2025년 AI의 핵심 키워드 7가지 – 프롬프트에서 벗어난 진짜 진화
‘프롬프트 엔지니어링’이라는 말이 유행하던 게 불과 1~2년 전이다. 사람들이 너도나도 챗봇에게 똑똑한 질문을 던지는 기술을 익히며, 인공지능과의 대화 기술을 학습하던 시기였다. 하지만 2025년, 그 분위기는 뚜렷하게 변했다. 이제는 AI가 단순한 반응형 도구가 아니라, 능동적으로 작업을 처리하고, 주어진 맥락 속에서 스스로 판단을 내리며, 때로는 사용자보다 먼저 행동하는 존재로 확장되고 있다. 이 변화의 중심에는 단지 모델의 파라미터 크기나 속도만이 아닌, ‘어떻게 작동하느냐’의 철학적 전환이 숨어 있다. 나는 개인적으로 이 변화를 한 단어로 정리하자면, ‘작동하는 지능’이라고 부르고 싶다. 이제부터 2025년을 관통할 핵심 AI 키워드 7가지를 정리하며, 프롬프트 이후의 시대에 대해 이야기해보려 한다.
Function Calling – 실행을 명령하는 지능
AI가 대답만 하지 않고 실제 행동을 하기 시작했다는 사실, 그 자체가 2025년 AI 트렌드의 본질이라고 생각한다. Function Calling은 GPT와 같은 대형 언어 모델이 외부 도구를 호출하거나 API를 직접 실행하게 만들어주는 기능이다. 단순히 말로 끝나는 게 아니라, 계산기를 불러 직접 수치를 처리하고, 검색 API를 통해 최신 정보를 가져오며, 날씨, 시간, 일정 등도 실시간으로 반영한다. 나는 이 기능이 처음 등장했을 때 마치 스마트폰에서 앱스토어가 생겼을 때의 충격과 비슷한 느낌을 받았다. 단순한 지식 백과에서, 다기능 디지털 비서로 도약하는 전환점이 된 것이다. 무엇보다 Function Calling은 사람과 AI의 관계 방식을 근본적으로 바꿔놓았다. 우리는 더 이상 AI에게 '무엇을 알려달라'는 질문을 하지 않는다. 대신 '이 일을 대신 해줘', '이런 식으로 정리해줘', '이 서비스를 예약해줘'라고 요청한다. 프롬프트를 능숙하게 다루는 기술이 아닌, 업무 지시를 내리는 새로운 언어로 대체되고 있는 것이다. 예를 들어, 내가 실제로 활용하고 있는 방식 중 하나는, 특정 날짜에 맞춰 블로그 발행 스케줄을 생성하고, 주제별 키워드를 수집한 뒤, 이메일로 자동 보고서를 보내는 것이다. GPT가 이런 전체 흐름을 자동화하고 있다는 건, 단지 편리함을 넘어서 새로운 작업 문화의 탄생이다. 그리고 이것은 진짜 '프롬프트 이후의 시대'가 도래했다는 확실한 증거라고 본다.
Memory와 Multimodal – 기억하고, 감각을 가지는 AI
Memory는 LLM에게 ‘지속성’을 부여하는 기술이다. 예전에는 매 대화마다 내가 누구인지, 무슨 일을 하는 사람인지, 어떤 스타일을 좋아하는지를 반복 설명해야 했다. 하지만 이제는 OpenAI의 GPT Memory 기능처럼, AI가 내 성향과 맥락을 학습하고 기억한다. 내가 요청한 콘텐츠 스타일, 이전에 다뤘던 주제, 반복되는 업무 흐름을 기억하고 다음 대화에 반영한다. 내가 직접 느끼는 가장 큰 변화는 바로 이것이다. "또 설명해야겠지?"라는 생각에서 "내가 뭘 원하는지 이미 알고 있겠지"라는 기대감으로 바뀌었다는 점. 이건 AI를 인간처럼 신뢰하기 시작했다는 신호이기도 하다. 여기에 더해 Multimodal 기능은 AI에게 '감각'을 부여한다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상까지 인식하고 해석하며, 나아가 생성도 한다. 요즘 내가 자주 쓰는 방식은, 그림이나 스크린샷을 첨부하고 "이거 무슨 의미인지 요약해줘", 혹은 "이 이미지에 어울리는 블로그 제목을 만들어줘" 같은 요청이다. GPT-4o를 사용해보면 놀라운 점은, 이 모든 감각이 통합된 상태에서 대화를 이어간다는 것. 마치 시각, 청각, 언어가 분리된 게 아니라 하나의 인식 시스템처럼 움직인다. 앞으로 AI는 더 이상 입력된 텍스트만 보는 것이 아니라, 세상을 감각하는 존재가 될 것이라는 믿음이 생겼다. 이런 기능을 보며 느끼는 건, 우리가 AI에게 더 많은 '역할'을 맡기게 될수록, 이 기술은 단순한 보조가 아닌 동료로 자리 잡게 될 것이라는 확신이다.
