수년간 기업들은 복잡한 작업을 처리하고 인적 오류를 없앨 수 있는 자율 시스템인 자동화의 가능성을 쫓아왔습니다. 초반의 노력은 엇갈린 결과를 제공했습니다. 규칙 기반 스크립트와 기존 봇은 예측 가능한 워크플로우에는 효과적이었지만, 복잡성과 예상치 못한 변수 문제를 해결하는 데는 어려움이 있었습니다. AI(인공 지능)가 현실화되었음에도 대부분의 자동화 도구는 여전히 반응형이었기 때문에 새로운 상황에 적응하려면 상당한 인적 지원이 필요했습니다.
바로 여기에서 변화가 시작됩니다. 오늘날 자율 에이전트는 LLM(대규모 언어 모델) AI에 기억 및 의사 결정 역량을 결합하여 다단계 프로세스를 독립적으로 처리합니다. 기존 자동화와 달리, 이러한 시스템은 단순히 지침을 따르지 않고, 시간이 지남에 따라 적응하고 개선되며, 환경 및 기타 시스템과 상호 작용하여 전체 작업을 순서대로 완료합니다. 이러한 결과는 제한적인 인간 상호 작용을 통해 또는 완전히 자체적으로 이루어집니다.
자동화가 새로운 것은 아니지만 기존의 자동화 도구들은 예측 불가능한 상황에 대처하기가 어려워서 효율성을 유지하려면 사람이 지속적으로 감독해야 합니다. 특화된 유형의 AI 에이전트인 자율 에이전트는 AI 기반 의사 결정에 학습 및 방향 전환 능력을 통합하여 전체 워크플로우를 자동화함으로써 이 문제를 해결합니다. 그렇기 때문에 기본적인 작업 실행을 훌쩍 뛰어넘는 영향력을 발휘합니다.
더 구체적으로 말하면 적절한 AI-에이전트 솔루션을 구현하는 조직은 보통 다음과 같은 이점을 얻습니다.
새로운 과제를 처리하려면 광범위한 재프로그래밍이 필요한 경우가 많은 기존 자동화와 달리, 자율 에이전트는 약간의 미세 조정만으로 다양한 사용 사례에 맞춰 확장할 수 있습니다. 또한 비즈니스 요구가 변화하더라도 인간의 상세한 지침 없이 자동으로 적응할 수 있습니다.
여러 자율 에이전트가 노력을 조율하면 복잡한 문제를 하나의 시스템보다 더 효율적으로 해결할 수 있습니다. 곤충 군집이나 떼를 지어 날아다니는 새들과 같이 사회적 동물의 자연스러운 행동에서 영감을 얻은 이 접근 방식을 통해 에이전트들은 작업 부하를 분산시키고 집단 지능을 통해 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 기업은 이 모델을 사용하여 물류, 네트워크 보안, 대규모 운영 계획 및 기타 자원 집약적인 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
자율 에이전트는 지난 몇 년 동안 크게 발전했습니다. 이처럼 성장하는 역량에도 불구하고 여전히 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이 제한 사항을 점검하지 않으면 비효율성, 장애 및 기타 문제가 발생할 수 있습니다. 자율 에이전트와 관련된 제약 사항은 다음과 같습니다:
- 반복적 프로세스 루프
적절한 안전장치가 없다면 자율 에이전트는 자체 출력에 따라 반복적으로 조치를 취하여 잘못된 결론을 강화할 수 있습니다. 이로 인해 시간이 지남에 따라 오류가 누적될 수 있으며, 이를 해결하기 위해서는 직접적인 개입이 필요합니다. - 다중 에이전트 종속성
여러 에이전트가 함께 작동하면 한 시스템에서 발생한 장애로 인해 전체 네트워크가 중단될 수 있습니다. 의존성을 신중하게 관리하지 않으면, 한 에이전트의 오작동이나 여러 에이전트 간 커뮤니케이션의 중단이 광범위한 결과를 초래할 수 있습니다. - 높은 컴퓨팅 요구
고급 에이전트를 실행하는 데는 상당한 수준의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 비즈니스는 자동화의 이점을 인프라 및 에너지 비용과 비교해 평가해야 하며 환경에 부정적인 영향을 미칠 가능성도 평가해야 합니다. - 감정 인텔리전스의 부족
