기업 96%가 향후 12개월 내에 AI 에이전트 사용을 확대할 계획이다.
- Cloudera, 96% of Enterprises are Expanding Use of AI Agents, According to Latest Data from Cloudera

현재 기업의 72%가 AI 에이전트를 도입하여 자율적으로 운영하고 있으며, 그 중 40%는 이미 여러 AI 에이전트를 실제 운영 환경에 투입했다.
- Zapier, 84% of enterprises plan to boost AI agent investments in 2026

2026년 말까지 기업 애플리케이션의 40%가 AI 에이전트와 통합될 것으로 예상되며, 이는 현재의 5% 미만에서 크게 증가한 수치이다.
- Gartner, Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025

보시는 것과 같이 AI 에이전트는 최근 기업들이 가장 빠르게 도입하고 있는 기술 중 하나입니다. 몇 년 전부터 꾸준히 언급되어 온 AI 에이전트는 이제 우리의 업무 방식을 바꾸는 핵심 기술로 자리 잡고 있는데요.

ChatGPT의 등장 이후, 이미 우리의 업무에도 AI가 깊숙이 들어와 있습니다. 내일 미팅을 앞둔 고객사의 정보를 찾아야 하거나, 지난 미팅을 빠르게 요약해 확인해야 할 때 AI에게 도움을 요청하는 일은 이제 일상이 되었죠. 하지만 이는 어디까지나 AI가 업무를 보조하는 정도에 지나지 않아요. 만약 AI가 단순히 돕는 수준을 넘어, 나의 업무를 ‘대신’ 해준다면 어떨까요?

예를 들면 AI 에이전트가 미팅 일정을 미리 확인하고, 미팅 전 회사 정보와 이전 영업 히스토리를 분석해 미팅 전략을 도출해주는거죠. 미팅이 끝나면 시키지 않아도 알아서 미팅 내용을 요약하고 기록하고요. 즉, 단순히 일을 도와주는 AI가 아니라 주어진 목표를 위해 스스로 판단하고 행동하는 한 명의 AI 파트너가 생기는 거예요.

그렇다면 AI 에이전트란 무엇이고, 기존 AI와는 무엇이 다르며, 영업 업무에 어떤 효과를 가져다줄까요?
오늘 세일즈맵 블로그에서는 이러한 변화를 가능하게 해주는 AI 에이전트의 개념과 핵심 기술, 그리고 실제 영업 업무에서의 활용법까지 한 번에 정리해드립니다.

AI 에이전트란? 개념과 생성형 AI와의 차이

AI 에이전트(AI Agent)의 정의

글로벌 IT 기업 IBM에 따르면, AI 에이전트는 가용 도구를 사용해서 워크플로우를 설계하고 작업을 자동으로 수행하는 시스템을 말해요. 쉽게 말해, 목표를 달성하기 위해 필요한 인터넷 검색이나 시스템 등 다양한 도구를 스스로 활용해 업무를 수행하는 AI인데요. AI 에이전트의 가장 큰 특징은 스스로 판단을 내리고 외부 환경과 상호작용할 수 있다는 점입니다. Microsoft Copilot, Auto GPT가 AI 에이전트의 대표적인 예시이죠.

AI 에이전트와 생성형 AI의 차이

AI 에이전트는 우리에게 익숙한 생성형 AI와 비교하면 더 쉽게 이해할 수 있어요. 생성형 AI는 프롬프트를 기반으로 텍스트나 이미지를 생성하는 AI로, OpenAI의 ChatGPT와 Google의 Gemini가 대표적이죠.

생성형 AI가 우리의 요구에 맞춰 결과를 생성해준다면, AI 에이전트는 우리가 원하는 결과를 만드는 것에 그치지 않고 직접 업무를 수행해주는 AI예요. 예를 들어 고객사로부터 제품 추가 구매 문의가 들어온 상황을 가정해보겠습니다.

