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월요일 아침, 출근하자마자 메일함을 열었는데 읽지 않은 메일이 수십 통 쌓여 있다고 생각해 보겠습니다.
오전 회의 자료는 아직 완성하지 못했고, 지난주에 요청받은 데이터 분석도 끝내지 못했습니다.
이런 상황이라면 AI의 도움을 받고 싶어질 텐데요.
지금까지는 AI에게 이메일을 요약해 달라고 요청하고, 엑셀 수식을 물어보고, 보고서 초안까지 각각 따로 작성해야 했습니다.
AI가 아무리 좋은 답변을 만들어도 다음 작업은 사람이 직접 연결해야 했던 것이죠.
그런데 앞으로는 상황이 달라질 수 있습니다.
AI에게 업무 목표를 알려주면 필요한 자료를 찾고, 작업 순서를 계획하고, 회사가 허용한 범위 안에서 실제 업무까지 처리하는 방식입니다.
바로 최근 IT업계에서 주목받고 있는 에이전틱 AI(Agentic AI)입니다.
2026년 11월 9일부터 10일까지 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 AI Day Seoul 2026에서도 에이전틱 AI가 핵심 주제로 다뤄졌습니다.
특히 AI가 단순히 질문에 대답하는 기술을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 발전하고 있다는 점이 강조됐는데요.
이러한 변화에 따라 국내 AI 관련 기업들도 새로운 사업 기회를 모색하고 있습니다.
그렇다면 에이전틱 AI란 정확히 무엇일까요?
국내에서는 어떤 기업들이 관련 기술과 서비스를 개발하고 있을까요?
오늘은 엔비디아 AI Day Seoul 2026의 주요 내용부터 국내 에이전틱 AI 관련주 9곳, 그리고 실제로 돈을 버는 기업을 구분하는 방법까지 살펴보겠습니다.
에이전틱 AI란? 이제 AI가 직접 일을 하는 시대
먼저 에이전틱 AI라는 개념부터 알아보겠습니다.
우리가 익숙하게 사용하는 생성형 AI는 질문에 답하거나 글과 이미지를 만드는 기능이 중심입니다.
예를 들어 회의록을 정리하거나 보고서 초안을 작성해 달라고 요청할 수 있습니다.
하지만 생성된 내용을 실제 업무에 적용하는 과정에서는 사람이 여러 단계를 직접 처리해야 하는 경우가 많았습니다.
에이전틱 AI는 여기서 한 걸음 더 나아간 기술입니다.
단순히 답변을 만드는 것을 넘어 주어진 목표를 이해하고, 작업을 계획하며, 필요한 도구를 사용해 실제 결과를 만들어내도록 설계됩니다.
예를 들어 출장 준비를 맡긴다고 가정해 보겠습니다.
기존 AI는 출장 일정표를 작성하거나 항공편을 추천하는 데 도움을 줄 수 있었습니다.
반면 AI 에이전트는 일정과 예산을 확인하고, 회사 출장 규정을 검토한 뒤, 허용된 시스템에서 예약 절차까지 진행하도록 설계할 수 있습니다.
물론 모든 AI 에이전트가 실제 예약이나 결제까지 할 수 있는 것은 아닙니다.
접근 권한이 없거나 회사가 최종 승인을 요구한다면 사람이 직접 확인해야 합니다.
핵심은 AI가 여러 작업을 연결해 업무를 처리할 수 있다는 점입니다.
따라서 앞으로 기업들이 AI에 기대하는 역할도 달라질 가능성이 있습니다.
좋은 답변을 만드는 것도 중요하지만 실제로 얼마나 많은 업무를 정확하게 끝낼 수 있는지가 더욱 중요한 평가 기준이 될 수 있기 때문입니다.
엔비디아 AI Day Seoul 2026, 무엇이 달라졌을까?
2026년 11월 9일부터 10일까지 서울 코엑스에서 엔비디아 AI Day Seoul 2026이 개최됐습니다.
