인공지능(AI) 기술의 급속한 발전, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 AI 에이전트라는 새로운 패러다임을 열고 있습니다. AI 에이전트는 단순히 정해진 규칙을 따르는 것을 넘어, 자율적으로 목표를 이해하고, 실행 계획을 수립하며, 외부 도구와 데이터를 활용하여 복잡한 작업을 완료할 수 있는 디지털 시스템을 의미합니다. 이러한 에이전트는 동적인 환경에 독립적으로 상호 작용하며, 필요에 따라 다른 에이전트나 인간과 협력하고, 과거 상호 작용을 기억하여 성능을 지속적으로 개선합니다. AI 에이전트의 등장은 단순한 기술적 진보를 넘어, 전례 없는 경제적 변화를 예고하고 있습니다. PwC의 연구에 따르면, AI 에이전트가 주도하는 '에이전트 경제(Agentic Economy)'는 2030년까지 연간 15.7조 달러 규모에 달할 것으로 예상되며, 이는 기존 SaaS(Software-as-a-Service) 시장의 10배를 넘어설 수 있는 거대한 기회를 제시합니다. 이 시장은 2025년 76.3억 달러에서 2030년 503.1억 달러로 연평균 45.8%의 폭발적인 성장을 보일 것으로 전망됩니다. 이러한 성장은 새로운 기술의 빠른 채택, 비즈니스 효율성 증대, 그리고 다양한 산업 전반에 걸친 광범위한 파급 효과에 기인합니다. 궁극적으로 AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하고, 생산성을 향상시키며, 운영 비용을 최대 30%까지 절감하는 등 기업에 상당한 가치를 제공할 것입니다. 본 보고서는 이러한 AI 에이전트 시대에 새롭게 부를 창출할 주요 주체와 비즈니스 모델을 심층적으로 분석하고, 이들이 어떻게 전략적으로 포지셔닝하여 이 거대한 경제적 변화 속에서 성공할 수 있을지에 대한 통찰을 제공하는 것을 목적으로 합니다.
AI 에이전트 경제의 핵심은 다양한 에이전트들이 서로 원활하게 소통하고 협력할 수 있는 기술적 기반에 있습니다. 이를 가능하게 하는 주요 기술 및 인프라는 에이전트 간 통신 프로토콜, 에이전트-도구 통합 프로토콜, 그리고 에이전트 개발 및 오케스트레이션 플랫폼으로 구성됩니다. 에이전트 간 통신 프로토콜: A2A (Agent2Agent) A2A(Agent2Agent) 프로토콜은 구글과 50개 이상의 파트너사들이 협력하여 개발한 개방형 표준으로, 다양한 공급업체나 프레임워크에서 구축된 AI 에이전트들이 서로 안전하게 소통하고 협력할 수 있도록 합니다. 이는 기존의 AI 에이전트들이 고립되어 작동하던 문제를 해결하고, 복잡한 다중 에이전트 애플리케이션을 구축할 수 있는 기반을 마련합니다. A2A 프로토콜의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다: * 에이전트 카드(Agent Card): 각 에이전트의 기능, 엔드포인트 URL, 인증 요구사항, 프로토콜 버전 호환성 등을 JSON 형식으로 기술한 표준화된 메타데이터 파일입니다. 클라이언트 에이전트는 이 카드를 통해 적합한 원격 에이전트를 발견하고 그 기능을 이해합니다. * 작업 객체(Task Object): A2A에서 작업의 기본 단위로, 고유 식별자, 세션 ID, 상태(제출됨, 작업 중, 입력 필요, 완료됨, 취소됨, 실패됨), 생성된 아티팩트(결과물), 이력, 메타데이터 등의 속성을 포함합니다. 이는 장기 실행 작업에서도 에이전트 간의 진행 상황 동기화를 돕습니다. * 메시지(Message): 에이전트 간 정보 교환에 사용되는 구조화된 형식으로, 텍스트, 파일, 구조화된 데이터 등 다양한 콘텐츠 유형을 포함하는 '부분(Parts)'으로 구성됩니다. * 아티팩트(Artifact): 작업의 최종 결과물로, 다양한 형식의 콘텐츠를 포함할 수 있습니다. 