에이전트 AI란 무엇인가요?

에이전트 AI와 다른 유형의 AI

에이전트 AI와 다른 인공지능 접근 방식의 차이점을 이해하는 것은 AI 구현 전략을 평가하는 기업에게 필수적입니다. 기존 AI 시스템은 각 작업에 대해 명시적인 프로그래밍이 필요하고 제너레이티브 AI는 콘텐츠 생성에 중점을 두는 반면, 에이전트 AI는 전략을 조정하고 복잡한 비즈니스 프로세스를 독립적으로 실행할 수 있는 자율적인 목표 추구 행동으로 작동합니다.

근본적인 차이점은 운영의 자율성과 목표 지속성에 있습니다. 기존 AI 시스템은 각 단계에서 사람의 감독 하에 사전 정의된 작업을 실행하고, 제너레이티브 AI는 프롬프트에 따라 콘텐츠를 제작하며, 에이전트 AI는 동적 전략 조정 및 다단계 실행을 통해 목표를 달성하는 방법을 독립적으로 결정하면서 시간이 지남에 따라 목표를 유지합니다.

에이전트 AI는 기존 AI 자동화와 어떻게 다를까요?

기존의 AI 자동화는 미리 정해진 조건에 따라 특정 작업을 실행하는 규칙 기반 시스템과 사전 정의된 워크플로우를 통해 작동합니다. 이러한 시스템은 각 시나리오에 대한 광범위한 프로그래밍이 필요하며 사람의 개입이나 추가 코딩 없이는 예기치 않은 상황에 적응할 수 없습니다. 엔터프라이즈 구현에는 일반적으로 비즈니스 애플리케이션 전반에서 정확한 작업 순서를 따르는 로봇 프로세스 자동화 도구가 포함됩니다.

에이전트 AI는 지속적인 목표를 유지하고 환경 피드백 및 변화하는 조건에 따라 접근 방식을 조정한다는 점에서 근본적인 차이가 있습니다. 에이전트 AI 시스템은 미리 정해진 스크립트를 따르는 대신 여러 전략을 평가하고 결과를 통해 학습하며 지정된 목표를 보다 효과적으로 달성하기 위해 행동을 수정합니다. 이러한 자율 적응 기능을 통해 기업은 지속적인 재프로그래밍이나 사람의 감독 없이도 복잡하고 예측 불가능한 비즈니스 시나리오를 처리할 수 있는 AI 시스템을 배포할 수 있습니다.

에이전트 AI와 제너레이티브 AI 시스템의 차이점은 무엇인가요?

대규모 언어 모델과 같은 생성형 AI 시스템은 학습 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지 또는 기타 미디어를 생성하여 입력 프롬프트에 기반한 콘텐츠 생성 및 응답 생성에 중점을 둡니다. 이러한 시스템은 콘텐츠 제작에는 탁월하지만 각 상호 작용에 대한 컨텍스트, 방향, 결과물에 대한 평가는 사람이 직접 제공해야 합니다. 엔터프라이즈 애플리케이션에는 일반적으로 콘텐츠 생성, 문서 초안 작성, 크리에이티브 지원 작업이 포함됩니다.

에이전트 AI는 생성 기능을 통합하는 동시에 목표 지향적 행동과 자율 실행 기능을 추가합니다.

제너레이티브 AI는 즉각적인 메시지에 응답하는 반면, 에이전트 AI는 여러 상호작용에 걸쳐 목표를 유지하고 지정된 목표를 달성하기 위해 다단계 프로세스를 독립적으로 계획하고 실행할 수 있습니다. 이러한 차이점을 통해 기업은 단순한 콘텐츠 생성 작업보다는 지속적인 집중과 적응형 전략 실행이 필요한 복잡한 비즈니스 프로세스를 위해 에이전트 AI를 배포할 수 있습니다.

에이전트 AI는 머신러닝 시스템과 어떻게 다른가요?

머신러닝 시스템은 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 예측하거나, 학습 데이터 세트를 기반으로 정보를 분류하지만, 일반적으로 결과를 해석하고 적절한 조치를 결정하기 위해서는 사람이 직접 작업해야 합니다. 이러한 시스템은 데이터 분석과 패턴 인식에는 탁월하지만 인사이트를 비즈니스 의사 결정과 행동으로 전환하는 데는 사람의 판단에 의존합니다.

에이전트 AI는 머신러닝 기반에 자율적인 의사 결정 및 작업 실행 기능을 추가하는 동시에 머신러닝 기반을 구축합니다. 에이전트 AI 시스템은 단순히 예측이나 분류를 제공하는 데 그치지 않고 분석 결과를 해석하고, 잠재적인 조치를 평가하며, 비즈니스 목표를 달성하기 위한 전략을 실행할 수 있습니다.

이러한 통합을 통해 기업은 각 의사 결정 지점에서 사람의 개입 없이 데이터 분석과 전략적 실행을 결합하는 엔드투엔드 자동화된 프로세스를 배포할 수 있습니다.

AI 기술 비교

빠른 비교:

에이전트 AI를 사용해야 하는 경우: 비즈니스 프로세스가 사람의 지속적인 감독 없이 여러 시스템에서 지속적으로 자율적으로 운영되어야 하는 경우, 특히 변화하는 조건에 적응해야 하는 복잡한 의사 결정 순서를 위해 에이전트 AI를 선택하세요.

대안을 사용해야 하는 경우:
기존 AI: 표준화되고 반복적인 작업
생성형 AI: 콘텐츠 제작
머신 러닝 데이터 분석 및 예측

기업은 언제 다른 접근 방식보다 에이전트 AI를 선택해야 할까요?

