AI 에이전트와 챗봇을 위한 25가지 생성형 AI 활용 사례

AI 에이전트와 AI 챗봇은 단순한 유행어가 아닙니다. 이들은 전 세계 비즈니스 프로세스를 실제로 지원하고 있으며, 그 인기도 빠르게 높아지고 있습니다.

AI 에이전트의 실제 활용 사례는 여러분의 기기에 있는 AI 어시스턴트부터 온라인에서 만나는 고객 지원 에이전트까지 다양합니다.

AI 에이전트와 챗봇의 활용 사례가 궁금하신가요? 지금 조직들이 AI 기술을 활용하는 25가지 방법을 살펴보겠습니다:

고객 대상 활용 사례

고객을 직접 상대하는 AI 에이전트는 가장 익숙한 형태의 AI 적용 사례입니다. 이 에이전트들은 사용자와 직접 소통하며, 빠르고 신뢰할 수 있으며 개인화된 지원을 제공해 고객 경험을 혁신합니다.

아마도 여러분은 이미 쇼핑, 문제 해결, 웹 탐색 중에 한 번쯤 이들과 상호작용해 보셨을 것입니다.

1. 고객 지원

가장 흔한 사례로, 고객 지원 챗봇은 대량의 문의를 신속하게 처리하고, 자주 묻는 질문에 즉각적으로 답변하며, 문제 해결을 돕고, 유용한 자료로 안내하는 데 뛰어납니다.

지식 베이스와 티켓 시스템과 연동하여 지원 프로세스를 간소화하고, 대기 시간을 줄이며, 고객이 충분히 응대받는다는 느낌을 주면서도 인력의 부담을 줄여줍니다.

2. 판매 지원

AI 에이전트는 AI 판매 퍼널의 어느 단계에서든 도입될 수 있습니다. 이들은 제품 추천, 기능 비교, 실시간 가격 및 재고 안내 등으로 판매 과정을 향상시킵니다.

고객이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와 만족도를 높이고 전환율을 증가시킵니다. 제품 카탈로그를 안내하거나, 고객 선호도에 따라 추가 상품을 추천하는 등 판매 챗봇은 디지털 경험에서 점점 더 보편화되고 있습니다.

3. 리드 생성

리드 생성 봇은 영업 에이전트의 한 종류이지만, 보통 판매를 직접적으로 내세우지 않습니다. 이들은 유용한 정보를 제공하고, AI 에이전트는 리드와의 소통 및 자격 심사를 간편하게 만듭니다. 대화를 시작하고, 맞춤형 질문을 던지며, 이메일 주소나 선호도와 같은 중요한 정보를 수집합니다.

CRM 시스템과 원활하게 연동되어, 잠재 고객을 적절히 관리하다가 인력이 후속 조치를 취할 준비가 되었을 때 연결해줍니다. 이를 통해 영업팀은 우수 리드에 집중할 수 있습니다.

4. 이커머스

주문 추적부터 재고 문의까지, 이커머스를 위한 대화형 AI는 다양한 곳에서 활용되고 있습니다.

이 에이전트들은 사용자의 탐색 기록이나 선호도를 바탕으로 맞춤형 상품을 추천해 구매 가능성을 높입니다. 또한 구매 후 지원, 반품 처리, 연관 상품 추천 등도 간소화합니다.

5. 마케팅 및 홍보

마케팅용 AI 에이전트는 대화형 마케팅을 도입하는 GTM 팀에서 점점 더 많이 활용되고 있습니다.

이들은 다양한 고객 세그먼트에 맞춘 메시지를 작성해 개인화된 홍보 캠페인을 진행할 수 있습니다. 또한 프로모션, 후속 연락, 장바구니 이탈 고객 재유치 등 고객과의 소통 기회를 포착합니다.

내부 비즈니스 활용 사례

AI 에이전트는 고객뿐 아니라 내부 운영도 혁신하고 있습니다.

워크플로우를 간소화하고 필요할 때 즉시 지원을 제공함으로써, 내부 챗봇은 더 효율적인 업무 환경을 만들어가고 있습니다.

