AI(인공 지능)는 탄생 초기부터 보조자의 역할을 수행했습니다. 정확성과 자율성이 높아지면서 AI는 기업이 데이터를 처리하고 워크플로우를 자동화하며 효율성을 개선하도록 지원했지만, 이러한 모든 과정은 항상 인간의 지시에 따라 이루어졌습니다. 모델이 아무리 발전했어도 AI 시스템은 통상적으로 입력을 기다리고 미리 정의된 규칙을 따르며 명확하게 설정된 경계 안에서만 작동해 왔습니다. 이러한 지능형 기술들은 큰 이점을 제공해 왔습니다. 그러나 자율성의 가능성이 제시되었음에도 이 기술들은 결코 완전한 독립성을 지니지 못했습니다.
이제 AI는 더 적극적인 역할을 수행하기 시작했습니다. AI는 단순히 보조하는 것을 넘어 스스로 계획하고 행동할 수 있게 되었습니다. 이러한 변화는 스스로 목표를 설정하고 실행하는 인공 지능, 즉 에이전틱 AI에 의해 주도되고 있습니다.
에이전틱 AI는 AI 에이전트와 동의어처럼 들리지만 실제로는 그렇지 않습니다. 그렇습니다. 두 기술 모두 인공 지능이 자체적으로 작업을 수행한다는 점은 동일하지만, 작동 방식과 자율성 수준에서 차이가 있습니다.
- 에이전틱 AI
에이전틱 AI는 더 높은 수준의 자기 결정성을 기반으로 정보를 지속적으로 분석하고 전략을 조정하며 인간의 입력을 기다리지 않고 의사결정을 내립니다. 에이전틱 AI는 목표를 식별하고 이를 작업 단위로 분해하며 새로운 데이터에 따라 접근 방식을 정교하게 조정할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 기존 AI 시스템과 달리 고정된 지시에 묶여있지 않고 변화하는 조건에 따라 동적으로 적응합니다.
- AI 에이전트
AI 에이전트는 특정 작업을 위해 설계되며 명확하게 정의된 매개변수 내에서 작동합니다. 데이터를 수집하고 정보를 처리하고 작업을 실행할 수 있지만 효과적으로 작동하려면 미리 설정된 규칙이나 외부 명령에 의존합니다. 많은 AI 에이전트가 ML(머신 러닝) 기능을 포함하고 있지만 의사결정은 사전에 정의된 목표 안에서만 이루어집니다. AI 에이전트는 별도의 지시가 없는 한 목표를 스스로 변경하거나 방법을 재정의하지 않습니다.
즉, AI 에이전트는 정의된 제약 내에서 기능하는 반면 에이전틱 AI는 더 광범위하고 유연한 접근 방식을 사용합니다.
에이전틱 AI 및 AI 에이전트와 마찬가지로 AI 에이전트와 챗봇을 하나의 기술로 묶어서 보는 사람들도 있습니다. 이러한 상황에서 두 기술의 차이점은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
- AI 에이전트
AI 에이전트는 챗봇보다 더 복잡한 상호 작용을 처리할 수 있으며 종종 외부 시스템과 연동해 특정 기능을 수행합니다. 그러나 앞서 언급했듯이 AI 에이전트는 스스로 목표를 재정의하거나 기존 학습 모델을 벗어난 방식으로 적응하지는 않습니다.
- 챗봇
챗봇은 주로 대화를 위해 설계되며 사전 정의된 스크립트나 ML을 사용해 응답을 생성합니다. 챗봇은 질문에 답하고 사용자가 워크플로우를 따라가도록 안내하고 기본적인 상호작용을 자동화하는 데 뛰어나지만, 일부 고도화된 AI 챗봇이 맥락을 인식하고 시간이 지남에 따라 응답을 개선할 수는 있어도 보통 외부 데이터를 분석하거나 대화를 벗어난 행동은 하지 않습니다.