이는 클라이언트 에이전트에게 전달되어 활용됩니다. A2A 통신 흐름은 클라이언트 에이전트가 외부 전문 지식이 필요한 작업을 식별하고, 역량 발견을 통해 적절한 원격 에이전트를 찾은 다음, 작업 요청을 보내고, 원격 에이전트가 이를 처리하여 아티팩트를 생성하고, 최종적으로 클라이언트 에이전트가 응답을 수신하고 활용하는 방식으로 이루어집니다. 보안은 A2A 프로토콜의 핵심적인 측면으로, HTTPS, 최신 TLS 버전, JSON 웹 토큰(JWT), RSA 키 쌍, 역할 기반 접근 제어, 데이터 암호화, 그리고 속도 제한 메커니즘을 통해 민감한 데이터와 트랜잭션을 보호합니다. 이는 엔터프라이즈 환경에서 에이전트 간의 신뢰할 수 있는 통신을 보장하는 데 필수적입니다. A2A는 구글, 마이크로소프트, AWS, 시스코, 세일즈포스, SAP, 서비스나우 등 100개 이상의 주요 기술 파트너들의 지원을 받고 있으며 , 최근에는 리눅스 재단(Linux Foundation)으로 이관되어 중립적인 거버넌스 하에 광범위한 채택과 개발을 가속화할 예정입니다. 이는 A2A가 AI 에이전트 상호 운용성의 사실상의 표준이 될 가능성을 높입니다. 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP): 에이전트-도구 통합 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 앤트로픽(Anthropic)이 2024년 11월에 도입한 개방형 표준으로, AI 모델, 특히 LLM이 외부 데이터 소스 및 도구와 통합하고 데이터를 공유하는 방식을 표준화합니다. MCP는 AI 애플리케이션을 위한 'USB-C 포트'와 유사하게 작동하여, AI 모델이 다양한 주변 장치 및 액세서리에 연결되는 것처럼 다양한 데이터 소스 및 도구에 원활하게 연결되도록 돕습니다. MCP와 A2A는 상호 보완적인 관계를 가집니다. MCP는 개별 에이전트가 외부 애플리케이션 및 도구와 통신하는 것을 용이하게 하는 반면 , A2A는 에이전트들이 서로 협력하도록 돕는 역할을 합니다. 즉, MCP는 에이전트를 유능하게 만들고, A2A는 에이전트를 협업 가능하게 만듭니다. AI 에이전트 개발 키트 (ADK) 및 오케스트레이션 플랫폼 구글의 에이전트 개발 키트(ADK)는 에이전트 및 다중 에이전트 시스템의 전체 스택 개발을 간소화하도록 설계된 새로운 오픈소스 프레임워크입니다. ADK는 모듈식 및 확장 가능한 애플리케이션을 구축하기 위해 여러 전문 에이전트를 계층적으로 구성할 수 있도록 지원하여 복잡한 조정 및 위임을 가능하게 합니다. AI 오케스트레이션은 AI 시스템 또는 워크플로우 내에서 다양한 AI 구성 요소의 배포, 통합 및 상호 작용을 조정하고 관리하는 프로세스를 의미합니다. 이는 여러 AI 모델의 실행을 조율하고, 데이터 흐름을 관리하며, 컴퓨팅 자원 활용을 최적화하여 AI 애플리케이션의 엔드-투-엔드 수명 주기를 간소화하고 자동화하는 것을 목표로 합니다. 다중 에이전트 시스템(MAS)은 개별 AI 에이전트의 역량을 결합하여 단일 에이전트가 해결하기 어려운 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. MAS는 에이전트들이 특정 목표를 가지고 자체 계획과 추론을 개발하며, 특정 도구 세트를 활용하여 협력함으로써 더 크고 복잡한 워크플로우를 해결할 수 있도록 합니다. 이러한 시스템은 정확성, 적응성, 확장성을 높여 단일 에이전트 시스템보다 뛰어난 성능을 발휘하는 경향이 있습니다.