이번 행사는 AI 개발자와 기업, 연구자, 스타트업 등이 참여하는 기술 행사였는데요.
핵심 주제는 에이전틱 AI와 피지컬 AI, AI 인프라였습니다.
에이전틱 AI가 디지털 환경에서 스스로 계획하고 작업을 수행하는 기술이라면 피지컬 AI는 로봇과 자동차 등 실제 물리적 환경에서 작동하는 AI를 의미합니다.
예를 들어 공장의 로봇이 주변 상황을 인식하고 작업을 수행하거나 차량이 운전자의 상황을 이해해 기능을 제공하는 방식입니다.
여기에 이러한 AI를 실행하기 위한 GPU와 데이터센터, 소프트웨어 기술도 함께 소개됐습니다.
특히 11월 9일에는 에이전틱 AI의 추론 기술과 여러 AI 에이전트를 연결하는 방식, 기업 환경에서 필요한 보안 기술이 주요 의제로 다뤄졌습니다.
11월 10일에는 개발자들이 직접 기술을 경험하는 실습 프로그램과 특별 행사가 진행됐습니다.
이번 행사가 주목받은 이유는 AI를 단순히 개발하는 단계를 넘어 실제 산업현장에서 어떻게 활용할 것인지에 초점이 맞춰졌기 때문입니다.
앞으로는 AI 모델의 성능뿐 아니라 기업의 업무 시스템과 얼마나 잘 연결되는지가 중요한 경쟁력이 될 수 있겠습니다.
엔비디아 OpenShell, AI 에이전트에 보안이 중요한 이유
이번 행사에서 관심을 끈 기술 가운데 하나는 엔비디아의 OpenShell입니다.
AI가 실제 업무를 수행하려면 회사의 다양한 시스템에 접근해야 합니다.
이메일과 문서, 데이터베이스, 고객관리 시스템 등이 대표적입니다.
그런데 AI가 이러한 시스템을 자유롭게 이용한다면 새로운 위험도 발생할 수 있습니다.
예를 들어 접근해서는 안 되는 고객정보를 읽거나 승인되지 않은 파일을 수정할 가능성이 있기 때문입니다.
따라서 AI가 스스로 움직일 수 있도록 만드는 것만큼이나 무엇을 할 수 있고 무엇을 할 수 없는지 통제하는 기술도 중요합니다.
엔비디아의 OpenShell은 이러한 문제를 해결하기 위한 실행 환경을 제공합니다.
AI 에이전트의 작업 공간을 분리하고 정책에 따라 접근 권한을 관리할 수 있도록 설계됐습니다.
쉽게 말해 AI가 회사 안에서 일하더라도 허용된 공간과 권한 안에서만 움직이도록 관리하는 것입니다.
엔비디아는 11월 9일 국내 기업과의 관련 협력 사례도 소개했습니다.
현대자동차그룹은 NemoClaw와 OpenShell을 살펴보고 있으며, 국내 AI 보안 기업 AIM Intelligence는 자사의 Starfort 플랫폼에 OpenShell을 통합하고 있다고 발표했습니다.
다만 기술 검토나 통합 작업이 진행되고 있다는 사실이 곧바로 대규모 매출 발생을 의미하는 것은 아닙니다.
실제 고객 계약과 유료 서비스 운영 여부를 따로 확인해야 합니다.
앞으로 AI 에이전트 시장이 성장할수록 AI 성능뿐 아니라 안전하게 실행하고 관리하는 기술의 중요성도 커질 수 있겠습니다.
에이전틱 AI 관련주, 같은 AI 기업이라고 모두 같을까?
에이전틱 AI가 새로운 산업 흐름으로 떠오르면서 국내 주식시장에서도 관련 기업들에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
하지만 AI 관련주라고 해서 모두 같은 사업을 하는 것은 아닙니다.
어떤 기업은 AI 모델을 직접 개발합니다.
