생성형 AI 시대, 그 다음은? LAM 기술이 주목받는 이유

생성형 AI의 다음 물결은? LAM 기술이 핵심인 이유는 무엇일까?

 

생성형 AI 이후를 준비하라 – LAM 기술의 개념 소개

"ChatGPT가 문장을 만들고, 미드저니가 이미지를 그리던 시대가 끝나간다."

이제는 단순히 콘텐츠를 "생성"하는 단계를 넘어
실행 가능한 로직과 물리적 구현까지 연결되는 AI 기술이 주목받고 있습니다.
바로 그 중심에 있는 것이 LAM (Large Action Model) 기술입니다.

 

LAM은 인간의 의도(intent)를 이해하고,
그에 따라 실제로 다양한 작업을 자동 실행해주는 기술입니다.

예를 들어, 사용자가 "회의 일정 잡아줘"라고 말하면,
LAM은 캘린더를 열고 참석자 일정을 확인한 뒤, 메일을 보내고 줌 링크까지 생성합니다.
즉, AI가 직접 실행자 역할까지 수행하는 것이죠.

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생성형 AI와 LAM의 차이점 비교 

항목 생성형 AI LAM 기술

핵심 기능	텍스트/이미지 생성	작업 자동화 및 실행
목표	콘텐츠 생성	사용자 지시 실행
응답 방식	생성된 결과 제공	실제 작업 수행
기술 기반	대규모 언어 모델 (LLM)	LLM + 에이전트 시스템
예시	글쓰기, 그림 그리기	메일 전송, 앱 실행, 보고서 자동 작성

"생성형 AI가 말을 한다면,
LAM은 말한 걸 실제로 '행동'으로 옮기는 기술입니다."

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주요 기술 기업들은 왜 LAM에 집중하는가? (사례 중심)

• OpenAI: GPT를 기반으로 에이전트형 기능 실험 중 (예: AutoGPT, GPT 에이전트)
• Google: AI Agent “Project Astra” 개발 중, LAM 개념과 유사
• Microsoft: Copilot에 Action 기능 강화, Outlook 자동화 등
• Amazon: Alexa의 대화형 LAM 구현 실험

이처럼 글로벌 기업들은
단순 응답형 AI에서 벗어나 실행형 AI로 확장하고 있습니다.
이 흐름은 2025년 이후 더욱 가속화될 전망입니다.

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실제 업무에서 LAM이 바꾸는 일상 

1. 출근과 동시에,
   LAM이 메일 확인 → 중요한 일정 정리 → 보고서 초안까지 자동 작성
2. 회의 중,
   실시간으로 회의록 요약 → 중요한 발언 태깅 → 후속 조치 메일 자동 전송
3. 퇴근 직전,
   업무 요약 슬라이드 자동 정리 → 팀 공유

이처럼 LAM은 "비서", "매니저", "문서 담당자" 역할까지 소화할 수 있습니다.

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LAM의 핵심 구성 요소 3가지 (구조 분석)

• 언어 이해 모델 (LLM): 지시를 이해하고 상황을 해석
• 툴 호출 인터페이스: 실제 앱과 시스템을 실행하는 기능
• 컨텍스트 지속성: 장기적인 작업 맥락을 유지하며 다단계 작업 처리

이 세 가지가 조화를 이루어야
LAM 기술이 지속적이고 실용적인 실행형 AI로 발전할 수 있습니다.

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향후 발전 방향 – LAM 기술이 가져올 미래

• 2025년: 기업용 에이전트 시스템 확산, LAM 기반 소프트웨어 등장
• 2026년: AI PM, AI 비서, AI 운영 관리자 역할 본격 대체
• 2027년: 웹 자동화, 운영 자동화 시장에서 필수 기술로 자리잡음
• 2028년 이후: LAM이 포함된 OS 또는 브라우저 기반 통합 서비스 출시

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LAM이 만드는 새로운 직업과 시장 (QnA 형식)

Q. 어떤 분야에서 LAM이 빠르게 확산될까요?
A. 사무직 자동화, 콜센터, 재무 회계, 콘텐츠 매니지먼트 분야가 유력합니다.

Q. LAM 도입으로 생겨날 직업은?
A. AI 에이전트 설계자, 워크플로우 디자이너, LAM 테스트 엔지니어 등이 있습니다.

Q. 일반 사용자가 LAM을 쓰려면?
A. MS Copilot, Notion AI, Zapier AI 등 LAM 개념이 접목된 서비스들이 이미 확산 중입니다.

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LAM이 SEO와 콘텐츠 마케팅에 미치는 영향

"검색보다 실행이다."

LAM 기술은 앞으로 검색을 생략하고 직접 행동으로 연결됩니다.
사용자가 “여행 일정 짜줘”라고 말하면,
검색 결과가 아닌 바로 예약까지 진행하는 실행형 플로우가 시작되는 시대입니다.

이는 곧, SEO 전략도 변해야 한다는 의미입니다.

• 콘텐츠는 단순 정보 제공이 아닌 "행동 유도 콘텐츠"로 전환
• 에이전트가 읽을 수 있는 구조화된 콘텐츠 제작이 중요
• 예: JSON-LD, 명확한 구조화 문서, 대화형 UX 설계 등

SEO 전문가도 이제는
사용자+AI 에이전트 대상 콘텐츠 전략을 고민해야 할 시점입니다.

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