제미나이3 이후, 우리는 무엇을 설계해야 하는가 – 에이전트·추론·플랫폼의 보이지 않는 과제

제미나이3 이후, 우리는 무엇을 설계해야 하는가 – 에이전트·추론·플랫폼의 보이지 않는 과제

 

<실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링>

 

 

 

 

제미나이3는 ‘최강 모델’ 경쟁의 승자가 아니라, 에이전트·심층 추론·AI-first UI·플랫폼 통합이라는 네 가지 구조 변화를 가속하는 기폭제이다. 앞으로의 경쟁력은 모델 선택이 아니라, 이 네 축을 어떻게 설계·통제·계약화하는가에서 갈린다.

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1.
에이전트는 이미 들어왔고, 이제 필요한 것은 ‘행동 관찰 가능성’이다.

제미나이3는 Antigravity, Vertex AI 에이전트 등과 결합하며 “툴을 실제로 조작하는 반자율 노동자”라는 AI의 새로운 형상을 구체화한다. 문제는 많은 조직이 여전히 에이전트를 고급 챗봇처럼 취급한다는 점이다. 브라우저·코드·파일 시스템을 건드리는 순간부터, 이 시스템은 더 이상 UX의 일부가 아니라 운영 인프라가 된다. 가장 시급한 대책은 “에이전트 관측·통제 스택”을 별도 레이어로 두는 것이다. 구체적으로는 △에이전트의 플랜·행동·중간 산출물을 모두 구조화 로그로 남기는 표준 스키마, △각 단계가 어떤 정책·제약 조건을 참고했는지까지 기록하는 정책 트레이스, △사후 리플레이와 시뮬레이션을 지원하는 에이전트 리플레이 환경이 필요하다. 이것은 단순 감사 편의를 넘어, 실패 사례를 학습 데이터나 프롬프트 개선에 되돌리는 피드백 루프의 핵심이다. 두 번째로, 에이전트에 일괄적인 ‘완전 자율’ 모드를 부여하지 말고, 업무와 리스크에 따른 자율 단계(level of autonomy)를 명시하는 것이 중요하다. 예를 들어 레벨 1은 초안을 제안만, 레벨 2는 특정 범위 내 자동 실행 후 승인 요청, 레벨 3은 운영 시간대·금액 한계 내 완전 자율 실행 등으로 계약화해야 한다. 이는 기술 문제이면서 동시에 조직 내부 SLA와 책임 구조의 재설계 문제이다.

 

<실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링>

 

"AI는 단순한 '답변 생성 도구'에서 '행동 실행 에이전트'로 그 역할이 변화하고 있다. 현재 시장은 여러 단계를 거치는 워크플로우를 처리하고, 도구를 제어하며, 실제로 업무를 실행하는 시스템을 빠르게 도입하는 추세이다. 이는 제미나이 3가 AI를 실제 프로세스에 깊숙이 통합된 '반자율적 노동자'로 기능하게 만드는 시대를 가속화한다는 주장을 뒷받침한다."

 

 

2.

심층 추론 모델은 ‘프리미엄 두뇌’가 아니라, 잘못 쓰면 적자를 내는 고정비이다.

제미나이3의 Deep Think, OpenAI o3 계열이 보여주듯 고난도 추론 모드는 분명 유의미한 성능 향상을 제공하지만, 비용과 지연이 커진다. 단순히 “어려운 건 다 Deep Reasoning으로 돌리자”는 접근은 거의 항상 실패한다. 간과되는 해결책은 추론 예산(reasoning budget)을 비즈니스 의사결정 단위와 연결하는 것이다. 프로젝트·서비스·팀별로 “이 의사결정을 잘못 내렸을 때의 손실 범위”를 평가하고, 손실 상한이 일정 수준을 넘는 경우에만 고급 추론 모델을 자동 라우팅하는 정책을 설계해야 한다. 이를 위해 내부적으로는 △도메인별 골든 세트와 메트릭(정답률뿐 아니라 의사결정 품질 지표) 구축, △라벨링 비용을 줄이기 위한 반자동 평가 파이프라인, △“추론 단계 수·비용·성공률”을 함께 로깅하는 텔레메트리가 필수적이다. 이때 중요한 것은, 추론 깊이를 모델의 속성이 아니라 업무 리스크 관리 도구로 취급하는 관점 전환이다. 그렇게 해야만 “비싼 두뇌”가 특정 도메인에서 납득 가능한 ROI를 가진다는 것을 증명할 수 있다.

 

3. 

AI-first UI는 사용자 편의를 넘어 정보 생태계와 거버넌스 문제를 동시에 만든다.