마지막으로, 에이전틱 AI와 생성형 AI(GenAI)는 비교해 볼 가치가 있습니다. 생성형 AI는 콘텐츠 생성에 중점을 두는 반면, 에이전틱 AI는 자율적으로 행동하고 결정을 내리도록 설계되었습니다:
- 에이전틱 AI
에이전틱 AI는 의사결정 과정에서 생성형 AI 모델을 활용할 수 있지만, 주요 기능은 콘텐츠 생성이 아니라 행동하고 적응하는 것입니다.
- 생성형 AI
생성형 AI는 대규모 데이터 세트에서 학습한 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등 다양한 출력을 생성하는 데 특화되어 있습니다. 생성형 AI는 사용자 프롬프트에 응답하지만 스스로 목표를 설정하거나 독립적으로 행동하지는 않습니다. 일부 모델이 시간이 지나며 응답을 개선할 수 있더라도 생성형 AI는 콘텐츠 생성이라는 지정된 작업 범위를 벗어나 자율적으로 계획하거나 추론하거나 의사결정을 내릴 수 있는 능력이 없습니다.
에이전틱 AI를 유사한 다른 기술과 구분해 정의하는 것은 시작에 불과합니다. 에이전틱 AI가 무엇을 할 수 있으며 기업 수준의 문제를 해결하려면 어떻게 가장 효과적으로 적용할 수 있는지를 충분히 이해하기 위해서는 에이전틱 AI의 핵심 속성을 살펴볼 필요가 있습니다. 이러한 특성들은 AI가 책임성을 유지하면서도 독립적으로 운영될 수 있게 합니다.
- 의사 결정
에이전틱 AI는 방대한 양의 정보를 처리하여 최적의 조치를 결정하며 지속적인 인간의 개입이 필요하지 않습니다. 사용 가능한 데이터를 평가하고 여러 요소를 고려한 뒤 제공된 목표를 기반으로 적절한 응답을 선택합니다.
- 문제 해결 능력
에이전틱 AI는 복잡한 과제를 해결하기 위해 구조적이고 확률적인 접근 방식을 사용합니다. 이 기술은 환경을 인식하고 사용 가능한 선택지를 추론하고 행동을 실행하고 지속적인 학습을 통해 접근 방식을 정교화합니다.
- 자율성
에이전틱 AI의 핵심 특성 중 하나는 최소한의 감독으로도 운영될 수 있는 능력입니다. 에이전틱 AI는 작업을 완료하기 위한 단계별 지시를 요구하지 않고 대신 전체적인 목표를 기반으로 작동합니다.
- 상호 작용 및 제어
자율성이 고립된 상태로 작동하는 것을 의미하지는 않습니다. 에이전틱 AI는 인간, 시스템, 다른 AI 구성 요소와 상호작용하여 행동을 정교화합니다. 이 시스템은 사용자 피드백을 수집하고 인간의 감독을 기반으로 접근 방식을 조정할 수 있습니다. 마찬가지로 내장된 안전 장치는 AI가 윤리적, 조직적으로 올바른 방향을 유지하게 해줍니다.
- 계획 수립
에이전틱 AI 모델은 목표를 더 작은 구조화된 작업으로 분해하여 다단계 워크플로우를 관리할 수 있습니다. 이들은 의존성을 평가하고 잠재적 장애물을 예측하고 조건 변화에 따라 실행 전략을 조정합니다.
- 데이터 개인정보 보호
에이전틱 AI는 민감한 정보와 상호작용하기 때문에 엄격한 사이버 보안 및 데이터 개인정보 보호 조치를 포함해야 합니다. 여기에는 저장 및 전송된 데이터의 암호화, 접근 통제 적용, 업계 규정 및 기업 정책 준수 등이 포함됩니다.
- 악의적 행동 모니터링
에이전틱 AI는 예기치 않은 행동이나 유해한 행동을 지속적으로 모니터링해야 합니다. 여기에는 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 편향을 탐지하고 데이터 침해를 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별하는 작업이 포함됩니다.
