에이전트 AI 워크플로란 무엇인가요?

1. 목표와 맥락 이해

에이전트 AI 워크플로는 명확한 목표와 매개변수를 통해 운영을 안내하도록 설계되었습니다. 

이 경우 의사의 진료 가능 여부, 환자 선호도, 진료소 리소스 등의 요소를 고려하여 환자 예약을 효율적으로 예약하는 것이 목표입니다.

AI 에이전트는 진료 시간, 의사 전문 분야, 환자 이력 등 특정 규칙과 맥락을 이해하도록 프로그래밍되어 있습니다.

2. 실시간 데이터 분석

AI 에이전트는 어떤 의사가 병가를 냈는지, 어떤 예약이 변경되었는지 등 실시간 데이터를 지속적으로 분석합니다.

예를 들어, 예약 취소로 인해 의사가 공석이 생기면 AI 에이전트가 이 정보를 처리하여 새로 열린 슬롯의 혜택을 받을 수 있는 환자를 식별합니다.

3. 자율적인 의사 결정

AI 에이전트는 분석된 데이터를 기반으로 옵션을 평가하고 자율적으로 최선의 조치를 결정합니다. 

예를 들어 환자가 예약 당일에 예약을 취소하는 경우 AI 상담원은 어떤 환자가 마지막 순간에 예약을 잡을 가능성이 가장 높은지 자율적으로 판단합니다. 긴급한 건강 문제가 있는 환자에게 먼저 전화를 걸어 예약을 할 의향이 있고 가능한 사람을 찾을 때까지 기다릴 수 있습니다.

4. 능동적으로 작업 실행 

그런 다음 AI 에이전트가 가장 적합한 환자를 알려주고, 의사의 스케줄 정보를 업데이트하고, 예약을 확인하며, 이 모든 과정을 사람이 직접 입력할 필요 없이 수행합니다.

판매

단순히 고객 참여 도구로 영업 챗봇을 배포하는 것부터 완전 자동화된 영업 프로세스를 구현하는 것까지, 에이전트 AI 워크플로는 기업이 고객과 소통하는 방식을 혁신하고 있습니다.

AI 챗봇은 고객의 질문에 즉각적인 답변을 제공하고, 검색 기록을 기반으로 제품을 추천하며, 결제 과정을 안내할 수 있습니다. 버려진 카트나 시간에 민감한 오퍼에 대한 알림을 통해 판매 기회를 놓치지 않도록 할 수 있습니다.

마케팅

챗봇 마케팅과 같은 에이전트 AI 워크플로는 개인화된 프로모션을 제공하고, 실시간 데이터를 분석하고, 홍보 활동을 최적화하여 마케팅을 혁신합니다. 

챗봇은 맞춤형 대화로 고객의 참여를 유도하고, 제품을 추천하며, 방치된 카트에 대한 알림을 보냅니다. 

연말 세일과 같은 성수기에는 프로모션을 동적으로 조정하여 매출을 극대화합니다:

• 제품 추천
• 맞춤형 할인
• 실시간 프로모션 조정

헬스케어

에이전트 AI 워크플로는 의사 가용성을 최적화하고 환자 만족도를 개선하여 환자 진료 예약을 용이하게 합니다.

이러한 워크플로에서는 미리 알림을 보내고, 필요한 경우 예약 일정을 변경하며, 긴급성과 특정 의료 요구 사항에 따라 환자의 우선순위를 지정합니다. 

공급망 관리

실시간 수요 예측과 동적 재고 관리는 에이전트 AI 워크플로가 공급망 관리를 혁신하는 두 가지 주요 방식입니다. 이러한 워크플로는 실시간 데이터를 활용하여 공급망의 모든 단계에서 지연을 최소화하고 비용을 절감하며 효율성을 최적화합니다.

예를 들어, AI 에이전트는 수요 급증을 예측하고 이러한 변화에 맞춰 재고 수준을 자동으로 조정할 수 있습니다. 일반적으로 수요가 증가하는 블랙 프라이데이와 같은 이벤트 기간에는 AI 에이전트가 이를 예측하여 선제적으로 재고 수준을 높일 수 있습니다.

