개인용 AI 에이전트가 전사 AX보다 강력한 이유 (Personal AI Agent)
거창한 AX보다 '나만의 에이전트'가 강력한 이유
최근 눈에 띄는 글들은 AX1에 대한 의견들입니다. 실패 사례가 익명으로 올라오기도 하고, SNS 유튜브를 통해서 각자 자신의 의견을 밝히신 분들도 있습니다. 챗지피티가 출시된 지 고작 3년이 조금 더 지났기에, 합치된 의견이 없는 것 또한 어찌 보면 당연한 일입니다. 이 지능의 발전 속도를 인간이 따라잡긴 여간 어려운 게 아닌가 싶습니다. 크게 보면 시스템을 만들어야 한다 VS 자유롭게 사용하게 해야 한다 정도로 보입니다.
굳이 한쪽을 선택해야 한다면, 저는 후자를 선택할 것 같습니다. 어쩌면 클로드 코드2, 코덱스3, 안티그래비티4 등 도구를 활용하는 교육을 하는 것은 단순한 AI 직무 교육일 수 있겠으나, 저는 이용하는 사람의 능력에 따라 하방은 막혀있고, 상방은 뚫려 있다고 생각합니다.("AI는 사용자의 능력에 제한된다"는 말을 저는 제일 좋아합니다.) 반대로 시스템을 구축해서 모두를 사용하게 하겠다라는 주장은 좀 더 고도화된 RPA5(또는 ERP6 툴)을 사용하게 하는 것 정도로 생각됩니다.
(1) AX (AI Transformation) — 인공지능 전환. 기업이나 개인이 AI 기술을 도입해 체질을 개선하고 업무 방식을 획기적으로 바꾸는 과정.
(2) 클로드 코드 (Claude Code) — Anthropic에서 만든 로컬 컴퓨터 환경 기반 AI 코딩 어시스턴트(터미널 CLI 도구). 공식 레포: github.com/anthropics/claude-code
(3) 코덱스 (Codex) — OpenAI에서 출발한 코딩 특화 AI 에이전트 도구. 공식 레포: github.com/openai/codex
개별 부서의 업무를 잘 모르는 AX팀이 만든 도구가 제대로 작동할지 의문입니다. 보통 접하게 되는 실패 사례가 AX팀을 만들고, 도구를 제공하고, 아무도 쓰지 않는다 순서입니다. 거기에 보안 문제로 외부 도구는 활용하지 못하게 하니 환장할 노릇이지요.
(4) 안티그래비티 (Antigravity) — Google Gemini 모델을 기반으로 시스템을 제어하고 자동화하는 통합 AI 에이전트 환경.
(5) RPA (Robotic Process Automation) — 규칙적이고 반복적인 기존 실무를 로봇 소프트웨어가 대신 처리하도록 하는 자동화 방안.
(6) ERP (Enterprise Resource Planning) — 전사적 자원 관리. 기업 내 모든 프로세스를 하나로 통합해 중앙에서 관리하는 시스템.
가장 인상 깊은 활용 사례는 최소한의 방향성(세팅, 배포 등) 개념만 잡아주고, 자유롭게 사용하라고 한 경우입니다. 유튜브 채널 44BITS7의 44BITS Live 에피소드였습니다. 개발자 엔지니어 간의 기술에 관한 얘기를 다루고, 조회수는 아직 적지만 개발자들이 어떻게 AI를 활용하고 사용하는지 실제 경험을 나누는데, 꽤 재미있습니다.(물론 관심이 있다면요) 이 에피소드에서 비개발자 직원들에게 클로드 코드를 사용하게 하고, 약간의 가이드만 준 사례가 나오는데, 출연진들이 "보법이 다르다"는 긍정적 의견을 내고 있습니다. 각각 자신의 업무를 개인 맞춤형 툴로 만들어서 사용하는데, 개발자들이라면 생각하지 못할 방법(실제로 나는 그렇게 만들지 못한다는 뉘앙스로)으로 만들어 나간다고 평가하고 있습니다.
지금의 발전 방향과 속도로는 모든 인간을 대체할지도 모른다는 생각이 들기도 합니다만, 현재로서는 클로드 코드류의 컴퓨터 자체를 통제할 수 있는 서비스를 적극 활용하거나(스킬스8, MCP 서버9 등 활용), 이 서비스를 이용해서 자신의 업무에 맞는 개인용 앱을 만들어 사용하는 게 가장 좋겠다는 생각이 듭니다.
(7) 44BITS — 클라우드, 개발, IT 인프라 등 엔지니어링 생태계 전반의 주제를 깊이 있게 다루는 유튜브 채널 및 팟캐스트.
(8) 스킬스 (Skills) — 에이전트가 특정 작업(예: 구글 캘린더 생성, 파일 업로드 등)을 자율적으로 수행할 수 있도록 묶어둔 기능 세트.
(9) MCP 서버 (Model Context Protocol Server) — AI 모델이 로컬 환경 데이터나 외부 API 리소스에 표준화된 방식으로 안전하게 접근하고 통신할 수 있도록 돕는 규격.