 

제미나이3와 함께 구글이 밀어올리는 AI Overviews, AI 모드 검색, Workspace 내 제미나이 통합은 검색·문서·협업 환경의 기본 단위를 “링크 목록”에서 “AI가 재구성한 카드·요약·멀티모달 뷰”로 바꾸고 있다. 이는 사용자 입장에서 분명 생산성 향상을 주지만, 동시에 근거와 맥락이 사라진 상태에서 권위 있는 답변이 등장하는 위험을 낳는다. 여기에 대해 자주 언급되는 해법은 “출처 표시를 잘하자” 수준이지만, 실제로 필요한 것은 한 단계 더 나간 증거 패널(evidence panel) 설계이다. 예를 들어 요약 상단에 간단한 출처 목록을 붙이는 것을 넘어, △각 문장 혹은 주장 단위로 어떤 소스가 기여했는지, △모델이 어떤 변환(요약·추론·재구성)을 수행했는지, △모순되는 소스가 존재하는지 여부를 시각적으로 표시하는 UI 패턴이 필요하다. 엔터프라이즈 환경에서는 여기에 더해, 사용자가 검토·수정한 최종 결과를 원본 증거와 함께 버전 관리해 “어떤 AI 제안이 그대로 수용되었는지, 어디서 인간이 override 했는지”를 추적 가능하게 만드는 것이 거버넌스 핵심이다. 이것은 단순 투명성 문제가 아니라, 사고 발생 시 책임 경로를 명확히 하고, 장기적으로는 AI-보조 의사결정의 품질을 측정하기 위한 데이터 인프라이다.

 

4.

멀티모델 환경에서의 진짜 위험은 ‘락인의 부재’가 아니라, 잘못 설계된 락인이다.

 

제미나이3, GPT-5.1, Claude 3.x, DeepSeek 등 상위권 모델이 다수 존재하는 상황에서, 대부분 조직은 멀티모델 사용을 피할 수 없다. 여기서 흔한 조언은 “벤더 락인을 경계하라”이지만, 완전한 비락인 상태는 현실적으로 존재하지 않는다. 간과되는 포인트는 락인의 위치를 모델에서 툴·데이터·워크플로 레이어로 옮기는 전략적 설계이다. 실무적으로는 먼저, 언어모델 호출을 직접 애플리케이션 곳곳에 박아 넣지 말고, 내부 “LLM 라우팅 게이트웨이”를 두어 모든 요청을 추상화해야 한다. 이 게이트웨이는 모델별 프롬프트 템플릿, 토큰 정책, 레이트 리밋, 감사 로그를 관리하고, 필요시 모델을 교체할 수 있는 스위치 역할을 해야 한다. 동시에, 기업 데이터·피쳐 스토어·평가 파이프라인은 특정 벤더의 포맷에 종속되지 않도록 독자 스키마와 메타데이터 정책을 가져야 한다. 이렇게 하면 플랫폼 락인을 전략적으로 선택할 수 있는 협상력이 생긴다. 제미나이3를 도입하는 경우에도, 가능한 한 “구글 스택에 올인”이 아니라 “핵심 도메인은 구글, 다른 영역은 타 모델”과 같이 조합할 여지를 남기는 설계가 필요하다.

 

5. 

하이프와 고속 경쟁의 시대에는 ‘모델 선택’보다 ‘평가 체계’가 전략이다.

제미나이3가 다수 벤치마크에서 우수한 점수를 기록한 것은 사실이지만, GPT·Claude·오픈웨이트 모델들이 다른 작업에서 우위인 경우도 많다. 언론과 소셜미디어는 매 릴리즈마다 “새로운 1등”을 만들어내지만, 실제 프로덕션 가치와의 상관은 제한적이다. 이 상황에서 가장 크게 간과되는 대책은 조직 내부의 지속 가능한 평가 체계(continuous evaluation infrastructure) 구축이다. 핵심은 세 가지이다. 첫째, 공용 벤치마크를 그대로 가져다 쓰는 대신, 조직의 실제 업무 티켓·문서·코드를 기반으로 한 작은 “내부 리더보드”를 만드는 것, 둘째, 사용 중인 에이전트와 UI에서 자동으로 샘플을 추출해 주기적으로 재평가하는 루프를 만드는 것, 셋째, 평가 결과를 모델 비용·지연·실패 사례와 함께 대시보드로 묶어 경영진이 기술 선택을 사업 지표와 같이 볼 수 있도록 만드는 것이다. 이렇게 해야만 제미나이3와 이후 모델들에 대해 “누가 더 세냐”가 아니라 “우리 맥락에서 어떤 조합이 가장 높은 기대값을 주는가”라는 질문으로 전환할 수 있다.

 

 

결국,

 

제미나이3 이후의 AI 시장에서 진짜 승부처는 모델 파라미터 수나 벤치마크 점수가 아니다. 에이전트의 행동을 어떻게 관측·제한하고, 심층 추론을 어떤 의사결정 단위에만 쓰며, AI-first UI에서 근거와 책임을 어떻게 설계하고, 멀티모델 환경 속에서 어떤 층에 전략적 락인을 둘 것인지가 핵심이다. 이 네 축을 데이터와 조직 구조에 맞게 설계하는 플레이어에게, 제미나이3가 연 문은 확실한 기회가 된다. 반대로 이 설계를 소홀히 하는 조직에게, 제미나이3는 또 하나의 고가 데모에 그칠 뿐이다.

 

 

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참고::
이 글은 <실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링> 책을 보강하기 위한 자료입니다. 
https://revisioncrm.tistory.com/815

<실전 비즈니스 프롬프트 엔지니어링 - 방법론과 적용> 책 소개 Light

 

 

* by promptStrategies, 전용준. 리비젼컨설팅 https://revisioncrm.tistory.com/182 
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