에이전트형 인력의 부상

Deepseek의 R-1과 같은 모델을 통해 비용이 절감되고 추론 능력이 향상됨에 따라, 점점 더 많은 기업들이 에이전트를 통해 애플리케이션 레이어에서 이러한 모델을 활용하게 될 것입니다. 지난 한 해 동안, 우리는 단순히 인간을 안내하거나 보조하는 도구인 AI 코파일럿에서 더 많은 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 완전한 AI 에이전트로 빠르게 진화하는 것을 목격했습니다. 조직 내에서 상용화되는 일반적인 방식 중 하나는 AI 팀원/동료/협업자의 형태입니다. 이러한 팀원들은 종종 익숙한 역할(예: SDR, 지원 담당자, 테스트 엔지니어)을 반영하며, 오늘날 해당 역할의 인간이 수행하는 작업의 하위 집합을 처리할 수 있습니다.

더 많은 AI 동료들이 다양한 역할에서 등장함에 따라, 우리는 "에이전트형 인력(agentic workforce)"의 출현을 목격하고 있습니다. 이는 특정 기능 영역 또는 버티컬 내의 특정 역할에 투입되어 조직에 해당 영역에서 더 많은 영향력을 제공할 것을 약속하는 전문화된 AI 에이전트입니다.

다양한 역할에 걸친 에이전트 인력

정말로 놀라운 점은 영업에서 HR, 마케팅에 이르기까지 거의 모든 기능에서 AI 에이전트 기반 스타트업이 급증했다는 것입니다. 이들은 실제 업무량을 덜어줄 것을 약속하는 AI 팀원으로 포장되어 있습니다. 아래는 주요 기능 역할에 걸친 인력 시장 지도이며, 얼마나 빠르게 이러한 스타트업들이 모든 곳에서 나타났는지 보여줍니다.

저는 기능 역할에 초점을 맞추었고, 실제로 에이전트형이며 어느 정도 스스로를 AI 동료/팀원으로 브랜드/마케팅하는 스타트업만 포함했으며, AI 서비스 사업은 포함하지 않도록 엄격하게 제한했습니다. 디자인, 제품 또는 AE와 같이 아직 에이전트형 동료가 없다고 생각되는 누락된 역할 또는 부서가 많다는 것을 알 수 있을 것입니다.

에이전트형 인력의 특징

이 새로운 AI 동료들의 주요 특징을 논의해 보겠습니다.

1. 스큐어모픽 역할(Skeumorphic roles): 이러한 에이전트는 AI SDR 또는 AI 지원 담당자와 같이 이미 인지하고 있는 실제 직책을 모델로 합니다. 이는 잠재 구매자가 이들의 역량을 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
2. 업무 중심, 소프트웨어 중심 아님(Work-focused, not software-focused): 핵심 제공 사항은 인간의 업무를 돕는 "소프트웨어 기능"이 아니라 직접 업무를 수행할 수 있는 AI입니다. 소프트웨어를 구매하는 대신, 효과적으로 AI를 고용하여 업무의 일부를 수행하게 됩니다.
3. 작업 기반 역량(Task-based capabilities): 전체 역할의 AI 버전으로 마케팅되지만, 대부분은 AI가 잘하는 몇 가지 작업으로 시작하며, 인간 관리자의 신뢰를 얻고 (모델 및 기타 개선 사항으로 역량이 향상됨에 따라) 책임을 확장할 수 있습니다. 오늘날 대부분은 해당 역할에서 인간의 성능에는 훨씬 못 미치지만, 보충하거나 더 많은 영향력을 제공할 수 있으며, 특정 작업을 인간보다 더 일관성, 속도 또는 정확성으로 수행할 수 있습니다.
4. 인간 관리(Human management): 일반적으로 고객 측에서 AI 에이전트를 "관리" 및 지시하고, 작업을 할당하거나 검토하거나 필요에 따라 개입하는 실제 사람이 있습니다. 예를 들어, 고객사의 IC 엔지니어는 Cognition의 AI 엔지니어 Devin을 온보딩하고, 채팅하고, 지시합니다. 여기서 분명히 해야 할 점은 루프에 있는 인간이 전적으로 스타트업 자체의 끝에 있는 스타트업과는 다르다는 것입니다 (여기서 스타트업은 완전 관리형 서비스를 판매합니다). 이러한 것들은 AI 서비스 사업이며, 적어도 중기적으로는 이러한 에이전트형 동료 사업과는 구별됩니다.
5. 노동 예산, 소프트웨어 예산 아님(Labor budgets, not software budgets): 이러한 스타트업 중 다수는 소프트웨어 지출보다는 노동 예산을 목표로 합니다. 이는 몇 가지 측면에서 도움이 됩니다. 첫째, 노동 예산은 거의 모든 영역에서 소프트웨어 지출보다 적어도 한 자릿수 더 크므로 더 큰 TAM과 잠재 ACV를 의미합니다. 둘째, 이러한 회사는 기존 소프트웨어를 대체하거나 제거할 필요가 없으며, 인간처럼 기존 소프트웨어 스택 내에서 작업하고 운영하며 필요에 따라 읽고 쓸 수 있습니다.
6. 사용량/성과 기반 가격 책정(Usage/Outcome-based pricing): 좌석당 또는 전사적 라이선스보다는 이러한 에이전트형 인력은 종종 사용량(예: 처리된 데이터, 완료된 작업) 또는 성과(예: 성공적으로 해결된 티켓)의 형태로 요금을 부과합니다. 이는 그들이 제공하는 가치를 더 잘 반영하는 데 도움이 되지만, SaaS가 지난 수년 동안 구축해 온 좌석 기반 가격 책정에서 벗어나는 전환점을 의미합니다.