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지난해 가을부터 산업 현장의 화두는 하나로 수렴되고 있다. '생성하는 AI'에서 '행동하는 AI'로의 전환이다. 챗봇이 답을 내놓던 시대를 지나, 이제 AI 에이전트는 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 업무를 완결한다. 가트너는 2028년까지 기업용 애플리케이션의 33% 이상이 에이전틱 AI 기능을 탑재할 것으로 전망했고, 글로벌 시장조사기관들은 AI 에이전트 시장이 향후 5~6년간 연평균 45%를 웃도는 속도로 성장할 것이라고 입을 모은다. 그러나 이 변화의 본질을 'LLM(거대언어모델)의 또 다른 진화'로만 읽는다면 절반만 본 것이다. 필자는 지난 10여 년간 제조·금융·보험·유통 등 다양한 산업의 AI 도입 현장을 지켜봐 왔다. 그 경험에서 분명히 말할 수 있는 것은, 에이전틱 AI의 진짜 시험대는 모델의 성능이 아니라 '도메인 깊이로의 침투'에 있다는 점이다. 범용 LLM은 잘 만들어진 도구지만 산업 현장 그 자체를 알지는 못한다. 제조 라인의 공정 파라미터, 보험사의 언더라이팅 규칙, 호텔의 객실 운영은 인터넷에 공개된 텍스트로 학습되지 않는다.