LLM에서 LLL로: 도구를 넘어 동료가 된 AI 챗GPT가 등장한 지 불과 2년여. 우리는 이미 LLM(Large Language Model)을 넘어 LLL(Large Long-context Language model) 시대를 맞이했다. 수백만 토큰을 처리하는 AI는 이제 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어섰다. 프로젝트 전체 맥락을 이해하고, 복잡한 업무를 분석하며, 능동적으로 작업을 수행하는 ‘AI 에이전트’로 진화하고 있다. 문제는 기술이 아니라 우리 자신이다. 많은 기업과 개인이 여전히 AI를 “더 똑똑한 검색엔진” 정도로 인식하며, “어떻게 프롬프트를 잘 쓸까”에만 집중한다. 하지만 AI 에이전트가 업무의 핵심으로 자리 잡는 지금, 정작 필요한 것은 테크놀로지 트랜스포메이션이 아닌 ‘휴먼 트랜스포메이션’이다. 실행자에서 판단자로: 역할의 재정의 과거 업무의 가치는 ‘얼마나 많이, 빠르게 처리하는가’에 있었다. 보고서 작성, 데이터 분석, 코드 구현 같은 실행 능력이 곧 경쟁력이었다. 그러나 AI 에이전트가 이러한 실행 업무를 초 단위로 처리하는 시대에, 사람의 가치는 어디에 있을까? 답은 명확하다. ‘무엇을 할 것인가’를 결정하는 판단력, ‘왜 하는
국내 기업들이 직면한 경영 환경은 어느 때보다 복잡하다. 인건비 상승, 숙련 인력 부족, 글로벌 경쟁 심화로 인해 많은 기업이 생산성과 효율성을 동시에 확보해야 하는 압박을 받고 있다. 하지만 여전히 상당수 기업은 레거시 시스템과 인력 중심의 운영에 머물러 있어 투자 대비 효과(ROI)를 극대화하는 데 어려움을 겪고 있다. 이러한 상황에서 AI Agent 자동화 플랫폼은 기업 혁신의 핵심 인프라로 주목받고 있다. AI Agent 자동화 플랫폼은 단순 반복 업무를 처리하는 기존 RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 뛰어넘는다. 대규모 언어모델(LLM), RAG(Retrieval-Augmented Generation), API 연계, 워크플로우 오케스트레이션을 결합해 복잡한 비즈니스 프로세스를 스스로 이해하고 실행한다. 기존의 RPA가 정해진 규칙에 따라 단순 작업을 반복한다면, AI Agent는 데이터를 해석하고 상황에 맞게 의사결정을 보조하는 지능형 자동화를 제공한다. ROI 측면에서 효과는 분명하다. 첫째, 비용 절감이다. IT 헬프데스크, 고객 문의 처리, 데이터 보고서 작성 등 반복적이고 단순한 업무는 AI Agent가 대체할 수 있다. 이를 통해 인력 자
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