비즈니스 프로세스가 사람의 지속적인 감독 없이 여러 시스템과 의사 결정 지점에서 지속적으로 자율적으로 운영되어야 하는 경우 기업은 에이전트 AI를 고려해야 합니다. 기존의 AI 자동화는 예측 가능한 입력과 출력이 있는 표준화되고 반복적인 작업에 적합하지만, 에이전트 AI는 변화하는 조건과 진화하는 목표에 따라 전략을 조정해야 하는 동적인 환경에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

에이전트 AI는 비즈니스 프로세스에 여러 시스템, 부서 또는 기간에 걸쳐 조율이 필요한 복잡한 의사 결정 순서가 포함될 때 특히 유용합니다. 일반적으로 특정 분석 인사이트에 적용되는 개별 작업이나 머신 러닝에 초점을 맞춘 제너레이티브 AI와 달리 에이전트 AI는 시작부터 완료까지 전체 비즈니스 워크플로를 관리하면서 중간 결과와 환경 변화에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 이러한 기능 덕분에 에이전트 AI는 복잡한 운영 환경에서 자율적인 프로세스 관리, 전략적 실행, 적응형 문제 해결을 필요로 하는 엔터프라이즈 애플리케이션에 가장 적합합니다.

에이전트 AI의 주요 특징은 무엇인가요?

• 목표 지향적: 에이전트 AI 시스템은 특정 목표를 염두에 두고 설계되었습니다. 이러한 목표는 회의 일정 예약이나 이메일 분류와 같은 간단한 작업부터 공급망 최적화나 재무 포트폴리오 관리와 같은 보다 복잡한 목표에 이르기까지 다양합니다. AI 에이전트는 지속적으로 환경을 모니터링하고 지정된 목표를 달성하기 위한 조치를 취합니다.
• 자율적인 의사 결정: 에이전트 AI는 사람의 개입 없이도 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 자율성은 환경에 대한 이해, 할당된 목표, 학습된 경험을 바탕으로 합니다. AI 에이전트는 데이터를 분석하고, 위험을 평가하고, 목표를 달성하기 위한 최선의 조치를 선택할 수 있습니다.
• 적응형 학습: 에이전트 AI 시스템은 상호작용을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수 있습니다. 새로운 상황에 직면하고 피드백을 받으면서 의사 결정 과정을 개선하고 목표를 달성하는 데 더욱 능숙해집니다. 이러한 학습 및 적응 능력은 역동적이고 예측할 수 없는 환경에서 운영할 때 매우 중요합니다. 학습에는 개별 사용자 또는 관리자가 시간 경과에 따른 행동을 관찰하여 제공하는 인적 피드백('휴먼 인 더 루프')이나 식별된 예외를 처리하기 위한 자동화된 피드백이 포함될 수 있습니다.

OpenText가 엔터프라이즈 에이전트 AI의 성공을 지원하는 방법

OpenText는 35년 이상 지식 근로자를 위한 디지털 플랫폼을 구축해 왔으며, 오늘날에는 에이전트 AI를 통한 디지털 지식 근로자 창출이라는 다음 진화를 개척하고 있습니다.

데이터 통합, 보안, 확장성 등 AI의 성공을 제한하는 근본적인 문제를 해결하여 기업이 인공지능을 활용하는 방식을 혁신합니다.

많은 기업이 파편화된 데이터와 보안 문제로 인해 AI를 효과적으로 구현하는 데 어려움을 겪고 있지만, OpenText는 엔터프라이즈 환경에서 에이전트 AI를 진정으로 강력하게 만드는 필수 기반을 제공합니다:

통합 데이터 클라우드 기반

에이전트 AI가 자율적인 의사 결정을 내리려면 완전하고 정확한 실시간 정보에 액세스할 수 있어야 합니다. OpenText의 데이터 클라우드 접근 방식은 엔터프라이즈 AI 이니셔티브를 괴롭히는 데이터 사일로를 제거합니다:

• 서로 다른 엔터프라이즈 시스템의 정보를 단일 소스로 중앙 집중화합니다.
• 모든 AI 애플리케이션에서 데이터 품질, 거버넌스 및 규정 준수를 보장합니다.
• 실시간 의사 결정 및 워크플로 최적화를 위해 상담원 AI 시스템에 동적 실시간 정보를 제공합니다.

AI의 신뢰를 위한 엔터프라이즈급 보안

IT 리더의 44%(% )가 보안 및 규정 준수 위험을 주요 정보 관리 과제로꼽는 등 보안 문제는 여전히 AI 도입의 가장 큰 장벽으로 남아 있습니다. OpenText를 통해 이 문제를 해결합니다:

• AI로 강화된 위협 탐지: OpenText™ 사이버 보안 에비에이터™ 새로운 위협 탐지 모델을 몇 시간 내에 자동으로 학습하고 배포합니다.
• 안전한 AI 구현: 강력한 액세스 제어, 데이터 분류 및 규정 준수 관리를 통해 안심하고 에이전트 AI를 배포할 수 있습니다.
• AI 보안 보호: AI 기반 보안 기능을 사용하면서 AI 기반 공격을 방어하세요.

OpenText의 에이전트 AI 솔루션은 무엇인가요?

OpenText는 기존 엔터프라이즈 인프라와 원활하게 통합되는 전문 솔루션을 통해 에이전트 AI를 제공합니다:

Cybersecurity Aviator는 다음을 통해 위협 탐지 및 대응을 강화합니다:

• 몇 시간 내에 새로운 위협 탐지 모델을 자율적으로 학습하고 배포합니다.
• 네트워크 동작을 실시간으로 분석하여 비정상적인 활동을 식별합니다.
• 새로운 보안 위협 및 취약성에 대한 자동화된 대응.

