에이전틱 워크플로우는 개별적으로 작동하지 않으며, 다양한 상호작용 기술의 조합에 의존합니다. 이러한 기술을 통해 AI 자동화가 효과적으로 기능하는 데 필요한 구조와 인텔리전스가 마련됩니다.

• RPA
  RPA(로보틱 프로세스 자동화)를 사용하면 소프트웨어 봇이 데이터 입력 및 트랜잭션 처리와 같이 사전 정의된 규칙을 따르는 반복적인 작업을 처리할 수 있습니다. 에이전틱 워크플로우 내에서 AI 에이전트는 RPA를 사용하여 애플리케이션과 상호 작용하고 구조화된 작업을 빠르고 일관되게 수행합니다.
• 자연어 처리
  NLP(자연어 처리)를 통해 AI 에이전트는 인간의 언어를 해석하고 생성하여 상호 작용을 보다 직관적으로 만들 수 있습니다. 이 기술은 사용자 입력 처리, 의미 추출 및 관련 컨텍스트 내 응답을 지원합니다.
• AI 에이전트
  앞서 언급했듯이 AI 에이전트는 사전 정의된 목표를 달성하기 위해 데이터를 수집하고, 의사 결정을 내리고, 작업을 실행하도록 설계된 자율 시스템입니다. 새로운 정보에 맞춰 적응하고 시간이 지남에 따라 학습하여, 간단한 반복 작업부터 복잡한 문제 해결까지 다양한 작업을 관리할 수 있습니다.
• 워크플로우 오케스트레이션
  워크플로우 오케스트레이션은 작업이 올바른 순서로 실행되고 의존성이 올바르게 관리되도록 에이전틱 워크플로우의 다양한 구성 요소들을 조율합니다. 이를 통해 조직은 여러 기술 및 시스템의 데이터를 통합하는 워크플로우를 설계하고 모니터링할 수 있습니다.
• 프롬프트 엔지니어링
  프롬프트 엔지니어링은 AI 에이전트가 작업을 구성하고 완료하는 방식에 영향을 미칩니다. 계획, 자기 성찰과 같은 기법은 에이전트가 복잡한 문제를 해결하고 최선의 조치를 결정하고 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 생성형 AI 네트워크
  GAIN(생성형 AI 네트워크)은 여러 AI 에이전트가 복잡한 작업을 처리하기 위해 각자의 작업을 조정할 수 있도록 지원합니다. 각 에이전트는 특정 기능을 전문적으로 수행하는데, 예를 들어 한 에이전트는 콘텐츠를 생성하고, 두 번째 에이전트는 출력물을 분석하며, 세 번째 에이전트는 전체 구조를 개선할 수 있습니다. 이와 같이 집단적 접근 방식은 보다 높은 품질의 결과를 얻는 데 도움이 됩니다.

에이전틱 워크플로우는 특정한 설계 패턴에 의존하는데, 이러한 패턴은 AI 에이전트의 작동 및 상호 작용 방식을 정의하는 반복 가능한 접근 방식입니다. 다음은 에이전틱 워크플로우에서 가장 일반적으로 사용되는 설계 패턴 중 일부입니다.

• 성찰
  AI 에이전트는 자신의 결과를 검토하고 개선 영역을 파악함으로써 성과를 개선합니다. 이러한 패턴을 사용하면 에이전트는 여러 번의 반복을 통해 응답을 개선하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 프로그래밍, 작성, 문제 해결 작업, 그리고 지속적인 최적화의 이득을 볼 수 있는 기타 활동에 일반적으로 사용됩니다.
• 데이터 및 도구 사용
  AI 에이전트는 API, 검색 엔진 및 데이터베이스와 같은 외부 도구를 통합하여 역량을 확장합니다. 이러한 패턴을 통해 에이전트는 자체 내부 모델에만 의존하지 않고 디지털 시스템과 상호 작용하여 정보를 검색하고 관련 데이터를 사용할 수 있습니다.
• 계획 수립
  계획 수립은 AI 에이전트를 더욱 지능적으로 만들어 줍니다. 즉, AI 에이전트가 더욱 효과적으로 추론하고 전략을 수립하도록 훈련하고, 어려운 작업을 '세분화'하는 능력을 개발하는 것입니다. 단순히 응답을 생성하는 것이 아니라 작업을 완료하는 데 필요한 간단한 작업의 순서를 결정하고 필요에 따라 접근 방식을 조정합니다. 이러한 패턴을 통해 에이전트는 다단계 워크플로우를 조율할 수 있습니다.
• 다중 에이전트 공동 작업
  각자 특정 역할에 전문화된 여러 AI 에이전트가 팀으로 협력하여 더 복잡한 작업을 해결합니다. 다중 에이전트 시스템은 책임을 분산하여 문제 해결을 개선하고 더 나은 품질의 출력을 보장합니다.

