━ 이준기의 빅데이터 드디어 현실이 되었다. 2010년대 중반, 알파고의 등장 이후 우리는 줄곧 인공지능(AI)이 인간의 일자리를 대체할 것이라는 막연한 불안 속에 살아왔다. 그 불안이 점차 구체적인 현실로 다가오고 있다. 며칠 전 맥도날드는 로봇과 인공지능만으로 운영되는 매장을 열었다. 과거 화제를 모았던 아마존의 무인 상점 ‘아마존고’를 기억하는가? 하지만 이번 맥도날드의 실험은 단순 판매 자동화를 넘어선다. 주문·조리·서빙·결제에 이르기까지 식당 운영의 전 과정이 자동화됐다. 인간 없이도 완전히 돌아가는 식당이 실제로 등장한 것이다. MCP, AI 에이전트가 활동하는 환경 물론 당장에는 최저임금 문제, 노동조합의 반발, 로봇이 서빙하는 것에 대한 거부감 등 논란이 이어질 것이다. 하지만 기술적인 측면에서 이 같은 매장이 식당, 나아가 전체 서비스 산업에 퍼지는 데 큰 장애는 없어 보인다. 사실 이 변화는 단순히 외식업계만의 문제가 아니다. 최근 인공지능의 ‘에이전트 모델’ 발전과 MCP(Model Context Protocol) 개념의 확산, 그리고 로봇과의 융합은 전 산업 분야에 걸쳐 거대한 변화를 예고하고 있다. 향후 5년 이내 기업과 사회의 풍경은 지금과는 전혀 다른 모습이 될 가능성이 크다. 그렇다면, 왜 에이전트 모델과 MCP는 그렇게 중요한가? 2022년 말, 챗GPT의 등장은 대중에게 완전히 새로운 경험이었다. 사람들은 처음으로 인공지능을 직접 사용해보며 그것이 글을 쓰고 요약하고 번역까지 해낸다는 사실에 놀랐다. 곧이어 인공지능은 글뿐만 아니라 그림·사물·음성까지 인식하고 생성할 수 있게 되었다. 이제는 사진을 업로드하고 “이게 무슨 사진인가요”라고 물으면, “해변에서 부모와 두 아이가 석양을 배경으로 찍은 사진입니다”라고 정확히 답할 수 있는 수준에 도달했다. 이러한 기술의 근간은 대규모 언어 모델(LLM)이다. 사용자가 ‘프롬프트’라는 입력값을 제공하면, 모델은 그에 맞춰 학습된 결과를 생성해낸다. 사진을 설명하는 기능도 그 일례다. 하지만 이 방식은 학습된 정보의 범위 내에서만 작동하며, 사용자 개인의 정보와 결합하는 데는 한계가 있었다. 예컨대 챗봇이 고객 상담을 진행하는 듯 보이지만, 실제로는 우리 회사의 고유한 고객 정책은 반영하지 못한 채 일반적인 대화만 가능했던 것이다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연구자들은 RAG(Retrieval Augmented Generation·검색증강생성) ━ 이준기의 빅데이터 드디어 현실이 되었다. 2010년대 중반, 알파고의 등장 이후 우리는 줄곧 인공지능(AI)이 인간의 일자리를 대체할 것이라는 막연한 불안 속에 살아왔다. 그 불안이 점차 구체적인 현실로 다가오고 있다. 며칠 전 맥도날드는 로봇과 인공지능만으로 운영되는 매장을 열었다. 과거 화제를 모았던 아마존의 무인 상점 ‘아마존고’를 기억하는가? 하지만 이번 맥도날드의 실험은 단순 판매 자동화를 넘어선다. 주문·조리·서빙·결제에 이르기까지 식당 운영의 전 과정이 자동화됐다. 인간 없이도 완전히 돌아가는 식당이 실제로 등장한 것이다. MCP, AI 에이전트가 활동하는 환경 물론 당장에는 최저임금 문제, 노동조합의 반발, 로봇이 서빙하는 것에 대한 거부감 등 논란이 이어질 것이다. 하지만 기술적인 측면에서 이 같은 매장이 식당, 나아가 전체 서비스 산업에 퍼지는 데 큰 장애는 없어 보인다. 사실 이 변화는 단순히 외식업계만의 문제가 아니다. 최근 인공지능의 ‘에이전트 모델’ 발전과 MCP(Model Context Protocol) 개념의 확산, 그리고 로봇과의 융합은 전 산업 분야에 걸쳐 거대한 변화를 예고하고 있다. 향후 5년 이내 기업과 사회의 풍경은 지금과는 전혀 다른 모습이 될 가능성이 크다. 그렇다면, 왜 에이전트 모델과 MCP는 그렇게 중요한가? 2022년 말, 챗GPT의 등장은 대중에게 완전히 새로운 경험이었다. 사람들은 처음으로 인공지능을 직접 사용해보며 그것이 글을 쓰고 요약하고 번역까지 해낸다는 사실에 놀랐다. 곧이어 인공지능은 글뿐만 아니라 그림·사물·음성까지 인식하고 생성할 수 있게 되었다. 이제는 사진을 업로드하고 “이게 무슨 사진인가요”라고 물으면, “해변에서 부모와 두 아이가 석양을 배경으로 찍은 사진입니다”라고 정확히 답할 수 있는 수준에 도달했다. 이러한 기술의 근간은 대규모 언어 모델(LLM)이다. 사용자가 ‘프롬프트’라는 입력값을 제공하면, 모델은 그에 맞춰 학습된