에이전틱 자동화
가장 먼저 등장한 것은 소프트웨어 로봇을 활용하여 반복적인 규칙 기반 액티비티 및 태스크를 수행하는 로봇 프로세스 자동화(RPA)였습니다. 그 뒤를 이은 것은 지능형 문서 처리(IDP), 커뮤니케이션 마이닝, 프로세스 마이닝과 같이 더욱 고도화된 인지적 스킬을 요하는 프로세스로 자동화의 경계를 확장하는 AI 기반 자동화입니다. 이제 마침내 에이전틱 자동화의 시대가 열렸습니다.
에이전틱 자동화란?
에이전틱 자동화는 자동화 분야의 최신 기술입니다. 이 기술은 대규모 언어 모델(LLM), 생성형 AI(GenAI), 대규모 행동 모델(LAM) 및 기타 고급 AI를 기반으로 소프트웨어 '에이전트'가 자율적인 액션을 실행하도록 지원합니다. 에이전틱 자동화 에이전트는 주변 환경을 인식하고, 인식된 환경에 대해 추론 및 질문하고, 특정 목표를 달성하기 위한 일련의 액션을 수립 및 실행할 수 있습니다. 이러한 에이전트의 작업을 인간이 구조화하고 지시할 필요가 없습니다. 에이전트는 스스로 데이터를 평가하고, 패턴을 인식하고, 새로운 질문을 구상하고, 결론을 도출하고, 작업을 완료하기 위한 프로세스를 구조화하고, 작업을 실행할 수 있습니다.
RPA 및 AI 기반 자동화가 사라지는 것은 아닙니다. 그러나 에이전틱 자동화는 자동화의 미래를 바꾸고 있으며, 디지털 및 AI가 포화 상태를 이룬 세상에서 비즈니스 운영에 더욱 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 다양한 자동화 접근 방식에 에이전틱 자동화가 추가됨으로써 이전에는 일상적이지 않거나 예측할 수 없어 자동화가 불가능했던 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있게 되었습니다. 즉, 이제 기업은 복잡한 엔드-투-엔드 워크플로우를 완전히 자동화할 수 있습니다. 또한 지금까지 자동화가 불가능했던 프로세스의 '롱테일'을 처리할 수 있게 되었습니다.
에이전틱 자동화를 사용하여 얻을 수 있는 이점은?
에이전틱 자동화는 다양한 부서와 산업에 다음 이점을 제공합니다.
자동화 가능한 환경 확장
에이전틱 자동화는 더욱 광범위한 조직 프로세스로 자동화의 범위를 확장하여 기존 방법으로는 너무 복잡하거나 미묘해서 자동화하기 어려웠던 태스크를 자동화할 수 있도록 합니다. 이 기술은 기존의 RPA만으로는 처리할 수 없었던 작업의 롱테일을 포함해 느리고 수동적이며 비용이 많이 드는 광범위한 프로세스에 빠르고 효율적이며 처리 능력이 뛰어난 자동화를 적용합니다. 에이전틱 자동화는 규칙이 항상 정확하지는 않은 동적인 환경에서 그 진가를 발휘합니다. 에이전틱 자동화의 적응성 및 역동성을 바탕으로, 이제 비정형 데이터, 패턴 인식, 실시간 의사 결정이 포함된 복잡한 워크플로우에 자동화를 적용할 수 있습니다.
엔터프라이즈 전반의 효율성 및 생산성 향상
RPA와 같은 기존의 자동화 방식은 사전 정의된 규칙을 사용하여 반복적인 태스크를 없애는 데 매우 효과적인 반면, 예측 가능성이 낮고 규칙 기반이 아닌 작업에는 사용하기 어렵습니다. 따라서 엔드-투-엔드 프로세스에 사람이 수동으로 개입해야 하는 지점이 있을 수 있습니다. 이제 에이전트는 고급 자동화 기술을 통해 제공되는 에이전틱 자동화를 사용하여 이러한 유형의 확률론적이고 덜 구조화된 태스크를 처리할 수 있어 더 많은 프로세스를 처음부터 끝까지 완전히 자동화할 수 있습니다. 그 결과 고성능의 정확한 자동화된 프로세스를 구축하는 동시에 사람들이 더욱 가치 있는 일에 생산적으로 더 많은 시간 집중하도록 할 수 있습니다.
