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AI 에이전트에 대해 들어보셨겠지만 에이전트형 AI란 정확히 무엇일까요?
에이전트 AI는 익숙하지 않더라도 이미 일상 생활의 일부입니다. 블루프리즘의 2025년 글로벌 엔터프라이즈 AI 설문조사에 따르면 기업의 29%가 이미 에이전트 AI를 사용하고 있으며, 44%는 올해 안에 이를 구현할 계획이라고 답했습니다.
그 인기는 이해할 만합니다. "에이전트 AI 시스템은 사용자의 목표나 비전이 무엇인지, 해결하려는 문제의 맥락이 무엇인지 이해합니다."라고 AI 전문가 Enver Cetin은 설명합니다.
에이전트 시스템은 우리의 업무 방식을 바꾸고 있습니다.
기업이 매일 에이전트 AI를 배포하는 데 도움이 되는 가장 중요한 사항은 다음과 같습니다.
에이전트 AI란 무엇인가요?
에이전트 AI는 자율적인 의사 결정이 가능한 소프트웨어를 말하며, 사람의 개입을 최소화하면서 특정 목표를 달성하도록 설계되는 경우가 많습니다.
이러한 시스템은 상황 인식, 추론 및 학습을 통해 변화하는 조건에 대응하여 의사 결정을 내립니다.
에이전트 AI는 가상 비서, 비즈니스 자동화, 자율 주행 차량에서 흔히 볼 수 있습니다.
에이전트형 AI와 AI 에이전트
에이전트형 AI와 AI 에이전트는 밀접한 관련이 있습니다. 에이전트형 AI는 기능을 설명하는 반면 AI 에이전트는 해당 기능을 구체적으로 구현한 것입니다.
따라서 에이전트형 AI는 자율성과 행동이라는 더 넓은 개념이지만, AI 에이전트는 이러한 개념을 구현하는 소프트웨어 프로그램입니다.
그러나 에이전트형 AI는 통합 시스템, 프레임워크 또는 대규모 플랫폼과 같이 AI 에이전트 이외의 형태로도 존재할 수 있습니다.
에이전트 AI 대 세대 AI
에이전트 AI와 제너레이티브 AI(텍스트, 이미지, 음악, 코드 등을 생성하는 AI)는 각기 다른 AI 기능을 제공하지만 종종 함께 작동하기도 합니다.
에이전트 AI는 자율적인 의사 결정이 가능한 프로그램을 말하며, 이러한 의사 결정 중 일부에는 생성이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 에이전트 AI 시스템은 세대별 AI를 사용할 수 있습니다:
- 개인화된 마케팅 메시지 작성
- 대화형 AI를 통한 동적 제품 추천 공유
에이전트 AI는 어떻게 작동하나요?
에이전트 AI는 인식, 추론, 행동을 결합하여 독립적으로 작동합니다.
텍스트, 이미지, 사용자 입력 등 주변 환경으로부터 정보를 수집하는 것부터 시작합니다. 자연어 처리 (NLP) 또는 패턴 인식과 같은 도구를 사용하여 이 데이터를 해석하여 문맥을 이해하고 당면한 작업을 식별합니다.
그런 다음 추론을 적용하여 옵션을 평가하고, 최선의 조치를 계획하고, 사용자 응답, 시스템 관리, 문제 해결 등의 작업을 실행합니다.
그 후 결과를 모니터링하고 피드백을 통해 학습하여 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다.
이러한 인지, 계획, 행동, 학습의 사이클을 통해 에이전트 AI는 복잡한 작업을 처리하고 인간의 감독을 최소화하면서 새로운 과제에 적응할 수 있습니다.
에이전트 AI 사용 사례
에이전트 AI는 놀라울 정도로 다재다능합니다. 유연한 플랫폼과 결합하면 그 잠재력은 창의력에 의해서만 제한됩니다.
결과물을 생성할 뿐만 아니라 분석을 수행하고 앞으로 나아갈 길을 제시할 수 있습니다.
전문가들은 실제로 2028년까지 일상적인 의사 결정의 15%가 에이전트 AI를 통해 이루어질 것으로 예상하고 있습니다. ChatGPT 어떤 일을 수행하는 방법에 대한 조언을 구해본 적이 있다면 이미 그 단계에 와 있는 것입니다.
다음은 기업들이 에이전트 AI를 통해 엔터프라이즈 챗봇의 수준을 높이는 가장 일반적인 몇 가지 방법입니다:
고객 지원 자동화
구식 고객 지원 챗봇에 익숙하시겠지만, 상담원 AI는 복잡한 고객 시스템도 추진할 수 있습니다.
