[칼럼] AI Agent 이후의 시대, ‘판단하는 시스템’의 탄생

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AI Agent 이후의 시대, ‘판단하는 시스템’의 탄생

우리는 지금 AI를 사용하는 시대에 살고 있다고 말한다. 하지만 조금만 거리를 두고 바라보면, 그 말은 절반만 맞다. 지금의 우리는 AI를 능숙하게 활용하고 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 여전히 그것을 하나의 도구처럼 다루고 있기 때문이다. 질문을 던지면 답을 받고, 코드를 요청하면 만들어주고, 문서를 부탁하면 정리해주는 방식은 분명 이전과 비교할 수 없을 정도로 강력한 변화이지만, 그 본질은 크게 달라지지 않았다. 여전히 판단은 사람이 하고, AI는 그 판단을 빠르게 실행하는 역할에 머물러 있기 때문이다.

이 구조는 익숙하고 안정적이지만, 동시에 분명한 한계를 갖는다. 인간이 모든 판단을 내려야 한다는 전제는 결국 속도와 복잡성의 벽에 부딪히게 된다. 그리고 지금, 우리는 그 한계를 넘어서는 변화의 초입에 서 있다. 최근 몇 년 사이 ‘AI Agent’라는 개념이 빠르게 확산된 것도 이러한 흐름의 일부다. Agent는 단순한 응답을 넘어 작업을 분해하고 도구를 연결하며 결과를 만들어내는 존재로 발전했다. 그러나 여전히 그 방향은 사람이 정한다는 점에서, 구조 자체는 크게 달라지지 않았다.

 

화이트보드 이미지(제공:제미나이) by 류용

 

하지만 이 흐름은 지금 전혀 다른 방향으로 꺾이고 있다. 단순히 더 똑똑한 AI가 등장한 것이 아니라, AI의 역할 자체가 바뀌고 있기 때문이다. 이제 AI는 ‘무엇을 해야 하는가’를 판단하기 시작하고 있다. 그리고 이 변화는 전쟁과 같은 지정학적 위기, 공급망 붕괴, 에너지 가격 급등과 같은 현실의 변화와 맞물리면서 더욱 빠르게 가속되고 있다. 기업은 더 이상 느린 의사결정으로 버틸 수 없고, 실시간으로 판단하고 실행하는 능력을 요구받고 있다.

이러한 환경에서 등장한 것이 ‘판단하는 시스템(Decision System)’이다. 자동화 시스템이 정해진 절차를 빠르게 수행하는 것이라면, 판단하는 시스템은 그 절차 자체를 선택한다. 어떤 선택이 최적인지, 어떤 리스크가 존재하는지, 어떤 자원을 어디에 배치해야 하는지를 스스로 결정한다. 이는 단순한 효율을 넘어, 기업의 생존과 직결되는 영역으로 확장되고 있다.

이 변화는 제조 현장에서 이미 현실이 되고 있다. APS는 단순한 계획 도구를 넘어 다양한 시나리오를 생성하고 최적의 선택을 제안하는 시스템으로 진화하고 있으며, 점점 더 스스로 실행하는 방향으로 발전하고 있다. 납기 지연을 예측하고 생산 순서를 조정하며 자원을 재배치하는 기능은 더 이상 미래의 이야기가 아니다.

이 흐름은 자연스럽게 피지컬 AI와 로봇으로 이어진다. 디지털 공간에서 이루어지던 판단이 이제 물리적 세계로 확장되고 있는 것이다. 기존의 산업용 로봇이 정해진 동작을 반복하는 기계였다면, 앞으로의 로봇은 상황을 인식하고 판단하며 행동을 바꾸는 존재로 진화한다. 이는 단순한 자동화가 아니라, ‘판단하는 물리 시스템’으로의 전환을 의미한다. 특히 전쟁이나 공급망 위기 상황에서는 이러한 시스템이 더욱 큰 가치를 가진다. 어느 공장을 먼저 가동해야 하는지, 어떤 부품을 대체해야 하는지, 물류를 어떻게 재구성해야 하는지와 같은 문제는 더 이상 사람의 경험만으로 해결할 수 없는 영역이 되었기 때문이다.