자율 에이전트는 언어를 처리하고 인간의 입력에 응답할 수 있습니다. 그러나 기계일 뿐이므로 진정한 감정 인식이 결여되어 있습니다. 이러한 제한은 특히 고객 서비스 및 갈등 해결과 같은 영역에서 복잡한 개인 간 상호 작용을 처리하는 능력에 영향을 미칠 수 있습니다. - 제한적인 혁신 역량
자율형 에이전트는 패턴 인식과 최적화에서는 탁월하지만, 혁신에는 어려움을 겪습니다. 완전히 혁신적인 아이디어를 창출하거나 사전 정의된 범위를 벗어나 생각할 수 없으므로 창의적인 문제 해결이 필요한 일부 영역에서는 유용성이 제한적입니다. - 특화된 초점
대부분의 자율 에이전트는 특정 기능을 위해 설계되었으며 관련 없는 작업으로 쉽게 전환할 수 없습니다. 이러한 에이전트의 효과는 프로그래밍된 영역 내에서 잘 정의된 사용 사례로 제한될 수 있습니다. - 제한적인 이해
AI 모델은 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있지만, 깊은 이해나 미묘한 추론을 하는 데는 어려움을 겪을 수 있습니다. 상황에 민감한 결정을 내릴 때는 정확성과 적절성을 위해 인간의 판단을 이용할 수 있습니다. - 데이터 품질에 대한 의존성
자율 에이전트는 제대로 작동하기 위해 고품질의 편향되지 않은 데이터에 의존합니다. 처리하는 데이터가 불완전하거나 오래되었거나 편향된 경우 의사 결정 및 권장사항에 결함이 있을 수 있습니다. - 윤리 및 보안 위험
신중하게 감독하지 않으면 자율 에이전트는 의도치 않게 윤리 지침을 위반하거나 보안 취약점을 초래할 수 있습니다. 기업은 이와 같은 결과 또는 기타 의도하지 않은 결과를 방지하기 위해 엄격한 거버넌스를 구현해야 합니다.
자율 에이전트는 복잡성과 기능면에서 다양하며, 사용하는 프로세스의 일부 범주는 중복될 수 있습니다. 범주마다 고유한 이점과 한계가 있으므로 적절한 유형의 선택은 사용 사례에 따라 다릅니다. 아래에서는 가장 일반적인 유형의 자율 에이전트와 이러한 에이전트의 작동 방식을 설명합니다.
- 반응형 자율 에이전트
반응형 에이전트는 환경으로부터의 즉각적인 입력에만 기반하여 작동합니다. 과거의 경험을 저장하거나 이전 상호 작용으로부터 학습하지 않습니다. 적응력은 제한적이지만 예측 가능한 시나리오에서는 실시간으로 능숙하게 대응합니다. - 숙고형 자율 에이전트
인지형 또는 추론형 에이전트라고도 하는 이 에이전트는 환경을 분석하고, 다양한 행동 과정을 평가하며, 목표를 달성하기 위한 최선의 경로를 선택합니다. 결정을 내리기 전에 내부 모델을 사용하여 결과를 시뮬레이션합니다. - 하이브리드 자율 에이전트
하이브리드 에이전트는 반응형과 숙고형 접근 방식을 결합하며, 이를 통해 즉각적인 변화에 대응하고 장기적인 목표를 계획할 수 있습니다. - 모델 기반 자율 에이전트
환경에 대한 내적 표현 방식을 유지하며 미래 상태에 대한 인사이트를 제공하고 이를 통해 의사 결정 역량을 강화하기 위한 정확한 예측을 생성할 수 있습니다. 규칙으로 프로그래밍하거나 머신 러닝을 사용하여 모델을 스스로 개선할 수 있습니다. - 목표 기반 자율 에이전트
목표 기반 에이전트는 자극에만 반응하기 보다는 특정 목표 달성에 얼마나 기여하는지에 따라 작업을 평가합니다. 조건이 바뀌면 에이전트는 전략을 동적으로 조정할 수 있습니다. - 효용 기반 자율 에이전트 다양한 잠재적 작업에 가치를 부여하고 원하는 결과를 극대화하는 작업을 우선시합니다. 따라서 자원 할당 또는 경로 계획 등 트레이드오프를 최적화해야 하는 상황에 효과적입니다.