AI 에이전트는 달성 가능한 목표에 의해 정의됩니다. 다음은 에이전틱 워크플로우의 작동 방식에서 기초를 이루는 기능입니다.

• 인식
  AI 에이전트는 정형 데이터, 비정형 텍스트, 실시간 입력 등 다양한 소스에서 정보를 수집하고 해석합니다. 이 기능을 통해 상황을 정확하게 평가하고 추가된 정보를 기반으로 응답을 조정할 수 있습니다.
• 자율성
  AI 에이전트는 인간의 개입 없이 전략을 선택하고 자원을 관리하며 독립적으로 작동합니다. 주어진 작업에 대한 최상의 행동 방침을 결정하고 조건이 변하면 접근 방식을 조정합니다.
• 학습 역량
  에이전틱 워크플로우는 AI 에이전트가 경험을 통해 성능을 향상시키도록 지원합니다. 머신 러닝 기법을 활용하여 에이전트는 의사 결정 프로세스를 개선하고 패턴을 인식하며 향후 응답을 향상시킵니다.
• 추론
  AI 에이전트는 환경을 분석하고, 이용 가능한 데이터를 평가하며, 논리적 프레임워크를 문제 해결에 적용합니다. 이렇게 하면 제약 조건 및 가용 자원을 고려하면서 특정 목표에 부합하는 솔루션을 개발할 수 있습니다.
• 윤리적 의사 결정
  에이전틱 워크플로우 내의 AI 에이전트는 데이터 및 의사 결정 과정의 편향을 인식하고 완화하도록 설계되었습니다. 자신의 행동에 대해 설명하여 투명성을 제공하고, 자동화가 윤리 및 규제 기준에 부합하게 합니다.

에이전틱 워크플로우의 중요 구성요소

• 의사 결정
  AI 에이전트는 데이터를 평가하고, 잠재적 조치를 분석하며, 각 작업에 가장 효과적인 접근 방식을 선택할 수 있어야 합니다. 의사 결정 알고리즘을 적용하여 정보를 처리하고 상황에 맞게 전략을 조정합니다.
• 작업 분해
  복잡한 작업을 분해하면 AI 에이전트가 워크플로우를 더욱 효과적으로 실행할 수 있습니다. 하위 작업 간의 종속성을 매핑함으로써 에이전트는 최적의 실행 순서를 결정하고 그에 따라 작업의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
• 기존 시스템과의 통합
  소프트웨어, 데이터베이스 및 인프라와의 원활한 통합을 통해 AI 에이전트는 자신이 사용하는 정보에 접근할 수 있습니다.
• 인간 상호 작용
  자율성은 차치하고라도, AI 에이전트에는 인간 작업자의 입력, 피드백 또는 감독이 필요할 수 있습니다. 사용자는 텍스트 프롬프트, 음성 명령, 또는 수동 조정을 통해 지침을 제공하여 워크플로우를 비즈니스 목표에 계속 일치시킬 수 있습니다.
• 작업 완료 및 후속 조치
  작업을 수행한 후 AI 에이전트는 결과를 평가하고 성과 지표를 추적하며 향후 반복 작업을 위한 접근 방식을 개선합니다. 결과를 문서화하고 개선을 위한 영역을 식별하면 시간 경과에 따라 정확성과 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

에이전틱 워크플로우에는 기업의 운영 방식을 혁신할 수 있는 잠재력이 있습니다. 지능형 자동화를 통합하면 기업은 운영을 간소화하여 아무리 워크플로우가 복잡하더라도 문제에 더 효과적으로 대응하고 일관성을 유지할 수 있습니다. 이러한 장점을 올바르게 적용하면 복원성과 대응성이 향상되어 팀에서는 더 적은 자원을 사용하면서 더 많은 성과를 거둘 수 있게 됩니다.