- 감사 로깅 및 추적 가능성
에이전틱 AI는 책임성을 보장하기 위해 데이터 소스와 수행한 행동에 대한 상세 로그를 유지해야 합니다. 이러한 로그는 결론이 어떻게 도출되었는지 추적할 수 있게 해 조직이 AI 행동을 조사하고 개선하기 쉽게 해줍니다.
- 성과 모니터링
다른 엔터프라이즈 시스템과 마찬가지로 에이전틱 AI도 지속적인 성과 평가가 필요합니다. 조직은 핵심 메트릭과 비즈니스 관련 KPI를 추적해야 합니다. 성능을 면밀히 모니터링하면 AI 모델이 성숙해 가는 과정에서 필요한 조정을 파악하는 데 도움이 됩니다.
앞서 언급했듯 자동화는 새로운 개념이 아니며 에이전틱 AI는 이를 새로운 방향으로 확장하여 가능한 것의 범위를 바꿉니다. 또한 기존에 가능했던 수준보다 더 독립적으로 행동할 수 있는 에이전틱 AI는 다음과 같은 여러 가지 명확한 비즈니스 이점을 제공합니다.
- 효율성 및 생산성 향상
에이전틱 AI는 시간이 많이 소요되는 프로세스를 최소한의 개입으로 처리함으로써 직원들이 더 높은 가치의 활동에 시간을 투자할 기회를 제공합니다.
- 고객 및 직원 경험 향상
에이전틱 AI는 맥락을 해석하고 응답을 조정하는 능력을 통해 더 높은 수준의 맞춤형 상호작용을 제공합니다. 고객은 더 빠르고 적합한 지원을 받을 수 있고 직원은 의사결정 지원과 워크플로우 최적화를 위한 에이전틱 AI의 도움을 받을 수 있습니다.
- 전략적 인간-AI 공동 작업 및 역량 강화
에이전틱 AI는 인간의 역할을 대체하는 대신 기존 프로세스에 통합되는 지능형 파트너로 기능합니다. 이 기술은 연구를 지능적으로 지원하고 솔루션을 제안하며 워크플로우 최적화를 강화합니다. 에이전틱 AI는적절히 활용할 경우 조직 전반에서 사용할 수 있는 신뢰할 수 있는 도구가 됩니다.
- 전문성 향상
기존의 자동화는 다양한 작업에 광범위한 규칙을 적용하지만, 에이전틱 AI는 초전문화를 가능하게 합니다. 기업은 전체 인프라를 재구축할 필요 없이 적절한 교육 데이터를 기반으로 특정 전문 업무에 맞춘 AI 에이전트를 배포할 수 있습니다.
- 혁신
에이전틱 AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석하고 패턴을 식별하고 다양한 솔루션을 테스트해 발견과 문제 해결 속도를 높입니다. 연구 중심 산업에서는 실험을 지원해 기업이 인간 팀만으로는 달성하기 어려운 속도로 인사이트를 도출하고 전략을 개선하도록 돕습니다.
- 확장성
에이전틱 AI는 비즈니스 요구가 변화함에 따라 적용 범위를 확장할 수 있습니다 지속적인 재구성이 필요하지 않은 유연성을 제공합니다.
에이전틱 AI가 비즈니스 운영 방식을 변화시킬 잠재력을 갖고 있다는 사실은 부인할 수 없습니다 그러나 다른 첨단 기술과 마찬가지 에이전틱 AI 역시 다음과 같은 특정한 과제를 수반합니다.
- 데이터 및 툴링
에이전틱 AI는 작업을 제대로 수행하기 위해 깨끗하고 체계적으로 구조화된 데이터와 적합한 도구에 대한 접근에 의존합니다. 데이터가 불완전하거나 불일치하거나 오래된 경우 AI의 의사결정 능력이 저하됩니다. 마찬가지로 기업 소프트웨어 및 API와의 적절한 통합이 없으면 에이전틱 AI는 비즈니스 환경에서 효과적으로 작동하기 어렵습니다.
