AI 에이전트 활용, 'AI 개발·코딩' 쏠림 심화…앤트로픽 "성능보다 신뢰"

AI 에이전트 기술의 실제 활용이 소프트웨어 개발에 극단적으로 쏠려 있으며, 의료·법률 같은 전문 분야 진입은 아직 1% 수준에 머물러 있는 것으로 나타났다. 더 주목할 점은 이 격차를 만든 핵심 요인이 AI의 성능이 아니라 사용자의 신뢰 축적이라는 분석이다.

소프트웨어가 전체의 절반…2위와 격차 5배

앤트로픽은 18일(현지시각) 수백만 건의 인간-에이전트 상호작용을 분석한 연구 'AI 에이전트 자율성 측정 보고서(Measuring AI Agent Autonomy in Practice)'를 공개했다. 보고서에 따르면 앤트로픽 공개 API를 통한 에이전트 툴 호출의 49.7%가 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 발생했다. 2위인 백오피스 자동화(9.1%)와 비교하면 5배 이상 차이가 난다. 비즈니스 인텔리전스(4.4%), 영업·고객관리(4.3%), 금융(4.0%)이 뒤를 이었으나 모두 한 자릿수에 그쳤다. 의료(1.0%), 법률(0.9%), 물류(0.8%) 등 규제가 엄격한 분야는 기술적 활용 가능성이 높음에도 현실 도입률은 최하위권이었다.

앤트로픽 API를 통한 에이전트 호출 통계로 보면 소프트웨어 엔지니어링 분야가 가장 높은 비율을 차지했다. (출처=앤트로픽)

소프트웨어 분야의 독주 배경에는 마이크로소프트의 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 확산이 자리한다. 코파일럿은 2025년 7월 기준 전 세계 누적 사용자 2,000만 명을 돌파했고, 포춘 100대 기업의 90%가 도입했다. 유료 AI 코딩 도구 시장에서 점유율은 42%로, 시장 전체 규모는 73억 7,000만 달러(약 10조 7,000억 원)에 달한다. 코파일럿을 쓰는 개발자들은 코딩 작업을 평균 55% 빠르게 완료했으며, 현재 개발자가 작성하는 코드의 평균 46%를 코파일럿이 생성하는 것으로 집계됐다. 가트너는 2028년까지 기업 소프트웨어 개발자의 90%가 AI 코딩 어시스턴트를 사용할 것으로 전망했다.

앤트로픽은 이 같은 현상을 "에이전트 도입 초기 단계의 자연스러운 흐름"이라고 봤다. 소프트웨어 개발자 집단이 가장 먼저 에이전트 기반 도구를 대규모로 구축하고 실험에 나선 반면, 다른 산업군은 이제 막 시범 단계에 들어서고 있다는 설명이다. 기술적 가능성보다 제도적 수용성과 산업별 신뢰 형성 속도가 확산의 속도를 좌우하고 있다는 분석이다. 다만 이번 연구는 앤트로픽 자사 API와 클로드 코드 데이터만을 대상으로 한 것으로, 업계 전체를 대표하는 수치로 해석하기에는 한계가 있다는 점을 보고서 자체에서 명시하고 있다.

자율 실행 시간 두 배로 늘었다…비결은 성능이 아닌 신뢰

앤트로픽의 코딩 전문 AI 에이전트 클로드 코드(Claude Code)의 최장 자율 실행 시간은 2025년 9월 말 23분에서 2026년 1월 초 48분으로 3개월 만에 두 배 이상 늘었다. 상위 0.1%(99.9 백분위) 기준 수치다. 주목할 점은 이 증가 곡선이 신규 모델 출시와 무관하게 완만하게 이어졌다는 것이다. 데이터 수집 구간 내 출시된 소네트 4.5(2025년 9월), 오퍼스 4.5(2025년 11월) 출시 시점에서도 뚜렷한 변곡점이 나타나지 않았다. 자율성 확대가 모델 성능 향상 덕분이었다면 모델 교체 시점마다 수치가 계단식으로 올라야 한다. 그런 변화가 없었다는 것은 AI 성능이 아니라 사용자가 AI를 더 오래, 더 믿기 시작했다는 의미다.