AI 에이전트 시대는 기술적 혁신과 함께 새로운 부의 창출 기회를 제공하며, 특정 전문성을 가진 개인과 혁신적인 비즈니스 모델을 가진 기업들이 새로운 부자 계층으로 부상할 것입니다. AI 에이전트 개발 및 아키텍처 전문가 AI 에이전트의 설계, 구축, 배포 및 관리는 고도의 전문 기술을 요구하며, 이 분야의 전문가들은 높은 가치를 인정받을 것입니다. * AI 에이전트 개발자/엔지니어: AI 에이전트를 직접 코딩하고, 학습시키며, 배포하고, 유지보수하는 역할을 담당합니다. 이들은 머신러닝, 프로그래밍, 데이터 분석에 대한 탄탄한 기초 지식을 갖춰야 합니다. AI 에이전트 개발자의 평균 연봉은 47,930달러(최고 60,000달러)로 보고되지만 , AI 에이전트 엔지니어의 평균 연봉은 111,552달러에 달하며 , 일반 AI 엔지니어의 평균 연봉은 Built In 조사 기준 210,595달러, ZipRecruiter 기준 175,262달러로 훨씬 높습니다. 경력별로는 초급 70,000-95,000달러, 중급 95,000-140,000달러, 고급 140,000-220,000달러, 최고급 220,000-350,000달러에 이르는 연봉을 기대할 수 있습니다. * AI 에이전트 아키텍트: 복잡한 AI 에이전트 시스템의 전체적인 구조를 설계하고 구현을 감독하는 역할을 합니다. 이들은 LLM, AI 프레임워크, 벡터 데이터베이스 기술에 대한 깊은 전문성을 갖춰야 하며, 확장 가능한 백엔드 시스템을 구축하고 AI 변환 전략을 이끌 수 있어야 합니다. AI 에이전트 아키텍트의 평균 연봉은 128,756달러이며, 최고 180,000달러에 달할 수 있습니다. 특히 실리콘 밸리에서는 900,000달러까지도 받을 수 있다는 보고도 있습니다. * AI 오케스트레이션 전문가: 다중 에이전트 시스템의 배포, 통합, 상호 작용을 조정하고 관리하는 역할을 수행합니다. 이들은 AI 모델과 서비스를 조화롭게 연결하여 워크플로우 효율성을 높이고 최적의 결과를 달성하는 '지휘자'와 같습니다. AI 오케스트레이터는 시간당 50-500달러의 높은 수익을 창출할 수 있으며 , 고급 AI 오케스트레이션 엔지니어는 연봉 150,000-280,000달러를 받는 경우도 있습니다. 이들은 성능 최적화, 라우팅, 관측 가능성(observability)을 담당하며, 복잡한 다중 에이전트 시스템의 효율적인 운영을 보장합니다. AI 에이전트 비즈니스 모델 혁신가 및 기업가 AI 에이전트 기술을 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 창출하거나 기존 산업을 혁신하는 기업가들은 막대한 부를 축적할 기회를 가집니다. * AI 에이전트 마켓플레이스 운영자: AI 에이전트를 사고팔고 배포할 수 있는 플랫폼을 제공하는 사업 모델입니다. 이러한 마켓플레이스는 개발자에게는 에이전트를 판매할 기회를, 기업에는 맞춤형 AI 솔루션을 쉽게 도입할 수 있는 통로를 제공합니다. 수익 모델은 구독 기반(월정액으로 에이전트 카탈로그 접근), 사용량 기반(컴퓨팅 자원, 실행 횟수, 처리된 데이터량에 따라 과금), 프리미엄/계층형(기본 기능 무료, 고급 기능 유료), 또는 수익 공유(개발자가 가격을 설정하고 플랫폼이 일정 비율의 수수료를 취득) 방식이 있습니다. * 산업별 특화 AI 에이전트 솔루션 제공자: 특정 산업 도메인의 고유한 문제점을 해결하는 전문 AI 에이전트 솔루션을 개발하고 제공하는 기업들이 큰 성공을 거둘 것입니다. * 금융 서비스 (자산 관리, 컴플라이언스): AI 에이전트는 금융 분야에서 방대한 거래 데이터 분석, 실시간 위험 평가, 의심스러운 거래 모니터링, 규제 보고 자동화 등을 통해 운영을 간소화하고 고객 상호 작용을 개선합니다. Moody's, Auquan, Capital