생성형 AI에게 요청하면, 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 고객에게 보낼 이메일 초안을 작성해줄거에요. 반면, AI 에이전트는 CRM에 저장된 고객의 과거 구매 이력과 데이터를 조회하고, 이를 기반으로 맞춤형 제안을 포함한 이메일을 작성할 수 있어요. 더 나아가, 필요하다면 추가 구매 문의가 들어올 때마다 알아서 이메일을 직접 발송하고, 해당 내용을 CRM이나 회사 데이터베이스에 자동으로 기록해줄수도 있죠.

아래 표에서 AI 에이전트와 생성형 AI의 차이를 한눈에 정리해보세요!

AI 에이전트의 업무 수행 : 계획, 상호작용, 자율성, 학습

AI 에이전트는 우리가 요청한 업무를 어떻게 수행할까요?

기존 고객사로부터 제품 추가 구매 문의가 들어온 상황을 가정해보겠습니다. 기존에는 고객 히스토리를 확인하고, 자료를 찾고, 직접 응대까지 모두 사람이 처리해야 했어요. 하지만 이제는 이 과정을 전부 AI 에이전트에게 맡길 수 있습니다. AI 에이전트가 이 상황에서 어떤 방식으로 업무를 수행하는지 그 특징과 함께 살펴보겠습니다.

• 계획 수립

구매 문의를 받은 뒤 AI 에이전트에게 ‘고객에게 추가 제품 문의에 대한 이메일 보내고, CRM에 메모로 기록해줘’라고 요청해볼게요. AI 에이전트는 먼저, 목표를 달성하기 위한 계획을 스스로 수립합니다.

1. 고객사 정보 및 히스토리 분석

2. 문의한 제품 관련 자료 조회

3. 고객에게 개인화된 이메일 작성

4. 고객에게 이메일 발송

5. CRM에 고객 문의 및 이메일 발송에 대한 메모 작성

• 상호작용

AI 에이전트의 기능은 단순히 하나의 시스템에 제한되지 않습니다. AI 에이전트는 외부 프로그램과 상호작용할 수 있기 때문이에요. 외부 API를 통해 업무에 필요한 시스템과 연결된다는 점은, AI가 단순한 답변 생성을 넘어 실제 업무 수행으로 이어지게 하는 중요한 특징입니다.

AI 에이전트는 연동된 CRM에서 고객 정보를 조회하고, 내부 문서에서 제품 자료를 찾습니다. 이를 바탕으로 이메일을 작성해 직접 발송하고, CRM에 메모로 활동 이력을 저장할 수 있습니다.

• 자율적 의사결정

구매 문의 내용이 단순히 ‘A 제품에 대한 정보를 받을 수 있을까요? 추가 구매 의향이 있어서요.’ 라고 가정해볼게요. 그렇다면 이메일에는 어떤 내용을 담아야 할까요? AI 에이전트는 이메일을 작성하는 과정에서 다음과 같은 판단을 스스로 내립니다.

고객의 최근 히스토리와 고객사 상황을 고려해, 적극적으로 구매를 제안할지 혹은 정보 중심으로 접근할지를 결정합니다. 또한 고객과의 이메일 이력을 바탕으로 적절한 톤과 메시지 방식도 함께 판단합니다.

이처럼 AI 에이전트는 각 단계에서 스스로 판단을 내릴 수 있는 자율성을 가지는데요. AI 에이전트의 자율성은 단순한 규칙이 아닌 맥락을 기반으로 더 좋은 결과물을 만들어낼 수 있게 해주죠.

• 학습

AI 에이전트는 사용자와의 상호작용을 통해 스스로 학습하고, 실시간으로 업무 방식을 개선해 나갑니다. 기존 AI가 모델 자체의 성능 향상을 위해 학습했다면, AI 에이전트는 사용자와의 더 나은 상호작용과 결과를 위해 학습하는 거에요. 따라서 사용자는 AI 에이전트의 개선된 업무 방식을 빠르게 체감할 수 있어요.

AI 에이전트는 실행 후 스스로 이메일 열람 여부나 고객의 답장을 확인해 반응을 분석합니다. 반응이 없거나 저조할 경우, 메시지 내용이나 발송 타이밍을 조정해 다시 시도합니다.

