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솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 방송 스튜디오로 이동하면서 AI 에이전트한테 "팀장님한테 전화해서 못 챙긴 거 확인해줘"라고 시켰더니, 실제로 전화를 걸고 대화를 나눈 내용을 정리해서 보내줬다는 얘기를 들었을 때 말이죠. 불과 6개월 전만 해도 "1년은 걸릴 것 같다"던 수준이 이미 현실이 돼 있었습니다. AI 위임의 시대, 지금 어디까지 왔는지 직접 사용해본 것들을 중심으로 정리해봤습니다.
AI 에이전트, 6개월 만에 무엇이 달라졌나
제가 직접 써봤는데, 올해 초와 지금은 체감이 완전히 다릅니다. 가장 큰 변화는 AI 에이전트가 이제 자기만의 가상 컴퓨터를 갖게 됐다는 점입니다. 여기서 가상 컴퓨터(Virtual Machine)란 클라우드 서버 위에 만들어진 독립적인 AI 전용 PC 환경을 의미합니다. 쉽게 말해, 제 노트북을 꺼도 AI는 별도의 서버에서 혼자 일을 계속한다는 뜻입니다.
이전까지는 ChatGPT나 Claude 같은 대화형 AI 안에서만 작업을 처리하려다 보니 한계가 뚜렷했습니다. 웹 사이트를 직접 조작하거나 다른 앱과 연동하는 게 어려웠고, 무엇보다 제가 화면을 보고 있어야만 진행이 됐습니다. 그 답답함이 이제는 상당 부분 해소됐습니다.
오픈AI의 경우 ChatGPT 프로 사용자를 대상으로 AI 비서 기능을 스마트폰 문자 연동까지 확장했습니다. 비서가 작업을 완료하면 먼저 문자를 보내주는 구조입니다. 구글도 에이전트 기능을 올해 일반 사용자로 넓혔고, Anthropic 역시 미국 Max 요금제 한정으로 비서 서비스를 시작했습니다. AI 빅3에 Grok까지 더한 빅4가 모두 AI 에이전트 경쟁에 뛰어든 셈입니다(출처: OpenAI 공식 사이트).
현재 AI 에이전트의 수준을 한 마디로 표현하면 "고등학생 견습 사원" 정도입니다. 끝까지 일을 하긴 하는데 아직 사람이 한 번씩 확인해줘야 한다는 의미입니다. 실수도 분명히 합니다. 직원 공유 캘린더를 본인 일정으로 착각해서 "일정이 겹칩니다"라고 알림을 보내는 식의 오류가 실제로 있었습니다. 그래서 저는 아직까지 "틀려도 되돌릴 수 있는 일"부터 맡기고 있고, 결제나 최종 전송은 직접 확인하는 습관을 유지하고 있습니다.
- 1세대 AI 에이전트: 특정 서비스 내부에서만 작동 (예: 네이버쇼핑 상품 추천, 네이버 지도 식당 예약)
- 2세대 AI 에이전트: 브라우저를 대신 조작하는 방식 (예: 어사이드 — 홈택스 세금계산서 자동 입력 후 발행 버튼 앞에서 대기)
- 3세대 AI 에이전트: 자체 가상 컴퓨터 + 전화번호 보유, 사람에게 직접 전화까지 가능
피클앱 실사용기와 개인정보 문제
제가 써봤는데 가장 인상 깊었던 국내 서비스는 '피클(Pickle)'이라는 AI 비서 앱이었습니다. 아직 초대장 기반이라 누구나 바로 쓸 수는 없지만, 앱 다운로드는 가능합니다. 한국인 창업자가 만들었거나 국내 투자가 들어간 서비스들이 최근 조용히 주목받고 있는데, 피클이 그 대표적인 사례입니다.
아침 7시 이전에 AI가 먼저 브리핑을 보내옵니다. 오늘 날씨, 일정, 챙겨야 할 메일 목록뿐 아니라 메일 답장 초안까지 써놓고 "승인하시면 보내드릴게요"라고 대기합니다. 일반적으로 AI 비서를 사람이 불러서 쓰는 구조라고 알려져 있지만, 실제로 써보니 AI가 먼저 말을 거는 구조가 됩니다.
코레일 같은 외부 서비스 연동 방식도 흥미롭습니다. 아이디·비밀번호를 모른다고 하면 AI가 직접 문자 인증을 도와줍니다. 인증번호만 입력해주면 자동으로 계정을 연동하고, 이후에는 출장 일정이 잡히면 먼저 "예매해 드릴까요?"라고 제안합니다. 실제로 쇼핑 앱, 렌터카 앱까지 같은 방식으로 연결이 됐습니다.
더 나아가 AI 에이전트끼리 통화해서 두 사람의 캘린더를 맞추는 기능도 개발 중입니다. 여기서 에이전트 간 통신(Agent-to-Agent Communication)이란 서로 다른 사람의 AI 비서끼리 직접 대화해서 일정 조율 같은 작업을 사람 개입 없이 처리하는 구조를 말합니다. AI가 중간 조율자가 되는 셈입니다(출처: Anthropic 공식 뉴스룸).
