AI를 제대로 이해하려면
’계층(Stack)’부터 이해해야 합니다.
많은 사람들이 Agentic AI라는 용어를 사용하지만,
Gen AI와 무엇이 다른지
AI Agent와 어떤 차이가 있는지
언제 어떤 기술을 선택해야 하는지
명확하게 설명하는 사람은 많지 않습니다.
AI는 하나의 기술이 아니라 여러 계층이 연결된 기술 스택입니다.
각 계층의 역할을 이해해야 올바른 AI 시스템을 설계할 수 있습니다.
① AI & Machine Learning (AI & ML)
모든 AI의 출발점
AI의 가장 기본이 되는 계층입니다.
이 단계에서는 데이터를 분석하여
패턴을 찾고
미래를 예측하며
추천 모델을 만들고
이상 징후를 탐지합니다.
대표 기술
• Machine Learning
• Deep Learning
• Neural Network
대표 활용
추천 시스템
수요 예측
이상 탐지
검색 엔진
② Generative AI
새로운 콘텐츠를 만드는 AI
LLM(대규모 언어모델)을 이용하여
텍스트, 이미지, 코드, 영상 등을 생성합니다.
우리가 사용하는 ChatGPT나 Claude가 대표적인 예입니다.
핵심 기술
LLM
Transformer
Fine-tuning
Prompt Engineering
대표 활용
• 문서 작성
• 코드 생성
• 이미지 생성
• 영상 제작
③ AI Agents
스스로 계획하고 실행하는 AI
AI Agent는 단순히 답변하는 것이 아니라
목표를 달성하기 위해
계획하고
필요한 도구를 호출하고
결과를 검증하며
반복적으로 작업을 수행합니다.
즉,
“대화형 AI”에서 “실행형 AI”로 진화한 단계입니다.
핵심 기술
• Goal Decomposition
• Context Management
• Memory
• Tool Calling
• Human-in-the-Loop(HITL)
대표 활용
CRM 자동 업데이트
계약서 검토
고객 응대
업무 자동화
④ Agentic AI
여러 AI Agent가 협력하는 자율 시스템
Agentic AI는
하나의 AI Agent가 아니라
여러 전문 AI가 협력하여
비즈니스 프로세스 전체를 자동으로 수행합니다.
예를 들어
① 고객 문의 접수
↓
② 계약서 작성
↓
③ 결재 요청
↓
④ 회계 처리
↓
⑤ 프로젝트 생성
↓
⑥ 보고서 작성
↓
⑦ 고객 안내
이 모든 과정이
여러 Agent의 협업으로 자동 실행됩니다.
AI가 하나의 기능이 아니라
하나의 조직(System) 으로 동작하는 단계입니다.
반드시 알아야 할 핵심 개념
Context Management
AI가 현재 상황과 업무 맥락을 기억합니다.
Memory System
대화와 작업 기록을 저장하여
이전 업무를 이어서 수행합니다.
Tool Orchestration
Slack
Notion
GitHub
Google Drive
ERP
CRM
Database 등을 연결하여 실행합니다.
Human-in-the-Loop(HITL)
중요한 의사결정은 사람이 승인합니다.
AI와 사람이 함께 협업하는 구조입니다.
Observability
AI의 모든 행동을
기록하고 추적하며 분석합니다.
Self-Healing Agent
오류를 발견하면
스스로 수정하고 다시 실행합니다.
대표 Framework
AI & ML
Azure ML
Vertex AI
Amazon SageMaker
TensorFlow
PyTorch
Generative AI
ChatGPT
Claude
Gemini
Llama
Mistral
AI Agent
LangChain
Semantic Kernel
n8n
AutoGen
Copilot
Agentic AI
CrewAI
LangGraph
Claude Code
OpenAI Agents SDK
Google ADK
Microsoft AutoGen
실제 활용 사례
계약서 자동 검토
ISO/IEC 인증심사 자동화
고객지원 자동화
ERP 업무 자동화
재무 마감 자동화
AI 채용 시스템
AI 회계사
AI 영업(SDR)
AI 개발자(Coding Agent)
AI 비서
왜 이 구조를 이해해야 할까요?
AI 프로젝트가 실패하는 가장 큰 이유는
잘못된 계층의 기술을 선택하기 때문입니다.
예를 들어
단순 문서 생성이면
Generative AI만으로 충분합니다.
하지만
기업 전체 업무를 자동화하려면
Agentic AI가 필요합니다.
기술의 계층을 이해하면
더 빠르게 개발하고
비용을 절감하며
확장 가능한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
핵심 메시지
“AI는 하나의 기술이 아니라, 계층적으로 발전하는 시스템입니다.”
AI & ML → Generative AI → AI Agents → Agentic AI
이 네 단계를 이해하는 순간,
AI 전략과 시스템 설계의 수준이 완전히 달라집니다.
인포그래픽 하단 문구
AI를 이해하는 사람은 도구를 사용합니다.
AI 스택을 이해하는 사람은 미래를 설계합니다.
By Mark | CTO · AI Engineer · ISO/IEC Lead Auditor
:::주요 저서:::
1. 정보보안 경영시스템 실무(ISO/IEC 27001:2022, ISMS)
2. 개인정보보안 경영시스템 실무(ISO/IEC 27701:2025, PIMS)
3. 인공지능보안 경영시스템 실무(ISO/IEC 42001:2023, AIMS)
— 이춘곤(Mark) · ISC.studio · ISC출판 도서 안내
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