사용자 경험이 쌓일수록 AI에 더 많은 작업을 맡기는 경향도 수치로 확인됐다. 처음 사용하는 단계의 자동 승인 비율은 약 18% 수준이지만, 1,000회 이상 세션을 경험한 숙련 사용자는 50%에 근접했다. 연속 툴 호출 횟수도 6개월 새 9.8회에서 21.2회로 116% 늘었다.

클로드 코드는 사람보다 먼저 멈춘다

복잡한 작업 중 클로드 코드가 스스로 사용자에게 확인을 요청하는 빈도가, 사람이 직접 작업을 중단시키는 빈도보다 2배 이상 높게 나타났다. 불확실한 상황에서 무작정 진행하기보다 사람의 판단을 먼저 구하는 설계가 실제로 작동하고 있다는 증거다.

전체 관찰된 행동 중 파일 삭제·서비스 배포처럼 되돌리기 어려운 비가역적 행동은 0.8%에 불과했다. 지금의 AI 에이전트 대부분이 낮은 위험·낮은 자율성 영역에서 운용되고 있다는 뜻이다. 앤트로픽은 에이전트가 고위험·고자율 영역으로 확장될수록 사전 행동 승인 의무화보다 사후 모니터링 인프라 구축이 업계 공통 과제가 될 것이라고 강조했다.

한국, 클로드 총사용량 세계 5위권…내재화는 숙제

한국은 AI 에이전트 활용에서 글로벌 상위권 국가로 자리 잡고 있다. 앤트로픽의 경제 지수(Economic Index) 데이터에 따르면 한국은 클로드 전체 사용량 기준 미국·인도·일본·영국에 이어 세계 5위권이다. 클로드 코드 사용자의 4분의 1 이상이 아시아·태평양 지역에 속하며, 한국에서는 최근 4개월간 클로드 코드 월간 활성 이용자 수가 6배 늘었다. 또한 국내 사용자들은 클로드를 자동화(39%)보다 협업·증강(61%) 목적으로 활용하는 비율이 더 높은 것으로 나타났다. 앤트로픽은 이런 성장세를 바탕으로 올해 초 서울 강남에 현지 사무소를 개소하고 아시아·태평양 지역 세 번째 거점으로 삼는다고 밝혔다.

한국은 클로드 전체 사용량 기준 세계 5위권으로 적극적이다. (출처=앤트로픽)

국내 기업의 AI 도입 속도도 빠르다. 캐럿글로벌 AX센터의 '2026 한국기업 AI 활용 현황 보고서'에 따르면 국내 기업의 61.1%가 생성형 AI를 도입했다. 다만 조직 차원의 실질적 내재화를 완료한 기업은 6.7%에 불과하다. 기술을 들여왔지만 조직 깊숙이 뿌리내리지 못한 기업이 대부분이라는 의미다. 임희준 SK AX 법무담당 CLO는 2025년 5월 '코리아 리걸테크 포럼 2025'에서 "현실에서는 경영진의 AI 기대치와 실무자의 체감 성능 간 괴리가 크다"며 "경영진은 마치 AI가 드라마틱한 생산성 효과가 있는 듯 오해하지만, 실무자 입장에서는 여전히 한계가 명확하다"고 지적했다. 이어 "법조인의 기술 친화도가 낮고, 학습 기간도 존재하기 때문에 AI를 효과적으로 도입하려면 문화적인 변화도 필요하다"고 덧붙였다. 도입률과 내재화율 사이의 간극은 수치만의 문제가 아니라 조직 문화의 문제이기도 하다는 얘기다.

"새 기술은 항상 한 곳부터 터진다"…인터넷 도입기도 같은 패턴

AI 에이전트 활용이 소프트웨어 개발에 집중되는 현상은 새로운 기술이 등장할 때마다 반복됐던 역사적 패턴과 닮아 있다. 1990년대 인터넷이 상용화될 때도 마찬가지였다. 당시 인터넷을 가장 먼저 대규모로 활용한 분야는 전자상거래와 금융이었다. 1996년 국내에서는 인터파크와 롯데인터넷백화점이 불과 2시간 차이로 문을 열며 이커머스 시대를 열었다. 미국에서는 같은 시기 아마존이 온라인 서점을 시작했고, 넷스케이프의 기업공개(IPO)가 닷컴 붐에 불을 붙였다. 인터넷의 기술적 가능성은 모든 산업에 열려 있었지만, 실제로 선점한 건 디지털 거래 구조를 갖추기 쉬운 유통과 금융이었다.