- 학습 에이전트
이러한 에이전트는 새로운 데이터와 과거 경험을 통해 학습함으로써 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다. 환경의 변화에 적응하므로 꾸준히 재프로그래밍을 하지 않고도 의사 결정을 개선할 수 있습니다. - 계층적 에이전트
복잡한 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 하위 작업으로 분할하여 다양한 운영 수준으로 분산시킵니다.
개별 에이전트도 그 자체로 강력할 수 있지만, 많은 조직에서는 공동의 목표에 따라 여러 자율 에이전트를 조정하기 위한 더 광범위한 전략으로 다중 에이전트 시스템을 사용합니다. 이러한 접근 방식을 사용하면 에이전트가 서로 소통하면서 책임과 인계 작업을 분담할 수 있으므로 분산된 문제 해결 및 대규모 조직 운영에 적합합니다.
자율 에이전트는 더 자율적인 지능형 시스템이라는 전망을 실현하며, 사실상 모든 산업 분야의 프로세스를 새롭게 구성하고 있습니다. 여러 가지 면에서 이 기술의 적용 가능성은 이러한 시스템에 제공된 데이터와 의사 결정을 안내하는 프레임워크로만 제한됩니다. 그럼에도 자율 에이전트는 다음과 같은 사용 사례에 적용했을 때 특히 뛰어난 능력을 보여주고 있습니다.
- IT
IT(정보 기술)팀은 자율 에이전트를 사용하여 시스템을 모니터링하고 지원 티켓을 관리하며 표준 문제 해결 단계를 자동화합니다. 이러한 에이전트는 문제를 조기에 감지하고 시정 조치를 취할 수 있으므로 팀이 가동 중지 시간을 줄이고 서비스 품질을 개선하는 데 도움이 됩니다. - 앱 개발
자율 에이전트는 코드 테스트를 자동화하고 배포 워크플로우를 관리하며 스테이징 환경에서 성능 문제를 식별하여 애플리케이션 개발을 지원합니다. 이를 통해 수동 오버헤드가 감소하고 팀의 안정성 저하 없이 더 빠른 속도를 유지할 수 있습니다. - 디지털 보안
IT 보안 팀은 자율 에이전트를 배포하여 경고를 조사하고, 비정상적인 행동을 감지하며, 필요할 때 억지 조치를 트리거합니다. 이러한 에이전트는 정해진 규칙과 실시간 데이터를 기반으로 빠르게 행동하여 잠재적 위반의 영향을 제한합니다. - 위험 관리
위험 관리 분야에서 자율 에이전트는 트랜잭션 및 운영 데이터를 분석하여 이상 징후를 발견하고 잠재적 위협을 파악합니다. 이를 통해 팀은 대응적 완화 조치에서 조기 탐지하는 방향으로 옮겨가고 보다 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. - 금융 서비스
자율 에이전트는 실시간으로 금융 데이터를 분석하여 사기 탐지, 알고리즘 거래, 위험 평가 등에 도움을 줄 수 있습니다. 금융 고객들은 AI 기반의 금융 자문 서비스를 통해 이러한 에이전트로부터 이점을 얻을 수 있으며, 기업들은 포트폴리오 관리를 간소화하기 위해 자율 에이전트를 고용하는 것으로 알려져 있습니다. - 헬스케어
자율 에이전트는 관리 워크플로우를 관리하고 환자의 건강 상태를 지속적으로 모니터링하여 의료 전문가를 지원합니다. 또한 환자 진단도 지원하며, 추가적인 데이터와 통찰력을 통해 상태를 더 일찍 식별하고 최선의 치료 옵션을 추천할 수도 있습니다. - 소매/상거래