의사 결정 능력 개선
많은 기업에서 대부분의 의사 결정을 내릴 때 대량의 데이터를 빠르게 분석하고, 정확한 결론을 도출하고, 신속한 조치(예: 실시간 공급망 최적화, 즉각적인 부정 행위 확인 또는 고객을 위한 온디맨드 방식 차선 조치)를 취해야 합니다. AI 에이전트는 인간의 능력을 뛰어넘는 속도와 규모로 데이터를 실시간으로 분석하고 처리할 수 있으므로 정확하며 실행 가능한 고품질의 정확한 인사이트를 빠르게 제공할 수 있습니다. 또한 정보 흐름에 대한 '상시' 또는 '온디맨드' 분석을 통해 사용 가능한 한 가장 정확한 최신 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
혁신 및 경쟁 우위 개선
경쟁력을 유지하려면 끊임없이 발전해야 합니다. 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 식별하고 권장 사항을 제공하는 AI 에이전트의 능력은 혁신을 지원하는 것으로도 확장됩니다. 에이전트는 복잡한 분석을 자율적으로 수행하여 새로운 시장을 찾고, 신제품을 효과적이고 효율적으로 출시하고, 더 우수하고 더 저렴한 제품과 서비스를 더 빠르게 제공하는 방법을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 시간이 오래 걸리는 하위 수준의 기본 분석을 수행함으로써 사람이 '인간'의 능력을 더 많이 활용하여 창의력과 상상력을 발휘하고 틀에 박히지 않은 자유로운 사고를 하여 진정으로 참신한 아이디어를 개발할 수 있도록 합니다.
직원 역량 및 만족도 향상
에이전틱 자동화는 일상적이고 반복적인 태스크를 수행해 주는 AI 공동 작업자를 제공하여 직원의 역량을 강화할 수 있습니다. 따라서 직원은 더욱 창의적이고 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다. 이러한 업무 수행 방식의 전환은 직무 만족도를 높일 뿐만 아니라 직원이 조직의 목표에 더욱 의미 있게 기여할 수 있도록 합니다. 비즈니스는 직원의 참여도와 업무 의욕을 높여 장기적인 성공과 경쟁 우위 확보에 필수인 창조, 상상, 혁신과 같은 '인간적인' 일에 주력하도록 할 수 있습니다.
지속적인 프로세스 및 에이전트 개선
가장 정교한 수준의 AI 에이전트는 사람이 높은 수준으로 개입할 필요 없이 자체 성능을 모니터링하고 학습하여 시간이 갈수록 개선됩니다. 에이전트의 학습을 통해 프로세스가 더 효율적이고 효과적으로 발전합니다.
자동화된 워크플로우 및 프로세스와 관련 영향에 대한 심층적인 가시성
에이전틱 자동화의 상시 자체 모니터링 기능은 지속적인 프로세스 개선(위 내용 참조)만 지원하는 것이 아니라 태스크 및 프로세스 수준에서 자동화의 영향과 ROI를 빠르고 정확하게 계산할 수 있게 합니다. 조직은 비즈니스 운영의 성과와 개선이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다. 또한 비즈니스는 투자 결정에 대한 확신을 갖고 결과와 인사이트를 바탕으로 추가 투자에 집중하고 그 정당성을 입증할 수 있습니다.
더욱 우수하고 빠른 AI 실행
에이전틱 자동화는 특정 태스크에 가장 적합하고 효율적인 모델이 사용되도록 하기 위해 필요한 프레임워크와 인텔리전스를 제공하여 비즈니스가 AI 투자를 최대한으로 활용하고 AI 역량을 향상하는 동시에 ROI를 더 빠르게 실현할 수 있도록 합니다.
확장성, 유연성, 미래 보장
에이전틱 자동화는 본질적으로 확장 가능하며 유연합니다. 따라서 에이전틱 자동화는 수요 증가를 처리하기 위해 확장하든, 시장 혼란에 신속하게 대응하든, 새로운 시장으로 전환하든 비즈니스 상황의 변화에 대응하는 데 필요한 민첩성과 속도를 제공합니다. 이러한 본질적인 유연성은 운영의 미래를 보장하고자 하는 기업에 필수입니다.
에이전틱 자동화, AI 기반 자동화, RPA의 차이점은?
조직은 다양한 방식과 자동화 도구를 사용하여 프로세스를 자동화할 수 있습니다. RPA, AI 기반 자동화, 에이전틱 자동화는 모두 엔터프라이즈 자동화에 각각 중요한 역할을 합니다.