또 다른 기업은 기업용 AI 시스템을 구축하거나 기존 소프트웨어에 AI 기능을 추가합니다.
AI 에이전트를 관리하는 플랫폼을 제공하는 기업도 있습니다.
따라서 단순히 AI라는 이름이 붙었다는 이유로 관련주를 한꺼번에 평가하는 것은 적절하지 않습니다.
특히 중요한 것은 기업이 실제로 어떤 제품을 개발하고 있으며, 고객에게 어떤 방식으로 서비스를 제공하고 있는지입니다.
국내 상장기업 가운데 공개된 사업 자료를 통해 에이전틱 AI와의 연관성을 살펴볼 수 있는 기업은 NAVER, 카카오, 삼성에스디에스, LG씨엔에스, 한컴, 이스트소프트, 코난테크놀로지, 솔트룩스, SK텔레콤 등입니다.
이 기업들은 모두 AI 사업을 추진하고 있지만 사업 구조와 주요 고객, 수익 창출 방식은 서로 다릅니다.
따라서 관련 기술을 보유했다는 사실과 실제 투자 매력도는 구분해야 합니다.
NAVER·카카오, AI 플랫폼 시장에서 주목받는 이유
먼저 플랫폼 분야에서는 NAVER와 카카오를 살펴볼 만합니다.
NAVER는 네이버클라우드를 통해 기업과 공공기관이 AI를 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있습니다.
기업이 보유한 데이터를 AI와 연결하거나 기존 업무 시스템에 생성형 AI 기능을 적용하는 방식입니다.
특히 기업용 AI 서비스에서는 보안과 데이터 관리, 기존 시스템과의 연동이 중요한 요소입니다.
따라서 네이버클라우드의 클라우드 인프라와 AI 기술이 관련 사업의 기반이 될 수 있습니다.
카카오는 개인화된 AI 에이전트 서비스에 집중하고 있습니다.
2026년 10월 카카오는 카나나 스페이스와 칸바스 등 새로운 AI 서비스를 공개했습니다.
카나나 스페이스는 카카오톡 안에서 이용자의 요청을 이해하고 메시지와 일정, 선물하기 등 실제 작업으로 연결하는 방향을 추구합니다.
칸바스는 PC 환경에서 여러 업무를 연결해 처리할 수 있도록 설계된 생산성 도구입니다.
여기에 카카오는 11월 6일 AI 에이전트가 다음 행동을 판단하고 선택하는 데 활용할 수 있는 모델인 Kanana-2-v-decide도 공개했습니다.
다만 카나나 스페이스는 12월 시범 운영을, 칸바스는 연내 출시를 추진하는 단계였습니다.
따라서 서비스 공개를 곧바로 상용화 성공이나 실적 증가로 해석해서는 안 됩니다.
앞으로 실제 이용자가 얼마나 늘어나는지, 유료 서비스와 연결되는지가 중요한 확인 사항이 될 것입니다.
삼성에스디에스·LG씨엔에스, 기업용 AI에서 기회를 찾는다
다음은 기업용 AI 서비스 분야입니다.
대표적인 기업은 삼성에스디에스와 LG씨엔에스입니다.
이 두 기업은 기존에도 기업의 업무 시스템을 구축하고 운영하는 사업을 해왔습니다.
따라서 AI 기술을 기존 기업 고객의 업무 환경에 연결할 수 있다는 점이 특징입니다.
삼성에스디에스는 패브릭스와 브리티 제품군을 중심으로 기업용 AI 사업을 확대하고 있습니다.
패브릭스는 기업 데이터와 다양한 AI 모델 및 에이전트를 연결하는 플랫폼입니다.
브리티 제품군은 업무 자동화와 협업, 생산성 향상에 활용되는 서비스입니다.
기업 입장에서는 이미 사용하던 업무 시스템에 AI 기능을 연결할 수 있다는 점에서 관심을 가질 만합니다.
LG씨엔에스는 소프트웨어 개발과 운영 과정에 AI를 활용하는 데 집중하고 있습니다.