소매업체는 자율 에이전트를 사용하여 수요를 예측하는 방식으로 재고를 최적화합니다. 또한 이러한 시스템은 동적으로 가격을 조정하고 이전 구매 데이터를 기반으로 고객에게 맞춤형 추천을 제공합니다. - 마케팅
마케팅 팀은 자율 에이전트를 활용하여 최적화된 캠페인 콘텐츠를 생성하고 디지털 광고를 관리합니다. 이러한 에이전트는 캠페인 성과를 분석하고 몰입도를 향상시키도록 설계된 추천을 제공합니다. - 커뮤니케이션
기업은 자율 에이전트를 사용하여 이메일 및 고객 메시지에 대한 응답을 자동화합니다. 대화를 하면서 번역할 수 있으므로 국가 또는 문화 간 공동 작업에 방해가 될 수 있는 커뮤니케이션 장벽이 상당 부분 제거됩니다. - 로봇 공학
자율 에이전트는 제조, 물류, 헬스케어 분야에서 사용되는 산업용 로봇을 구동합니다. 이러한 로봇은 창고 자동화, 정밀 조립과 같은 작업을 처리하여 생산성을 향상시키고 고위험 환경에서 인적 요소를 상당 부분 제거합니다. - 운송
자율 에이전트는 자율 주행 차량을 가능하게 합니다. 또한, 수신 데이터를 분석하고 적응형으로 의사 결정을 내려 트래픽 최적화, 차량 관리, 드론 탐색 및 대중교통 시스템에서도 중요한 역할을 수행합니다. - 인사 관리
자율 에이전트에게 휴가 요청 승인, 직원 기록 로깅과 같은 일상적인 HR 작업을 맡길 수 있습니다. 또한 신입 사원을 위한 사용자 계정 프로비저닝, 교육 모듈 할당, 장치 배포 조율 등을 온보딩 프로세스도 지원합니다. - 고객 서비스 및 지원
자율 에이전트는 고객과 직접 소통하고, 문의를 처리하고, 일반적인 문제를 해결하고, 여러 채널에 걸쳐 맞춤형 지원을 제공할 수 있습니다. 고객 지원 분야에서는 티켓 라우팅을 자동화하고, 고객 감정을 분석하며, 관련 정보를 신속하게 찾아 인간 에이전트를 지원할 수도 있습니다. - 제조
제조 분야에서 자율 에이전트는 생산 일정을 최적화하고, 장비 고장을 예측하며, 품질 관리를 향상시킵니다. 인간 운영자 곁에서 효율성을 높이고 일관된 제품 품질을 유지해 주는 역할을 합니다. - 보안 및 방어
자율 에이전트는 특히 보안 및 방어 분야에서 매우 유용합니다. 감시 영상을 분석하여 실시간으로 위협을 탐지하고 네트워크에서 사이버 공격이나 무단 액세스를 면밀히 모니터링합니다. 법 집행 및 군사 작전에서는 이러한 에이전트를 사용하여 정찰 및 위협 평가 활동을 지원할 수 있습니다. - 법무
법무 분야의 법률 사무소는 계약에서 불일치 및 기타 문제를 검토하는 데 자율 에이전트를 활용합니다. 이러한 시스템은 케이스 연구를 지원하는 것으로도 알려져 있습니다.
모든 자율 에이전트가 동일한 수준으로 작동하는 것은 아닙니다. 앞서 언급한 바와 같이, 가장 진보한 에이전트는 단순한 자동화를 넘어 새로운 정보에 적극적으로 대응하고, 주변 환경에 적응하며, 외부 자원을 활용하여 효율성을 더욱 강화합니다. 이러한 고급 솔루션을 차별화하는 주요 기능은 아래와 같습니다.
