스타트업 창업비용 80% 절약? AI 에이전트가 바꾸는 게임의 룰

24년 동안 개발자를 위한 도구를 만들어온 마이크로소프트의 아만다 실버. 그가 최근 한 말이 실리콘밸리를 술렁이게 했다. "AI 에이전트는 퍼블릭 클라우드 이후 스타트업에게 가장 큰 기회가 될 것"이라고.

정말 그럴까? 현재 마이크로소프트 CoreAI 부문 부사장으로 기업용 AI 도구 개발을 이끄는 실버의 관점에서 AI 에이전트의 현실을 들여다봤다.

클라우드 혁명의 재현? 창업 비용의 대변혁

실버가 AI 에이전트를 클라우드와 비교한 이유는 명확하다. 클라우드가 서버 구축비용을 없앴다면, AI 에이전트는 인건비를 대폭 줄인다는 것이다.

"고객 지원, 법무 검토, 코드 유지보수 같은 스타트업 운영의 핵심 업무들을 AI 에이전트가 더 빠르고 저렴하게 처리할 수 있게 됐다"고 실버는 설명했다. 실제로 마이크로소프트 내부에서는 코드베이스의 라이브러리 업데이트 작업을 AI 에이전트가 처리하면서 70-80% 시간 단축 효과를 확인했다고 한다.

더 흥미로운 건 야간 장애 대응 시스템이다. 개발자들이 가장 기피하는 '새벽 호출' 업무를 AI 에이전트가 대신하면서 평균 장애 해결 시간도 크게 줄었다는 것이다.

한국 스타트업에게는 어떤 의미일까?

이런 변화가 한국 스타트업 생태계에 미칠 파장은 클 것으로 보인다. 특히 인건비 부담이 큰 초기 스타트업들에게는 게임 체인저가 될 수 있다.

토스나 당근마켓 같은 성공 사례들도 초기에는 제한된 인력으로 많은 업무를 처리해야 했다. AI 에이전트가 이런 병목을 해결해준다면, 더 적은 자본으로도 빠른 성장이 가능할 것이다.

하지만 실버도 인정했듯이 현실은 그리 단순하지 않다. "AI 에이전트 도입이 예상보다 느린 이유는 기술적 한계가 아니라 명확한 목적 부재 때문"이라는 게 그의 진단이다.

기업들이 놓치고 있는 핵심

실버에 따르면 AI 에이전트 도입에 실패하는 기업들의 공통점은 세 가지다.

첫째, 명확한 비즈니스 목적 부재. "이 에이전트로 정확히 무엇을 해결하려는가?"에 대한 답이 없다는 것이다.

둘째, 성공 지표의 모호함. 에이전트가 언제 성공했다고 볼 것인지 기준이 없다.

셋째, 데이터 준비 부족. 에이전트가 판단할 수 있는 양질의 데이터가 준비되지 않았다는 점이다.

흥미롭게도 실버는 "에이전트 배포에 대한 불안감은 생각보다 큰 장벽이 아니다"라고 말했다. 대부분의 기업이 ROI를 확인하고 나면 우려가 해소된다는 것이다.

인간-AI 협업의 새로운 모델

실버가 제시하는 해법은 '휴먼 인 더 루프(Human-in-the-loop)' 방식이다. 택배 반품 처리를 예로 들면, 기존에는 90% 자동화, 10% 인간 개입이었다면, 이제는 컴퓨터 비전 기술 발전으로 인간 개입 비중을 더 줄일 수 있다는 것이다.

하지만 여전히 중요한 의사결정이나 코드 배포 같은 핵심 업무는 인간의 최종 승인이 필요하다고 강조했다. "매니저를 부를 일이 얼마나 되는가"의 문제라는 것이다.

한국 기업들의 대응 전략

국내 대기업들도 이미 움직이고 있다. 삼성SDS는 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 개발 중이고, 네이버는 하이퍼클로바X 기반 업무 자동화 솔루션을 선보였다. LG AI연구원도 제조업 특화 AI 에이전트를 연구하고 있다.

하지만 중소기업이나 스타트업은 여전히 관망세다. 초기 투자비용과 기술 복잡성에 대한 우려 때문이다. 실버의 조언대로라면, 거창한 계획보다는 명확한 단일 업무부터 시작하는 게 현명할 것 같다.