- 워크플로우 교육
워크플로우가 불분명하거나 일관성이 없으면 에이전틱 AI는 작업 실행 방식을 충분히 이해하지 못합니다. 구조화된 교육 데이터가 없으면 시스템이 제대로 작동하기 위해 상당한 인간 개입을 필요로 할 가능성이 높습니다.
- AI 에이전트의 협업 및 관리
많은 기업의 사용 사례는 여러 AI 에이전트가 함께 작동하는 구조를 포함하지만, 효과적인 공동 작업을 보장하기는 어려울 수 있습니다. 비효율적이거나 역효과를 초래하는 상호작용을 방지하기 위해서는 정교한 오케스트레이션 시스템이 필요할 수 있습니다.
- 자율성 및 감독
에이전틱 AI는 독립적으로 운영될 수 있지만 그 자율성은 인간의 감독과 균형을 이루어야 합니다. 감독 없이 방치되면 AI는 비즈니스 목적이나 윤리 가이드라인과 맞지 않는 행동을 할 수 있습니다. 조직은 AI 기반 의사결정이 정해진 기준을 준수하고 비즈니스 목적을 지원하도록 안전 장치를 구현해야 합니다.
- 투명성 및 신뢰
에이전틱 AI는 종종 ‘블랙박스’처럼 작동하여 의사결정 과정 파악이 어려울 수 있습니다. AI 기반 행동에 명확한 설명이 없으면 시스템에 대한 신뢰가 낮아집니다. 기업은 사용자가 AI 의사결정을 확인할 수 있도록 해석 가능한 AI 메커니즘을 갖추어야 합니다.
- 보안 및 개인정보 보호
에이전틱 AI를 기업 시스템과 통합하면 특정 보안 위험에 노출될 가능성이 커집니다. 민감한 정보를 처리하는 AI는 데이터 침해와 무단 접근으로부터 보호되어야 합니다. 에이전틱 AI가 운영되는 모든 환경에는 강력하고 포괄적인 IT 보안 전략이 마련되어야 합니다.
- 좁은 범위를 넘어선 일반화
에이전틱 AI는 정의된 환경에서는 우수하게 작동하지만, 교육 데이터 범위를 벗어난 작업에서는 부정확한 결과를 내거나 필요한 상황에서 적응하지 못할 수 있습니다. 이를 완화하기 위해 조직은 AI가 전문성을 벗어난 영역에서 작동할 때 이를 감지하여 작업을 인간 의사결정자에게 이관할 수 있도록 안전 장치를 마련해야 합니다.
- 의사결정 설명
에이전틱 AI는 선택에 대한 명확한 근거가 없으면 혼란을 초래하거나 수정하기 어려운 오류를 범할 수 있습니다. 사용자가 AI의 논리를 추적할 수 있도록 의사결정 모델은 구조화되어야 합니다. 이러한 구조가 없으면 기업은 예상치 못한 AI 행동을 해결하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
오늘날 기업은 자동화 도구, 예측 분석, 인간 감독을 조합해 운영하지만, 요구 사항이 증가함에 따라 더 적은 개입으로 복잡한 작업을 처리할 수 있는 시스템의 필요성도 커지고 있습니다. 에이전틱 AI는 이 격차를 해소하여 작업에 대응하는 동시에 워크플로우를 적극적으로 관리하고 전략적 조정을 수행합니다. 이로 인해 에이전틱 AI는 다음과 같은 다양한 산업 분야에서 매우 중요한 자원이 되었습니다.
- IT
에이전틱 AI는 IT(정보 기술) 시스템을 모니터링하여 성능 문제를 감지하고 문제 해결을 자동화할 수 있습니다. 이는 시스템 동작 패턴을 식별하고 잠재적 장애를 예측하여 중단이 발생하기 전에 시정 조치를 적용함으로써 가동 시간과 운영 복원성을 향상합니다.
