생성형 인공지능(AI)이 단순한 정보 요약이나 초안 작성 단계를 넘어, 실제 업무를 직접 수행하는 AI 에이전트(AI Agent) 시대로 빠르게 진화하고 있습니다. 기존 AI가 사람의 검토를 거쳐 다음 행동을 결정하는 '도구'였다면, AI 에이전트는 필요한 정보를 찾아 여러 시스템을 오가며 정해진 조건에 따라 메일 발송, 재고 조회, 다음 업무 등록 등 실제 행동까지 자동화합니다. 이러한 변화는 AI의 답변 품질뿐 아니라, AI가 무엇을 할 수 있는지, 누가 통제하는지, 잘못된 행동을 어떻게 되돌릴지에 대한 새로운 고민을 요구하며, 특히 특허(IP) 전략에도 중대한 영향을 미치고 있습니다.
AI 에이전트의 핵심 가치는 대규모 언어모델(LLM) 자체보다 각 회사의 복잡한 업무 흐름을 얼마나 정확하게 읽고 실행하는지에 달려 있습니다. 같은 AI 모델을 사용하더라도 어떤 자료를 먼저 조회하고, 어느 단계에서 사람에게 개입을 요청하며, 실패한 작업을 어떻게 재시도하는지에 따라 결과가 크게 달라집니다. 이는 결국 기업이 축적하는 자산이 AI 모델뿐 아니라, 업무 규칙을 실행 가능한 형태로 바꾼 절차, 권한 구조, 상태 관리, 그리고 데이터라는 의미입니다. 세계지식재산기구(WIPO)는 추론 모델과 에이전트형 시스템을 신흥 특허 영역으로 보고 있으며, 2024년과 2025년에 공개된 신규 생성형 AI 특허 패밀리가 5만 6,000건을 넘어서는 등 관련 기술 개발이 활발합니다. 중요한 것은 AI라는 이름만으로 권리가 생기는 것이 아니라, 사람이 하던 판단과 실행이 AI에서 어떻게 나뉘고, 그 과정의 기술적 문제를 어떤 구조로 해결하는지가 특허의 핵심이 됩니다.
AI 에이전트의 실행 구조에서 특히 중요한 요소는 '실행 기록', '권한 관리', 그리고 '복구 기능'입니다. 사람이 업무를 처리할 때처럼 AI 에이전트도 어떤 요청을 받았고, 어떤 문서를 근거로 삼았으며, 어떤 도구를 호출했고, 그 결과가 무엇이었는지를 상세히 기록해야 합니다. 이러한 실행 기록은 사후 책임 추궁을 넘어, 시스템 개선의 중요한 자산이 됩니다. 또한, AI 에이전트에 부여할 권한의 범위를 명확히 설정하고, 외부 시스템 접근, 고객 발송 등 되돌리기 어려운 작업에 대한 세밀한 제어 및 사람의 승인 절차를 설계하는 것이 필수적입니다. EU AI Act 등 글로벌 규제 또한 고위험 AI에 대해 기록과 사람의 감독을 요구하고 있어, 이러한 제어 및 복구 구조는 단순한 안전장치를 넘어 AI 에이전트 제품의 본질적인 기술 구성이자 특허의 대상이 됩니다. 잘못된 실행을 되돌리거나 보정하고, 필요한 경우 사람에게 넘기는 복구 기능 역시 기술적 차별성을 확보할 수 있는 중요한 영역입니다. 궁극적으로 AI 에이전트 시대의 IP 전략은 AI가 '무엇을 자동화할 것인가'를 넘어 '어떤 조건에서 어떻게 실행하고, 제어하며, 복구할 것인가'에 대한 기술적 해법에 집중해야 합니다.