이들이 어떻게 조직의 이면에서 가치를 창출하는지 살펴보겠습니다:

6. 직원 지원

HR 챗봇은 정책, 휴가, 온보딩 절차 등과 관련된 질문에 답하는 데 널리 활용됩니다.

직원들은 HR 지원을 기다릴 필요 없이 정확한 정보를 즉시 얻을 수 있어, 내부 운영이 더욱 원활해집니다.

7. 지식 관리

AI 에이전트는 문서 검색, 복잡한 정보 요약, 빠른 답변 제공을 통해 기업 내 지식 접근성을 높입니다.

컴플라이언스 요구사항 파악이나 프로젝트 자료 찾기 등 다양한 업무를 지원해, 팀 간 정보 접근이 쉬워집니다.

8. 교육 및 역량 강화

AI 에이전트는 직원의 역할이나 목표에 맞는 맞춤형 교육 과정과 자료를 추천해 직원 개발을 지원합니다.

학습 자료, 인터랙티브 퀴즈, 시뮬레이션 등에 즉시 접근할 수 있도록 하여, 유연하고 효율적인 교육 환경을 제공합니다.

9. 프로세스 자동화

많은 기업들이 직원들에게 반복적인 업무를 맡기고 있습니다.

하지만 회의 일정 잡기, 문서 관리, 인보이스 처리 등 일상적인 업무는 AI 에이전트로 손쉽게 자동화할 수 있습니다.

반복적인 운영 업무를 자동화함으로써, 직원들은 더 전략적이고 중요한 일에 집중할 수 있어 조직 전체의 생산성이 향상됩니다.

10. 연구 지원자

AI 에이전트는 보고서 요약, 트렌드 파악, 복잡한 질문에 대한 답변 등 연구 업무를 간소화합니다.

대량의 데이터를 빠르게 처리하고, 핵심 인사이트를 도출해 명확하게 제시함으로써 학계, 기업, 과학 분야의 의사결정을 지원합니다.

11. 제품 개발

AI 에이전트는 고객 피드백을 분석해 유용한 인사이트를 도출함으로써 제품 개발을 지원할 수 있습니다.

실시간으로 시장 동향을 모니터링하고, 데이터 기반의 추천을 제공하며, 반복 업무를 자동화합니다.

12. 데이터 분석

마찬가지로, AI 에이전트는 데이터 정제, 보고서 생성 등 반복적인 작업을 자동화해 데이터 분석을 효율화합니다.

여러 소스의 정보를 통합해 실질적인 인사이트를 제공하고, 트렌드 파악이나 KPI 추적 등 다양한 부서의 팀을 지원합니다.

13. 맞춤형 워크플로우 자동화

바이오테크, 에너지, 건설 등 특수 산업에서는 AI 에이전트가 특정 운영 요구에 맞춘 워크플로우를 구축할 수 있습니다.

실험실 데이터 입력 자동화부터 에너지 분배 최적화까지, 기업은 맞춤형 솔루션을 도입해 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있습니다.

14. 콘텐츠 모더레이션

AI 에이전트는 사용자 생성 콘텐츠가 회사 정책이나 법적 기준을 준수하는지 필터링하여 콘텐츠 모더레이션을 강화합니다.

부적절하거나 유해한, 또는 규정에 맞지 않는 자료를 신속하게 감지해, 안전한 온라인 환경을 조성하고 브랜드 평판을 보호합니다.

산업별 활용 사례

AI 에이전트는 각 산업의 고유한 과제와 요구를 해결하며 산업 전반을 변화시키고 있습니다.

헬스케어부터 여행까지, 이 시스템들은 전문적이고 효율적인 솔루션으로 프로세스를 최적화하고 사용자 경험을 개선합니다.

15. 헬스케어

에이전트형 AI를 가장 빠르게 도입한 산업 중 하나가 헬스케어입니다. 새로운 기술을 적용하기에 효과가 큰 분야입니다.

AI 에이전트는 증상 확인, 예약 일정 관리, 의료 절차 설명 등 다양한 업무를 사용자 친화적으로 지원하고 있습니다.

