 컨설팅과 투자 금융 그리고 법률 분야의 실제 업무 과제를 바탕으로 설계되었죠. 결과는 놀랍게도 모든 AI 연구소가 낙제점을 받는 수준이었어요.
실제 전문가들이 현장에서 마주하는 복잡한 질문을 던졌을 때 가장 뛰어난 모델들도 정답률이 4분의 1을 넘기지 못했거든요. 대다수의 경우 모델은 엉뚱한 답을 내놓거나 아예 답변을 포기하는 모습을 보였답니다. 이는 현재의 기술 수준이 실무에 바로 투입되기에는 아직 갈 길이 멀다는 점을 시사해요.
멀티 도메인 환경에서 업무 효율 높이는 방법
인공지능 모델이 가장 고전하는 부분은 여러 도구를 넘나들며 정보를 추적하는 일이에요. 우리가 일을 할 때는 단순히 하나의 문서만 보지 않잖아요. 슬랙으로 대화하고 구글 드라이브에서 자료를 찾으며 동시에 여러 협업 툴을 활용하는 과정이 필수적이죠.
이런 멀티 도메인 추론 능력은 사람에게는 자연스럽지만 AI에게는 여전히 큰 도전 과제예요. 업무의 맥락이 여러 곳에 흩어져 있을 때 이를 하나로 연결해 결론을 도출하는 능력이 부족하기 때문입니다. 업무 효율을 높이려면 단순히 모델의 지능을 높이는 것을 넘어 기업 내 모든 시스템과 원활하게 통합되는 환경을 구축하는 것이 무엇보다 중요해요.
왜 AI는 복잡한 법률 문제를 틀릴까요?
법률 분야의 테스트 사례를 보면 구체적인 이유가 나옵니다. 예를 들어 유럽의 데이터 유출 사고와 관련한 법률 해석 문제에서 모델들은 큰 혼란을 겪었어요. 기업 내부의 복잡한 개인정보 정책과 유럽연합의 개인정보보호법을 동시에 비교하고 판단해야 했기 때문이죠.
이런 작업은 단순한 암기가 아니라 상황에 대한 깊은 이해와 고도의 논리적 추론을 요구해요. AI가 단순히 관련 법령을 나열하는 수준을 넘어 기업의 특수한 상황에 맞춰 유효한 답변을 내놓으려면 더 정교한 학습 데이터와 상황 판단 알고리즘이 뒷받침되어야 한답니다.
전문직 업무 자동화를 위한 핵심 과제 정리법
기존의 성능 지표들이 일반적인 상식을 묻는 수준이었다면 이번 벤치마크는 고부가가치 직종의 실제 업무 수행 능력을 측정했다는 점에서 차이가 있어요. 전문직 업무를 성공적으로 자동화하기 위해서는 다음 세 가지 요소가 반드시 해결되어야 해요.
- 도구 간 경계를 허무는 통합적 추론 능력 확보
- 실시간으로 변하는 기업 내부 데이터의 정확한 반영
- 전문 영역 특유의 논리 전개 방식 학습
단순히 지식을 많이 아는 인턴 수준을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 전문가 수준으로 도약하기 위한 필수적인 단계라고 볼 수 있습니다.
주요 AI 에이전트 모델별 정확도 순위 비교
이번 테스트에서 어떤 모델들이 그나마 좋은 성적을 거두었는지 살펴보는 것도 흥미로워요. 비록 정답률은 낮았지만 모델 간의 성능 차이는 분명히 존재했거든요.
- 제미나이 3 플래시(Gemini 3 Flash): 24%로 가장 높은 정확도를 기록했어요.
- GPT-5.2: 23%의 성적으로 제미나이의 뒤를 바짝 쫓고 있답니다.
- 클로드 오퍼스 4.5 및 제미나이 3 프로: 약 18% 수준의 정확도를 보여주었어요.
지난해 유사한 테스트에서 정답률이 5~10%에 불과했던 것과 비교하면 매년 놀라운 속도로 발전하고 있다는 점은 부정할 수 없는 사실이에요.
마치며
AI 에이전트 기술은 현재 마치 4번에 한 번 정도 정답을 맞히는 신입 인턴과 같은 상태라고 볼 수 있어요. 당장은 업무 전체를 맡기기 불안할 수 있지만 매년 보여주는 비약적인 성장세를 고려하면 실무 투입 시기는 예상보다 앞당겨질지도 모릅니다. 우리 역시 다가올 변화에 발맞춰 인공지능과 어떻게 협업할지 미리 고민해 보는 태도가 필요해 보이네요.
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