인튜이트(Intuit)가 자사의 주요 서비스에 생성형 AI를 접목한 데 이어, 이번에는 중소기업의 업무 흐름을 획기적으로 바꿔줄 AI 에이전트를 선보이며 또 한 번의 진화를 예고했다. 회계, 재무, 결제 등 여러 분야에 투입되는 이 에이전트들은 가상 팀처럼 자율적으로 업무를 수행하고 실시간으로 비즈니스 통찰을 제공한다. 인튜이트는 이 혁신으로 사용자들이 매달 최대 12시간을 절약하고 평균적으로 최대 5일 빨리 대금을 회수할 수 있다고 밝혔다.
인튜이트 최고데이터책임자 아쇼크 스리바스타바(Ashok Srivastava)는 “과거에는 AI가 배경 지원에 그쳤다면, 이제는 고객의 허용 하에 고객을 대신해 직접 작업을 수행하는 단계까지 왔다”고 말했다. 이는 단순한 정보 제공이나 대화형 인터페이스를 넘어, 에이전트 중심의 *업무 수행 엔진*으로의 급진적인 전환을 의미한다.
이번 변화는 인튜이트가 개발한 생성형 AI 운영 시스템 ‘GenOS’를 기반으로 이루어졌다. 특히 대규모 언어모델(LLM)에 최적화된 프롬프트 생성 기술과 이질적인 데이터를 이해하고 처리하는 ‘지능형 데이터 인지 계층’을 바탕으로, 정확한 결정과 예측을 실시간으로 수행하는 것이 가능해졌다. 이를 통해 고객은 회계분류, 대금 청구, KPI 분석, 시나리오 기반 예측 등 복잡한 작업도 AI에 일임할 수 있다.
대표적인 예로, 결제 에이전트는 연체 가능성을 예측하고 자동으로 송장을 발행하며 후속 조치를 취한다. 회계 에이전트는 기존 규칙 기반 시스템을 넘어서, 자율적으로 거래를 분류하고 불일치를 조정하며, 재무 에이전트는 성과 지표 분석부터 성장 시나리오 도출까지 담당한다. 향후에는 고객 확보와 급여 처리 등을 지원하는 고객 허브 에이전트도 출시될 예정이다.
에이전트의 인터페이스도 주목할 만하다. 기존의 대화형 UI 대신, 실제 업무 과제를 중심으로 재설계된 ‘비즈니스 피드’를 통해 사용자는 맥락에 맞는 작업 및 권고사항을 바로 확인할 수 있다. 사용자가 명시적으로 명령하지 않아도 필요한 정보를 먼저 제공하고, 필요한 조치를 수행하는 방식이다.
기술 신뢰성과 검증 체계 역시 중요한 요소다. 인튜이트는 AI 에이전트의 *검증 가능성*을 GenOS 핵심 기능에 포함시키고, 에이전트가 실질적인 운영 개선 효과를 가져왔는지를 수치와 로그로 증명한다. 예를 들어 결제 에이전트는 어떤 송장이 언제 발행됐고, 그것이 얼마나 빠르게 회수됐는지를 명확히 보여준다.
이번에 공개된 인튜이트의 변화는 단순한 AI 기능 확장이 아닌, 에이전트 중심의 *자율 서비스 모델로의 종합적 전환*을 시사한다. 기업이 AI를 활용한 자동화를 추진할 때, 대화형 인터페이스보다는 작업 완성도 기반의 흐름 중심 설계가 더 유효하며, 초기 기획 단계에서부터 검증과 감사체계를 확보하는 것이 필수적임을 시사한다.
스리바스타바는 “대규모 언어모델이 빠르게 보편화되는 시대에는, 이들을 어떻게 구성하고 적용하느냐가 경쟁우위로 작용할 것”이라고 강조했다. 인튜이트의 사례는 에이전트형 AI 도입을 고민하는 기업에 명확한 실천 로드맵을 제공한다.