Agent와 로컬 AI – 자율성과 독립성의 시대
Function Calling과 Memory가 ‘능력의 확장’이라면, 에이전트 프레임워크는 ‘의사결정의 주체성’이다. GPT가 AutoGPT, LangGraph, Function Agent 같은 프레임워크를 통해 스스로 태스크를 분할하고, 실행 순서를 정하며, 작업이 실패했을 때 재시도까지 한다. 이것은 단지 '기능을 부른다'에서 멈추지 않고, ‘프로젝트를 완성한다’는 차원으로 나아간 것이다. 내가 실무에서 실험적으로 사용하고 있는 에이전트 워크플로우는, 블로그 주제 선정 → 트렌드 키워드 조사 → 제목 후보 제안 → 이미지 생성 → 최종 HTML 구성까지다. 이 전 과정을 사람이 아닌 GPT Agent가 자동으로 실행해준다. 물론 아직 완벽하진 않지만, 점점 정밀해지는 흐름이 무섭게 느껴질 정도다. 더 흥미로운 지점은 로컬 AI의 성장이다. GPT를 스마트폰이나 노트북, 브라우저 내부에서 돌릴 수 있는 시대가 온 것이다. Apple은 iOS 18에 자체 온디바이스 GPT를 탑재했고, Hugging Face는 MLC를 통해 모바일 LLM 활용을 현실화했다. 내가 놀랐던 건, 인터넷 연결 없이도 GPT가 나의 업무를 도와준다는 점이다. 그리고 그 과정에서 개인정보가 외부로 전송되지 않는다는 점에서, 이건 단순한 기술이 아닌 ‘신뢰’의 문제라고 본다. 클라우드와 서버에 의존하지 않는 로컬 AI는, 진정한 개인화된 지능을 의미한다. 앞으로 사람들은 ‘나만의 AI’를 진짜로 갖게 될 것이다. 사무실이 아닌 내 손 안에 있는 비서, 이것이 내가 꿈꾸던 AI의 모습에 가장 가까웠다.
프롬프트는 끝났고, 이제는 AI를 설계할 차례
프롬프트를 잘 쓰는 시대는 이미 지나갔다. 지금 우리는 AI에게 ‘질문’을 던지는 것이 아니라, ‘역할’을 맡기고 ‘구조’를 설계하는 시대에 들어섰다. Function Calling, Memory, Multimodal, Agent Framework, 로컬 AI. 이 모든 키워드는 AI가 ‘능동적인 파트너’가 되어가는 과정을 보여준다. 특히 내가 실무에서 겪고 있는 변화는 아주 명확하다. 예전에는 ‘GPT가 도와주는 느낌’이었다면, 지금은 ‘GPT가 대신 일하고 있고, 나는 리뷰만 한다’는 점이다. 이 차이는 업무 효율의 문제가 아니라, 사고방식의 전환을 요구한다. 앞으로 중요한 건 프롬프트 작성 능력이 아니라, AI를 어떤 구조로 설계할지에 대한 전략적 사고다. 도구를 어떻게 연결하고, 어떤 순서로 실행하며, 어떻게 결과를 수집하고 반영할 것인지. 이건 개발자의 몫만이 아니라, 기획자, 마케터, 콘텐츠 제작자 모두에게 필요한 능력이다. 2025년의 AI는 이제 우리의 말을 듣는 존재가 아니다. 스스로 판단하고, 실행하고, 피드백을 수용한다. 그럼 우리는 뭘 해야 하냐고? 프롬프트를 고민하지 말고, ‘이 AI에게 무슨 일을 맡길 것인지’를 먼저 고민하자. 바로 지금, 이 순간이 AI와 인간의 역할이 다시 나눠지는 시점이기 때문이다.