RPA는 규칙 기반의 태스크를 비용 효율적이고 정확하게 처리하는 데 가장 적합합니다. RPA는 정형 데이터를 처리하고 명확한 지시를 따르는 데 뛰어나기 때문에 데이터 입력, 인보이스 처리와 같이 일상적이고 예측 가능한 프로세스를 자동화하는 데 적합합니다. 이러한 태스크는 대부분의 조직에서 필수지만, 사람의 판단, 창의성 또는 공감을 많이 필요로 하지 않아 지루할 수 있습니다. 이러한 반복적인 액티비티 유형을 로봇을 통해 처리함으로써 사람은 더 많은 부가가치를 창출하는 데 집중할 수 있습니다.
AI 기반 자동화는 지능형 자동화라고도 하며, 소프트웨어 로봇에게 고급 AI 스킬을 제공합니다. 로봇은 이러한 스킬을 통해 문서의 내용을 이해하고, 데이터를 추출하고, 이메일에 담긴 감정을 이해하는 등 더욱 광범위하고 어려운 태스크를 수행할 수 있습니다. AI에는 머신 러닝, 자연어 처리(NLP), 광학 문자 인식(OCR), 그리고 더 진화된 생성형 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) 등의 기술이 포함될 수 있습니다. 태스크와 프로세스는 아직 사람이 정의하지만, 태스크 자체는 다양한 AI 기반의 기능을 필요로 합니다.
에이전틱 자동화는 생성형 AI의 능력을 바탕으로 비정형 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하고, 액션을 계획하고, 스스로 결정을 내리는 기능을 에이전트에게 제공하여 자동화의 자동화 수준을 더 높은 차원으로 끌어올립니다. 사람이 정의된 프로세스 내에서 로봇에게 해야 할 일을 정확하게 알려 줘야 하는 대신, 에이전틱 자동화는 최신 생성형 AI의 기능을 바탕으로 에이전트(초고도화된 인지적 스킬을 가진 소프트웨어 로봇으로 가정)가 자율적으로 작업을 이해하고, 구조화하고, 완료할 수 있도록 돕습니다.
예를 들어, 사람 작업자는 에이전트에게 '두 개별 시스템의 데이터를 기반으로 세부 분석, 권장 조치, 해당 조치에 대한 근거를 포함한 상세한 보고서를 작성해 줘'와 같은 '태스크 프롬프트'를 제공할 수 있습니다. 에이전트는 수행해야 하는 작업, 여러 시스템에서 정보를 찾을 수 있는 위치, 정보를 분석하는 방법 등을 스스로 정할 수 있습니다. 그런 다음 작업 프로세스를 구성하고 실행할 수 있습니다.
에이전틱 자동화가 RPA와 AI 기반 자동화를 대체하게 되나요?
그 답은 확실히 '아니오'입니다. 어떤 프로세스든 RPA를 통해 수행할 수 있으며 수행해야 하는 태스크와 프로세스가 있습니다. 특히 복잡성과 변동성이 낮으면서 예측 가능한 규칙 기반 태스크의 경우 RPA를 사용하는 것이 에이전틱 자동화를 사용하는 것보다 훨씬 효율적이고 안정적이며 정확합니다. 마찬가지로, 지능형 자동화도 문서 처리, 문서 분석, 커뮤니케이션 마이닝 등과 같은 영역에서 에이전틱 자동화보다 더 우수한 컴퓨팅 효율성, 그리고 무엇보다도 더 높은 안정성과 신뢰성을 제공합니다. 이러한 이유로 에이전틱 자동화는 RPA와 지능형 자동화를 밀어내기보다는 그러한 기술과 공존할 가능성이 훨씬 높습니다. 오케스트레이션된 프로세스 내에서 에이전트와 다양한 스킬을 가진 로봇이 각자 효율성과 성과를 극대화할 수 있는 작업을 수행하며 조화롭게 협업하는 모습을 상상해 보세요.
좀 더 실감 나는 예를 들면, AI 에이전트는 엔드-투-엔드 프로세스를 완료하기 위해 RPA 로봇을 호출하여 일상적인 규칙 기반의 액티비티를 수행하도록 할 수 있습니다. 프로세스가 문서를 이해하고 내부 및 외부 시스템에서 정보를 추출해야 하는 경우, AI 에이전트는 이러한 지능형 자동화 스킬을 가진 로봇을 활용할 수 있습니다.