PLM 역시 이러한 변화의 중심으로 이동하고 있다. 과거의 PLM이 설계 데이터를 관리하는 시스템이었다면, 이제는 판단을 지원하는 지식 기반 플랫폼으로 진화하고 있다. 설계, 생산, 품질, 공급망 데이터가 연결되고, 그 위에서 AI가 판단을 수행하는 구조가 만들어지고 있다. 특히 3D 유사도 기반 기술은 이미 판단의 일부를 시스템이 담당하기 시작했음을 보여주는 대표적인 사례다.

그렇다면 이 변화 속에서 사람은 무엇을 해야 하는가. 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 최근 많이 언급되는 개념이 바로 ‘바이브코딩’이다. 비개발자도 AI를 활용해 코드를 생성하고, 간단한 서비스를 구현할 수 있는 시대가 열리면서 많은 사람들이 개발의 문턱을 넘기 시작했다. 실제로 개인의 생산성과 아이디어 구현 속도는 과거와 비교할 수 없을 정도로 빨라졌다.

하지만 여기에는 분명한 현실도 존재한다. 기업용 시스템의 영역에서는 상황이 다르다. 여전히 복잡한 데이터 구조, 안정성, 보안, 성능, 유지보수와 같은 문제들이 존재하며, 이는 단순한 코드 생성으로 해결되지 않는다. 바이브코딩은 개인이나 소규모 실험에서는 강력한 도구가 될 수 있지만, 대규모 기업 시스템에서는 아직까지 결정적인 해결책이 되지 못하고 있다.

오히려 이 지점에서 하나의 역설이 드러난다. AI가 발전할수록 개발자가 필요 없어질 것처럼 보이지만, 실제로는 기업용 시스템을 제대로 설계하고 구현할 수 있는 개발자의 부족 현상이 더욱 심화되고 있다. AI가 코드를 만들어주더라도, 그 구조를 이해하고 통제할 수 있는 사람의 필요성은 오히려 더 커지고 있기 때문이다.

이러한 현실 속에서 기업이 선택해야 할 전략은 명확해지고 있다. 모든 것을 새롭게 개발하려 하기보다는, 이미 검증된 OOTB(Out of The Box) 기능을 최대한 활용하는 방향이다. 완벽한 커스터마이징을 추구하기보다는, 기본 기능에 충실한 시스템을 빠르게 적용하고 그 위에서 점진적으로 확장하는 접근이 더 현실적이다.

조금 돌아가는 것처럼 보일 수 있지만, 오히려 이 방식이 더 빠르고 안정적인 결과를 만들어낸다. 특히 PLM, APS와 같은 복잡한 엔터프라이즈 시스템에서는 이러한 전략이 더욱 중요하다. 기본 기능을 기반으로 표준 프로세스를 정립하고, 필요한 부분만 선택적으로 확장하는 것이 전체 시스템의 안정성과 지속 가능성을 높이는 방법이기 때문이다.

앞으로의 전망을 보면 이 흐름은 더욱 명확해질 것이다. 바이브코딩은 개인의 생산성을 극대화하는 도구로 자리 잡고, 기업 영역에서는 OOTB 기반의 플랫폼과 AI가 결합된 구조가 중심이 된다. 그리고 그 위에서 판단하는 시스템이 작동하게 된다.

결국 우리는 하나의 방향으로 수렴하고 있다. 도구의 시대를 지나 Agent의 시대로, 그리고 판단의 시대로 이동하고 있으며, 그 위에 피지컬 AI와 로봇이 결합된 새로운 산업 구조가 형성되고 있다. 이때 기업의 경쟁력은 더 이상 얼마나 많은 기능을 개발했는지가 아니라, 얼마나 빠르게 판단하고 실행할 수 있는 시스템을 갖추었는지에 의해 결정된다.

그리고 이 모든 변화의 중심에는 여전히 사람이 있다. 다만 그 역할은 분명히 달라지고 있다. 더 이상 직접 실행하는 사람이 아니라, 시스템의 방향과 의미를 설계하는 사람으로 변화하고 있는 것이다.

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