- 보안 및 위험
IT 보안에서 에이전틱 AI는 네트워크를 모니터링하여 위협을 탐지하고 인시던트에 실시간으로 대응합니다. 또한, 변화하는 위험에 따라 보안 조치를 조정하여 조직이 위협에 선제적으로 대응하면서 필수 규정 준수를 유지하도록 지원합니다.
- 인사 관리
에이전틱 AI는 HRMS(인사 관리 시스템)와 통합되어 이력서 검토, 직원 온보딩, 인력 계획과 같은 작업을 처리할 수 있습니다. 이는 변화하는 인력 요구에 따라 채용 추천을 정교하게 최적화하고 직원 개발을 개별 직원 특성에 맞게 조정합니다.
- 고객 관계 관리
에이전틱 AI는 CRM(고객 관계 관리) 및 CSM(고객 서비스 관리) 플랫폼과 통합되어 과거 상호작용을 분석하고 요구를 예측함으로써 고객 참여를 강화합니다. 이는 후속 조치를 자동화하고 개별 고객 이력에 맞춘 솔루션을 제안합니다.
- 재무
재무 운영(FinOps)에서 에이전틱 AI는 재무 활동을 추적하고 비정상 트랜잭션을 표시하며 비용 절감 기회를 식별합니다. 또한 추세 분석과 향후 비용 예측을 통해 재무팀이 예산을 보다 효과적으로 관리하도록 지원합니다.
- 공급망
에이전틱 AI는 수요 변화 분석과 공급자 성과 모니터링을 통해 공급망 위험 관리를 지원합니다. 이는 중단을 탐지하고 구매 전략을 조정하여 운영이 원활하고 일관되게 유지되도록 합니다.
- 애플리케이션 개발
소프트웨어 개발 수명 주기에서 에이전틱 AI는 테스트 자동화, 버그 탐지, 코드 최적화 지원 등을 수행합니다. 또한 이 기술은 Agile 개발에서도 강력한 도구로, 사용 데이터 기반 소프트웨어 개선을 통해 배포 속도를 높입니다.
- 고객 서비스 및 직원 지원
에이전틱 AI는 반복 문의를 자동화하고 실시간 추천을 제공하여 고객 서비스와 직원 관리를 개선합니다. 이는 고객 서비스 팀이 문제를 더 빠르게 해결하도록 돕고 직원의 HR 관련 작업을 지원합니다.
에이전틱 AI는 효과적으로 기능하기 위해 구조화된 프로세스를 거쳐 진행됩니다. 일반적으로 이는 다음과 같이 다섯 단계로 정의됩니다.
에이전틱 AI가 작동하려면 먼저 환경에서 정보를 수집하고 처리해야 합니다. 에이전틱 AI는 데이터베이스, API, 실시간 센서 피드 등 다양한 소스에서 데이터를 가져와 현재 작업에 대한 폭넓은 최신의 이해를 구축합니다. 이 단계에서 AI는 핵심 패턴을 식별하고 불필요한 정보를 걸러내며 적절히 검토할 수 있도록 데이터를 정리합니다.
AI가 데이터를 처리하면 추론 단계로 이동합니다. 이 단계에서 AI는 패턴을 식별하고 데이터 간 관계를 평가합니다. 이 방법을 사용하면 현재 상태를 과거 추세와 비교하거나 위험을 평가하거나 확률을 계산함으로써 다음 조치를 선택하기 전에 이해도를 정교화할 수 있습니다.
에이전틱 AI는 즉시 작업을 실행하는 대신 작업을 논리적 순서로 구조화합니다. 이는 단계의 우선순위를 정하고 잠재적 장애물을 고려하여 가장 효율적인 진행 방식을 결정합니다. 시스템은 변화하는 조건에 대응하여 접근 방식을 수정할 수도 있으며, 이를 통해 계획된 조치가 여전히 유효하도록 보장합니다. 충돌이나 비효율을 방지하기 위해 작업 간 의존성이 평가됩니다.