2026년 6월에는 데브온 에이전틱 AIND를 출시했습니다.
이 플랫폼은 대규모 시스템을 개발할 때 필요한 분석과 설계, 개발, 품질검증 등의 과정을 AI 에이전트로 지원하도록 설계됐습니다.
특히 금융기관이나 제조기업처럼 복잡한 업무 시스템을 운영하는 고객에게 활용할 수 있는 기술입니다.
다만 기업용 AI 플랫폼을 출시했다는 사실만으로 해당 제품이 회사 전체의 매출과 영업이익을 얼마나 증가시켰는지 알 수는 없습니다.
실제 고객 계약과 프로젝트 매출, 유지보수 수익 등을 확인해야 합니다.
한컴·이스트소프트, 문서와 업무 자동화 시장을 공략한다
문서와 업무 생산성 분야에서는 한컴과 이스트소프트를 살펴볼 수 있습니다.
한컴은 오랫동안 문서 소프트웨어 사업을 운영해 온 기업입니다.
최근에는 이러한 문서 기술을 AI와 연결하는 방향으로 사업을 확대하고 있습니다.
특히 2026년 5월에는 소버린 에이전틱 OS 기업으로의 전환을 발표했습니다.
소버린 에이전틱 OS는 기업 내부 데이터와 외부 AI 모델, 업무 시스템, 접근 권한 등을 하나의 환경에서 연결하고 관리하는 기술을 의미합니다.
공공기관과 금융기관처럼 데이터 보안이 중요한 조직을 주요 고객으로 보고 있습니다.
한컴은 실제 AI 매출 실적도 공개했습니다.
2026년 1분기 별도 기준 매출은 465억원이었습니다.
이 가운데 회사가 분류한 AI 매출은 약 52억원이었습니다.
전체 매출의 11.21%에 해당합니다.
전년 같은 기간 AI 매출 비중이 0.04%였다는 점을 고려하면 AI 관련 사업의 매출 비중이 확대된 것입니다.
다만 이 11.21%는 전체 AI 매출 비중입니다.
에이전틱 AI 제품만으로 발생한 매출이라는 뜻은 아닙니다.
이스트소프트 역시 AI를 활용한 업무 생산성 도구와 개인용 AI 비서 사업을 추진하고 있습니다.
대표적으로 알비서와 같은 AI 비서 서비스를 통해 문서 작업과 정보 검색 등 다양한 업무를 지원하는 방향을 제시했습니다.
이러한 기업들은 기존 소프트웨어 사용자에게 AI 기능을 추가로 제공하거나 새로운 구독형 서비스를 판매할 수 있다는 점에서 관심을 가질 만합니다.
하지만 실제 유료 전환율과 구독 유지율, AI 기능 운영비용 등을 확인해야 사업성을 평가할 수 있겠습니다.
코난테크놀로지·솔트룩스, AI 에이전트 플랫폼 경쟁
AI 모델과 에이전트 플랫폼 분야에서는 코난테크놀로지와 솔트룩스가 있습니다.
먼저 코난테크놀로지는 기업과 공공기관을 대상으로 AI 솔루션을 제공하는 기업입니다.
2026년 8월에는 통합 기업용 AI 플랫폼인 Agent-X를 출시했습니다.
Agent-X는 다양한 AI 에이전트를 구축하고 배포하며 운영할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다.
회사 발표에 따르면 산업 현장에서 활용하는 약 40종의 AI 에이전트와 이를 관리하는 운영체제를 결합했습니다.
문서 요약과 통번역, 데이터 검색 등 다양한 기능을 기업 업무에 적용할 수 있는 구조입니다.
솔트룩스는 구버를 중심으로 AI 에이전트 사업을 확대하고 있습니다.
구버는 AI 검색과 보고서 작성 등의 기능을 제공해 왔는데요.