에이전틱 자동화의 일반적인 사용 사례는?
에이전틱 자동화는 아직도 새로운 기술이지만, 여러 산업, 부서 및 프로세스 클래스에 걸쳐 폭넓게 적용될 수 있습니다. 다음은 에이전틱 자동화를 잘 구현한 사용 사례입니다. 하지만 앞으로 더 많은 사용 사례가 빠르게 추가될 예정입니다.
뱅킹 및 금융 서비스
시장 동향을 분석하고, 투자 기회를 평가하고, 개별 고객을 위한 맞춤형 금융 플랜을 개발하는 등 다양한 목적으로 에이전트가 배포되면서 재무 자문 전문가는 고객 관계를 강화하고 전략적인 조언을 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 위험 관리 분야에서 에이전트는 방대한 데이터를 분석하여 잠재적 취약성을 발견함으로써 금융 기관이 위험에 대한 노출을 선제적으로 관리하고 규정을 준수하도록 돕습니다.
보험
보험 회사는 에이전틱 자동화를 통해 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 보험 회사는 이 기술을 활용하여 초기 제출부터 최종 지급에 이르기까지 전체 청구 프로세스를 자동화할 수 있습니다. AI 에이전트는 청구의 유효성을 즉시 평가하고, 다양한 소스에서 필요한 정보를 수집하고, 더 나아가 지식을 바탕으로 고객과 공감하면서 소통할 수 있습니다. 이를 통해 청구 프로세스가 가속화될 뿐만 아니라 조정 전문가의 관리 부담이 감소하여 보다 복잡한 사례에 집중하고 더 높은 수준의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
공공 부문
공공 기관은 에이전틱 자동화의 능력을 활용하여 대민 서비스를 개선하고 운영을 간소화하고 있습니다. 이 기술은 공공 기관이 문서 처리, 데이터 분석, 리소스 할당과 같은 태스크를 자동화할 수 있도록 하여 귀중한 인적 자원이 더 복잡한 태스크를 처리하는 데 집중할 수 있게 합니다. 또한 도시 계획 및 의료와 같은 영역에서 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 공공 서비스의 효율성과 성과를 높입니다.
제조
에이전틱 자동화는 작업 현장의 효율성과 생산성을 완전히 새로운 차원으로 끌어올립니다. 예측 유지보수 알고리즘은 머신 데이터를 실시간으로 분석하여 고장을 사전에 예측하고 고비용의 가동 중지 시간을 최소화합니다. 또한 엄격한 품질 관리 검사자로서 AI 기반 시스템을 활용하여 매우 높은 정확성으로 제품을 면밀하게 검사합니다. 공급망 관리 분야에서 에이전트는 경로를 최적화하고, 잠재적인 병목 지점을 예측하고, 수요 변동에 따라 재고 수준을 조정할 수 있는 실시간 기능을 제공합니다.
통신
통신 산업에서는 네트워크 안정성이 무엇보다 중요합니다. 에이전틱 자동화는 잠재적인 네트워크 문제를 사전에 파악하고 해결하여 원활한 연결을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 고객에게 중단 없는 서비스를 보장하고 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다.
의료 및 생명 과학
디지털화가 빠르게 진행 중인 의료 분야에서는 에이전틱 자동화를 통해 혁신 속도를 더욱 높일 수 있습니다. 에이전트는 디지털화된 의료 이미지와 환자 데이터를 사용하여 환자를 신속하게 진단할 수 있습니다. 그런 다음 최신 과학 데이터와 개별 환자의 이력을 종합하여 맞춤화된 치료 계획을 빠르게 수립할 수 있습니다. 신약 개발에서는 생명을 구하는 의약품을 더 빨리 출시하는 것을 목표로 AI 에이전트를 통해 방대한 데이터 집합을 빠르게 분석하고, 잠재적인 약물 표적에 초점을 맞추고, 복잡한 시뮬레이션을 수행하여 효과를 예측할 수 있습니다.