OpenText™ 콘텐츠 에비에이터™ 를 통해 직원들이 비즈니스 정보와 상호 작용하는 방식을 혁신합니다:

• 엔터프라이즈 리포지토리 전반에서 대화형 검색 및 콘텐츠 검색.
• 복잡한 문서의 자동 요약 및 번역.
• 지능형 콘텐츠 분류 및 워크플로 자동화.

OpenText™ DevOps Aviator™ 다음을 통해 소프트웨어 배포 수명 주기를 최적화합니다:

• 내장된 흐름 인텔리전스를 통해 소프트웨어 제공 시간을 예측하고 위험을 식별합니다.
• 스크립트, 비디오 및 백로그 항목에서 테스트를 생성하고 자동화합니다.
• 수정 전략을 추천하고 실행하여 원활한 배송을 유지합니다.
• 에이전트 AI는 자율적인 목표 중심 인텔리전스를 제공하여 소프트웨어 제공 프로세스를 혁신합니다.

OpenText™ Experience Aviator™ 는 에이전트형 AI 에이전트를 배포합니다:

• 고객 커뮤니케이션, 리치 미디어 및 이미지를 위한 문맥에 맞는 관련성 높은 콘텐츠를 자동으로 생성합니다.
• 고객 데이터를 분석하여 계정 문제를 자율적으로 해결하세요.
• 사용자 기본 설정 및 기록에 따라 구독 요금제 및 청구를 조정하세요.
• 상담원 의존도를 줄이면서 응답 시간을 개선하세요.

OpenText™ Service Management Aviator™ AI 어시스턴트를 사용하여 IT 서비스 제공을 혁신합니다:

• 서로 상호 작용할 수 있는 에이전트형 AI 에이전트를 배포하는 AI가 강화된 워크플로입니다.
• 서비스 데스크 상담원을 위한 자율적인 사례 요약 및 솔루션 제안.
• 사용자가 일반적인 IT 및 비IT 요청을 해결할 수 있도록 지원하는 셀프 서비스 기능입니다.
• 엔터프라이즈 리포지토리, HR 시스템 및 타사 지원 플랫폼에서 지능형 지식 검색을 제공합니다.
• 데이터 보안을 유지하고 환상을 줄여주는 검색 증강 생성(RAG) 기능이 있는 비공개 LLM입니다.

오픈텍스트™ 비즈니스 네트워크 에비에이터™ AI 셀프 서비스 어드바이저를 통해 B2B 및 공급망 통합을 간소화합니다:

• 공급망 운영의 일부로 OpenText™ 트레이딩 그리드™ 를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 평이한 언어로 된 즉각적이고 정확한 답변을 제공합니다.
• B2B 및 EDI 문의를 기반으로 상황에 맞는 답변을 찾고 공유하여 비즈니스 데이터와 연결된 공급망에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 기술 전문 지식에 관계없이 조직의 모든 사람이 사용할 수 있는 비즈니스 지원 언어로 공유되는 간소화된 EDI 페이로드 및 거래 분석.
• 복잡한 오류 코드에 대한 명확하고 실행 가능한 안내와 앱 내에서 지원 티켓을 작성할 수 있는 기능을 제공하여 해결 시간을 단축합니다.
• 에이전트 AI에 필요한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공하는 제너레이티브 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 통합 자산 ID, 폐쇄 루프 이상 징후 탐지를 통해 효율적인 IoT 운영을 지원합니다.

기업에서 OpenText 에이전트 AI를 시작하려면 어떻게 해야 할까요?

OpenText의 비전은 개별 AI 도구를 넘어 인간의 역량을 증폭하는 종합적인 디지털 팀원을 만드는 데까지 확장됩니다. 에비에이터 AI 솔루션:

스마트 자동화를 통한 생산성 향상

Foundry Research에 따르면 생산성 향상은 AI의 가장 큰 장점으로, 성숙한 AI 사용자 중 78%(% )가 최신 AI 기술 덕분에 생산성이 크게 향상되었다고 답했습니다. OpenText의 에이전트 AI는 다음과 같은 방식으로 생산성을 향상시킵니다:

• 반복적인 워크플로우를 자동화하여 직원들이 전략적 사고와 혁신에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• 빌드 에이전트가 데이터 및 AI 엔진에 대한 올바른 액세스 권한을 확보하여 비용을 안전하게 관리할 수 있도록 합니다.
• 사람의 개입 없이 다단계 비즈니스 프로세스를 처리하는 동시에 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있습니다.

직원 역량 강화

에이전트 AI를 통한 생산성 향상은 단순히 작업을 더 빠르게 완료하는 것 이상의 의미로, 직원들의 업무 방식을 혁신하여 업무 생산성을 높일 수 있습니다:

• 고부가가치 활동에 집중하세요: 팀이 일상적인 업무에서 벗어나 창의적인 문제 해결, 전략 계획, 혁신에 집중할 수 있도록 하세요.
• 업무 만족도 향상: 직원들은 AI가 일상적인 업무를 처리할 때 사기가 높아져 의미 있는 업무에 집중할 수 있다고 보고합니다.
• 협업 촉진: 반복적인 작업에 소요되던 시간을 절약하여 팀은 고객과의 관계를 더욱 공고히 하고 전문성 개발을 추구할 수 있습니다.

엔터프라이즈 시스템 전반에서 통합

최근 조사에 따르면, 52%(% )의 기업이 AI 파트너를 선택할 때 통합 기능을 우선시한다고 답했습니다. OpenText가 제공합니다:

• AI 에이전트와 기존 엔터프라이즈 애플리케이션을 원활하게 연결합니다.
• 사용자 지정 통합을 지원하는 API 중심 아키텍처입니다.
• 여러 비즈니스 시스템을 아우르는 워크플로 자동화.

