고객사에서 문의가 들어왔습니다. 담당자가 직접 위키를 뒤지고 내용을 정리해 회신을 쓰는 대신, AI가 사내 지식베이스에서 관련 내용을 찾아 요약하고 메일 회신 초안까지 만들어 냅니다. 지시 한 번으로 검색→요약→초안 작성을 끝내는 것이죠. 질문 한 번에 답 한 번 내놓던 기존 AI와 달리, 계획→실행→확인→재조정을 스스로 반복하는 '루프' 구조 덕분입니다. 마이크로소프트는 이런 변화로 소수 인원 팀도 며칠 만에 글로벌 캠페인을 기획·실행할 수 있는 환경이 가능해진다고 밝혔습니다.

AI에 질문하면 그럴듯한 답이 나오는데, 막상 우리 팀 업무에 쓰려니 영 도움이 안 됐던 경험, 한 번쯤 있으시지 않나요? 문제는 AI 성능이 아니라, AI가 조직의 맥락을 모른다는 데 있습니다. 가트너는 AI 레디 데이터를 AI 에이전트와 함께 2025년 가장 주목할 핵심 기술로 꼽았는데요. 실제로 1만 4천 회원사를 관리하는 KOSA는 메일·일정·업무 기록을 연결한 뒤, 1~2시간 걸리던 주간보고서 작성을 한 문장으로 끝내게 됐습니다.

AI가 초안을 잡아줘도 처음부터 다시 다듬고, 요약을 해줘도 원문을 또 확인하는 팀이 많습니다. 《트렌드 코리아 2026》은 이런 상태를 'AI인더루프(AITL)'라 부릅니다. 인간이 모든 걸 주도하고 AI는 보조만 하는 가장 초기 단계죠. 한 단계 위인 '휴먼인더루프(HITL)'로 넘어가면, AI가 업무 대부분을 처리하고 사람은 최종 판단을 합니다. 같은 AI를 쓰면서도 체감 효과가 갈리는 이유, 바로 이 단계 차이에 있습니다.