고객 경험
에이전틱 자동화는 모든 산업에서 고객 경험을 향상합니다. 이 첨단 기술은 자동화 맞춤형 추천과 연중무휴 24시간 지원을 제공하여 고객이 가치를 인정받고 의견을 존중받는다는 느낌을 받을 수 있게 합니다. 감정 분석 도구는 고객 피드백을 실시간으로 파악합니다. 따라서 비즈니스는 선제적으로 대응하고 오퍼링을 개선하여 장기적인 고객 충성도를 높이고 지속 가능한 성장을 도모할 수 있습니다. 이러한 지원은 단순한 FAQ 및 자동화된 응답 그 이상을 제공합니다. 에이전틱 AI를 탑재한 에이전트는 구두 및 서면 고객 쿼리를 이해하고 복잡한 문제를 해결하며 고객의 요구 사항까지도 예측하여 개인화된 경험을 선제적으로 제공할 수 있습니다.
직원 경험
임원의 책무에는 일반적으로 내부 커뮤니케이션, 블로그, 공지 사항을 전달하는 과정에서 직원의 질문에 답변하고 피드백에 대응하여 직원의 참여도를 높이는 일이 포함되어 있습니다. AI 에이전트는 이러한 커뮤니케이션을 수집 및 요약하고, 댓글을 이러한 요약과 연결하고, 임원이 댓글에 답변해야 하는지를 결정하고, 적절한 임원에게 할당하고, 각 임원에게 필요한 조치의 우선순위가 지정된 요약을 이메일로 전달하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 임원은 더욱 양질의 개인화된 답변을 작성하는 데 더 많은 시간을 할애하고 직원의 중요한 커뮤니케이션을 놓치지 않을 수 있습니다.
시설, 장비, 제품 관리 및 모니터링
에이전틱 AI와 사물 인터넷(IoT)의 통합으로 중장비, 설비, 제품을 관리하는 방식에 혁신을 가져올 새롭고 다양한 사용 사례가 등장하고 있습니다. 운영을 실시간으로 모니터링, 분석하고 최적화할 수 있는 AI 에이전트를 각각 탑재한, 상호 연결된 장치와 센서로 이루어진 네트워크를 상상해 보세요. 이는 제조, 의료, 운송을 비롯해 여러 산업을 혁신하여 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 안전성을 개선할 수 있습니다.
엔터프라이즈급 에이전틱 자동화를 지원하려면 어떤 인프라와 기술이 필요한가요?
에이전틱 자동화는 다음을 포함해 광범위한 기술적 역량을 필요로 합니다.
인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 조합
에이전틱 AI는 종종 대규모 언어 모델의 진화에서 그다음 단계로 일컬어집니다. 그러나 LLM이 필수이기는 하지만 그것만으로는 충분하지 않습니다. 대신, 에이전틱 AI는 다양한 AI 및 ML 기법의 조합을 활용합니다. 여기에는 자율적인 의사 결정을 지원하기 위한 강화 학습, 딥 러닝, 지도/비지도 학습 모델, 에이전트가 문서 및 기타 다중 모달 데이터를 활용하여 작업 중인 맥락을 이해할 수 있도록 하는 자연어 처리 및 컴퓨터 비전, 그리고 과거 데이터의 분석을 통해 미래를 예측하여 에이전트가 미래를 예측하고 선제적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 머신 러닝 모델과 같은 고급 접근 방식이 포함됩니다.
프로세스 오케스트레이션
모두가 자신의 일을 하느라 분주하고 워크플로우를 체계화하는 데 능숙한 사람이 하나도 없는 업무 환경은 매우 혼란스럽고 비생산적일 것입니다. 에이전트의 업무 환경도 마찬가지입니다. 따라서 유연하고 강력한 프로세스 오케스트레이션은 에이전틱 자동화에 필수 요소입니다. 에이전트는 미리 정의된 목표를 달성하기 위해 태스크를 조정하고, 워크플로우를 관리하고, 운영을 최적화하도록 도울 '상위 권한'을 필요로 합니다. 프로세스 오케스트레이션 기능은 동적 워크플로우 실행을 지원할 수 있어야 합니다. 이는 다양한 태스크를 수행하는 여러 에이전트가 조화를 이루어 효율적으로 협업할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 또한 다중 에이전트 협업을 지원하여 여러 에이전트, 로봇, 사람이 관련된 프로세스가 동시에 원활하게 수행되도록 해야 합니다.
엔드-투-엔드 프로세스에는 거의 항상 여러 시스템, 앱, 기술이 관련됩니다. 따라서 오케스트레이션 기능은 전사적인 범위에서 사용 가능하고 기술 중립적이어야 하며 기업 전체의 기술 생태계 전반에서 작동할 수 있어야 합니다. 여러 에이전트가 각기 다른 의사 결정을 내리는 분산 의사 결정 프로세스의 경우, 프로세스 오케스트레이션 기능은 결정, 액션, 다른 결정에 대한 입력이 올바른 순서로 진행되도록 해야 합니다.