One, BNY Mellon과 같은 기업들이 이미 AI 에이전트를 활용하여 재무 분석, 금융 보고서 작성, 고객 문의 처리, 리드 생성 및 추천 등의 초기 성공 사례를 보여주고 있습니다. AI 에이전트는 2026년까지 기업 워크플로우의 40%를 담당할 것으로 예상되며 , 자산 관리 분야에서만 지난 2년간 20억 달러 이상의 투자가 이루어졌습니다. * 법률 서비스: AI 에이전트는 법률 연구, 계약 검토 및 관리, 사례 결과 예측, 고객 상호 작용 자동화, 법률 문서 및 판결의 편향 감지 등에서 혁신을 가져옵니다. 이는 변호사들이 전략적인 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 돕고, 법률 서비스의 접근성을 높이며, 운영 비용을 절감합니다. * 헬스케어: AI 에이전트는 원격 환자 모니터링, 임상 문서 지원, 수술 전 환자 선별, 약물 준수 추적, 행정 워크플로우 자동화, 진단 지원 등을 통해 환자 치료를 재정의합니다. 2026년까지 AI 기반 도구가 미국 헬스케어 경제에서 연간 최대 1,500억 달러를 절감할 수 있다는 보고도 있습니다. Hippocratic AI와 같은 스타트업은 1.64억 달러의 가치로 유니콘 기업이 되었으며, 23개 헬스케어 기관과 계약을 맺는 등 빠르게 성장하고 있습니다. * 제조: AI 에이전트는 스마트 재고 관리, 품질 관리 자동화, 예측 유지보수 시스템, 공급망 최적화 등을 통해 제조 산업을 변화시킵니다. 이는 운영 효율성을 높이고, 혁신 속도를 가속화하며, 가치 사슬을 혁신하는 데 기여합니다. * 교육: AI 에이전트는 학생 지원, 학습 경험 개인화, 행정 업무 자동화 등을 통해 교육 분야를 혁신합니다. 이들은 학생 참여를 유도하고, 교직원의 업무 부담을 줄이며, 교육 성과를 향상시키는 데 기여합니다. * AI 윤리 및 거버넌스 컨설팅: AI 시스템이 더욱 자율화되고 복잡해짐에 따라, AI의 윤리적 개발 및 배포, 그리고 관련 규제 준수는 모든 기업의 최우선 과제가 되고 있습니다. AI 윤리 및 거버넌스 전문가는 AI 시스템의 잠재적 편향, 개인 정보 보호 문제, 자동화의 고용 영향 등을 평가하고, 윤리적 가이드라인과 정책을 개발하며, 알고리즘 감사를 수행하는 역할을 합니다. AI 윤리 전문가의 평균 연봉은 135,900달러이며, 윤리 및 컴플라이언스 책임자는 92,187달러 수준입니다. 이들은 컨설팅 수수료, 프로젝트 기반 수수료, 또는 SaaS 구독 모델을 통해 수익을 창출할 수 있습니다. * AI 에이전트 교육 및 훈련 전문가: AI 에이전트 기술을 배우고 활용하고자 하는 개인과 기업의 수요가 증가함에 따라, AI 에이전트 개발 및 활용 교육 프로그램을 제공하는 전문가들이 부상하고 있습니다. 이들은 부트캠프 참가비, 멤버십 구독, 또는 팀/조직 단위의 교육 판매를 통해 수익을 창출합니다. 또한, AI 관련 기술 및 윤리 인증을 제공하는 AI 인증 기관들도 중요한 역할을 하며, 시험/제출 수수료와 연간 인증 수수료를 통해 수익을 얻습니다.
AI 에이전트 시대에 새로운 부자가 되기 위해서는 기술적 전문성, 산업별 통찰력, 그리고 윤리적 책임감을 겸비한 전략적 포지셔닝이 필수적입니다. 기술 전문성 심화 AI 에이전트의 복잡한 특성과 빠른 진화 속도를 고려할 때, 기술적 깊이는 성공의 핵심 요소입니다. * 핵심 기술 숙달: AI/ML, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 분산 시스템, 클라우드 인프라 등 AI 에이전트의 기반이 되는 기술에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이는 에이전트가 환경을 인식하고, 추론하며, 자율적으로 행동하는 데 필요한 기반 지식입니다. * 에이전트 관련 프로토콜 및 프레임워크 이해: A2A, MCP, ADK와 같은 에이전트 간 통신 및 개발을 위한 표준 프로토콜과 프레임워크에 대한 숙달은 필수적입니다. 