더 구체적으로 설명하자면, 에이전틱 워크플로우의 이점은 다음과 같습니다.

• 효율성 향상
  에이전틱 워크플로우는 복잡한 다단계 작업을 자동화하여 일상적인 프로세스를 완료하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다. AI 에이전트는 피로감 없이 대량의 작업을 처리할 수 있어 작업을 더 빠르게 실행하면서 인간 직원들은 다른 핵심 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해줍니다.
• 의사 결정 개선
  AI 에이전트는 대규모 실시간 데이터 세트를 분석하여 패턴을 식별하고 의사 결정 개선을 지원하는 인사이트를 생성합니다. 일상적인 운영에서 에이전트는 자율적으로 행동할 수 있으며, 더 복잡한 의사 결정의 경우에는 이해 관계자들에게 데이터에 기반한 인사이트와 지능형 추천을 제공합니다.
• 정확도 증가
  수동 워크플로우에서 오류가 발생하면 비용이 많이 드는 실수로 이어질 수 있습니다. AI 에이전트는 작업을 정확하게 실행하여 이러한 위험을 최소화합니다. 즉, 데이터를 교차 점검하여 불일치를 확인하고 이상이 있을 경우 즉시 플래그를 표시할 수 있습니다.
• 민첩성 향상
  경직된 자동화 시스템과 달리 에이전틱 워크플로우는 우선순위의 변화나 예상치 못한 중단 등 새로운 입력에 따라 작업을 조정할 수 있습니다. 이러한 적응력 덕분에 기업은 시장 변화, 규제 변화, 운영 과제 등에 빠르게 대응할 수 있습니다
• 확장성
  에이전틱 워크플로우는 성능 저하 없이 증가하는 작업 부하를 수용할 수 있도록 매끄럽게 확장됩니다. 수요가 증가하거나 감소하더라도, 이러한 에이전트는 작업을 분산하여 서비스 수준을 꾸준히 높게 유지합니다.
• 비용 절감
  수작업 의존도 감소, 자원 할당 최적화, 비용이 많이 드는 오류 최소화 등 에이전틱 워크플로우가 비용 절감에 어떻게 기여하는지 파악하는 것은 어렵지 않습니다. 기업은 이처럼 절감된 자원을 가치가 높은 다른 이니셔티브에 재투자할 수 있습니다.
• 연중무휴 24시간 운영 역량
  AI 에이전트는 24시간 내내 지속적으로 작동하여 비즈니스 운영을 유지합니다. 휴식 시간이 필요한 인간과는 달리, 에이전틱 워크플로우는 고객 지원, 트랜잭션 처리, 시스템 모니터링과 같은 중요한 작업이 중단 없이 항상 제공되도록 보장합니다.
• 대규모 생산성
  에이전틱 워크플로우는 독립적이면서도 효과적으로 작동하는 AI 에이전트에 작업을 위임하여 비즈니스 성과를 더욱 빠르게 실현합니다. 이처럼 확장 가능한 디지털 인력은 향상된 출력을 제공하여, 직원들이 생산성과 영향력을 높일 수 있도록 지원합니다.

에이전틱 워크플로우는 상당한 이점을 제공하지만, 구현에는 몇 가지 어려움이 따릅니다. 성공적인 에이전틱 배포를 방해할 수 있는 다음과 같은 제한 사항에 유의하세요.