당연히 개인정보 문제는 걱정됩니다. 이건 무시할 수 없는 현실적인 리스크입니다. 대형 플랫폼들이 에이전트 경쟁에서 느린 이유 중 하나도 여기 있습니다. 구글이 2023년 AI 챗봇 Bard를 출시했을 때 발표 자리에서 오답을 내놓아 주가가 급락했던 사례처럼, 한 번의 실수가 쌓아온 신뢰를 무너뜨릴 수 있기 때문입니다. 반면 스타트업들은 그 틈을 노려 먼저 사용자를 락인(Lock-in)시키는 전략을 씁니다. 락인이란 한 서비스에 충분히 익숙해져서 다른 서비스로 이동하기 어려워지는 현상을 뜻합니다. 지금 대부분의 AI 에이전트 서비스가 무료 또는 크레딧 방식으로 공격적으로 풀리는 이유가 바로 이것입니다.
어사이드(Aside) 같은 AI 브라우저도 비슷한 맥락입니다. 홈택스에 로그인해서 세금계산서를 채우고 발행 버튼 직전에 멈추는 방식으로, 실제로 AI 스터디 참여자 중 정부 서류를 반나절 만에 끝낸 사례도 나왔습니다. 단, 어사이드는 자체 엔진 사용 시 유료이고, 이미 Claude나 ChatGPT 유료 요금제를 쓰고 있다면 해당 계정을 연동해서 추가 비용 없이 쓸 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
Q. 피클 앱은 국내에서 바로 쓸 수 있나요?
A. 현재는 초대장 기반으로 운영 중이라 누구나 즉시 사용할 수는 없습니다. 앱 다운로드는 가능하고, 대기 등록 후 초대장을 받는 방식입니다. 오픈AI의 Dot이나 Meta Muse처럼 해외 서비스 중 국내 미지원 서비스가 많은 상황에서, 한국 로컬 서비스와 연동되는 국내 에이전트라는 점이 가장 큰 차별점입니다.
Q. AI 에이전트한테 결제나 메일 전송까지 맡겨도 되나요?
A. 기술적으로는 가능하지만, 제 경우엔 아직 직접 최종 확인하는 방식을 고수하고 있습니다. 실수를 했을 때 되돌릴 수 없는 작업, 즉 결제·최종 전송·파일 삭제 등은 AI에게 "내 확인 없이 직접 하지 말라"는 프롬프트를 명시적으로 설정해두는 것이 현재 가장 현실적인 방법입니다.
Q. 네이버나 카카오는 왜 AI 에이전트에서 뒤처지는 건가요?
A. 뒤처진다기보다 전략이 다릅니다. 네이버 플러스 스토어는 이미 2025년 5월 기준 AI 추천 거래 비중이 절반을 넘었고, 카카오도 카카오톡 내 AI 비서를 같은 해 12월 시험 오픈했습니다. 다만 코레일·정부24 같은 외부 서비스까지 연결하는 공격적 확장은 외부 플랫폼의 반발을 의식해 조심스러운 상황입니다. 그 빈틈을 한국계 미국 스타트업들이 먼저 치고 들어온 구조입니다.
Q. AI 에이전트 쓰면 개인정보가 위험하지 않나요?
A. 충분히 현실적인 우려입니다. 대부분의 에이전트 서비스는 비밀번호를 암호화된 금고 방식으로 보관하고, 작업 시에만 꺼내 쓰는 프레임워크를 채택하고 있습니다. 그러나 서비스마다 약관과 보안 설계가 다르고, 스타트업의 경우 대형 플랫폼 대비 검증 기간이 짧습니다. 지금은 "어떤 권한을 주고 어디서 멈추게 할 것인가"를 직접 설계하는 것이 사용자의 가장 중요한 역할입니다.
결론
"써본만큼 보인다"는 말이 이제는 "맡겨본만큼 보인다"로 넘어가고 있습니다. 제가 직접 써봤는데, AI 에이전트는 분명히 작년과 다른 수준에 와 있습니다. 아직 완벽하지 않고 실수도 하지만, 그 실수를 되돌릴 수 있는 범위 안에서 과감하게 위임해보는 경험 자체가 지금 시점에서는 가장 큰 자산이 된다고 봅니다.
시작점은 거창할 필요가 없습니다. 오늘 아침 일정 정리, 장보기 목록, 메일 초안 검토 같은 것부터 맡겨보는 것만으로도 감이 달라집니다. 단, 파일 삭제·결제·최종 전송 전에는 반드시 본인 확인이 필요하다는 원칙 하나만 프롬프트에 박아두시면 됩니다. AI 에이전트 경쟁의 최종 승자가 어디가 될지는 아직 모르겠지만, 지금 당장 맡겨보지 않으면 그 자체를 익힐 기회가 늦어집니다.