2026년에는 사용자가 자신만의 AI 에이전트를 만들고 활용할 수 있도록 플랫폼 기능을 확장했습니다.
여러 AI 도구를 연결하고 업무 흐름을 자동화하는 방향입니다.
이 두 기업은 AI 에이전트 자체와 이를 운영하는 플랫폼을 제공한다는 공통점이 있습니다.
다만 중요한 것은 고객이 실제로 얼마나 많은 서비스를 사용하고 비용을 지불하는지입니다.
기술적으로 다양한 기능을 제공한다고 해서 반드시 높은 수익이 발생하는 것은 아니기 때문입니다.
SK텔레콤, AI 모델을 실제 산업 서비스에 연결한다
SK텔레콤도 에이전틱 AI 관련 사업을 확대하고 있습니다.
통신사업을 운영하는 동시에 자체 AI 모델과 산업별 AI 서비스 개발을 추진하고 있는데요.
2026년 7월에는 자체 AI 모델인 A.X K2를 공개했습니다.
이 모델은 한국어 이해와 추론 능력 등을 강화하는 방향으로 개발됐습니다.
특히 기업용 AI 에이전트와 산업별 서비스에 활용할 수 있는 기반 기술이라는 점에서 의미가 있습니다.
SK텔레콤은 차량용 AI 에이전트인 에이닷 오토도 선보였습니다.
에이닷 오토는 운전자의 대화와 운행 상황 등을 이해해 차량에서 다양한 기능을 지원하는 서비스입니다.
또한 제조 현장에서도 AI 에이전트 활용을 위한 실증을 추진하고 있습니다.
2026년 6월에는 KG스틸과 자동차 부품기업 코넥 등과 제조 특화 AI 에이전트 현장 적용을 위한 업무협약을 체결했습니다.
이러한 사례는 AI 모델을 실제 서비스와 산업 현장에 연결하려는 움직임으로 볼 수 있습니다.
하지만 실증과 업무협약이 곧바로 장기적인 유료 계약이나 이익 증가를 의미하지는 않습니다.
향후 실제 상용화 규모와 계약 구조를 확인하는 것이 중요하겠습니다.
에이전틱 AI 관련주, 기술 발표보다 실제 매출이 중요하다
AI 관련 기업을 분석할 때 가장 중요한 것은 기술 개발과 수익 창출을 구분하는 일입니다.
예를 들어 어떤 기업이 새로운 AI 에이전트를 발표했다고 가정해 보겠습니다.
이것만으로는 투자 관점에서 충분한 정보를 얻기 어렵습니다.
실제로 고객이 사용하는지, 돈을 지불하는지, 반복적으로 계약을 유지하는지 확인해야 하기 때문입니다.
AI 사업화는 크게 네 단계로 나누어 생각해 볼 수 있습니다.
먼저 기술 시연 단계입니다.
기업이 새로운 기능을 보여주지만 실제 고객 매출은 아직 확인되지 않을 수 있습니다.
다음은 고객 적용 단계입니다.
기업이나 공공기관이 AI 시스템을 실제 업무에 도입하는 단계입니다.
세 번째는 유료 계약과 반복 사용입니다.
고객이 비용을 지불하고 서비스를 지속적으로 이용한다면 사업의 수익 구조를 평가할 수 있습니다.
마지막은 실적 기여 단계입니다.
AI 사업에서 발생한 매출과 비용, 이익이 확인되면 기술 기대감뿐 아니라 실제 사업 성과를 평가할 수 있습니다.
한컴이 AI 매출 비중을 공개한 것은 이러한 관점에서 의미가 있습니다.
다만 AI 매출과 에이전틱 AI 전용 매출은 구분해야 합니다.
또한 매출이 증가하더라도 관련 비용이 더 빠르게 늘어난다면 영업이익은 개선되지 않을 수 있습니다.
따라서 AI 관련주를 분석할 때는 단순히 어떤 기술을 개발했는지보다 그 기술이 실제로 얼마의 매출과 이익을 만들어내는지 확인하는 것이 중요하겠습니다.