이유는 단순하다. 기술 친화성이 높고, 성과를 빠르게 측정할 수 있으며, 기존 인프라를 대체하는 진입 장벽이 낮은 분야가 먼저 움직인다. 인터넷 초창기에 의료·교육·행정이 뒤처진 이유도 똑같다. 개인정보 규제, 대면 서비스 관행, 제도적 요건이 디지털 전환을 막는 장벽으로 작동했다. AI 에이전트 시대에도 소프트웨어 개발이 가장 먼저 활성화된 배경에 이 논리가 그대로 적용된다. 개발자는 이미 디지털 환경에서 일하고, 코드 오류는 즉각 확인되며, 잘못된 결과가 나와도 돌이킬 수 있는 여지가 크다. 기술수용 이론에서 말하는 '혁신가(Innovators)'와 '초기 수용자(Early Adopters)'가 자연스럽게 모이는 조건이 갖춰진 셈이다. 인터넷이 결국 전 산업으로 퍼졌듯, AI 에이전트 역시 소프트웨어에서 시작해 다른 영역으로 확장할 것이라는 전망에 힘이 실리는 이유이기도 하다.

소프트웨어 밖에서도 움직임 있다…금융·의료 '조용한 진격'

소프트웨어 집중 현상이 두드러지지만, 국내 다른 산업에도 움직임이 없는 건 아니다. 다만 그 방식이 다르다. 대외적으로 눈에 잘 띄는 '코드 자동완성'과 달리, 규제 산업에서의 AI 에이전트는 내부 업무 자동화와 고객 접점 개선의 형태로 조용히 스며들고 있다.

금융권의 움직임이 가장 빠르다. DB손해보험은 2025년 12월 금융권 최초로 외국인 전용 '다국어 통역 AI 에이전트'를 도입해 보험 완전판매 모니터링 전 과정을 영어·중국어·일본어·러시아어로 실시간 지원하기 시작했다. 신한은행은 생성형 AI 기반 금융지식 Q&A 서비스 'AI ONE'으로 직원 상담 역량을 끌어올렸고, NH농협과 함께 주요 업무의 60~80%를 AI가 처리하는 무인 점포 'AI 브랜치'를 전국으로 확대하고 있다. 금융위원회는 2025년 12월 '금융권 AI 플랫폼'을 구축하고 금융권 특화 한글 데이터를 단계적으로 공급하는 지원 체계를 마련했다. 규제 기관이 직접 AI 인프라 구축에 나선 건 이례적인 행보다.

의료 분야에서는 루닛·뷰노·딥노이드 등 의료 AI 3대장이 전 세계 시장에서 속도를 내고 있다. 루닛 인사이트는 국내 상급종합병원 일부에 도입됐고, 루닛은 유럽 공공의료 시장에서 해외 매출 비중이 92%까지 올랐다. 뷰노의 심정지 예측 솔루션 '뷰노메드 딥카스'는 국내 6만5천 병상 이상에 적용됐다. 대형병원들도 AI 내재화에 속도를 내고 있다. 서울대병원은 네이버와 공동 개발한 의료 특화 LLM 'KMed.ai'로 소버린 AI 구축에 나섰고, 가톨릭중앙의료원은 산하 8개 병원에 AI 의료 거버넌스를 구축 중이다. 의사 결정권을 AI가 대체하는 게 아니라, 반복 업무를 자동화해 의료진이 진료에 집중하도록 돕는 구조가 공통 전략이다.

시장 5년 내 6배 이상 성장 전망

시장조사기관 마켓앤마켓에 따르면 전체 AI 에이전트 시장은 2025년 78억 4,000만 달러(약 11조 3,000억 원)에서 2030년 526억 2,000만 달러(약 76조 원)로 연평균 46.3% 성장할 것으로 전망된다. 소프트웨어 개발에 쏠린 현재의 구도는 뒤집어 보면 헬스케어, 법률, 교육, 물류 등 아직 본격 진입이 이뤄지지 않은 분야에 대규모 기회가 남아 있다는 의미이기도 하다. 결국 AI 에이전트 전쟁의 다음 전장은 기술이 아니라, 신뢰를 얼마나 빨리 쌓느냐의 싸움이다.

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