2025 HubSpot AI 트렌드 #1

AI 성공 전략 가이드북: AI Agents Unleashed

AI가 내 일을 대신할까?

AI 에이전트는 사람을 대체하는 것이 아니라 협업을 통한 업무의 효율을 높이는 파트너입니다.
2025년 현재, 반복 업무를 자동화하고 생산성을 높이는 도구로 빠르게 자리 잡고 있습니다.

HubSpot의 CMO Kipp Bodnar와 수석부사장 Kieran Flanagan이 말하였습니다.
“AI는 업무를 대신하는 것이 아니라, 사람을 더 중요한 역할로 이끕니다.”

이 가이드는 AI 에이전트를 어떻게 시작하고, 어떤 사례가 실질적인 성과를 내는지를 중심으로
사람과 AI가 함께 일하는 미래의 방식을 구체적으로 소개합니다.

🤖 AI 에이전트란?

우리가 흔히 아는 챗봇은 “질문 → 답변”만 해주는 수준이죠.
예를 들어 “오늘 날씨 어때?”라고 물으면, 날씨만 알려줍니다.
하지만 AI 에이전트는 그보다 훨씬 똑똑한 존재입니다.

AI 에이전트는 마치 ‘디지털 비서’처럼, 스스로 생각하고 일하는 자율형 시스템이에요.
단순히 대답만 하는 게 아니라, 복잡한 업무도 계획하고 실제로 실행까지 합니다.

🔍 어떤 일을 할 수 있을까요?

1. 대화 맥락을 이해하고 기억해요

한 번 한 말을 잊지 않고, 그 다음 작업에 반영할 수 있어요.
예: “지난 회의 요약해줘” → (기억을 바탕으로) 지난 대화 내용을 불러와 정리

2. 여러 단계를 스스로 계획할 수 있어요

단순한 작업 하나만 하는 게 아니라,
복잡한 일을 순서대로 처리할 계획도 스스로 세울 수 있어요.
예: “신제품 출시 준비 도와줘” → 타임라인 만들기 → 메일 초안 작성 → 일정 예약

3. 실제 도구들과 연결되어 업무를 처리해요

이메일, 캘린더, CRM(고객관리툴), 구글 드라이브 같은
다양한 툴과 연결돼서 직접 작업을 수행합니다.
예: “이 리드 정보를 CRM에 등록해줘” → 자동 입력 완료

🤔 챗봇과 AI 에이전트는 뭐가 다를까요?

많은 분들이 AI라고 하면 챗봇을 떠올립니다.
“무엇을 도와드릴까요?”라고 묻고, 우리가 질문하면 대답해주는 그런 시스템이죠.

하지만 AI 에이전트는 챗봇보다 훨씬 더 진화된 존재입니다.
단순히 대답만 하는 것이 아니라, 지시를 받으면 그걸 스스로 처리하고 결과를 만들어내는 능력을 가지고 있어요.

구분	챗봇	AI 에이전트
동작 방식	질문 → 답변	지시 → 실행 결과 도출
예시	“회사 주소 알려줘”	“고객사 방문 준비해줘” → 주소 확인 + 미팅 자료 생성 + 일정 등록
역할	정보 제공	실행 계획 수립 + 작업 완료

챗봇은 우리가 스스로 정보를 찾아야 할 때 “검색 도우미”로 쓰기 좋고,
AI 에이전트는 우리가 맡기고 싶은 일을 실제로 처리해주는 디지털 파트너라고 보면 이해하기 쉬워요.

2025년 AI 에이전트, 어디까지 왔을까?

AI 기술이 급속도로 발전하면서, 이제는 단순한 개념이나 실험 단계를 넘어
실제 업무에 적용되고 있는 ‘실행형 도구’로 자리 잡고 있습니다.

특히 AI 에이전트는 이제 기업에서 생산성을 높이는 핵심 무기로 떠오르고 있어요.

하지만 동시에,
모든 일을 완벽히 자동화해주는 ‘만능 해결사’는 아직 아닙니다.
그래서 지금은 기대와 현실을 균형 있게 바라보고,
무엇이 가능한지, 그리고 어떤 점은 주의가 필요한지를 제대로 이해하는 것이 중요해졌습니다.

💬 “AI 에이전트는 미래를 엿볼 수 있는 창입니다. 아직 갈 길은 남았지만, 방향은 분명합니다.”

— Kipp Bodnar, HubSpot CMO

✅ 지금 AI 에이전트가 잘하고 있는 일

1. 정보 수집과 정리 자동화
AI 에이전트는 웹, 문서, CRM 등 다양한 소스에서 정보를 수집하고 중복 없이 정리해주는 데 뛰어납니다.