이들을 통해 다양한 에이전트들이 서로 협력하고, 외부 도구와 연동하며, 복잡한 워크플로우를 구성할 수 있습니다. * 프롬프트 엔지니어링 및 LLM 미세 조정 능력: AI 에이전트의 성능은 LLM에 주어지는 프롬프트의 품질에 크게 좌우됩니다. 효과적인 프롬프트 엔지니어링은 AI 에이전트가 목표를 정확히 이해하고, 원하는 방식으로 작업을 수행하며, 오류 발생 시 스스로 재계획하도록 유도하는 데 중요합니다. 또한, 특정 도메인에 맞게 LLM을 미세 조정하는 능력은 에이전트의 전문성과 정확성을 극대화할 수 있습니다. 산업별 전문성 및 비즈니스 통찰력 기술 전문성만으로는 충분하지 않습니다. AI 에이전트가 실제 비즈니스 가치를 창출하려면 특정 산업 도메인에 대한 깊은 이해와 비즈니스 통찰력이 결합되어야 합니다. * 특정 산업 도메인에 대한 깊은 이해: 금융, 법률, 헬스케어, 제조, 교육 등 특정 산업의 고유한 문제점, 규제 환경, 워크플로우를 이해하는 것이 중요합니다. 이는 에이전트가 실제 비즈니스 요구에 부합하는 솔루션을 제공하고, 현업의 복잡성을 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다. * AI를 통한 비즈니스 문제 해결 및 가치 창출 능력: AI 에이전트의 궁극적인 목표는 비용 절감, 생산성 향상, 고객 경험 개선, 새로운 수익원 창출 등 실질적인 비즈니스 성과를 달성하는 것입니다. 이를 위해서는 AI 에이전트가 어떻게 비즈니스 프로세스를 혁신하고, 숨겨진 패턴을 발견하며, 데이터 기반 의사결정을 지원하는지 이해하고 실행할 수 있어야 합니다. * 새로운 비즈니스 모델 및 수익화 전략 개발: AI 에이전트 마켓플레이스, 구독 기반 서비스, 사용량 기반 과금, 성과 기반 수익 모델 등 AI 에이전트의 가치를 효과적으로 포착할 수 있는 혁신적인 비즈니스 모델을 개발하는 역량이 중요합니다. 이는 AI 에이전트가 제공하는 가치를 시장에서 수익으로 전환하는 데 필수적입니다. 윤리적 책임 및 거버넌스 역량 AI 에이전트의 자율성이 증대됨에 따라, 윤리적 고려사항과 견고한 거버넌스 프레임워크는 기술 채택의 성공과 신뢰 구축에 결정적인 역할을 합니다. * AI 윤리 원칙 및 규제 프레임워크에 대한 이해: AI 에이전트는 데이터 편향, 개인 정보 침해, 불투명한 의사결정 등 새로운 윤리적, 사회적 문제를 야기할 수 있습니다. EU AI 법, NIST AI 위험 관리 프레임워크, ISO/IEC 42001과 같은 주요 규제 및 표준에 대한 이해는 책임감 있는 AI 개발 및 배포에 필수적입니다. * 데이터 보안, 개인 정보 보호, 편향 완화 능력: 민감한 데이터를 처리하는 AI 에이전트의 특성상, 강력한 사이버 보안 조치(암호화, 접근 제어, 감사 로그), 데이터 프라이버시 보호, 그리고 알고리즘 편향을 식별하고 완화하는 능력은 필수적입니다. * 인간-AI 협업 및 감독 역할의 중요성 인식: AI 에이전트가 아무리 발전해도 인간의 판단과 감독은 여전히 중요합니다. 과도한 자동화 의존은 오류나 오작동으로 이어질 수 있으므로, 인간과 AI 에이전트의 협업 모델을 설계하고, AI의 의사결정 과정을 투명하게 이해하며, 필요한 경우 개입할 수 있는 역량을 갖추는 것이 중요합니다.