에이전틱 AI는 계획이 확정되면 시스템과 직접 상호작용하며 작업을 실행합니다. 이는 구성 값을 조정하거나 자동화 프로세스를 트리거하거나 필요시 승인을 요청할 수 있습니다. 정확성과 규정 준수를 유지하기 위해 행동은 미리 정의된 정책에 따라 수행됩니다. 예기치 않은 결과가 발생하면 AI는 실행을 일시 중지하고 문제를 검토 대상으로 이관할 수 있습니다. 내장된 안전 장치는 AI 기반 조치가 비즈니스 요구 사항과 일치하도록 보장합니다.
에이전틱 AI는 작업을 완료한 후 결과를 검토하여 추가 조정이 필요한지 판단합니다. 이는 시스템 로그와 사용자 상호작용에서 피드백을 통합하고, 오류 또는 비효율이 감지되면 향후 시나리오를 위해 의사결정 프로세스를 업데이트합니다. AI는 시간이 지남에 따라 이러한 반복 학습을 통해 수동 재프로그래밍 없이도 성능을 정교화합니다. 지속적인 피드백 루프는 개선이 계속 이루어지도록 보장합니다.
에이전틱 AI는 거의 무한한 가능성을 제공하지만, 투자 효과는 기술을 얼마나 효과적으로 구현하느냐에 달려 있습니다. 초기에 올바른 조치를 한 조직은 에이전틱 AI 솔루션의 가치를 극대화할 수 있는 유리한 위치를 확보하게 됩니다. 다음 베스트 프랙티스를 고려해 보세요.
- AI를 운영 프로세스에 내재화
에이전틱 AI는 단독으로는 제대로 작동하지 않으며, 효과를 내기 위해서는 기존 워크플로우 내에 적합하게 통합되어야 합니다. AI를 기업 애플리케이션, IT 인프라, 프로세스 자동화 도구와 연동하여 의사결정과 조치가 비즈니스 운영을 지원하도록 해야 합니다. 기억해야 할 사항: AI는 업무 수행 방식을 방해하는 것이 아닌 개선하는 방향으로 활용해야 합니다.
- 현행 기업 인프라 활용
독립 실행형 AI 시스템을 새로 빌드하기보다는 에이전틱 AI를 기존 플랫폼에 통합해야 합니다. AI를 ERP(전사적 자원 관리), CRM, IT 관리 시스템에 내재화하면 도입 효과가 높아지고 불필요한 복잡성이 줄어듭니다.
- 측정 가능한 목표를 정의하고 영향에 집중
에이전틱 AI는 명확하고 구조화된 목표가 주어질 때 최상의 성능을 발휘합니다. SMART(구체적이고, 측정 가능하고, 달성 가능하고, 관련성이 있고, 기한이 명확한) 목표를 설정하면 이러한 목표가 명확하게 유지됩니다. 조직은 에이전틱 AI가 가장 큰 실질적 개선 효과를 발휘할 수 있는 고부가가치 영역도 식별해야 합니다.
- 거버넌스 및 감독 체계 수립
AI의 자율성이 증가함에 따라 더 강력한 GRC(거버넌스, 리스크 및 컴플라이언스)가 필요해졌습니다. 기업은 허용 가능한 AI 행동을 정의하고 위험 임계치를 설정하고 규정 준수를 보장하는 정책을 마련해야 합니다.
- 분절된 AI 구현 방지
독립 실행형 AI 솔루션은 매력적으로 보일 수 있지만 장기적인 비효율을 초래할 수 있습니다. 연결되지 않은 플랫폼은 AI 기반 프로세스를 관리하기 어렵게 하여 격리된 의사결정을 초래할 수 있습니다.
