[2025 굿잡 코리아 포럼(7)] 박인영 사이버한국외대 교수(하) "AI 에이전트 활용 기업이 경쟁력 확보할 것"
김태규 기자 입력 : 2025.03.06 15:45 ㅣ 수정 : 2025.03.06 17:27
MAD로 홍보 전략 신뢰성 제고·균형 잡힌 메시지 전달할 수 있어 AI 에이전트 도입에 일자리 위협 불가피…사람의 관리 역할 필수적
박인영 사이버한국외대 경영학부 교수가 6일 서울 여의도 한국거래소 컨퍼런스홀에서 열린 '2025 굿잡 코리아 포럼'에서 주제발표를 하고 있다. [사진=뉴스투데이]
[뉴스투데이=김태규 기자] AI 에이전트 도입으로 AI 주도형 커뮤니케이션 전략을 효과적으로 활용하는 기업과 기관이 미래 디지털 환경에서 경쟁력을 확보할 수 있을 것이라는 전망이 제기됐다.
박인영 사이버한국외대 경영학부 교수는 <뉴스투데이>가 6일 서울 여의도 한국거래소 컨퍼런스홀에서 'AI 에이전트 시대의 직장인 업무혁신전략과 방법'을 주제로 개최한 '2025 굿잡 코리아 포럼'에서 이같이 말했다.
AI 에이전트의 확산에 따른 데이터 편향성·신뢰성 문제가 대두되고 있다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 다중 에이전트 토론(MAD) 방식이 주목받고 있다. MAD는 여러 에이전트 AI가 상반된 의견을 바탕으로 논쟁을 벌이며 편향을 줄이고 더 객관적이고 신뢰할 수 있는 결론을 도출하는 방식이다.
이날 주제발표에 나선 박 교수는 MAD를 통해 AI 홍보 전략의 신뢰성을 높이고, 보다 균형 잡힌 메시지를 전달할 수 있다고 강조했다. 특정 데이터에 의존할 경우 왜곡된 정보가 확산될 가능성이 있으며, AI가 자동 생성한 콘텐츠의 정확성을 검토하는 과정이 필요한데, MAD가 이를 수행할 수 있다는 것이다.
박 교수는 "리소스를 하나의 AI 에이전트에 맡겼을 때와 비교해 5개 AI 에이전트에게 나눠서 맡겼을 때 성능이 더욱 좋았다"고 설명했다. 여러 AI 에이전트에게 개발자, 디자이너, 콘텐츠 제작자 등의 역할을 배분한 뒤 반복적으로 소프트웨어 개발을 진행한 결과 평균적으로 7분 만에 소프트웨어 한 개가 개발됐고, 개발 비용은 400원에 불과했다는 것이다.
MAD가 나타나면서 일자리에 위협이 된다는 분석도 나왔다. 박 교수는 "MAD 도입에 따른 일자리 위협은 불가피한 부분이며, 실제 미국의 빅테크 기업들은 정리해고도 하고 있다"면서도 "AI 에이전트에게 그냥 맡겨놓을 수는 없는 새로운 역할이 필요하기도 하다"고 강조했다.
각 회사에 적합한 워크플로우를 정의하고 AI 에이전트에게 어떤 역할을 부여할 것인지, AI 에이전트의 역량을 향상시키기 위해 데이터를 학습시키는 역할을 하고 AI 에이전트의 상출물을 평가하고 품질을 개선하는 등의 역할을 할 사람이 필요하다는 설명이다.
MAD를 PR 업무에 적용한다면 여러 AI 에이전트에게 기업명이나 △브랜드가 언급된 기사 또는 소셜미디어 데이터 수집 △데이터를 긍정 또는 부정 평가한 뒤 정량화 △부정적일 경우 위기대응 전략 마련 △대응 전략에 따른 맞춤형 보도자료 및 홍보 문안 작성 △콘텐츠 배포 후 사용자 반응 관리 등을 수행할 수 있다.
다만 이 과정에서도 사람의 역할이 반드시 필요하다. 박 교수는 "MAD를 총괄할 수 있는 에이전트, 전체 작업의 흐름을 관리할 수 있는 지휘자가 필요하다"고 말했다.
박인영 사이버한국외대 경영학부 교수가 6일 서울 여의도 한국거래소 컨퍼런스홀에서 열린 '2025 굿잡 코리아 포럼'에서 주제발표를 하고 있다. [사진=뉴스투데이]
박 교수는 AI 에이전트가 수없이 쏟아지는 가운데 실제 업무에서 이를 적용하는 역량을 개발하는 것이 중요하다는 분석도 내놨다. 브랜드와 PR 업무에 대한 이해를 갖고 AI 에이전트를 컨트롤 하는 능력이 핵심적이라는 것이다.
박 교수는 "AI 에이전트가 내놓은 결과물에 대해 비판적으로 검토하고 기자, 홍보 담당자들이 작성했던 것과 과정에서 어떤 차이를 보이는지 생각해보는 역량이 매우 중요해지는 것"이라고 설명했다.
이어 "PR 분야는 파트너와의 신뢰, 진정성이 중요한 분야이다 보니 AI를 사용하는데 있어서의 윤리와 책임감은 더 증가할 것"이라며 "이에 따라 AI 에이전트의 콘텐츠 품질을 검증하는 사람의 역할이 굉장히 중요해질 것"이라고 덧붙였다.
MAD가 제공하는 정보에 대해 신뢰할 수 있겠느냐는 질문에 대해 박 교수는 "MAD는 신뢰도보다는 창의성과 관점의 다양성에 강점을 갖는다"면서도 "각 AI 에이전트가 어떤 데이터를 참조했는지, 데이터의 양과 신뢰도는 어떤지에 따라 결과물이 완전히 달라질 수가 있다"고 말했다.
이어 "MAD를 구축할 때 설계하고 기획하는 것들이 AI를 관리하는 역할이 될 것"이라고 부연했다.
기업이 거대언어모델(LLM)을 만드는 데 필요한 비용이 거대해 코파일럿 등 기업용 소프트웨어를 구입해 사용할 수 있다는 의견도 나왔다.
박 교수는 "기업용 소프트웨어를 구입해서 사용하는 것이 직접 개발하는 것에 비해 적정한 예산을 투입해 성과를 거둘 수 있는 방안"이라며 "에이전트를 구축하는데 있어 코파일럿 마이크로소프트(MS)와 오픈AI(OpenAI)는 관계가 있고, 코파일럿을 기업용 소프트웨어에 적용하고 있어 비교우위를 갖는다고도 할 수 있다"고 설명했다.
다만 아직 AI 에이전트를 PR 업무에 적용해 집계된 성과를 찾기는 어려운 상황이다. 이제야 사례를 만들어가고 있는 상태이기 때문이다.
공공기관에서도 다양한 기관과의 연계 등을 이유로 도입이 지연될 수밖에 없는 상황이다.
다만 의학, 생물학, 화학, 공학 분야 연구자들의 논문 작성에는 AI 에이전트가 다양하게 활용되고 있다. 박 교수는 "논문 작성 등에 대해서는 논문 작성에 AI를 활용했다는 것을 밝혀야 할 것"이라고 강조했다.