• 높은 인프라 요구 사항
  에이전틱 워크플로우는 대규모 데이터 처리 및 복잡한 계산을 처리할 수 있는 기술 스택 지원을 필요로 합니다. 조직은 AI 에이전트가 수행하는 작업을 용이하게 하기 위해 확장 가능한 클라우드 자원 또는 강력한 온프레미스 하드웨어에 투자해야 합니다. 이러한 인프라를 사내에서 유지 관리하면 지속적인 비용과 복잡성이 가중될 수 있습니다.
• 데이터 접근성 및 신뢰성 문제
  잘 구조화된 양질의 데이터는 AI 에이전트의 생명입니다. 격리되거나 불완전한 데이터 세트는 처리를 늦추고 정확도를 낮출 수 있습니다. 또한 학습 데이터에 포함된 편견으로 인해 의사 결정의 결함이 발생하여 자동화된 프로세스의 효과가 제한될 수 있습니다.
• 레거시 시스템과의 호환성 문제
  많은 기업에서 AI 자동화를 지원하도록 구축되지 않은 오래된 시스템을 사용하고 있습니다. 레거시 인프라에는 API 연결이나 실시간 데이터 처리 능력이 부족할 수 있으며, 이러한 시스템을 업그레이드하거나 적응시키는 것은 에이전틱 워크플로우를 구현하기 위한 전제 조건이 될 수 있습니다.

에이전틱 워크플로우는 비즈니스 기능, 부서, 산업 등 조직이 데이터 기반 지능형 자동화 시스템의 이점을 누릴 수 있는 모든 영역에 적용될 수 있습니다. 물론, 다른 기술보다 이 기술이 더 특별하게 적합한 분야가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

인사 관리

HR 팀은 채용에서 직원 참여에 이르기까지 다양한 관리 및 전략적 책임을 관리합니다. 에이전틱 워크플로우는 휴무 요청 처리, 규정 준수 관련 서류 작업 자동화와 같은 다양한 HR 관리 활동을 최적화합니다. 예를 들어, AI 에이전트는 직원 일정과 부서의 업무량을 검토하여 휴가 요청을 승인하거나 대안을 제안하는 등의 방식으로 HR 부서의 업무량을 줄일 수 있습니다.

프로젝트 관리

프로젝트를 일정에 맞춰 진행하려면 지속적인 감독과 여러 팀 간의 조율이 필요합니다. 에이전틱 워크플로우는 상태 추적, 작업 부하 분배에 따른 작업 할당 조정, 마감일이 다가올 때 알림 전송 등 프로젝트 관리와 관련된 많은 책임을 자동화할 수 있습니다. 소프트웨어 개발 프로젝트를 예로 들면, AI 에이전트는 프로젝트 관리자의 직접적인 개입 없이도 잠재적 지연 요인을 식별하여 플래그하고, 추진력을 유지하기 위해 자원을 재할당할 수 있습니다.

고객 지원

고객 문의의 효율적인 처리는 만족도 및 충성도 향상에 필수적입니다. 에이전틱 워크플로우는 일상적인 질문을 자동으로 해결하고 관련 컨텍스트를 바탕으로 복잡한 문제를 에스컬레이션하여 서비스 운영을 개선합니다. AI 에이전트는 환불 요청을 처리하여 고객 지원을 개선하고 문제 해결 단계를 제공할 수 있으며, 필요한 경우 인간의 승인을 구하기도 합니다.

내부 IT

IT(정보 기술) 부서는 암호 재설정, 소프트웨어 프로비저닝, 시스템 모니터링 등과 같은 반복적인 작업을 자주 처리하므로 IT 전략에 직접적으로 참여할 시간이 부족합니다. 에이전틱 워크플로우는 IT 직원이 자신의 전문 지식을 다른 곳에 적용할 수 있도록 이러한 프로세스를 자동화해 줍니다.

재무

재무팀은 정확성, 속도 및 규정 준수에 의존해 재무 문제를 관리합니다. 에이전틱 워크플로우는 재무 데이터 검증, 송장 처리 간소화, 오류나 사기 행위를 암시할 수 있는 금융 거래 이상 징후 탐지 등을 지원합니다. 대출 신청 처리 시에는 AI 에이전트가 신용 기록을 검토하고 소득 문서를 확인하고 승인 권고를 생성하여 처리 시간을 줄이고 의사 결정의 일관성을 보장할 수 있습니다.

