성공적인 AI 도입을 위해 꼭 알아야 하는 AI 용어 총정리

기업 환경에서 AI 활용이 빠르게 확대되면서, 의사결정자들은 무엇을 먼저 이해해야 할지 고민이 깊어지고 있습니다. 특히 AI 전환을 검토하는 기업이라면 AI Agent, LLM, RAG처럼 꼭 짚어야 할 기본 개념들이 있죠. 이번 글에서는 AX 시대에 필수적인 핵심 용어만 간단하게 정리했습니다.

1. AI가 ‘이해하고 생성하는 방식’을 만드는 핵심 기술

AI가 어떤 원리로 질문을 이해하고 문장을 만들고 이미지를 해석하는지 알면 기업이 어떤 기술을 어디에 적용해야 할지 판단하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 아래 용어들은 AI가 ‘사고하고 응답을 생성하는 방식’을 구성하는 기초 개념으로, 에이전트 도입을 검토하기 전에 반드시 이해해야 할 내용들입니다.

• LLM (Large Language Model)
• NLP (Natural Language Processing)
• CV (Computer Vision)
• Multimodal AI (MM, 멀티모달 AI)
• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
• MoE (Mixture of Experts)
• MCP (Model Context Protocol)

LLM (Large Language Model)

LLM은 대규모 데이터를 학습해 인간처럼 언어를 이해하고 생성하는 모델입니다. 질문에 자연스럽게 답하고 문서를 요약하거나 분석하는 기능 대부분이 LLM 기반으로 작동해요. 대표적인 LLM으로는 ChatGPT(OpenAI), Claude(Anthropic), Gemini(Google) 등이 있으며, 기업에서는 문서 자동화, 지식 검색, 상담 등 다양한 영역에 활용됩니다.

NLP (Natural Language Processing)

NLP는 사람이 쓰는 문장을 기계가 이해할 수 있도록 분석하는 기술입니다. 문장의 의도 파악, 핵심 내용 추출, 요약 등 텍스트 중심 업무의 효율을 크게 높여줍니다. 회의록 요약, VOC 분석, 고객 문의 분류처럼 조직 내 텍스트가 많은 환경에서는 필수 기술이에요.

CV (Computer Vision)

이미지나 영상 속 정보를 이해·인식하는 시각 기반 AI 기술입니다. 문서 스캔 자동화, 제품 이미지 분류, CCTV 분석처럼 시각 정보가 필요한 영역에서 활용됩니다. OCR(문자 인식)과 얼굴 인식, 이미지 분류 모델 등이 대표적 예시입니다.

Multimodal AI (MM, 멀티모달 AI)

멀티모달 AI는 텍스트·이미지·표·음성 등 여러 형태의 데이터를 함께 이해하고 처리할 수 있는 기술입니다. 이미지 속 문서를 읽고 요약하거나 표와 설명을 동시에 분석하는 등 복합적인 업무 처리에 강합니다. GPT-4o와 Google Gemini처럼 MM 입력을 처리하는 멀티모달 LLM이 대표적입니다.

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

사용자 피드백을 바탕으로 AI가 더 자연스럽고 상황에 맞게 응답하도록 학습시키는 기술입니다. 최근의 고도화된 대화형 AI들이 이전보다 훨씬 안정적이고 사람에 가까운 응답을 제공하는 이유가 바로 이 RLHF 과정 덕분이에요. 대화 품질, 판단의 적절성, 안전성을 높이는 데 핵심적으로 활용됩니다.

MoE (Mixture of Experts)

MoE는 하나의 모델 안에 여러 ‘전문가 모델’을 두고, 상황에 따라 가장 적합한 전문가를 선택해 처리하는 구조입니다. 성능은 유지하면서 효율성을 높일 수 있어 최신 대형 모델들이 확장성을 확보하는 데 많이 사용됩니다.

MCP (Model Context Protocol)

MCP는 서로 다른 AI 모델, 에이전트, 도구들이 하나의 환경에서 자연스럽게 연결되도록 도와주는 공통 프로토콜입니다. 여러 도구와 서비스를 조합해야 하는 에이전트 기반 구조에서는 필수적인 기반 기술이에요.

2. AI가 ‘기업의 맥락’을 이해하도록 만드는 기술

AI가 아무리 뛰어나도 기업이 가진 문서·규정·업무 맥락을 이해하지 못하면 실제 현장에서는 기대한 결과를 내기 어렵습니다. 그래서 AI를 업무에 활용할 때는 모델의 성능 자체보다 우리 회사의 지식과 데이터를 어떻게 연결하느냐가 훨씬 중요해요. 아래 기술들은 AI가 ‘기업 기준에 맞는 답’을 만들 수 있도록 돕는 핵심 요소입니다.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Fine-tuning (파인튜닝)
• Knowledge Base (지식 베이스)
• Prompt Engineering (프롬프트 엔지니어링)

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG는 AI가 답을 만들기 전에 기업 내부 문서·정책·매뉴얼을 검색해 그 내용을 기반으로 정확한 답을 제공하는 방식입니다. 예를 들어 “우리 회사의 출장비 규정 알려줘”라고 하면 사내 문서를 먼저 찾아 정확한 근거를 기반으로 답을 제공하는 식이죠. 회사마다 기준이 다른 인사·보상·운영 정책에서는 사실상 필수 기술입니다.