AI 에이전트 핵심 기술: RAG, 툴 콜링, 메모리, 멀티모달

이처럼, AI 에이전트는 목표 달성을 위해 스스로 계획을 수립하고, 판단하며, 외부 시스템과도 상호작용하는데요. 그렇다면 이를 가능하게 하는 AI 에이전트의 핵심 기술은 무엇일까요?

• RAG (Retrieval-Augmented Generation)

우리말로 검색증강생성이라고 불리는 RAG는, AI가 답변을 생성하기 전에 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하고, 이를 참고해 답변을 생성할 수 있게 하는 기술이에요.

예를 들어 ERP나 CRM처럼 조직 내부 시스템에 데이터가 저장되어 있는 경우, 기존에는 AI가 해당 정보를 활용하기 위해 사람이 직접 설명하거나 문서를 업로드해야 했어요. 하지만 RAG를 활용하면 연동된 데이터베이스에서 필요한 정보를 검색하고, 이를 기반으로 더 정확한 답변을 생성할 수 있어요. 학습된 지식만으로 답변하는 것이 아니라, 필요한 정보를 실시간으로 조회해 활용하기 때문에 더 정확한 답변을 받을 수 있게 된 것이죠.

추가 제품 문의를 하는 고객에게 개인화된 메일을 작성해야 하는 경우, RAG를 통해 CRM에서 고객 구매 이력과 회사 정보를 검색해 가져올 수 있습니다. 이를 바탕으로 AI 에이전트는 고객의 상황에 맞춘 제품 활용 방식과 추천 내용을 포함한 개인화된 이메일을 작성할 수 있습니다.

• 툴 콜링 (Tool Calling)

툴 콜링(Tool Calling)이란 AI가 외부 API나 시스템과 상호작용하기 위해 필요한 도구를 호출할 수 있는 능력을 의미해요. 기존 AI가 학습된 지식을 기반으로 답변을 생성했다면, 툴 콜링을 통해 이제는 외부 시스템의 데이터를 조회하고, 필요한 기능을 외부 시스템에서 실행할 수 있게 된 것이죠.

고객에게 이메일을 보내고 CRM에 메모를 작성해야 하는 경우, 툴 콜링을 통해 AI 에이전트는 이메일을 직접 발송하고, 연동된 CRM에 메모를 작성할 수 있습니다.

• Agent Memory

AI를 사용하면서 이전 요청이나 업무 맥락을 매번 다시 설명해야 했던 경험, 한 번쯤 있으실 텐데요. 이제는 Agent Memory를 통해 AI 에이전트는 사용자의 과거 상호작용을 기억하고 패턴을 학습할 수 있게 되었어요. 이를 통해 우리는 더 개인화되고 효율적인 방식으로 AI를 활용할 수 있어요.

이전에는 고객에게 제품 문의 응대 이메일을 보낸 뒤 메모 요약을 AI에게 요청할 때 ‘이메일 내용을 제품팀과 팀장님이 참고할 수 있도록 요약해줘’라고 매번 설명해야 했습니다. 이제는 Agent Memory를 활용해 목적을 매번 일일이 설명할 필요없이 ‘저번처럼 제품 문의 응대 후 메모 작성까지 부탁해’라고 간단히 요청해도 AI가 이전 요청 패턴을 반영하여 작성할 수 있습니다.

• 멀티모달 (Multimodal)

멀티모달(Multimodal)이란, AI가 텍스트 뿐만 아니라, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합적으로 이해하고 처리할 수 있는 능력을 의미해요. 이전에는 데이터 유형에 따라 서로 다른 모델이 데이터를 각각 처리하는 경우가 많아, 다양한 정보를 통합적으로 이해하는 데에는 한계가 있었는데요. 그 결과, 데이터 간의 맥락을 충분히 이해하지 못한 채 결과가 생성되기도 했어요. 하지만 멀티모달 기술을 통해 이제는 다양한 데이터를 동시에 하나의 맥락으로 이해할 수 있게 되었답니다.