가트너는 2029년까지 에이전트 AI가 고객 서비스 문제의 80%를 사람의 개입 없이 자율적으로 처리할 것으로 예측하고 있습니다.
솔직히 말해서요? 전 믿습니다. 일부 고객은 AI 에이전트를 사용하여 고객 서비스 문의의 98%를 자동화하는 것을 보았습니다. 적절히 배치하면 매우 효과적일 수 있습니다.
딱딱한 스크립트에 의존하는 기존 봇과 달리 에이전트 AI는 사용자의 요구에 따라 동적으로 적응합니다. 컨텍스트와 의도를 이해함으로써 개인화된 솔루션을 제공하여 고객과의 상호작용을 간소화하고 만족도를 높입니다.
종종 익숙해집니다:
- 자율적으로 문제 해결
- 복잡한 문제를 인간 상담원에게 에스컬레이션(컨텍스트 포함)
- 고객 상호작용을 분석하여 트렌드 파악
개인 맞춤형 마케팅
에이전트 AI는 AI 리드 생성, 리드 검증, 후속 조치, 예약 데모 등 세일즈 퍼널 전반의 효율성을 향상하도록 설계되었습니다.
또한 단순한 대화형 AI를 한 단계 발전시켜 사람의 입력 없이도 고객 상호작용을 분석하여 타겟팅 전략을 세분화하고 참여 노력을 최적화하는 등 새롭게 떠오르는 챗봇 마케팅 영역에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있습니다.
영업 리드 관리
영업에 AI를 활용하는 방법은 다양합니다. 에이전트 AI는 이러한 방법의 장점을 결합할 수 있습니다.
리드를 자율적으로 자격을 부여하고 우선순위를 정하고 육성하여 영업 파이프라인을 향상시킬 수 있습니다. 에이전트 시스템은 참여 데이터를 분석하여 가치가 높은 잠재 고객을 식별하고 적시에 후속 조치를 취하여 개인화된 마케팅 퍼널로 다시 연결할 수 있습니다.
에이전트 AI를 사용할 수 있습니다:
- 참여도와 잠재적 가치를 기반으로 리드 점수 매기기
- 이메일 또는 채팅을 통해 개인화된 후속 조치 보내기
- 영업 팀에 우선 순위가 높은 기회 알림
의료 지원
의료 분야에서 에이전트 AI는 관리 및 임상 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 예약을 예약하고, 증상에 따라 환자를 분류하고, 의료 코딩을 지원할 수도 있습니다.
재무 및 리스크 관리
최고의 금융 챗봇은 이제 에이전트입니다.
에이전트 AI는 간단한 작업을 자동화하고 보다 심층적인 정보를 제공하여 직원들이 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 또한:
- 검토를 위해 의심스러운 거래에 플래그 지정
- 추천을 위한 시장 또는 고객 데이터 분석
- 규정 준수 확인 및 비용 보고 자동화
- 의사 결정 개선을 위한 트렌드에 대한 인사이트 제공
콘텐츠 관리
소셜 미디어 채널을 스캔하고, 대상 콘텐츠를 식별하고, 조치를 취(삭제, 대응 또는 사용자 감정 추적)하는 것은 에이전트 AI 시스템의 능력 범위 내에 있습니다. 복잡한 상호작용은 직원들이 처리하고 나머지는 에이전트 시스템이 처리하도록 하세요.
코딩 어시스턴트
2023년에는 소프트웨어 엔지니어의 10%가 코딩 어시스턴트를 사용했습니다. 하지만 Gartner는 소프트웨어 개발자의 75%가 일상 업무를 수행하기 위해 에이전트 AI를 사용할 것으로 예측합니다.
이러한 어시스턴트는 코드를 생성할 수도 있지만 편집자 및 검토자의 역할도 수행하여 작업의 문제를 다시 확인할 수 있습니다. 제 소프트웨이어 엔지니어 동료들은 몇 년 전보다 훨씬 더 빠르게 일하고 있습니다.
HR 자동화
HR 챗봇을 사용하면 인사 담당자가 더 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.
에이전트 AI는 이력서 심사, 인터뷰 예약, 신입사원 온보딩 안내와 같은 반복적인 작업을 자동화하여 HR 운영을 간소화합니다.
휴가 승인 및 예약이나 직원 스케줄 생성도 처리할 수 있습니다.