측정 가능한 비즈니스 영향력 제공

OpenText 솔루션을 사용하여 성숙한 AI를 구현한 조직이 보고합니다:

• 자동화된 일상적인 작업을 통해 운영 효율성이 향상됩니다.
• 의사 결정 속도와 정확성이 향상되었습니다.
• 지식 근로자 역할 전반에서 생산성이 크게 향상됩니다.

OpenText 에이전트 AI 시작하기

에이전트 AI 구현에 대한 유니티의 접근 방식은 자율 시스템을 배포하기 전에 강력한 기반을 구축하는 데 중점을 둡니다:

1. 정보 평가: AI 준비를 위해 데이터 환경을 평가하고 최적화하세요.
2. 보안 포지셔닝: AI 지원 보안 및 거버넌스 프레임워크를 구현하세요.
3. 파일럿 구현: 측정 가능한 성과가 있는 대상 사용 사례에 에이전트 AI를 배포하세요.
4. 확장 및 최적화: 성공적인 구현을 전사적으로 확장하세요.

무한한 미래

오픈텍스트는 기술이 항상 인간의 잠재력을 높여야 한다고 믿습니다. 에이전트 AI 솔루션은 인력을 대체하는 것이 아니라 일상적인 업무를 처리하고 중요한 인사이트를 도출하며 팀이 창의성, 전략, 혁신에 집중할 수 있도록 지원하는 디지털 팀원을 만들어줍니다.

OpenText의 플랫폼을 통해 정보를 통합하고 안전하게 보호하며 액세스할 수 있게 되면 에이전트 AI는 장벽을 제거하고 조직의 무한한 잠재력을 실현하는 혁신의 원동력이 됩니다.

OpenText가 기업에 에이전트 AI를 제공하는 방법을 살펴볼 준비가 되셨나요?

구체적인 사용 사례와 구현 전략을 논의하려면 팀에 문의하세요.

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실제 에이전트 AI 예제 및 사용 사례

복잡하고 지속적인 프로세스를 계획하고 실행하는 에이전트 AI의 능력은 많은 비즈니스 기능과 산업에서 그 가치를 인정받고 있습니다.

콘텐츠 및 문서 관리 사용 사례

에이전트 AI는 문서, 스프레드시트, 리치 미디어와 같은 대량의 비정형 데이터를 처리하는 데 획기적인 역할을 합니다.

• 문서 분석 및 자동 리댁션: 상담원에게 모든 신규 고객 계약을 처리하는 목표 지향적 작업( ")을 부여할 수 있습니다."
  • 계약서(문서)를 분석하고, 그 안에서 개인 식별 정보(PII)를 탐지한 다음, 다음 보안 저장소로 문서를 보내기 전에 규정 준수를 위해 민감한 데이터의 자동 리디렉션을 실행합니다.
• 리치 미디어 처리: 상담원은 비디오 및 오디오 파일로 작업할 수 있습니다:
  • 트랜스크립션: 상담원이 이사회 회의의 오디오 녹음을 처리합니다.
  • 화자 인식: 어떤 임원이 무슨 말을 했는지 식별하고 레이블을 지정합니다.
  • 얼굴 인식 (비디오 영상): 인덱싱 목적으로 주요 이해관계자를 식별할 수 있습니다.
  • 그런 다음 전략적 목표에 따라 자율적으로 콘텐츠의 주제와 참여자에 따라 녹음을 분류하고 적절한 장기 지식 저장소에 저장할지 여부를 결정할 수 있습니다.
• CAD(컴퓨터 지원 설계) 도면 및 엔지니어링: 에이전트를 "품질 표준에 따라 업데이트된 모든 구성 요소 설계의 유효성을 검사하기 위한 목적으로 설정할 수 있습니다(" ). CAD 도면에 액세스하여 사양을 분석하고, 편차를 표시하고, ERP(전사적 자원 관리) 시스템에서 관련 부품 번호를 업데이트하는 등 여러 단계의 적응형 프로세스를 거쳤습니다.

산업별 사용 사례

• 금융 서비스: 에이전트 AI는 지속적으로 모니터링하고 학습하며 새로운 패턴에 적응함으로써 복잡한 투자 결정을 자동화하고, 금융 포트폴리오를 관리하며, 사기 거래를 자율적으로 탐지할 수 있습니다.
• 보험: 상담원은 초기 문서 분석부터 위험 평가, 정의된 매개변수 내에서 보험금 지급에 대한 자율적인 결정에 이르기까지 전체 보험금 청구 프로세스를 관리하면서 이상 징후를 표시하여 사람이 검토할 수 있도록 할 수 있습니다.
• 정부 기관: 에이전트는 법률의 변화를 지속적으로 모니터링하고, 다양한 내부 시스템에 미치는 영향을 평가하고, 여러 부서에서 자율적으로 수정 프로세스를 시작하여 규정 준수를 유지함으로써 복잡한 규정 준수를 관리할 수 있습니다.
• 물류(공급망): 에이전트 AI가 생산 일정을 최적화하고 재고를 관리합니다. 예를 들어 정시 배송 극대화( ")를 목표로 하는 에이전트(" )는 날씨, 교통량, 재고 수준을 실시간으로 모니터링하고 배송 경로를 변경하거나 공급업체 주문을 조정하여 배송 지연을 방지하는 자율적인 결정을 내릴 수 있습니다. 이것은 복잡한 다중 변수 환경에 적용된 적응형 학습의 예입니다.

에이전트 AI는 어떻게 작동하나요?