AI가 업무를 대신하면 기업은 무조건 돈을 벌까?
에이전틱 AI가 확산되면 기업의 업무 효율성이 높아질 수 있습니다.
하지만 AI를 도입했다고 해서 모든 기업이 자동으로 비용을 절감하는 것은 아닙니다.
AI 에이전트가 실제로 업무를 처리하려면 다양한 비용이 발생하기 때문입니다.
먼저 AI 모델 이용료가 필요합니다.
여러 단계의 업무를 수행하는 과정에서는 모델을 반복해서 호출해야 할 수 있습니다.
또한 기업 내부 데이터와 시스템을 연결하는 비용도 발생합니다.
여기에 보안 관리와 서버 운영, 오류 검수 비용까지 고려해야 합니다.
이러한 비용을 모두 합쳐 평가하는 개념이 총소유비용입니다.
예를 들어 AI를 도입해 직원의 업무시간을 100시간 절약했다고 가정해 보겠습니다.
시간당 인건비를 3만원으로 단순 계산하면 300만원의 업무시간 가치에 해당합니다.
하지만 같은 기간 AI 시스템 이용료와 운영비용으로 400만원을 사용했다면 단순한 비용 절감 효과는 나타나지 않을 수 있습니다.
물론 AI 도입의 효과가 인건비 절감에만 있는 것은 아닙니다.
업무 품질 개선이나 처리 속도 향상, 새로운 서비스 제공 등 다른 효과도 있을 수 있습니다.
하지만 기업은 이러한 효과를 실제 비용과 비교해 경제성을 판단해야 합니다.
따라서 AI 기업의 사업성을 분석할 때는 매출 증가뿐 아니라 서비스를 제공하는 데 필요한 비용도 중요합니다.
에이전틱 AI 관련주 투자 시 확인해야 할 세 가지
에이전틱 AI가 앞으로 성장할 산업이라는 기대감이 높아지고 있습니다.
하지만 관련 기업에 투자할 때는 몇 가지를 확인해야 합니다.
첫 번째는 실제 고객 확보입니다.
새로운 AI 기술을 발표하는 기업은 많지만 실제 기업 고객을 확보하고 유료 서비스를 운영하는 기업은 구분해야 합니다.
특히 장기 계약이나 반복적으로 발생하는 매출이 있는지 살펴볼 필요가 있습니다.
두 번째는 AI 사업의 매출 비중입니다.
기존 사업 규모가 큰 기업이라면 AI 사업이 성장하더라도 전체 실적에 미치는 영향은 제한적일 수 있습니다.
반대로 AI 사업 비중이 높은 기업은 관련 시장이 성장할 때 실적이 크게 변할 수 있지만 시장 경쟁과 비용 부담에도 민감할 수 있습니다.
세 번째는 수익성입니다.
AI 모델을 운영하는 데는 컴퓨팅 비용이 발생합니다.
서비스 사용량이 증가하더라도 비용이 매출보다 더 빠르게 증가하면 수익성은 악화될 수 있습니다.
따라서 AI 기술력과 고객 확보, 실제 이익 기여를 함께 비교하는 것이 중요하겠습니다.
특히 행사 참여나 기술 협력 소식만으로 특정 기업을 확정적인 수혜주라고 판단하는 것은 신중할 필요가 있습니다.
에이전틱 AI 관련주, 2026년 이후 무엇을 지켜봐야 할까?
앞으로 에이전틱 AI 시장에서 중요한 변화는 실제 업무 적용 확대일 것으로 보입니다.
지금까지는 AI가 얼마나 좋은 답변을 만드는지에 관심이 집중됐다면 앞으로는 얼마나 많은 업무를 안전하고 정확하게 수행하는지가 중요한 경쟁 요소가 될 수 있습니다.
특히 기업용 AI 시장에서는 기존 업무 시스템과 연결하는 능력이 중요해질 가능성이 있습니다.