- 자율성
자율 에이전트의 가장 큰 특징은 독립적으로 기능할 수 있다는 점입니다. 고급 에이전트는 다단계 프로세스를 완료하고 발생하는 조건에 따라 접근 방식을 조정하는 과정에서 인적 지원을 거의 또는 전혀 필요로 하지 않습니다. - 학습 및 적응
정교한 에이전트는 과거의 상호작용을 분석하고 피드백을 통합하고 변화하는 환경에 적응하면서 의사결정을 자동으로 개선합니다. - 통합 도구 액세스
효과적으로 운영하려면 자율 에이전트가 관련 내부 데이터, 기존 자동화 및 시스템을 포함하여 조직 내의 광범위한 기술 에코시스템과 상호 작용할 수 있어야 합니다. 이를 통해 워크플로우 관리 또는 비즈니스 프로세스 최적화와 같은 특수 작업을 실행할 수 있습니다. - 멀티모달 데이터 처리
텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등의 다양한 입력을 처리하면 에이전트가 주변 환경을 이해하고 상호 작용할 수 있는 능력이 확장됩니다. 여러 데이터 형식을 분석할 수 있는 에이전트는 보다 복잡한 작업을 실행할 수 있습니다. - 기억 및 회상
정보 저장 및 검색 능력은 에이전트의 효율성을 높입니다. 기억이 가능한 시스템은 과거의 작업을 통해 배우고, 시간 경과에 따른 컨텍스트를 추적하며, 신규 요청이 있을 때마다 새로 시작하기보다는 이전 데이터를 기반으로 상호 작용을 개선할 수 있습니다. - 작업 계획 및 실행
고급 에이전트는 입력에 반응하지만 전략을 수립할 수도 있습니다. 자원 잠재적 장애물을 평가함으로써 사전 정의된 매개변수를 초과하지 않고 목표를 향해 안내하는 체계적인 실행 계획을 수립합니다. - 동적 지식 습득
자율 에이전트는 관련성을 유지하기 위해 지속적으로 이해를 확장해야 합니다. 일부 에이전트는 외부 정보 소스를 탐색하고 사용 가능한 최신 데이터를 기반으로 응답을 조정할 수 있습니다. - 상황 인식에 기반한 의사 결정
에이전트의 효과는 해석 능력과 상황적 요소에 반응하는 역량에 따라 달라집니다. 상황 인식 능력이 뛰어난 에이전트는 행동 전에 상황을 평가하여 정확성을 높이고 엄격한 규칙 기반 실행으로 인한 오류의 위험을 줄입니다.
AI의 활용도는 매우 다양하며, 다양한 기술을 아우릅니다. 자율 에이전트는 독립적으로 행동하고 목표 달성을 위해 노력하면서 변화하는 상황에 적응할 수 있다는 점이 독특합니다. 하지만 자율 에이전트는 다른 종류의 AI 기반 시스템과 혼동되거나 하나로 묶이기도 합니다. 이러한 기술들은 기본 원리의 많은 부분이 비슷하지만, 역할, 역량, 자율성 수준은 상당히 다를 수 있습니다.
의사 결정 프로세스를 지원하기 위해 데이터를 수집하고 적용하는 것은 인간이 자연스럽게 하는 일입니다. 이 프로세스를 디지털 차원에서 복제하기 위해 자율 에이전트는 NLP(자연어 처리), ML(머신 러닝), DL(딥 러닝), RPA(로보틱 프로세스 자동화)및 API 통합 등 여러 가지 고급 기술을 사용합니다.
이러한 기능과 기타 기능은 일반적으로 다음과 같이 보이는 프로세스에서 함께 작동합니다.
적절한 기술을 선택하고 관련 프로세스를 이해하는 것이 자율 에이전트를 배포하는 데 큰 부분을 차지하기는 하지만 이것이 유일한 요소는 아닙니다. 또한 조직은 인프라, 인력 및 기업 문화를 적절하게 준비해야 합니다. 성공적인 전환을 위한 단계를 설정하는 데 도움이 되는 다음 팁을 고려해 보세요.