에이전트 AI 시스템은 여러 인공지능 기술을 통합하는 계층화된 아키텍처를 통해 작동하여 엔터프라이즈 환경에서 자율적인 의사 결정과 목표 달성을 지원합니다.

이러한 시스템은 지속적인 목표를 유지하고, 운영 피드백을 기반으로 전략을 조정하며, 지속적인 감독 없이 복잡한 다단계 프로세스를 실행한다는 점에서 기존의 비즈니스 자동화와 근본적으로 다릅니다.

기술 아키텍처

기술적 기반이 결합되어 있습니다:

• 비즈니스 환경을 이해하기 위한 인식 메커니즘
• 정보 처리 및 의사 결정을 위한 추론 엔진
• 조직의 지식을 유지하기 위한 메모리 시스템
• 엔터프라이즈 시스템 전반에서 계획을 실행하기 위한 실행 프레임워크

이 아키텍처는 비즈니스 목표 및 규정 준수 요구 사항을 준수하면서 자율적인 운영을 가능하게 합니다.

비즈니스 운영에서 자율적인 의사결정을 가능하게 하는 것은 무엇인가요?

엔터프라이즈 에이전트 AI의 자율적 의사 결정은 여러 비즈니스 시나리오를 평가하고 현재 상황과 조직의 목표에 따라 최적의 전략을 선택하는 추론 엔진에서 비롯됩니다. 이러한 시스템은 다양한 접근 방식의 성공 확률을 평가하고, 운영상의 위험과 이점을 비교하여 비즈니스 가치를 극대화하는 조치를 선택합니다. 미리 정해진 워크플로우를 따르는 규칙 기반 자동화와 달리 에이전트 AI는 학습된 패턴과 논리적 추론을 결합하여 익숙하지 않은 비즈니스 과제에 대한 새로운 솔루션을 생성할 수 있습니다.

의사 결정 프로세스에는 즉각적인 운영 요구 사항, 전략적 목표, 리소스 제약, 규정 준수 등 여러 비즈니스 기준이 동시에 통합됩니다. 이 기능을 통해 엔터프라이즈 에이전트 AI는 상황이 급변하고 완벽한 정보를 거의 얻을 수 없는 역동적인 비즈니스 환경에서 효과적으로 운영할 수 있습니다.

에이전트 AI 시스템은 어떻게 학습하고 기업의 요구에 적응하나요?

엔터프라이즈 에이전트 AI는 즉각적인 작업 관리와 장기적인 조직 학습을 모두 지원하는 메모리 아키텍처를 사용합니다. 워킹 메모리는 현재 비즈니스 프로세스, 운영 조건 및 활성 목표에 대한 컨텍스트를 유지하여 시스템이 여러 엔터프라이즈 애플리케이션에서 진행 상황을 추적하고 전략을 실시간으로 조정할 수 있도록 합니다.

장기 기억 시스템은 조직의 지식과 운영 경험을 축적하여 향후 비즈니스 의사 결정에 정보를 제공합니다. 이러한 시스템은 과거 비즈니스 프로세스의 특정 상호 작용, 결과 및 상황별 정보를 기록하여 시간이 지남에 따라 성과를 개선하는 기관 지식의 저장소를 만듭니다. 이러한 조직 학습 기능을 통해 에이전트 AI는 특정 비즈니스 환경과 운영 패턴에 대한 경험을 쌓으면서 더욱 효과적이 될 수 있습니다.

엔터프라이즈 에이전트 AI에서 대규모 언어 모델(LLM)은 어떤 역할을 하나요?

LLM은 에이전트를 정의하는 비즈니스 관리자 또는 비즈니스 분석가와 시스템 내에서 데이터에 액세스하고 작업을 제어하는 작업, 라우팅 및 메커니즘 간의 기본 인터페이스 역할을 합니다. 이러한 모델을 통해 에이전트 AI는 경영진의 지시를 해석하고, 비즈니스 문서를 이해하고, 사고의 연쇄 추론을 적용하고, 조직의 상황에 따라 적절한 대응 또는 실행 계획을 생성할 수 있습니다.

LLM은 엔터프라이즈 에이전트 AI가 다양한 비즈니스 영역에서 비즈니스 문제를 분석하고, 전략 계획을 생성하고, 잠재적인 솔루션을 평가할 수 있도록 추론 기능을 제공합니다. 언어 이해와 비즈니스 추론이 결합된 LLM은 이해관계자와 상호 작용하고 다양한 유형의 비즈니스 정보를 처리해야 하는 에이전트 AI 애플리케이션에 특히 유용합니다.

에이전트 AI 시스템은 엔터프라이즈 인프라와 어떻게 통합되나요?

엔터프라이즈 에이전트 AI 통합은 기존 비즈니스 시스템과의 원활한 상호 작용을 가능하게 하는 API 연결 및 데이터 파이프라인 아키텍처에 의존합니다. 이러한 시스템은 데이터 보안과 운영 무결성을 유지하는 표준화된 인터페이스를 통해 전사적 자원 계획 플랫폼, 고객 관계 관리 시스템 및 기타 중요한 비즈니스 애플리케이션에 연결됩니다.

기업 환경 내에서 여러 전문 에이전트가 협력하여 각 에이전트가 특정 비즈니스 기능에 집중하면서 보안 통신 프로토콜을 통해 정보를 공유하는 경우가 많습니다. 이러한 분산 접근 방식을 통해 여러 부서와 시스템에 걸친 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 동시에 비즈니스 운영에 대한 중앙 집중식 감독 및 제어를 유지할 수 있습니다.