AI 에이전트는 고객 A에게 보낼 개인화된 이메일을 작성하기 전, CRM에 저장된 이미지와 제품의 성능 관련 차트 등 다양한 데이터를 함께 이해할 수 있습니다. 이를 바탕으로 맥락에 맞는 개인화된 이메일을 작성할 수 있습니다.

영업에서의 AI 에이전트 활용 효과

그럼 영업 업무에서 AI 에이전트를 활용하면 어떤 점이 달라질까요?

• 생산성 향상 및 운영 효율 개선

  AI 에이전트는 반복적이고 복잡한 업무를 자동화해줍니다. 그 결과, 기존에는 사람이 직접 수행해야 했던 고객 문의 응대, 기록 정리, 자료 탐색 등의 작업을 AI 에이전트가 대신 처리하면서 전체 업무 속도를 높일 수 있게 됐어요. 또한 수작업으로 인해 발생할 수 있는 입력 오류나 누락도 줄어들어, 업무의 정확도도 함께 향상되죠.

  
  

• 업무 자동화 수준의 향상

  기존 자동화는 정해진 규칙에 따라 업무를 순차적으로 실행하는 수준이었다면, AI 에이전트는 상황에 따라 적절하게 판단하며 자동화를 수행해요. 예를 들어, 고객 문의를 대응하는 이메일을 작성할 때도 단순한 템플릿 적용이 아니라, 고객의 히스토리와 상황을 고려해 이메일을 작성해요. 또한 단순히 정해진 시간이 아닌 이메일 이력을 확인한 뒤 적절한 시점에 발송할 수 있어요.

  
  

• 의사결정 속도 증가

  AI 에이전트는 필요한 정보를 적절한 데이터베이스에서 수집하고 분석해요. 따라서 더 정확한 정보와 분석을 제공하기 때문에 추가적으로 정보를 찾는 데 드는 시간을 줄이고 의사결정 속도 또한 빨라집니다. 예를 들어, 미팅 전략을 수립하기 위해 기존에는 CRM, 내부 문서, 과거 미팅 기록들을 직접 찾아야했다면 이제는 AI 에이전트가 이를 통합적으로 분석해 전략 초안까지 제안해줘요.

영업 업무에서 어떻게 AI 에이전트를 활용할 수 있나요?

지금까지 AI 에이전트는 무엇인지 그 개념과 핵심 기술에 대해서 알아봤는데요. 영업 효율성을 높여주는 AI 에이전트, 세일즈맵에서도 만나보실 수 있습니다. 세일즈맵의 AI 에이전트 SAILO는 고객 정보, 미팅 내용 입력부터 영업 전략 분석까지 영업 활동 전반을 지원하는데요.

SAILO 기능 예시

• AI 에이전트 : 필요한 정보를 AI 대화로 간편하게 찾고, 영업 전략 제안을 요청할 수 있어요.
  (Ex. 파이프라인 단계별 현황을 차트로 보여줘. 현재 영업 상황을 어떻게 개선하면 좋을까?)

• AI 명함 스캔 : 받은 명함을 촬영하면, AI가 내용을 인식해 고객 정보를 자동으로 입력해요.

• AI 미팅 기록 : 미팅 중 정리할 수 없었던 고객 니즈, AI가 미팅 내용 녹음부터 요약까지 한번에 기록해요.

• AI 인사이트 : CRM에 기록된 데이터를 기반으로 추가 제안 기회와 실행 전략 등 영업 인사이트를 제시해요.

CRM에 쌓인 데이터는, 단순한 기록이 아니라 우리 기업만의 중요한 자산입니다. 그리고 SAILO는 이 자산이 실제 영업 성장으로 이어질 수 있도록 그 활용을 돕는 AI 에이전트입니다. SAILO를 통해 더 효과적이고 전략적인 영업을 경험해보세요!

• 본 아티클에 쓰인 일부 이미지는 구글 생성형 AI Gemini를 활용하였습니다.