지난해 9월 오픈AI가 추론형 인공지능(AI) 모델 ‘o1’을 출시하고 같은 해 12월 구글이 ‘Gemini 2.0 Deep Research’를 발표하면서 추론형 AI를 개발하려는 경쟁이 본격화됐다. 올해 1월에는 중국 기업 딥시크의 ‘R1’과 프랑스 기업 미스트랄AI의 ‘Small 3’가 출시됐고, 2월에는 미국 스타트업 xAI의 ‘Grok 3’와 앤트로픽의 ‘Claude Sonnet 3.7’까지 공개되면서 AI 추론 기술 분야에서 경쟁이 한층 치열해졌다.

AI 단계별 사고 과정 실시간으로 설명

AI는 이제 단순히 학습된 데이터를 기반으로 답을 제공하는 ‘기본 추론’을 넘어 문제를 여러 단계로 나눠 체계적으로 사고하는 ‘심화 추론’으로 나아가고 있다. 기존 AI 모델이 즉각적으로 답변을 생성하던 것과 달리, 심화 추론 모델은 연쇄 사고(Chain of Thought) 기법을 활용해 여러 단계를 거쳐 답을 구성하고 내부 검증을 수행한다. 이러한 추론형 AI는 기존 AI 모델보다 답변을 내놓는 데까지 오랜 시간이 걸린다는 단점이 있지만 복잡한 문제 해결과 논리적 분석이 가능하다는 장점을 지닌다.
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AI의 심화 추론 방식은 다음과 같다. 심화 추론이 가능한 AI 에이전트(Agent)에 “다음 달 5일에 있는 시애틀에서 뉴욕까지 왕복 항공편을 찾고 가격순으로 정렬해줘”라는 지시를 내리면 AI 에이전트는 실제 웹 브라우저에서 항공사 웹사이트에 접속해 출발지와 도착지, 날짜를 입력하고 가격 필터를 설정하는 일련의 과정을 자동으로 수행한다. 이 과정에서 화면 좌측 패널에 자신의 단계별 사고 과정을 실시간으로 설명한다.
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심화 추론 AI는 기업과 개인 모두에게 새로운 가치를 제공한다. 기업의 복잡한 의사결정을 지원하고 데이터 분석, 보고서 작성 같은 반복 업무를 자동화해 기업의 생산성을 높이는 것은 물론, 작업 오류도 줄일 수 있다. 복잡한 문제를 단계별로 분석해 깊이 있는 해결책을 제공하는 심화 추론 AI는 금융, 법률, 의료와 같이 정확성이 중요하고 문제 해결 과정이 복잡한 분야에서 특히 활용도가 높다.
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개인 소비자는 일정을 관리하거나 여행을 계획할 때 AI 에이전트를 통해 다양한 선택지를 검토할 수 있다. 또한 AI가 문제를 단계별로 설명하는 만큼 사용자가 복잡한 문제의 핵심을 이해하는 데도 도움이 된다. AI 에이전트는 앞으로 휴머노이드 로봇에 탑재돼 인간의 말을 알아듣고 주변 상황을 인식하며 맥락에 맞는 과업을 수행하게 될 것이다.

자사 업무 특성에 맞는 AI 사용해야

적은 자원과 비용에 성능은 뛰어난 심화 추론 AI 모델이 계속 출시되고 있다. 중국 딥시크는 오픈AI보다 더 적은 반도체를 사용해 챗GPT와 견줄 만한 성능을 갖춘 추론 AI 모델 R1을 개발해 시장에 충격을 줬다. 적은 비용으로 성능 좋은 AI 모델을 사용할 수 있게 되면서 소규모 기업이나 스타트업도 업무에 AI를 활용하는 것이 가능해졌다. 이는 분야를 막론하고 기업 생산성을 높여 기술 혁신과 시장 경쟁을 촉진할 것이다.
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빠르게 발전하는 추론형 AI를 사용해 기업의 생산성을 높이려면 시중에 출시된 여러 추론형 AI 모델을 시험해보고 자사 업무 특성에 맞는 AI 모델을 적극 활용할 필요가 있다. 한 가지 AI 모델에만 의존하지 않고 다양한 모델을 경험해야 자사 업무에 맞는 최적의 AI 도구를 찾을 수 있다. 또한 직원들이 데이터를 체계적으로 확보·관리해 AI 도구를 효율적으로 사용할 수 있도록 내부 데이터 관리 교육을 강화해야 한다. AI를 사용하는 직원들이 AI의 한계와 오류를 인식하고 통제할 수 있도록 관련 교육을 실시하는 것도 필수다.
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심화 추론 AI 기술 덕분에 다양한 업무를 자동화하는 AI 에이전트를 구현할 수 있게 됐다. 이는 기업과 개인 모두에게 높은 생산성과 효율성, 혁신적인 비즈니스 기회를 제공할 전망이다. “AI가 생각하고 답한다”라고 표현할 수 있는 추론형 AI는 앞으로 더 많은 분야에서 그 가치를 입증할 것이다. 이를 선제적으로 도입하고 사용하는 사람이 미래 시장에서 주도권을 거머쥘 수 있다.

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