MIT의 연구는 다중 에이전트 조정의 기술적 발전과 인간과 에이전트가 혼합된 환경에서 기능하는 데 따르는 어려움을 강조합니다.

에이전트 AI는 비즈니스에 어떤 이점을 제공하나요?

에이전트 AI의 차별화 요소 이해하기

에이전트 AI는 사람의 개입을 최소화하면서 독립적으로 행동하고 자율적으로 의사 결정을 내리고 복잡하고 장기적인 목표를 향해 노력할 수 있는 새로운 유형의 인공지능입니다. 주요 목표를 할당할 수 있는 유능한 디지털 직원이라고 생각하면, 이 직원은 단계를 파악하고 계획을 실행하며 필요에 따라 업무를 완수하는 데 적응할 것입니다.

에이전트 AI를 차별화하는 세 가지 핵심 기능은 다음과 같습니다:

• 자율적인 의사 결정: AI는 모든 단계에서 승인을 받을 필요 없이 독립적으로 행동합니다.
• 목표 지향적입니다: 단일 프롬프트에 응답하는 것이 아니라 다단계 실행을 통해 시간이 지나도 목표를 유지합니다.
• 적응형 학습: 결과를 분석하고, 전략을 평가하며, 보다 효과적으로 목표를 달성하기 위해 행동을 수정합니다.

에이전트 AI는 다양한 산업 분야의 비즈니스에 폭넓은 혜택을 제공합니다:

• 효율성 및 생산성 향상: 반복적인 작업을 자동화하고 워크플로우를 최적화함으로써 에이전트 AI는 운영 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 기업은 운영을 간소화하고 비용을 절감하며 생산량을 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 AI 시스템은 각 단계에서 사람의 개입 없이도 재고 관리부터 주문 이행에 이르는 전체 다단계 워크플로우를 관리할 수 있습니다.
• 향상된 의사 결정: 에이전트 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 더 나은 의사결정을 위한 인사이트를 제공할 수 있습니다. AI 에이전트는 트렌드, 패턴 및 이상 징후를 식별함으로써 기업이 보다 전략적인 선택을 하고, 위험을 완화하며, 기회를 활용할 수 있도록 도와줍니다. AI 에이전트는 시장 동향, 경쟁사 가격, 고객 행동을 자동으로 분석하여 최적의 가격 전략을 추천하거나 새로운 시장 기회를 실시간으로 파악할 수 있습니다.
• 운영 위험 및 다운타임 감소: 에이전트 AI는 운영, 유지보수, 공급망 관리, 고객 서비스 전반의 중단을 예측하고 방지합니다. 예를 들어, 비정상적인 계정 활동을 감지하고 작은 문제가 큰 위기로 확대되기 전에 고객에게 선제적으로 연락하여 해결책을 제시함으로써 기업이 단순히 문제에 대응하는 데 그치지 않고 한발 앞서 대응할 수 있도록 지원합니다.
• 향상된 고객 경험: 에이전트 AI는 고객과의 상호작용을 개인화하고 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. AI 상담원은 고객의 선호도와 요구 사항을 파악하여 관련 콘텐츠를 제공하고, 선제적인 지원을 제공하며, 고객 관계를 더욱 공고히 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 AI는 고객 데이터와 패턴을 분석하여 잠재적인 문제를 예측하고, 비정상적인 계정 활동을 감지하여 고객에게 선제적으로 솔루션을 제공하는 등 작은 문제가 큰 위기로 확대되기 전에 시정 조치를 취할 수 있습니다.
• 혁신과 성장: 에이전트 AI는 새로운 가능성을 파악하고 창의적인 솔루션을 생성하여 혁신을 주도할 수 있습니다. AI 에이전트는 기존의 패러다임에 도전하고 새로운 접근 방식을 모색함으로써 기업이 새로운 시장을 개척하고 신제품을 개발하며 획기적인 성과를 달성하도록 도울 수 있습니다.

에이전트 AI는 인간 팀이 간과할 수 있는 업계 전반의 트렌드와 고객 니즈를 분석하여 색다른 제품 조합이나 서비스 오퍼링을 탐색할 수 있습니다.

혜택 요약:

에이전트 AI를 구현하는 조직은 세 가지 주요 결과를 보고합니다:

1. 40-60% 일상 업무에 소요되는 시간 단축
2. 실시간 데이터 분석을 통한 신속한 의사 결정
3. 팀이 전략적 업무에 집중하여 직원 만족도 향상

성공하려면 적절한 데이터 통합, 보안 프레임워크, 단계적 구현이 필요합니다.

에이전트 AI는 의사 결정과 다단계 프로세스를 어떻게 자동화하나요?

에이전트 AI는 복잡한 의사 결정 프로세스와 다단계 워크플로를 자동화합니다. 데이터를 분석하고, 위험을 평가하고, 자율적으로 조치를 취할 수 있어 기존에는 사람의 개입이 필요했던 복잡한 작업을 처리하는 데 이상적입니다.

예를 들어 금융 분야에서는 에이전트 AI를 통해 투자 결정을 자동화하고 포트폴리오를 관리하며 사기 거래를 탐지할 수 있습니다. 의료 산업에서는 진단을 지원하고, 치료 계획을 맞춤화하며, 환자의 건강을 모니터링할 수 있습니다. 제조 분야에서 에이전트 AI는 생산 일정을 최적화하고 재고를 관리하며 장비 고장을 예측할 수 있습니다.

이러한 복잡한 프로세스를 자동화함으로써 기업은 오류를 줄이고 정확성을 높이며 운영 속도를 높일 수 있습니다. 에이전트 AI는 지속적으로 학습하고 변화하는 상황에 적응하여 의사 결정이 비즈니스 목표에 부합하는 최적의 상태를 유지할 수 있습니다.