- 명확한 목표 정의
자율형 에이전트를 구현하기 전에 조직은 구체적인 목표를 수립해야 합니다. 명확하게 정의된 목표는 의사 결정을 안내하고 성공을 측정하는 지표를 설정하는 데 도움이 됩니다. - 데이터 아키텍처 평가 및 준비
자율 에이전트의 효과는 접근 가능한 데이터의 품질에 달려 있습니다. 기업은 깔끔하고 체계적이며 액세스 가능한 정보를 위해 데이터 인프라를 평가해야 합니다. 여기에는 에이전트가 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 작업을 검색 및 실행할 수 있도록 양방향 API를 설정하는 과정이 포함될 수 있습니다. - 실험에 대한 의지
자율 에이전트 기술이 빠르게 발전하고 있기 때문에 기업은 개발을 모니터링하고 새로운 솔루션을 테스트할 준비를 해야 합니다. 초기 단계의 구현을 실험하면 자동화가 가장 큰 긍정적 영향을 미칠 수 있는 기회를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. - 가능한 경우 통합
CRM/CSM 플랫폼 및 ERP(전사적 자원 관리) 시스템과 같은 기존 도구와의 통합은 데이터 사일로화의 위험을 제거하고 자율 에이전트가 필요할 때 관련 정보에 액세스하여 조치를 취할 수 있도록 보장합니다. - 최종 사용자의 우선 순위 고려
자율 에이전트의 효과는 직원 및 고객과의 상호 작용에 따라 달라집니다. 기업은 직관적인 경험을 설계하고 철저한 테스트를 수행하여 잠재적인 마찰 지점을 파악하고 해결해야 합니다. - 추적 및 최적화
에이전트가 배포되고 난 후에는 지속적인 성능 모니터링이 중요합니다. 기업은 사용자 피드백을 수집하고, 주요 메트릭을 추적하고, 시스템이 항상 향상되도록 에이전트의 행동을 개선해야 합니다. - 인력 영향 평가
자율 에이전트는 일부 작업을 자동화하는 동시에 새로운 기술에 대한 수요를 창출하여 인력 역학 관계를 변화시킵니다. 기업은 채용 우선 순위를 재평가하고 직원들이 이러한 AI 시스템 및 기타 AI 시스템과 함께 일할 수 있도록 교육 프로그램에 투자해야 합니다. - 시스템에 데이터 보호 조치 구축
자율 에이전트는 민감한 정보를 처리하기 때문에 기업은 강력한 사이버 보안 및 데이터 개인정보 보호 조치를 구현해야 합니다. 업계 규정 및 명확한 거버넌스 정책을 준수하면 민감한 정보를 안전하게 보호할 수 있습니다. - 윤리적 가이드라인 확립
AI 기반 자동화로 인해 윤리 및 규제 관련 우려가 제기되고 있습니다. 조직은 책임감 있는 AI 사용을 장려하는 내부 보호 수단을 확립하는 동시에 정책 입안자 및 업계 리더들과 협력하여 미래의 규정을 수립할 책임이 있습니다.
ServiceNow는 단일 플랫폼인 ServiceNow 플랫폼을 통해 기업이 자율 에이전트를 빌드하고 배포하는 방식을 새롭게 정의하고 있습니다. ServiceNow는 신뢰, 보안 및 효율성을 위해 설계된 단일 작업 시스템에 AI 에이전트, 데이터 및 워크플로우를 통합합니다.
ServiceNow 플랫폼에 기본 탑재되어 제공되는 AI 에이전트는 사용자를 대신해 작업을 자동으로 완료하여 기업이 병목 현상을 해소하고 핵심 운영까지 최적화할 수 있도록 지원합니다. ServiceNow의 바로 사용 가능한 AI 에이전트를 활용하거나 코드가 아닌 자연어 프롬프트를 사용하여 사용자 지정 에이전트를 빌드할 수 있습니다.
AI 에이전트 오케스트레이터는 복잡한 AI 기반 환경에 추가적인 구조 및 제어 기능을 제공합니다. 전문화된 AI 에이전트 팀이 구체적인 목표를 달성하기 위해 협력하도록 조율합니다.
ServiceNow는 AI 자동화를 워크플로에 직접 통합함으로써 기업이 기존의 작업 기반 자동화 수준을 넘어 가변적이고 복잡한 워크플로우에 맞춰 에이전틱 AI 솔루션을 구현할 수 있도록 지원합니다.
ServiceNow AI 에이전트가 기업을 어떻게 혁신할 수 있는지 확인해 보려면 지금 데모를 예약하세요!