사이버 보안

에이전틱 워크플로우는 이상 징후를 감지하고 사이버 위험을 분석하고 대응 조치를 자동화하여 사이버 보안을 강화합니다. 시스템에서 비정상적인 네트워크 활동을 식별한 경우 AI 에이전트는 즉시 영향을 받는 엔드포인트를 격리하고 보안 팀에게 경고할 수 있으므로 잠재적인 위반 가능성이 발생하는 경우에도 이를 차단할 수 있습니다.

공급망 관리

공급망 관리에는 지속적인 데이터 흐름이 포함됩니다. 에이전틱 워크플로우는 재고 수준을 모니터링하고, 배송 경로를 최적화하며, 공급망 중단에 대응하여 의사 결정자에게 필요한 세부 정보를 제공합니다. 예를 들어, 제품의 재고가 부족할 때, AI 에이전트는 대체 재고를 파악해서 고객에게 옵션을 통보하고, 지연을 최소화하기 위해 이행 시스템을 업데이트할 수 있습니다.

마케팅

에이전틱 워크플로우는 고객의 행동을 분석하여 선호 사항을 예측하고 대상 개인에 맞춰 마케팅 메시지를 조정할 수 있습니다. AI 에이전트는 구매 이력에 따라 고객을 세분화하고, 이메일 캠페인을 생성하며, 콘텐츠 전략을 추천함으로써 최소한의 노력을 들여 보다 효과적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

에이전틱 워크플로우는 기업 내 모든 부서에 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있지만, 이는 적절한 담당자가 프로세스를 올바르게 구현할 때만 가능합니다. 에이전틱 AI 솔루션을 고민하고 있다면 다음 팁을 고려하세요.

제대로 정의된 목표 설정

목표를 명확하게 정의하면 워크플로우의 모든 AI 에이전트가 공통의 결과에 맞게 조정됩니다. 고객 서비스 대응 시간 단축, 공급망 효율성 향상, 기타 중요한 동기 부여 등 달성해야 할 목표를 명확히 정의하면 워크플로우 설계의 방향과 성과를 측정할 기준을 제시할 수 있습니다. 목표의 범위가 잘 규정되어 있으면 에이전트가 가장 영향력 있는 작업에 집중할 수 있으므로 비효율성도 방지됩니다.

강력한 데이터 거버넌스의 구현

조직은 데이터 거버넌스 정책을 구현하여 데이터 사용을 추적하고, 액세스 권한을 관리하고, 전체 감사 추적 기능을 유지해야 합니다. 주요 데이터 포인트에 메타데이터를 적용하면 투명성이 향상되므로 워크플로우가 보안 및 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하게 됩니다.

가장 중요한 영역에 대한 인적 감독 유지

에이전틱 워크플로우의 가장 큰 매력 중 하나는 자율적인 운영 능력입니다. 그럼에도 불구하고, 가장 진보된 AI 에이전트는 여전히 인간의 감독을 이용하고 있습니다. 관계자의 참여를 유지하면 조직은 AI에서 생성된 의사 결정을 확인하고 실제 피드백을 바탕으로 프로세스를 개선할 수 있습니다. 민감한 정보를 처리하거나 중대한 의사 결정에 관여하는 워크플로우에서는 인간의 검토가 책임성과 신뢰를 한층 더 강화합니다.

전문화된 AI 기능 활용

각기 다른 AI 에이전트는 서로 다른 작업에 능숙하며, 이러한 전문 분야를 최대한 활용할 수 있도록 워크플로우를 설계하면 성과가 향상됩니다. 각 에이전트의 역량을 기반으로 작업을 할당하면 워크플로우를 효율적으로 실행할 수 있습니다.

에이전트 공동 작업을 위한 워크플로우 설계

복잡한 워크플로우에서는 상호 의존적인 작업을 완료하기 위해 여러 AI 에이전트가 함께 작업해야 하는 경우가 많습니다. 에이전트가 보다 효과적으로 커뮤니케이션하고 작업을 조율할 수 있도록 워크플로우를 설계하면 더 적응력이 뛰어나고 회복탄력성이 높은 자동화를 구현할 수 있습니다. 예를 들어 공급망 관리에서 한 AI 에이전트가 재고를 모니터링하고 다른 에이전트가 공급자 커뮤니케이션을 조율하면 시스템을 재고 변동에 맞춰 동적으로 조정할 수 있습니다.