대화형 AI 워크플로

AI 기반 어시스턴트에 사용되는 것과 같은 대화형 AI 워크플로에는 컨텍스트, 의도 및 과거 데이터를 기반으로 다단계 상호작용을 통해 사용자를 안내하는 작업이 포함됩니다. 

이러한 워크플로는 사용자의 요구를 예측하고 자율적으로 대응을 조정하여 개인화되고 효율적인 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 

예를 들어, AI 기반 고객 지원 워크플로는 일련의 상황 인식 질문을 통해 사용자에게 안내함으로써 주문 추적이나 계정 문제 해결과 같은 일상적인 쿼리를 처리할 수 있습니다. 

챗봇은 자세한 대화 내역을 제공하면서 복잡한 문제를 인간 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다. 사람의 개입 없이 해결된 상호작용의 비율을 측정하는 높은 챗봇 격리율은 이러한 워크플로우가 비용을 절감하고 응답 시간을 개선하는 데 성공했음을 보여줍니다.

멀티 에이전트 시스템(MAS)

다중 에이전트 시스템 (MAS)에서는 여러 AI 에이전트가 동일한 환경 내에서 협업하여 복잡하고 분산된 문제를 해결합니다. 

MAS는 에이전트 AI 워크플로우를 활용하여 에이전트가 실시간으로 데이터를 교환하고, 작업을 조율하고, 공동 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 작업을 세분화하고 공유 목표를 달성할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 소매업체는 여러 대의 배송 드론 또는 자율주행 차량이 협업하여 배송 시간과 경로를 최적화하는 자율 배송 차량 관리를 위해 MAS를 구현할 수 있습니다. 

이러한 시스템을 통해 차량은 도로 폐쇄나 날씨 변화와 같은 실시간 상황에 맞게 통신하고 적응하여 효율적이고 적시에 배송할 수 있습니다.

강화 학습(RL) 에이전트

강화 학습(RL) 에이전트는 시행착오를 통해 학습하며, 자신의 행동으로 받은 보상이나 불이익에 따라 결정을 조정합니다. 

예를 들어 창고 로봇 공학에서 RL 에이전트는 로봇 팔의 움직임을 최적화하여 물품을 더 효율적으로 골라 포장할 수 있습니다. 처음에는 에이전트가 물품의 위치를 잘못 판단하는 등의 실수를 할 수 있지만 시간이 지나면서 성공적인 작업에 대한 보상 신호를 최대화하여 가장 효율적인 경로와 동작을 학습합니다.

모든 AI 에이전트는 본질적으로 에이전트인가요?

그렇지 않습니다. 모든 에이전트형 AI가 에이전트이기는 하지만 모든 에이전트가 에이전트인 것은 아닙니다. 일부 AI 에이전트는 자율적인 결정을 내리거나 새로운 상황에 적응하지 않고 단순한 지시를 따르기만 합니다.

에이전트 AI 워크플로가 구조화되지 않거나 예측할 수 없는 환경에서도 작동할 수 있나요?

예, 실시간 데이터와 피드백을 사용하여 실시간으로 적응하도록 설계되었지만, 얼마나 잘 작동하는지는 얼마나 똑똑하고 잘 훈련되었는지에 따라 달라집니다.

상담원 AI 워크플로우를 구축하기 위한 기술적 요구 사항은 무엇인가요?

일반적으로 깨끗한 실시간 데이터에 대한 액세스, 견고한 AI 모델(예: LLM 에이전트 또는 의사 결정 엔진), 목표 또는 규칙을 정의하는 방법, 모든 부분을 연결하기 위한 인프라(일반적으로 API 또는 로우코드 플랫폼)가 필요합니다.

내 비즈니스 프로세스가 상담원 자동화에 적합한지 어떻게 확인할 수 있나요?

프로세스에 반복적인 의사 결정과 실시간 데이터가 많이 포함되며 항상 사람을 기다리지 않고 더 빠르게 처리할 수 있는 이점이 있다면 에이전트 AI가 적합할 수 있습니다.

상담원 AI 워크플로우의 성능은 어떻게 측정하나요?

일반적으로 작업 성공률, 속도, 비용 절감 또는 사용자 만족도와 같은 메트릭으로 추적합니다. 또한 사람의 도움이 얼마나 자주 필요한지(또는 필요하지 않은지!) 살펴보고 싶을 것입니다.