헬스케어 챗봇은 환자와의 소통을 간소화하고, 행정 부담을 줄이며, 접근성 높고 정확한 의료 안내를 제공합니다.

16. 금융

계정 관리부터 맞춤형 투자 조언까지, 금융용 AI 에이전트는 금융 서비스를 혁신하고 있습니다.

실시간으로 이상 거래 감지 알림을 제공해 사용자가 안전하게 정보를 확인할 수 있도록 돕습니다. 속도와 정확성을 결합해 고객 신뢰와 운영 효율성을 높입니다.

17. 교육

가상 튜터로서, 학생용 AI 에이전트는 학습 지원, 학업 질문 답변, 맞춤형 학습 계획 제공이 가능합니다.

AI 챗봇은 교육 분야에서 교육을 더욱 상호작용적이고 접근하기 쉽게 만들어, 학생과 교사가 교실과 온라인 모두에서 성공에 필요한 도구를 갖출 수 있도록 지원합니다.

18. 부동산

챗봇 도입률이 가장 높은 산업은 부동산이며, 부동산 챗봇의 인기도 계속해서 증가하고 있습니다.

AI 에이전트는 부동산 매물을 추천하고, 고객 상담을 관리하며, 문서 업무를 자동화하여 부동산 업무를 간소화합니다. 맞춤형 매물 제안을 통해 고객 경험을 향상시키고, 사람 에이전트의 행정 업무도 효율적으로 처리합니다.

19. 여행 및 호스피탈리티

AI 에이전트는 여행 예약, 일정 계획, 객실 유형이나 활동 등 선호도 정리와 같은 업무를 관리합니다.

호텔 챗봇은 예약, 편의시설 요청, 지역 추천 등에서 점점 더 많이 활용되며, 맞춤형 실시간 지원으로 여행 경험을 간소화합니다.

호텔 챗봇 사례 연구를 읽고, 고객과 직원 모두에게 어떤 도움이 될 수 있는지 더 많은 아이디어를 얻어보세요.

20. 법률 지원

AI 에이전트는 긴 계약서를 요약하고, 주요 조항을 강조하며, 잠재적 위험이나 규정 준수 문제를 표시하여 법률 업무를 간소화합니다. 대량의 문서를 신속하고 정확하게 분석해 법무팀의 시간을 절약하고, 기업이 규정을 준수하면서 비용이 많이 드는 실수를 줄일 수 있도록 돕습니다.

고급 활용 사례

확장 가능한 플랫폼을 사용한다면, 어떤 다단계 업무든 모든 활용 사례에 맞는 AI 에이전트를 개발할 수 있습니다.

다음은 챗봇 빌더들이 AI 자동화 도구를 창의적으로 활용하는 몇 가지 방법입니다.

21. 이벤트 관리

이벤트 기획은 공급업체 관리부터 참가자 안내까지 복잡한 일정 조율이 필요합니다. 하지만 AI 에이전트가 이러한 과정을 단순화합니다.

이 도구들은 일정 조율부터 알림 발송까지 모든 업무를 처리합니다. 등록 관리, 참가자 선호도 추적, 행사 후 피드백 수집까지 담당해, 누락되는 일이 없도록 합니다.

22. 과학 연구

연구 프로젝트는 세밀한 관리와 방대한 데이터 처리 능력이 요구됩니다. AI 에이전트는 연구 기관에서 점점 더 흔하게 사용되고 있습니다.

이 자동화 에이전트는 복잡한 데이터를 분석하고, 가설을 생성하며, 시간이 많이 소요되는 문헌 조사를 자동화할 수 있습니다.

패턴을 식별하고 결과를 요약함으로써, 연구자들이 중요한 통찰과 혁신에 집중할 수 있도록 돕습니다.

23. 위기 관리

긴급 상황에서는 신속한 의사결정과 정확한 정보가 필요하며, AI 에이전트는 이 두 가지 모두에 강점을 보입니다.