에이전틱 워크플로우는 운영 과정에서 지속적으로 개선되므로 가능한 빠르게 구축하여 실행하는 것이 좋습니다. 그러나 올바른 기반 없이 구현을 서두르면 비효율성, 채택률 제한, 보안 효율성 감소 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 구조화된 접근 방식을 따르면 조직은 AI 자동화에 대한 접근 방식을 통해 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

다음 단계를 따라 시작해 보세요.

1. 조직의 준비 태세 평가
   에이전틱 워크플로우를 배포하기 전에 조직에 필요한 인프라와 자원이 있는지 평가합니다. 기존 시스템이 지능형 프로세스를 지원하는지 고려하고, 지원할 수 없다면 어떤 업그레이드가 필요한지 판단해야 합니다. 또한 직원과 이해 관계자에게 에이전틱 자동화의 이점과 의미를 이해시키면 도입을 촉진할 수 있습니다.
2. 적절한 프로세스의 식별
   모든 워크플로우에서 AI 자동화의 이점을 똑같이 누릴 수 있는 것은 아닙니다. 반복적이거나 데이터 집약적이거나 인간의 실수에 취약한 프로세스에 초점을 맞추세요. 에이전틱 워크플로우는 사기 탐지나 재고 추적과 같이 실시간 의사 결정이 필요하거나 대규모 정보 처리가 수반되는 작업에 가장 적합합니다.
3. 적적한 AI 기술 선택
   적절한 AI 도구의 선택은 자동화될 워크플로우에 따라 달라집니다. 고객 상호 작용을 위해 고급 자연어 처리 NLP가 필요할 수도 있고, 예측 분석을 위해 머신 러닝 모델이 필요할 수도 있습니다. 구체적인 요구 사항과 관련된 기술 옵션을 평가하면 구현을 위한 강력한 기반을 구축하는 데 도움이 됩니다.
4. 확장 전 파일럿 프로젝트 실행
   인내는 필수입니다. 조직 전체에 에이전틱 워크플로우를 즉시 배포하기보다는 통제된 파일럿 프로젝트로 시작하세요. 이를 통해 팀은 솔루션을 확장하기 전에 AI 에이전트 성능을 테스트하고 프로세스를 개선하고 모든 과제를 해결할 수 있습니다. 파일럿이 성공적으로 완료되면 점진적으로 다른 워크플로우와 부서로 확대 적용하세요.

ServiceNow는 에이전틱 워크플로우를 빌드하고 관리하기 위한 강력한 기반을 제공하여 AI 에이전트, 데이터, 워크플로우를 ServiceNow 플랫폼®에 통합합니다. 기업은 부서를 연결하는 지능형 워크플로우를 조율하여 수동 오류를 없애고 기업 전체의 효율성을 높일 수 있습니다. AI 기반 자동화를 사용하면 프로세스가 변화하는 요구 사항에 동적으로 원활하게 적응하여 신뢰할 수 있는 지원을 팀에 제공하게 됩니다. 승인 간소화, IT 서비스 요청 자동화, 물류 최적화 등 이점은 다양합니다.

ServiceNow AI 에이전트는 자율적으로 조치를 취하여 거버넌스 및 감독을 유지하면서 문제를 해결하고 의사 결정을 실행하며 엔터프라이즈 시스템과 상호 작용합니다. 이러한 AI 에이전트는 조직 전반에 걸쳐 운영되므로 수동 작업 부하를 줄이고 비즈니스 성과를 가속화할 수 있습니다. 바로 사용 가능한 AI 에이전트를 활용하거나 코드가 아닌 자연어 프롬프트를 사용하여 사용자 지정 에이전트를 빌드할 수 있습니다.

에이전틱 워크플로우가 미래입니다. 지금 AI 에이전트 데모를 요청하고, 그 미래가 기업에 어떤 변화를 가져올지 직접 확인해 보세요.