1. 2026년 현재, 데이터가 증명하는 AI 일상화
2026년 2월 현재, 대한민국 의료 현장에서 AI는 더 이상 선택의 영역이 아닙니다. 서울 소재 주요 대학병원 영상의학과에서는 하루 평균 1,200건의 CT 판독 중 약 70%(840건)가 AI의 1차 분석을 거칩니다. 인류 역사상 가장 빠른 속도로 전문직의 영역에 침투한 기술, 이것이 우리가 마주한 현실입니다.
2. 생성형 AI의 한계: '똑똑한 비서'는 왜 행동하지 못하는가?
2022년 말 ChatGPT의 등장은 혁명적이었습니다. 미국의사면허시험(USMLE)에서 86.7%라는 경이로운 점수를 기록하며 의학 지식 측면에서는 이미 인간을 능가했다는 평가를 받기도 했습니다.
그러나 2024년을 기점으로 우리는 생성형 AI의 '본질적 한계'를 목격했습니다. 바로 수동성(Passive)입니다.
- ChatGPT: "당뇨병 관리법을 알려줘"라고 하면 상세히 설명합니다. 하지만 환자의 혈당을 실시간 모니터링하거나 식단을 직접 조정하지는 않습니다.
- 결론: 지식은 풍부하지만, 실행력은 없는 '정적인 비서'에 머물러 있었습니다.
3. 에이전틱 AI(Agentic AI): 자율적 프로젝트 매니저의 등장
이제 패러다임은 '에이전틱 AI'로 전환됩니다. 에이전틱 AI는 단순히 묻는 말에 답하는 것이 아니라, 대리인(Agent)처럼 스스로 행동합니다.
- 주체성: 목표만 제시하면 스스로 계획을 세우고 도구를 활용합니다.
- 적응성: 실행 과정에서 문제가 생기면 스스로 수정하며 끝내 목표를 완수합니다.
이 차이는 비즈니스 가치로도 증명됩니다. 맥킨지(2024)에 따르면 에이전틱 AI는 기존 생성형 AI 대비 평균 3.2배 높은 가치를 창출하며, 가트너는 2028년까지 기업 AI 워크로드의 33%가 에이전틱으로 전환될 것이라 예고했습니다.
4. 대한민국 의료 AI의 지각변동: 식약처 데이터 분석
대한민국 의료 시장의 변화는 더욱 극명합니다. 2026년 2월 식약처 발표 자료에 따르면, 허가된 AI 의료기기 중 에이전틱 기능을 포함한 제품은 전년 대비 5배(4개→23개) 급증했습니다.
전체 점유율은 아직 12.9%에 불과하지만, 이 가파른 성장 곡선은 의료 AI의 본질이 '분석 도구'에서 '자율적 파트너'로 완전히 이동하고 있음을 시사합니다.
5. 에이지이(AEGE LAB)의 제언: 본질에 집중하라
기술의 속도가 빠를수록 우리는 본질을 물어야 합니다. AI가 의사의 지식을 대신하는 시대를 넘어, 의사의 '행동'을 대행하는 시대가 오고 있습니다. AEGE LAB은 이 거대한 전환기에서 의료 에이전틱 AI가 가져올 정책적 변화와 비즈니스 기회를 가장 깊이 있게 탐구합니다.