포용적 관점에서 본 산업 현장: 포용적 AI 에이전트 벤치마크 (1)

생성형 AI를 누구에게 어떻게 닿게 할 것인가라는 질문에서 출발해, 노인·장애인·환자처럼 기술 환경에서 소외되기 쉬운 사람들을 위한 포용적 AI를 다시 정의한다.

핵심은 단순한 대화 보조가 아니라, 산업 현장에서 실제로 일하는 사람들의 업무를 돕는 포용적 AI 에이전트다. 정보 제공에 그치지 않고 외부 시스템과 연동해 실제 문제를 해결하는 Agentic Tool Use 역량이 필요하다고 본다.

이 관점에서 산업을 경제적 기여도 중심으로 보던 기존 접근과 달리, 산업에 종사하는 사람, 특히 50대 이상 고령자가 많이 일하는 현장에 초점을 맞췄다. 2024년 2분기 기준 국내 산업별 50대 이상 종사자 비중을 살펴본 뒤, 농림어업, 요양보호, 편의점 운영, 화물차 배차 등 고령 종사자 비중이 높고 디지털 시스템 의존도가 큰 4개 산업을 추렸다.

각 산업에서 도출한 대표 태스크는 다음과 같다.

• 농기계 고장 대응: 지자체 전화 상담까지 운영될 만큼 빈번한 현장 문제
• 요양보호사 업무 관리: 기록과 보고를 디지털 시스템에 입력해야 하는 업무
• 편의점 상품 관리: 발주, 재고 확인, 반품 처리 등 복합 운영 업무
• 화물차 배차 관리: 수익과 직결되는 배차·운행 관리 업무

평가 설계에서는 태스크 결과물만 보지 않고, 그 결과에 도달하는 과정까지 함께 본다. 고령 사용자 대화에서는 필요한 정보를 제때 주지 않거나, 용어를 잊거나, 불필요한 맥락을 섞는 상황이 반복되므로, 에이전트가 이를 자연스럽게 보완하고 의도를 추론해 문제를 해결할 수 있어야 한다.

이런 기준으로 벤치마크는 실제 산업 현장의 제약과 대화 환경을 반영하도록 구성됐다. 이어질 2편에서는 이 평가 환경에서 여러 AI 모델이 얼마나 효과적으로 대응하는지의 결과를 공개할 예정이다.