기업은 이미 오랫동안 사용해 온 회계와 인사, 고객관리, 문서 시스템을 가지고 있기 때문입니다.
이러한 시스템을 완전히 바꾸기보다 기존 환경에 AI를 연결하는 방식이 현실적인 도입 방법이 될 수 있습니다.
이 과정에서 삼성에스디에스와 LG씨엔에스 같은 기업용 IT 서비스 기업들이 사업 기회를 모색하고 있습니다.
한컴과 이스트소프트는 기존 소프트웨어와 AI 기능을 결합하는 방향으로 움직이고 있습니다.
코난테크놀로지와 솔트룩스는 AI 에이전트 플랫폼을 확대하고 있습니다.
NAVER와 카카오는 기존 플랫폼과 이용자 기반을 AI 서비스에 연결하려는 전략을 추진하고 있습니다.
SK텔레콤은 자체 AI 모델을 실제 산업 서비스에 적용하는 방향으로 사업을 넓히고 있습니다.
다만 이러한 사업 방향이 곧바로 주가 상승을 의미하지는 않습니다.
실제 투자 성과는 기업의 실적과 시장 경쟁, 주가 수준, 향후 투자비용 등에 따라 달라질 수 있기 때문입니다.
따라서 관련 기업들의 신제품 발표만 살펴보기보다 앞으로 유료 고객과 반복 매출이 얼마나 늘어나는지 확인하는 것이 중요하겠습니다.
에이전틱 AI 시대, 진짜 수혜주는 누가 될까?
2026년 11월 9일부터 10일까지 서울에서 열린 엔비디아 AI Day Seoul에서는 에이전틱 AI가 중요한 기술 흐름으로 소개됐습니다.
AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 계획하고 수행하는 방향으로 발전하고 있다는 점이 핵심입니다.
특히 엔비디아는 AI 에이전트가 기업 시스템을 안전하게 사용할 수 있도록 실행 환경과 접근 권한을 관리하는 기술도 강조했습니다.
이러한 변화에 따라 국내 기업들도 AI 에이전트 사업을 확대하고 있습니다.
NAVER와 카카오는 플랫폼 기반 AI 서비스를, 삼성에스디에스와 LG씨엔에스는 기업용 AI 시스템을 개발하고 있습니다.
한컴과 이스트소프트는 문서 및 업무 생산성 분야에 AI를 적용하고 있으며 코난테크놀로지와 솔트룩스는 에이전트 플랫폼을 강화하고 있습니다.
SK텔레콤도 자체 AI 모델을 산업 현장과 실제 서비스에 연결하는 사업을 추진 중입니다.
하지만 중요한 것은 단순히 AI 기술을 보유했는지가 아닙니다.
실제로 고객이 비용을 지불하고 서비스를 이용하는지, 그리고 기업이 그 과정에서 이익을 남길 수 있는지가 더욱 중요합니다.
특히 AI 에이전트는 여러 시스템을 연결하고 반복적인 모델 호출을 수행하기 때문에 운영비와 보안비용이 발생할 수 있습니다.
따라서 매출 증가와 함께 실제 수익성도 확인해야 합니다.
개인적으로는 앞으로 에이전틱 AI 산업이 성장할수록 기술 발표보다 고객 적용 사례와 유료 계약이 중요해질 것이라고 생각합니다.
AI가 얼마나 똑똑한 답변을 만드는지가 아니라 실제로 얼마나 많은 업무를 처리하고 고객의 비용을 절감해 주는지가 사업 경쟁력을 결정할 수 있기 때문입니다.
결국 에이전틱 AI 관련주를 볼 때 가장 중요한 질문은 하나입니다.
이 기업의 AI 기술이 실제 고객의 업무를 해결하고 지속적인 매출과 이익으로 연결되고 있는가?
이 질문에 대한 답을 확인하는 것이 단순한 테마 추종보다 더 중요한 투자 판단 기준이 될 것입니다.
