글로벌 빅테크 전장: B2C 업무 비서부터 B2B 프레임워크까지

[사무국]

전기·전자·정보통신 분과  박기웅

  2026년 현재, 글로벌 테크 산업을 이끄는 기업들은 생성형 AI 시장의 주도권을 에이전트 AI로 이어가기 위해 저마다의 강력한 솔루션 생태계를 구축하고 치열하게 경쟁하고 있다. 현재 시장은 일반 사용자를 위한 노코드 서비스와 전문 개발자를 위한 프레임워크로 양분되어 발전 중이다. 

1. B2C 에이전트 서비스 비교 (업무 비서형)
  [표 1]은 일반 대중이나 현업 직장인들이 복잡한 코딩 없이 즉시 업무에 도입할 수 있는 글로벌 탑 솔루션들의 비교표이다.
표에서 볼 수 있듯이 AI는 이제 단순한 챗봇이 아니라 실제 업무를 수행하는 디지털 직원(Digital Employee)​으로 진화하고 있다. 이들 중 특히 주목할 만한 기능을 Google과 Anthropic에서 제공하고 있다.

Google의 Gems/Extensions:
  구글 서비스(Workspace)와의 완벽한 백그라운드 API 연동. 특히 Project Astra 기반의 시각·음성 실시간 스트리밍(Gemini Live) 기술이 녹아들어 텍스트 입력을 넘어 사용자의 카메라 화면이나 스마트폰 스크린을 함께 보며 실시간으로 대화하고 협업하는 다중모달​(Multimodal) 환경을 지원하고 있다.
Anthropic (Claude Projects):  
  가장 자연스러운 문장 생성 퀄리티 및 대규모 개발 코드베이스 이해도 결합. 특히 Claude 3.5/3.7의 Artifacts 기능과 연동되어, 프롬프트 입력 한 번으로 대화창 옆에 분리된 창(Sandbox)에서 코드 실행 결과(웹 UI, 대화형 도표 등)를 실시간 시각화하고 즉시 수정·편집하는 압도적인 개발/문서 협업 환경을 제공

2. B2B 에이전트 개발 프레임워크 비교 (엔터프라이즈용)
  Agentic AI 경쟁의 핵심은 단순 챗봇 서비스에 머무르지 않고 기업이 자체 AI 조직을 구축할 수 있는 플랫폼에 있다. 이들을 통하여 각 기업은 자사 서비스 내에 고도화된 자율형 에이전트 파이프라인을 구축할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 서비스 업체별 프레임워크의 특징을 비교하면 [표 2]와 같다.
이들 중 특이한 점들을 살펴본다.
  AutoGen vs Semantic Kernel: AutoGen은 개발자 중심의 복잡한 멀티 에이전트 시뮬레이션 및 자율 협업에 강한 반면, Semantic Kernel은 C#이나 Java 같은 엔터프라이즈 환경에 AI를 안전하게 임베딩하는 정형화된 프레임워크이다.

  Anthropic (MCP): MCP는 프레임워크라기보다 프로토콜(규격)이므로, 자체 개발한 사내 데이터베이스나 개발 도구(IDE)를 에이전트와 보안 유지를 하며 표준화된 방식으로 즉시 연결하고 싶을 때 매우 강력하다.

3. 시장 동향 및 전망
  생성형 AI 시대의 경쟁이 “누가 더 똑똑한 답변을 하는가?” 였다면, Agentic AI 시대의 경쟁은 "누가 더 많은 업무를 대신 수행하는가"로 패러다임이 전환되고 있다. 이와 더불어 AI는 단순 질의응답 수준을 넘어 자율적으로 목표를 설정하고 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있으며, 2028년까지 상당수 기업이 디지털 직원(Digital Employee)을 조직 내에 도입할 것으로 예측된다. 시장조사기관 Gartner는 글로벌 Agentic AI 시장이 2024~2028년 동안 연평균 46.3% 성장하며, 2028년에는 약 760억 달러 규모에 도달할 것이며 기업의 38%가 AI 에이전트를 ‘디지털 직원’으로 도입할 것으로 예측한다. 과거의 AI 투자가 '단순 효율화(Copilot)'에 머물렀다면, 향후 5년간의 투자는 ‘의사결정과 실행을 자율적으로 대행하는 에이전트​(Agentic AI)’로 중심축이 이동하고 있다.

필자 소개
경희대 공과 대학원 석사(디지털 통신)
삼성전자 반도체통신/DM연구소/SW센터 수석연구원
아이캔텍(유엔미) 신사업 개발 팀장
수원과학대 정보통신과 겸임/초빙교수
폴리텍 아산 캠퍼스 전임강사