2025년의 AI 트렌드와 2026년에 집중하는 것
2025년은 AI 에이전트 기술이 급속도로 발전하며 다양한 산업에 도입이 시작된 해였다. 수많은 기업이 에이전트 구현 자체에 집중했고, 그 결과 ‘일단 만들어보고 운용하면서 고친다’는 방식이 주류를 이뤘다.
하지만 여전히 AI는 사람이 신뢰할 수준의 답변을 내놓고 있지는 못한 상황이다. 단순 작업은 잘 답변하는 것으로 보이나, 조금만 더 전문성 있고 깊이 있어지면 고삐 풀린 말처럼 날뛰는 식으로 작업하기 때문이다.
2026년은 AI의 신뢰도를 더 높이기 위한 것에 집중되고 있는 것으로 보인다.
잘못된 방향으로 흐르는 토큰 낭비
AI 에이전트를 운영하다 보면, 종종 맥락을 놓치고 엉뚱한 루프에 빠질 때가 있다. 이때부터는 말 그대로 밑 빠진 독에 토큰 붓기가 시작된다.
실제로 프로젝트를 진행하며 에이전트가 비어있는 맥락을 자기 마음대로 해석해 수천 개의 토큰을 순식간에 소모하는 것을 지켜봐야 했다.
한 번 방향을 잘못 잡은 AI는 고집스럽게 그 길을 가며 비용을 발생시킨다.
생성형 AI의 특성상 ‘확률’로 일하기 때문에 발생하는 어쩔 수 없는 현상이기도 하다.
인간의 개입이 필요한 지점
완전 자동화는 여전히 매력적이지만, 아직 위험 요소가 많다. 특히 기업의 민감한 데이터를 다루거나 큰 비용이 발생하는 워크플로우라면 더욱 그렇다.
중요한 의사결정 단계에서는 반드시 사람이 확인하는 체크포인트를 설계해야 한다.
AI에게 모든 전권을 맡기기보다, 특정 비용 이상의 토큰이 사용되거나 논리가 꼬일 때 인간이 개입하는 구조가 아직까지는 안정적이라 보인다.
AI를 더 잘 쓰기 위해서는
우리의 맥락을 AI가 알게 하기 ‘마케팅 문구 써줘’보다, ‘나는 친환경 텀블러를 판매하고 있어. 20대 사회초년생을 대상으로 한 친환경 텀블러 마케팅 문구를 써줘. 톤앤매너는 재치 있고 가볍게’처럼 구체적인 맥락을 부여하는 것이다.
구조화된 프롬프트 활용 아래 사항들을 고려하여 프롬프트를 작성한다.
| 요소 | 설명 | 예시 |
|---|---|---|
| 작업 (Task) | 무엇을 해야 하는가? | ”블로그 포스팅 초안 작성” |
| 형식 (Format) | 어떤 형태로 출력할까? | ”표 형태”, “리스트형”, “이메일 형식” |
| 제약사항 (Constraint) | 하지 말아야 할 것은? | ”전문 용어 사용 금지”, “500자 이내” |
| 대상 (Audience) | 누가 읽는 글인가? | ”투자를 유치해야 하는 심사역” |
신뢰도 있는 AI를 위해, 최근 떠오르는 키워드 2가지다.
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