트리거 식별(지속적인 프로세스 및 이벤트 모니터링)
트리거는 AI 에이전트로 하여금 액션을 취하도록 하는 이벤트 또는 액티비티입니다. 여기에는 이메일의 내용, 직원의 요청, 좋지 않은 기상 예보, 사물 인터넷(IoT) 장치의 시그널 및 그 외 수많은 이벤트가 포함됩니다. 트리거는 AI 에이전트의 액션을 시작하고 안내하기 위한 기반이 되며, 사람이 시작할 필요 없이 에이전트가 동적으로 대응하도록 하는 데 필수입니다. 따라서 모든 에이전틱 시스템에는 트리거를 식별하고 올바른 에이전트에 이를 알릴 수 있는 기능이 필요합니다. 그러려면 프로세스, 입력, 액티비티, 내부 및 외부 이벤트를 지속적이고 정확하게 감시할 수 있는 기능이 필요합니다.
로봇 프로세스 자동화(RPA)
에이전틱 AI 모델에 대한 입력을 위해 시스템 전반에서 데이터를 수집하는 것부터 에이전트의 요청에 따라 다양한 태스크를 실제로 수행하는 것에 이르기까지, RPA는 에이전틱 자동화를 실행하는 데 있어 필수인 기능입니다. 이렇게 RPA 로봇은 엔드-투-엔드 에이전틱 워크플로우 전반에서 대부분의 태스크를 수행하는 강력한 도구로 사용됩니다.
학습 시스템 및 학습 루프
에이전틱 시스템은 자율적이고 자동으로 과거 경험을 통해 학습하고 조정하여 성능을 개선할 수 있어야 합니다. 사람들이 실수를 통해 배우는 것과 마찬가지로, 에이전트는 예를 들어 비정형 데이터를 해석하거나, 패턴을 발견하거나, 컨텍스트 기반의 의사 결정을 내릴 때 오류가 있는지 스스로 모니터링한 다음 해당 피드백을 바탕으로 조정하고 최적화할 수 있어야 합니다. 이러한 능력을 발휘할 수 있으려면 자동화된 피드백/평가 프로세스와 AI 및 ML 모델을 조합해야 합니다.
컨텍스트 그라운딩
AI 에이전트가 올바른 결정을 내리려면 작업 중인 환경을 이해해야 합니다. 여기에는 비즈니스 규칙 및 정책부터 과거 결정, 고객, 제품, 파트너 또는 공급업체에 대한 특정 정보, 그리고 회사의 가치관과 행동 규범에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 에이전틱 시스템은 에이전트가 결정, 이해, 예측, 행동하는 데 필요한 관련 컨텍스트 및 상황에 대한 이해를 제공하는 수단을 필요로 합니다. 에이전틱 시스템 내에 에이전트가 이러한 컨텍스트 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 자동화된 프로세스를 구축해야 합니다.
지원 프롬프트 엔지니어링
지원 프롬프트 엔지니어링은 에이전틱 시스템의 효과를 향상하는 데 필수이며, 특히 자연어 이해, 의사 결정 또는 상호 작용을 위해 LLM을 활용하는 에이전틱 시스템애 매우 중요합니다. 지원 프롬프트 엔지니어링은 사람의 프롬프트 작성 및 최적화 능력을 향상합니다. 더 나은 프롬프트는 에이전틱 AI 시스템이 정확성을 높이고, 더욱 맥락에 맞게 행동하고, 주요 비즈니스 목표를 달성하는 동시에 오류와 편향을 최소화할 수 있도록 합니다. 그 결과 더욱 생산적이고 적응력이 뛰어나며 사용자 친화적인 에이전틱 자동화를 실현할 수 있습니다.
사람-기계 간 상호 작용과 사람의 개입
AI 에이전트는 가상의 동료이자 고도로 지능적인 조수(예: 코파일럿)의 역할을 할 수 있습니다. 하지만 그 효과를 극대화하기 위해서는 챗봇, 음성 어시스턴트 등과 같은 직관적인 인터페이스를 통해 사람과 자연스럽게 상호 작용할 수 있어야 합니다. 또한 에이전틱 시스템은 통합 및 사람의 개입 프로세스를 간편하고 용이하게 하여 사람이 예외 및 성능 이슈를 빠르게 확인하고 대응할 수 있도록 해야 합니다.