에이전트 AI의 유형
에이전트 AI를 적용하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음은 가장 일반적인 에이전트 AI의 5가지 유형과 AI 에이전트의 실제 적용 사례 및 이를 지원하는 시스템을 소개합니다.
1. 반응형 에이전트 AI
정의: 장기 기억이나 학습 능력 없이 특정 자극이나 상황에 반응하는 시스템.
예시: 예: 사전 정의된 쿼리를 처리하는 챗봇, 추천 시스템.
반응형 에이전트 AI는 간단한 작업을 빠르고 정확하게 실행하는 데 탁월합니다. 이러한 시스템은 FAQ에 대한 답변이나 제품 제안과 같이 알려진 조건에 따라 즉각적인 응답이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
2. 심의적 에이전트 AI
정의: 추론과 계획을 사용하여 의사 결정을 내리는 시스템으로, 종종 장기적인 결과를 고려합니다.
예시: 예: 교통을 탐색하는 자율 주행 차량, 공급망을 관리하는 AI.
심의적 AI는 로직과 예측을 사용하여 복잡한 작업을 관리하고 더 광범위한 목표에 부합하는 의사 결정을 내립니다. 이러한 시스템은 전략적 계획과 적응력이 요구되는 애플리케이션에 필수적입니다.
3. 대화형 에이전트 AI
정의: 인간 또는 다른 시스템과 상호작용하도록 설계된 AI로, 주로 동적인 환경에서 사용됩니다.
예시: 예: 가상 비서, 산업 환경의 협동 로봇(코봇).
대화형 에이전트 AI는 인간과 기계 간의 원활한 상호작용을 만드는 데 중점을 둡니다. 이러한 시스템은 사용자의 요구를 이해하고 이에 대응하는 것이 성공의 핵심인 환경에서 매우 중요합니다.
4. 적응형 에이전트 AI
정의: 피드백 및 데이터를 통해 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하며 그에 따라 행동을 조정하는 시스템.
예시 예: 개인화된 학습 플랫폼을 위한 AI 에이전트, 전자상거래의 동적 가격 책정 시스템.
적응형 AI는 데이터를 활용하여 의사 결정과 행동을 지속적으로 개선합니다. 이러한 유형의 AI는 시간이 지남에 따라 유연성과 개선이 최적의 결과를 달성하는 데 중요한 시나리오에서 성공합니다.
5. 멀티 에이전트 시스템(MAS)
정의: 공유 또는 개별 목표를 달성하기 위해 협력적 또는 경쟁적으로 작업하는 에이전트 AI 네트워크입니다.
예시: 예: 스마트 그리드를 위한 스웜 로봇 공학, 분산형 AI 시스템.
다중 에이전트 시스템에는 복잡한 대규모 문제를 해결하기 위해 여러 AI 엔티티가 상호 작용합니다. 다양한 관점이나 협업 전략의 이점을 활용할 수 있는 분산 환경에서 매우 효과적입니다.
에이전트 AI의 이점
자율적 의사 결정
반복적이거나 복잡한 작업은 에이전트AI가 처리하므로 팀이 매번 개입할 필요가 없습니다.
효율성 향상
에이전트 AI는 데이터를 신속하게 분석하고 의사 결정을 내리고 그에 따라 조치를 취함으로써기업이 시간과 리소스를 모두 절약할 수 있도록 지원합니다.
확장성
10개의 프로세스를 관리하든10,000개의 프로세스를 관리하든 에이전트 AI는 땀을 흘리지 않고도 증가하는 수요에 적응하며 손쉽게 따라잡을 수 있습니다.
적응성
에이전트AI는 단순히 스크립트를 따르는 것이 아니라 새로운 정보와 변화하는 조건에 적응하여 관련성과 정확성을 유지합니다.
문제 해결 능력 향상
에이전트 AI는 추론과 학습 능력을 통해가장 까다로운 문제도 해결하고 스마트하고 창의적인 솔루션을 제시할 수 있습니다.
비용 효율성
에이전트 AI는 시간 집약적인 작업을 자동화함으로써리소스를 최대한 활용하면서 비용을 절감할 수 있습니다.
향상된 사용자 경험
고객 지원에서 마케팅에 이르기까지에이전트 AI는 개인화되고 반응이 빠른 상호작용을 제공하여 사용자의 참여를 유도합니다.
연중무휴 24시간 가용성
인간 팀과 달리에이전트 AI는 24시간 내내 서비스 및 생산성을 유지할 수 있습니다.
조직에 에이전트 AI 배포
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↪CF_200D↩오늘 구축 시작하기. 무료입니다.
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