- 모델을 확인하고 지속적으로 개선
통제된 환경에서 에이전틱 AI를 테스트하면 전체 배포 전에 약점을 발견할 수 있습니다. 조직은 실제 환경 시나리오를 시뮬레이션하고 다양한 조건에서 AI 성능을 추적해야 합니다. 테스트, 확인, 개선의 순환 과정은 AI의 지속적 유효성을 보장합니다.
- AI와 인간 팀을 위한 의사결정 구조 마련
에이전틱 AI는 인간의 의사결정을 보완해야 하며, 이는 AI가 독립적으로 행동할 때와 인간 개입이 필요한 때를 명확히 정의하는 것을 의미합니다. 승인 체크포인트, 에스컬레이션 경로, 사전 정의된 한도와 같은 의사결정 구조는 효율성과 감독 사이의 균형을 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 소규모로 시작하되 빠르게 반복
대규모 AI 도입을 시도하기보다는 파일럿 프로젝트로 시작해야 합니다. 통제된 사용 사례에서 에이전틱 AI를 테스트하면 더 빠른 학습과 확장이 가능합니다. 마찬가지로, 빠르게 반복하면 문제를 조기에 파악하고 전체 배포 전에 AI를 최적화할 수 있습니다.
- AI 기반 학습 문화 조성
적응성이라는 테마에 맞게 AI를 수용하는 조직은 사고방식 또한 바꿔야 합니다. 직원들이 AI와 적극 상호작용하고 피드백을 제공하도록 장려하며, 기술에 거부감을 가진 직원들이 편안하게 사용할 수 있도록 교육과 지원을 제공해야 합니다. AI를 학습 문화에 통합한 기업은 이 혁신을 장기적 전략적 이점으로 전환할 수 있는 역량을 더욱 갖추게 됩니다.
ServiceNow AI 에이전트는 에이전틱 AI를 실현하여 조직이 복잡하고 시간이 많이 소요되는 워크플로우를 자동화하고, 지능형 의사결정을 내리고, 대규모 효율성을 달성할 수 있도록 지원합니다. ServiceNow Platform®에 기본 탑재된 AI 에이전트는 엔터프라이즈 데이터 및 시스템과 원활하게 통합되어 실시간 데이터, 보안 워크플로우, 도구에 접근해 사람을 대신하여 조치하고 기하급수적인 생산성을 이끌어낼 수 있습니다.
ServiceNow AI 에이전트는 단순히 지원하는 것을 넘어 직접 행동하여 IT 문제를 해결하고, HR 프로세스를 관리하고, 고객 서비스 상호작용을 최적화하고, 모든 팀과 부서의 운영 작업을 처리합니다. AI 에이전트 오케스트레이터를 사용하면 여러 에이전트를 조정하고 공동 작업하게 해서 다단계 프로세스를 정밀하게 수행할 수 있습니다. 또한 비즈니스에 맞는 솔루션이 필요하면 AI 에이전트 스튜디오를 사용하여 코딩 없이 자연어만으로 사용자 지정 AI 에이전트를 생성할 수 있습니다. ServiceNow는 바로 사용 가능한 AI 에이전트와 함께, 완전한 가시성과 통제 기능을 기반으로 자체 에이전트를 빌드할 수 있는 유연성을 제공합니다.
ServiceNow를 통해 AI 에이전트를 배포하면 감독 기능을 유지하면서도 의사결정을 자동화할 수 있습니다. 내장형 거버넌스와 분석 기능은 AI의 행동이 기업 정책과 일치하도록 보장하며 감사 로깅 및 보안 통제는 민감 데이터를 보호합니다. AI 기반 인사이트는 예측적 문제 해결을 가능하게 하여 문제가 커지기 전에 팀이 선제적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.
간단히 말해, ServiceNow AI 에이전트는 비즈니스 요구에 맞춰 확장되는 지능형 자동화를 제공합니다. AI 에이전트가 제공할 수 있는 기능에 대해 자세히 알아보세요. 지금 ServiceNow 데모를 신청하세요!