보안, 규정 준수, 거버넌스
AI 시스템은 내부자와 외부 위협으로부터 보호해야 하는 민감한 데이터를 취급하는 경우가 많습니다. 따라서 AI 시스템에는 지속적인 사람의 모니터링 및 개입을 필요로 하지 않고 자율적으로 이러한 위험을 감지하고 완화할 수 있는 AI 기반의 보안 도구가 필요합니다. 또한 시스템은 자동화된 프로세스와 AI로 생성된 의사 결정이 공정하며 편향되지 않고 법률 및 규제 표준을 준수하도록 해야 합니다. 따라서 에이전틱 AI 시스템에는 자율적인 감사 및 모니터링 기능과 가시성, 모니터링, 관리를 포함해 사람의 거버넌스에 대한 지원을 모두 포함해야 합니다.
에이전틱 자동화 구현과 관련된 문제는?
에이전틱 자동화는 비즈니스에 엄청난 잠재력을 제공하지만, 이 기술을 구현하는 과정에는 세심하게 주의를 기울여야 하며 고려 사항이 따릅니다.
신뢰할 수 있는 의사 결정 보장
에이전틱 자동화의 핵심은 자율적인 의사 결정 능력에 있습니다. 그러나 이러한 자율성에는 책임이 따릅니다. 에이전틱 자동화를 통한 의사 결정의 정확성과 안전을 보장하는 것이 가장 중요합니다. 에이전틱 자동화의 동적인 특성으로 인해, 다양한 시나리오에서 AI 에이전트를 엄격하게 테스트하고 검증하여 잠재적 편향이나 오류를 찾아 해결해야 합니다. AI 기반의 시스템을 통제하고 관리하여 에이전틱 자동화 기반의 의사 결정이 건전하고 신뢰할 수 있다는 것을 이해관계자에게 확신시키기 위해서는 강력한 검증 프로세스와 사람의 개입이 필수입니다.
데이터 프라이버시 및 보안
에이전틱 자동화는 민감한 데이터와 관련된 프로세스를 포함할 수 있기 때문에 데이터 프라이버시 및 보안을 유지하는 것이 가장 중요합니다. 이러한 시스템과 엔터프라이즈 애플리케이션 및 인프라 사이의 상호 연결이 갈수록 증가함에 따라 엄격한 보안 조치를 구현하는 것은 필수입니다. 그러한 조치에는 데이터를 보호하고 규제 요건을 준수하도록 하는 암호화, 액세스 제어, 정기적인 감사가 포함됩니다. 에이전틱 자동화 이니셔티브를 위한 강력한 토대를 구축하는 것은 비즈니스의 운영과 평판, 고객 정보를 보호하기 위해 매우 중요합니다.
자신 있게 복잡성 극복
에이전틱 자동화의 복잡성과 AI 및 머신 러닝 모델과 에이전틱 자동화의 통합은 설정 및 통합 과정에서 어려운 문제를 야기할 수 있습니다. 그러나 경험 많은 공급업체를 파트너로 선택한다면 그 프로세스를 대폭 간소화할 수 있습니다. AI 기술의 복잡성과 구체적인 비즈니스 요구 사항을 이해하는 전문가와 협업함으로써 자신 있게 복잡성을 극복하고 원활한 구현을 보장할 수 있습니다.
윤리적인 AI 관행에 중점 두기
AI 기반 자동화의 배포는 윤리적 측면에서 중요한 고려 사항을 제기합니다. AI 의사 결정 프로세스의 투명성을 보장하고, 모델에 내포된 잠재적 편견을 해결하고, 책임을 유지하는 것은 모두 책임감 있는 AI 구현을 위해 필수입니다. 비즈니스가 고객, 직원, 주주로부터 신뢰를 얻기 위해서는 공정성, 공평성, 윤리적인 AI 관행을 확립하는 데 중점을 두어야 합니다.
이러한 문제를 극복하려면 선제적이고 신중한 접근 방식이 필요합니다. 비즈니스는 그러한 문제를 사전에 해결함으로써 에이전틱 자동화의 잠재력을 최대한으로 활용하여 효율성과 혁신 및 성장 속도를 높이는 동시에 책임감 있고 윤리적인 방식으로 AI를 사용하도록 할 수 있습니다.