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 센서 또는 데이터 입력을 통해 환경을 인식하고, 인공지능을 사용하여 이 정보를 처리하며, 특정 목표를 달성할 가능성을 극대화하는 조치를 취하도록 설계된 소프트웨어입니다. 이러한 디지털 에이전트는 정의된 매개변수 내에서 독립적으로 작동하고 프로그래밍 및 학습을 기반으로 의사 결정을 내리고 다른 시스템 또는 사람과 상호 작용하여 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 에이전트 AI 원칙의 실질적인 구현을 나타내며, 더 큰 AI 시스템 내에서 특정 기능을 수행하는 운영 단위 역할을 합니다.

AI 에이전트의 핵심 구성 요소

AI 에이전트는 자율적인 운영 및 의사 결정 기능을 가능하게 하는 몇 가지 필수 구성 요소로 구축됩니다:

• 인식 시스템: 상담원은 환경에 대한 정보를 수집할 수 있는 방법이 있어야 합니다. 비즈니스 애플리케이션에서는 엔터프라이즈 시스템의 데이터 피드, 시장 분석, IoT 디바이스의 센서 데이터 또는 직접적인 사용자 상호 작용이 여기에 포함될 수 있습니다. 이러한 입력은 상담원이 운영 컨텍스트를 이해하는 데 기초가 됩니다.
• 지식창고: 상담원은 사전 프로그래밍된 지식과 학습된 경험을 모두 포함하는 정보 저장소를 유지 관리하고 지속적으로 업데이트합니다. 이 지식창고는 의사 결정 및 문제 해결 활동의 토대가 되어 상담원이 과거의 경험과 확립된 패턴을 바탕으로 현재 작업에 대한 정보를 얻을 수 있게 해줍니다.
• 의사 결정 메커니즘: 정교한 알고리즘과 모델을 통해 상담원이 상황을 평가하고 적절한 조치를 결정할 수 있습니다. 이러한 메커니즘에는 머신 러닝, 자연어 처리, 전문가 시스템 등 여러 AI 기술이 통합되어 복잡한 시나리오를 처리하고 효과적인 대응을 생성하는 경우가 많습니다.

비즈니스에서 AI 에이전트의 미래는 어떻게 될까요?

AI 에이전트의 진화는 비즈니스 환경의 기능과 애플리케이션을 지속적으로 확장하고 있습니다.

새로운 트렌드는 다음과 같습니다:

• 협업 상담원 네트워크: 향후 구현에서는 여러 전문 에이전트가 조정된 네트워크에서 협력하여 각각 복잡한 비즈니스 프로세스의 특정 측면을 처리하는 동시에 정보와 리소스를 공유하여 공동의 목표를 달성할 수 있습니다.
• 향상된 학습 능력: 차세대 상담원은 다음을 포함하여 더욱 정교한 학습 능력을 보여줄 것입니다:
  • 고급 이전 학습 기법을 통해 새로운 상황과 요구 사항에 더 빠르게 적응할 수 있습니다. 이를 통해 상담원은 다양한 상황과 시나리오에서 학습한 지식을 보다 효과적으로 적용할 수 있습니다.
  • 사람의 피드백과 자연스러운 상호작용을 통해 학습하는 능력이 향상되어 보다 직관적으로 작업하고 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 교육하기가 쉬워집니다.
• 자율성 향상: AI 기술이 발전함에 따라 상담원은 점점 더 복잡한 의사 결정과 작업을 독립적으로 처리하는 동시에 필요한 경우 적절한 안전 조치와 사람의 감독을 유지하게 됩니다.
• 더 빠른 셀프 서비스 요청 및 이행: AI 에이전트는 워크플로 자동화와 결합된 제너레이티브 AI가 내장된 ITSM 플랫폼을 통해 비즈니스 사용자가 다양한 요청을 더 빠르게 처리할 수 있게 해줍니다. 예를 들면 웰니스 환급, 원격 사무실 방문 시 배지 액세스 권한 부여, 클라우드 인스턴스 배포 등이 있습니다.

에이전트 AI 구현 과제와 성공 요인

최근 업계 분석에 따르면 기업의 에이전트 AI 도입이 직면한 중대한 과제가 강조되고 있으며, 리서치 기관인 Gartner는 비용 증가, 모호한 비즈니스 이점, 불충분한 리스크 관리로 인해 2027년 말까지 40개 이상의 에이전트 AI 프로젝트(% )가 중단될 것으로 예측했습니다. 이러한 잠재적 함정을 이해하고 적절한 완화 전략을 구현하는 것은 성공적인 에이전트 AI 배포를 원하는 기업에게 필수적입니다.

이러한 예측은 많은 조직이 이러한 시스템이 요구하는 복잡성, 비용 및 거버넌스 요구 사항에 대한 적절한 준비 없이 에이전트 AI 구현에 접근하고 있는 현재의 현실을 반영합니다. 하지만 가트너는 2028년까지 일상 업무 중 최소 15개% 가 에이전트 AI를 통해 자율적으로 결정되고, 2028년까지 기업 소프트웨어 애플리케이션 중 33개% 가 에이전트 AI를 포함할 것으로 예측하고 있어 전략적으로 구현에 접근하는 조직에 상당한 잠재력이 있음을 보여줍니다.

에이전트 AI 프로젝트가 실패하는 원인은 무엇인가요?

에이전트 AI 프로젝트 실패의 주요 원인은 구현 복잡성 및 리소스 요구 사항에 대한 근본적인 오해에서 비롯됩니다.

많은 조직이 이러한 시스템을 대규모로 안정적으로 운영하고 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공해야 하는 프로덕션에 통합하는 데 드는 비용과 복잡성을 과소평가하고 있습니다.

