AI 에이전트를 실험하는 대부분의 기업은 같은 지점에서 멈춰 있습니다. 파일럿을 만들고 몇 번 테스트한 뒤, 프로젝트가 정체됩니다.

기술이 너무 새롭거나 복잡해서가 아니라, 대부분의 프로젝트가 기술 작업을 시작하기 전에 명확한 계획 없이 진행되기 때문입니다.

우리는 수천 개 팀이 에이전트를 구축하고 배포하는 과정을 함께했습니다. 성공하는 팀들은 기본 원칙을 체크리스트로 따르고, 실패하는 팀들은 이를 건너뜁니다.

이 과정은 성공적인 AI 프로젝트가 초기에 내리는 실질적인 결정들로 구성되어 있습니다.

이해를 돕기 위해 가상의 회사 Terminal Roast를 예시로 사용하겠습니다. 이 회사는 카페를 운영하며 온라인으로 원두를 판매하는 소규모 커피 브랜드입니다. 고객 경험을 개선하기 위해 AI 에이전트를 도입하려고 합니다.

이 과정 내내 이들의 이야기를 따라가며 각 단계가 실제로 어떻게 진행되는지 살펴보겠습니다.

이 과정의 모든 강의는 AI 에이전트 프로젝트의 핵심 결정에 초점을 맞추고 있습니다:

• 하나의 명확하게 정의된 작업 선택하기
• 배포에 적합한 채널 선정하기
• 정말로 에이전트가 필요한지 판단하기
• 프로젝트에 적합한 인원 참여시키기
• LLM 전략 정의하기
• 컴플라이언스 및 안전 조치 마련하기
• 마지막으로, 출시 후 성공의 기준을 결정하기

이 질문들에 명확하게 답할 수 있다면, 이미 첫 에이전트를 배포하려는 대부분의 팀보다 앞서 있는 것입니다.

Terminal Roast를 생각해봅시다.

오너인 Taryn은 AI를 활용해 비즈니스를 개선하는 데 큰 기대를 가지고 있습니다. 그녀에겐 아이디어가 아주 많습니다.

주문 선결제 픽업, 멤버십 프로그램, 고객 지원까지 모두 처리할 수 있는 에이전트를 원합니다.

하지만 팀은 곧 첫 프로젝트로는 너무 욕심이 크다는 것을 깨닫습니다.

앞으로 몇 강의에 걸쳐 Taryn과 팀이 어떻게 프로젝트를 현실적으로 조정하는지 살펴보겠습니다.

이들이 어떻게 프로젝트 범위를 줄여 실제로 작동하는 에이전트를 만드는지 확인할 수 있습니다.

이 과정의 목적은 구축 전에 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것입니다.

과정을 마치면, 실제로 배포 가능한 에이전트를 꾸준히 만드는 팀들이 사용하는 완성된 체크리스트를 얻게 됩니다.

각 강의는 프로젝트를 바로 진전시킬 수 있는 명확한 실천 과제로 마무리됩니다.

실천 과제: 팀에서 논의한 AI 프로젝트 한 가지를 적어보세요. 그리고 그 프로젝트가 해결하려는 비즈니스 문제를 한 문장으로 설명해보세요.

문제를 명확하게 요약할 수 없다면, 다음 단계로 넘어가기 전에 다시 한 번 검토해보세요.