실시간 데이터를 모니터링하여 AI 도구는 상황 변화를 추적하고, 위험을 분석하며, 실행 가능한 인사이트를 제공합니다. 팀이 자원을 효율적으로 배분하고, 효과적인 대응을 계획하며, 압박 상황에서도 통제력을 유지할 수 있도록 지원합니다.

24. 공급망 관리

AI 에이전트는 수요 예측, 재고 최적화, 물류 업무 자동화가 가능합니다. 현대 공급망은 복잡하여 정확한 예측과 원활한 물류가 필수적입니다.

실시간 데이터를 분석하여 AI 에이전트는 지연을 예방하고, 비용을 절감하며, 공급망 운영이 원활하게 유지되도록 돕습니다.

25. 사이버 보안

사이버 공격의 위협이 커지면서 지속적인 감시와 신속하고 지능적인 대응이 요구됩니다.

AI 에이전트는 네트워크를 모니터링하고, 취약점을 식별하며, 실시간으로 이상 징후를 탐지해 사이버 보안을 강화합니다. 예측 분석을 통해 잠재적 위협에 사전에 대응하여 시스템이 안전하고 정상적으로 운영되도록 합니다.

맞춤형 AI 에이전트 만들기

AI 에이전트와 챗봇은 고객 서비스, 내부 운영, 전자상거래 등 다양한 산업에서 대중적으로 도입되고 있습니다. 도입이 늦은 기업은 AI 혁신의 흐름에서 뒤처질 수 있습니다.

Botpress는 엔터프라이즈를 위해 설계된 무한히 확장 가능한 AI 에이전트 플랫폼입니다. 저희 스택을 통해 개발자는 필요한 모든 기능을 갖춘 LLM 기반 에이전트를 구축할 수 있습니다.

강화된 보안 기능으로 고객 데이터가 항상 보호되며, 개발팀이 완전히 제어할 수 있습니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

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자주 묻는 질문

1. AI 에이전트, 챗봇, 가상 비서의 차이점은 무엇인가요?

AI 에이전트, 챗봇, 가상 비서는 복잡성과 기능에서 차이가 있습니다. 챗봇은 일반적으로 미리 정해진 규칙과 스크립트로 질문에 답하고, Siri나 Alexa 같은 가상 비서는 음성과 맥락 이해로 더 넓은 작업을 처리하며, AI 에이전트는 자율적으로 의사결정을 내립니다.

2. AI 에이전트는 기존 자동화 도구(RPA)와 어떻게 다른가요?

AI 에이전트는 기존 자동화 도구(RPA)와 달리, RPA는 UI를 모방해 정적인 규칙 기반 작업(예: 양식 작성, 데이터 입력)을 자동화하지만, AI 에이전트는 변화하는 상황에 맞춰 상호작용 중 맥락에 따라 의사결정을 내릴 수 있습니다.

3. AI 에이전트가 권장되지 않는 산업이 있나요?

AI 에이전트는 원자력, 군사 시스템, 항공 관제 등 고위험 산업에서는 자동화된 의사결정의 완전한 감사가 필요하므로 권장되지 않습니다. 하지만 해당 산업 내 IT 헬프데스크나 HR 지원 등 내부의 저위험 업무에는 여전히 유용할 수 있습니다.

4. AI 에이전트를 구축하고 배포하려면 어떤 기술이 필요한가요?

AI 에이전트 구축과 배포에는 Botpress 같은 노코드 플랫폼을 사용하면 대화 설계와 기본 논리만 알면 되지만, 더 고급 구현에는 JavaScript, REST API, JSON 처리, LLM 동작 및 구조에 대한 이해가 도움이 됩니다.

5. 아이디어에서 배포까지 보통 얼마나 걸리나요?

AI 에이전트의 아이디어 구상부터 배포까지는 대부분의 비즈니스 활용 사례에서 몇 일에서 2주 정도 소요됩니다. 특히, 미리 만들어진 템플릿이나 노코드 빌더를 사용할 경우 빠르며, 복잡한 맞춤형 에이전트는 통합 및 테스트에 따라 더 오래 걸릴 수 있습니다.