예: “이 고객사 관련 정보 모아서 요약해줘” → 웹사이트/이메일/CRM 내용 통합 정리

2. 반복적이고 백그라운드성 업무 처리
사람이 매번 반복해야 하는 일들(예: 고객 데이터 입력, 미팅 요약, 일정 등록 등)을 자동으로 처리해 업무 시간을 크게 줄여줍니다.

예: 회의 끝나면 → 자동 요약 → 참가자에게 이메일 발송

3. 정확도가 90% 이상이면 충분한 업무에 적합
예민한 판단보다는 ‘일단 실행하고 검토하면 되는 일’에 특히 강합니다.

보고서 초안 작성, 자동 이메일 분류, 태스크 생성 등

누가 도입하고 있을까?

1. 대기업 및 기술 중심 조직이 빠르게 도입 중

이미 많은 글로벌 기업이 AI 에이전트를 활용해 내부 업무 효율을 높이고 있어요.
마케팅, 세일즈, 고객 서비스 부문에서 효과가 빠르게 나타나고 있습니다.

2. 복잡한 전사 자동화는 아직 초기 단계

여러 부서가 얽혀 있는 복합적인 프로세스(예: 계약발주배송 등)의 완전 자동화는 아직 걸음마 단계예요.
시스템 간 연동이나 데이터 정합성 문제 등이 해결 과제로 남아 있습니다.

3. 지금 도입해도 ‘선두 그룹’에 속해요

아직은 모두가 본격적으로 도입한 단계가 아니기 때문에, 지금 시작하면 시장 평균보다 앞선 실행력을 갖출 수 있습니다.
빠르게 실험하고 내재화하는 기업일수록 AI 경쟁력도 빨리 올라갑니다.

사람과 AI, 함께 일할 수 있을까?

많은 분들이 “AI가 내 일을 빼앗을까?”를 걱정합니다.
하지만 진짜 중요한 질문은 “AI와 어떻게 협업할 수 있을까?”입니다.

AI 에이전트는 사람을 대체하는 존재가 아니라,
사람이 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 도와주는 ‘협업 파트너’예요.

💡 서로 다른 강점

역할	AI 에이전트	사람
잘하는 일	반복적인 작업, 빠른 속도, 실수 없는 처리	창의적인 생각, 상황 판단, 전략적 의사결정
예시	이메일 자동 정리, 미팅 일정 등록, 고객 정보 입력	새로운 캠페인 아이디어 기획, 고객 제안서 작성, 중요한 회의 리딩

에이전트는 사람의 일을 빼앗는 게 아니라,

‘덜 중요한 일’을 맡아줌으로써 사람이 더 중요한 일을 하게 만들어줍니다.

✅ 이런 업무라면 AI 에이전트에게 맡겨보세요

AI 에이전트는 모든 일을 대신할 수는 없지만, 특정한 유형의 업무에는 정말 잘 맞습니다.

다음 항목에 해당한다면, 자동화를 고려해볼 만합니다:

☑️ 반복적이고 시간만 잡아먹는 일인가요?

예: 매일 해야 하는 리포트 복사 & 붙여넣기, 템플릿 메일 발송 등

☑️ 데이터를 기반으로 처리하는 일인가요?

예: 숫자 비교, 고객 목록 정리, 조건별 분류 등

☑️ 100% 정확도보다 속도와 효율이 중요한가요?

예: 초안 작성, 요약, 임시 분류 등

☑️ 업무의 기준(성공 여부)이 명확한가요?

예: “일정에 등록되었는가?”, “CRM에 입력되었는가?”처럼 결과가 명확한 일

→ 이 네 가지에 해당한다면, 에이전트가 실행 가능한 업무입니다.

아직 해결되지 않은 한계도 있어요

물론, 지금 AI 에이전트가 모든 문제를 해결해주지는 못합니다.
실제 업무에 적용할 때 아래와 같은 제한 사항도 함께 고려해야 해요:

처리 속도나 시스템 연동이 느릴 수 있어요

– 여러 시스템(CRM, 이메일, 캘린더 등)과 연결할 때 딜레이나 오류가 발생할 수 있습니다.
완전 자동화에 대한 불신이 존재해요

– “정말 믿고 맡겨도 될까?” 하는 심리적 장벽이 아직 큽니다.
정확도가 100% 필요한 업무는 아직 사람이 해야 해요

– 실수하면 큰 문제가 생기는 작업(계약 검토, 금액 입력 등)은 여전히 사람의 손이 필요합니다.