기존의 자동화 프로젝트와 달리 에이전트 AI에는 정교한 인프라, 지속적인 모니터링, 적응형 거버넌스 프레임워크가 필요한데, 많은 기업이 이를 제공할 준비가 되어 있지 않습니다.

에이전트 AI 시스템에는 상당한 컴퓨팅 리소스, 전문 지식, 초기 프로젝트 추정치를 초과하는 지속적인 유지 관리가 필요하기 때문에 비용 초과가 중요한 과제입니다.

문제는 대부분의 에이전트 AI 프로젝트에서 명확한 비즈니스 가치 정의가 부족하고 인지적 기반이 누락되어 기업이 잘못된 것을 구축하는 데서 비롯됩니다.

또한 부적절한 위험 관리 프레임워크는 복잡한 기업 환경에서 운영되는 자율 시스템의 고유한 문제를 해결하지 못합니다.

기업이 에이전트 AI 구현의 함정을 피하려면 어떻게 해야 할까요?

에이전트 AI를 성공적으로 구현하려면 기술적 및 조직적 준비 요소를 모두 다루는 전략적 접근 방식이 필요합니다.

기업은 상담원 AI 기능을 구체적인 운영 개선 또는 비용 절감으로 직접 연결하는 명확하게 정의된 비즈니스 목표와 측정 가능한 성공 기준을 가지고 시작해야 합니다. 이러한 기반은 프로젝트가 비즈니스 문제를 해결하기 위한 기술 구현이 되는 것을 방지합니다.

위험 관리 전략은 포괄적인 거버넌스 프레임워크, 모니터링 시스템, 인간 감독 메커니즘을 통해 에이전트 AI 시스템의 자율적 특성을 다루어야 합니다. 조직은 전사적 구현으로 확장하기 전에 가치를 입증하는 제한된 범위의 파일럿 프로젝트부터 시작하여 반복적인 학습과 조정이 가능한 단계적 배포 접근 방식을 구현해야 합니다.

또한 조직의 변화 관리 및 직원 교육에 투자하여 인간 이해관계자가 에이전트 AI 시스템과 효과적으로 협업할 수 있도록 합니다.

프로젝트 성공을 보장하는 인프라 및 거버넌스 요구 사항은 무엇인가요?

엔터프라이즈 에이전트 AI의 성공은 보안, 규정 준수 및 성능 표준을 유지하면서 자율적인 운영을 지원할 수 있는 강력한 기술 인프라에 달려 있습니다. 여기에는 확장 가능한 컴퓨팅 리소스, 포괄적인 모니터링 및 로깅 시스템, 기존 엔터프라이즈 애플리케이션과 원활하게 상호 작용할 수 있는 통합 프레임워크가 포함됩니다.

또한 조직은 에이전트 AI 시스템이 적절한 보안 제어를 유지하면서 고품질의 최신 정보에 액세스할 수 있도록 명확한 데이터 거버넌스 정책을 수립해야 합니다.

거버넌스 프레임워크는 자율적인 운영, 에지 케이스에 대한 에스컬레이션 절차, 전략적 결정에 대한 인적 감독을 유지하는 책임 구조를 위한 명확한 경계를 정의해야 합니다.

성공적인 구현에는 일반적으로 프로젝트 수명 주기 전반에 걸쳐 기술, 운영 및 규제 요구 사항을 포괄적으로 고려하기 위해 IT, 비즈니스 운영, 법무 및 규정 준수 부서의 대표로 구성된 교차 기능 팀이 포함됩니다. NIST AI 위험 관리 프레임워크는 AI 시스템 설계 및 거버넌스에 신뢰성 고려 사항을 통합하기 위한 포괄적인 지침을 제공합니다.

기업은 에이전트 AI 도입에 전략적으로 어떻게 접근해야 할까요?

전략적인 에이전트 AI 도입에는 점진적인 가치를 입증하면서 조직의 역량을 구축하는 단계적 접근 방식이 필요합니다. 기업은 높은 자동화 잠재력과 명확한 성공 지표를 결합한 특정 비즈니스 프로세스를 식별하는 것부터 시작하여 자율적인 의사 결정이 효율성, 정확성 또는 응답성에서 측정 가능한 개선을 가져올 수 있는 영역에 초점을 맞춰야 합니다.

중요한 성공 요인

40% 실패율을 피하려면 기업은 다음과 같이 해야 합니다:

1. 구현하기 전에 명확하고 측정 가능한 비즈니스 목표를 정의하세요.
2. 자율 시스템을 위한 강력한 거버넌스 프레임워크를 구축하세요.
3. ROI를 입증할 수 있는 제한된 범위의 파일럿으로 시작하세요.
4. 조직의 변화 관리 및 교육에 투자하세요.

이러한 요소를 해결한 조직은 성공률이 3배 더 높습니다.

파일럿 프로그램은 즉각적인 대규모 배포보다는 학습과 적응에 중점을 두어 조직이 에이전트 AI 관리, 거버넌스 및 최적화에 대한 전문성을 개발할 수 있도록 해야 합니다. 성공적인 기업은 일반적으로 여러 프로젝트에서 학습한 내용을 공유하고, 표준화된 구현 방법론을 개발하며, 새로운 에이전트 AI 기술 및 모범 사례에 대한 전문성을 유지할 수 있는 전용 우수 센터를 구축합니다.

이러한 접근 방식을 통해 조직은 프로젝트 취소로 이어지는 함정을 피하면서 장기적인 비즈니스 가치를 제공할 수 있는 지속 가능한 에이전트 AI 역량을 구축할 수 있습니다.

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