Fine-tuning (파인튜닝)

파인튜닝은 기존 LLM에 기업 데이터를 추가 학습시켜 조직 특화 성능을 높이는 방식입니다. 회사만의 용어, 표현 방식, 규정 문구를 더 정확하게 반영할 수 있지만 비용과 관리가 필요한 만큼, 보통은 RAG와 함께 전략적으로 사용됩니다. 규칙이 많고 문서 구조가 명확한 기업에서는 강력한 옵션입니다.

Knowledge Base (지식 베이스)

지식 베이스는 기업이 가진 문서, 정책, FAQ, 매뉴얼 등을 AI가 접근하기 좋은 형태로 정리한 저장소입니다. 쉽게 말하면 ‘AI가 참고하는 회사 내부 백과사전’이에요. RAG 성능의 절반 이상이 지식 베이스 구성에 달려 있을 만큼 중요한 요소입니다.

Prompt Engineering (프롬프트 엔지니어링)

프롬프트 엔지니어링은 AI가 원하는 방식으로 사고하고 답을 내릴 수 있도록 지시를 설계하는 기술입니다. 에이전트 기반 자동화를 설계할 때는 사고 과정과 기준을 명확히 안내해 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다

3. AI가 ‘실제로 일하는 방식’을 구현하는 구조

궁극적으로 조직이 원하는 AI의 방향은 단순한 자동 응답을 넘어 ‘AI가 실제 업무에서 어떤 역할을 대신 수행할 수 있는가’에 있습니다. 데이터를 찾고 분석하고 다음 행동을 스스로 결정하는 방식으로 확장되는 흐름이 바로 에이전트 중심의 구조예요. 아래 개념들은 AI가 실제 업무 프로세스 안에서 ‘일하는 방식’을 이해하는 데 꼭 필요한 요소들입니다.

• AI Agent (에이전트)
• A2A (Agent to Agent)
• Workflow Automation (워크플로우 자동화)
• AGI (Artificial General Intelligence)
• ASI (Artificial Super Intelligence)

AI Agent (에이전트)

AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 스스로 판단하고 실행하는 독립적인 AI 단위입니다. 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어 데이터를 수집하고 도구를 실행하며 작업을 반복해 목표를 완수할 수 있습니다. 예를 들어 “이번 달 매출 리포트 작성해줘”라는 목표를 주면 분석부터 문서 생성까지 전 과정을 수행하도록 설계할 수 있어요.

A2A (Agent to Agent)

A2A는 여러 에이전트가 서로 역할을 분담해 협업하는 구조입니다. 한 에이전트가 데이터를 모으면 다음 에이전트가 분석하고, 또 다른 에이전트가 문서를 작성하는 식으로 전체 프로세스가 자동화됩니다. 복잡한 업무일수록 A2A 구조는 유용하며 기존의 단일 모델 기반 자동화보다 훨씬 탄력적이에요.

A2A는 업계 표준 약어라기보다는 최근 연구나 일부 AI 플랫폼에서 사용되는 개념으로, 보통 ‘multi-agent system’이나 ‘agent collaboration’이라는 용어와 함께 쓰입니다.

Workflow Automation (워크플로우 자동화)

워크플로우 자동화는 에이전트들을 연결해 조직의 반복적인 업무 흐름을 자동으로 실행하는 방식입니다. 문서 승인, 일정 수집, 리포트 생성, 알림 전송처럼 매일 반복되는 작업들이 자동으로 처리되기 때문에 직원들이 더 중요한 판단과 협업에 집중할 수 있습니다. 특히 HR과 운영 조직에서 효과가 크죠.

AGI (Artificial General Intelligence)

AGI는 인간 수준의 사고·추론 능력을 갖춘 범용 인공지능을 의미합니다. 아직 연구 단계에 있지만, 향후 AI 에이전트의 확장과 조직의 장기적 AI 전략을 논의할 때 참고되는 개념입니다.

ASI (Artificial Super Intelligence)

ASI는 인간 능력을 넘어서는 초인공지능을 의미하며 아직 개념적 단계에 가깝습니다. 기업 실무보다는 미래 기술 방향성을 전망하는 맥락에서 주로 언급됩니다.

AI는 조직의 운영 방식과 의사결정을 빠르게 바꾸고 있습니다. 핵심 개념을 정확히 이해하는 것만으로도 AI 전환의 방향이 훨씬 선명해지죠. HR 기반 AI 플랫폼 flex(플렉스)는 이런 변화를 조직의 실제 업무에 적용할 수 있도록 돕고 있습니다. 이제 AX 시대의 새로운 기준을 준비할 때입니다.

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