AI 에이전트 시대는 전례 없는 규모의 경제적 기회를 창출하며, 부의 재편을 가속화할 것입니다. 이 새로운 시대의 '신흥 부자'들은 단순히 기술을 소비하는 것을 넘어, AI 에이전트 기술을 깊이 이해하고, 이를 통해 혁신적인 가치를 창출하며, 책임감 있는 방식으로 비즈니스를 운영하는 개인과 기업이 될 것입니다. AI 에이전트 시대의 부의 재편 AI 에이전트 경제는 2030년까지 SaaS 시장의 10배 이상 규모로 성장할 잠재력을 가지고 있으며 , 이는 특정 기술 및 산업 전문성을 가진 개인에게 막대한 부의 기회를 제공할 것입니다. PwC의 연구에 따르면, AI에 더 많이 노출된 산업군(금융 서비스, 소프트웨어 출판 등)은 생산성 성장이 4배 가까이 증가했으며, AI 기술을 요구하는 직업은 평균 56%의 임금 프리미엄을 보였습니다. 이는 AI 에이전트 기술이 특정 영역에서 전문성을 가진 인력의 가치를 기하급수적으로 높일 것임을 시사합니다. 그러나 AI의 발전이 단기적으로는 부의 불평등을 심화시킬 수 있다는 우려도 존재합니다. AI 기술을 활용할 수 있는 인프라와 숙련된 인력을 갖춘 부유한 국가와 기업이 더 큰 경제적 이득을 얻는 반면, 그렇지 못한 곳은 뒤처질 위험이 있습니다. 따라서 장기적으로는 정책적 개입을 통해 AI가 창출하는 부의 혜택을 광범위하게 분산하고, 교육 및 재훈련 기회를 확대하여 모든 사람이 이 새로운 경제에 참여할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 새로운 부자가 되기 위한 핵심 전략 AI 에이전트 시대의 새로운 부자가 되기 위해서는 다음과 같은 핵심 전략을 채택해야 합니다. * 기술 리더십 확보: AI 에이전트 개발자, 아키텍트, 오케스트레이션 전문가 등 AI 에이전트 기술 스택에 대한 깊은 이해와 선도적인 활용 능력을 갖춰야 합니다. 특히 A2A, MCP, ADK와 같은 핵심 프로토콜 및 프레임워크에 대한 전문성은 에이전트 생태계 내에서 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적입니다. * 니치 시장 및 산업별 전문화: 금융, 법률, 헬스케어, 제조, 교육 등 특정 산업 도메인에 특화된 AI 에이전트 솔루션을 개발하고 제공하는 것이 중요합니다. 범용적인 에이전트보다는 특정 문제를 해결하는 전문 에이전트가 더 큰 가치를 창출할 수 있습니다. * 혁신적인 비즈니스 모델 구축: AI 에이전트 마켓플레이스 운영, 구독 기반, 사용량 기반, 성과 기반 등 AI 에이전트의 가치를 효과적으로 포착할 수 있는 새로운 수익화 전략을 모색해야 합니다. 특히, 결과 기반 가격 책정 모델은 AI 에이전트의 실제 비즈니스 성과에 따라 비용을 청구하여 고객에게 더 큰 매력을 제공할 수 있습니다. * 윤리 및 거버넌스 선제적 대응: AI 에이전트의 신뢰성과 책임성을 보장하기 위해 AI 윤리 원칙, 데이터 보안, 개인 정보 보호, 편향 완화, 인간-AI 협업 및 감독에 대한 깊은 이해와 실천이 필요합니다. 이는 기업의 평판을 보호하고, 규제 위험을 줄이며, 장기적인 고객 신뢰를 구축하는 데 필수적입니다. * 지속적인 학습 및 인력 개발: AI 기술은 빠르게 진화하므로, 지속적인 학습과 인력 개발을 통해 변화하는 AI 환경에 대한 적응력을 강화해야 합니다. AI 에이전트 교육 및 훈련 프로그램에 참여하거나, AI 인증을 취득하는 것은 개인의 역량을 강화하고 시장 가치를 높이는 데 기여할 것입니다. AI 에이전트 시대는 단순히 기술의 발전이 아닌, 경제 구조와 사회 전반의 변화를 의미합니다. 이러한 변화를 주도하고 그 속에서 새로운 부를 창출하기 위해서는 기술적 탁월함, 비즈니스 통찰력, 그리고 윤리적 책임감을 모두 갖춘 다면적인 접근 방식이 요구됩니다. 이러한 역량을 갖춘 개인과 기업이 AI 에이전트 시대의 새로운 리더이자 부의 주인공이 될 것입니다.