AI 에이전트는 환경과 자율적으로 상호 작용하여 데이터를 수집하고, 의사 결정을 내리고, 작업을 수행할 수 있는 지능형 프로그램입니다. AI 에이전트는 주어진 목표를 달성하기 위한 최선의 조치를 결정할 수 있으며, 새로운 데이터를 통합하여 시간 경과에 따른 성능을 향상시킬 수 있습니다.
기본적인 업무 자동화에 국한되었던 인공 지능은 의사 결정과 전략 계획의 역할을 수행하도록 확장되어 주목할 만한 성과를 거두고 있습니다. 이에 따라 조직은 AI를 활용해 운영을 최적화하고, 시장 동향을 예측하고, 고객 경험을 개선하고, 불과 몇 년 전만 해도 불가능했던 작업과 프로세스를 자동화하고 있습니다. 방대한 양의 데이터를 처리하고 더 스마트하고 신속한 비즈니스 의사 결정을 위한 인사이트를 제공하는 AI의 능력은 오늘날 디지털 혁신의 가장 필수적인 요소로 자리 잡았습니다.
AI 에이전트는 이러한 디지털 혁신의 최전선에 있습니다. 현대의 AI 에이전트는 기본적인 작업을 수행하는 데 그치지 않고 환경과 상호작용하여 실시간 정보를 수집하고 지능적인 방식으로 새로운 과제에 적응합니다. AI 에이전트는 자율적으로 의사 결정을 내리고 복잡한 문제를 해결하며 지속적으로 성능을 개선할 수 있습니다.
AI 에이전트의 핵심 기술은 LLM(대규모 언어 모델)입니다. 자연어를 처리하고 생성하도록 설계된 강력한 ML(머신 러닝) 시스템 클래스인 LLM은 AI 에이전트가 목표를 이해하고, 이를 작업으로 나누고, 솔루션을 효과적으로 전달할 수 있도록 지원하는 엔진입니다. 그러나 LLM만으로는 AI 에이전트가 복잡한 다단계 작업을 완전히 실행할 수 없습니다. 이런 상황에서 "도구 호출"이 필요합니다. AI 에이전트는 API나 데이터베이스 또는 기타 AI 모델과 같은 외부 도구를 사용하여 실시간 정보를 수집하고, 데이터를 분석하고, 워크플로우를 조정함으로써 역량을 확장할 수 있습니다.
AI 에이전트는 피드백 루프와 반복적인 개선을 통해 끊임없이 발전하며, 행동을 통해 학습하고 필요한 경우 결과와 인적 개입을 바탕으로 조정합니다. 이러한 적응성을 통해 AI 에이전트는 의사 결정을 개선하고 시간 경과에 따른 성능을 최적화할 수 있습니다. 이를 위해 이러한 에이전트는 일련의 특정 단계를 따릅니다.
- 목표 정의 및 작업 계획
이 프로세스는 사용자가 AI 에이전트에게 특정 목표나 목적을 제공하는 것으로 시작됩니다. 목표가 설정되면 AI 에이전트는 목표를 더 작고 실행 가능한 작업으로 세분화하여 계획을 시작합니다. 보다 복잡한 목표의 경우 AI 에이전트는 전체 하위 작업 시퀀스를 매핑하여 향후 단계의 작업을 지시하는 데 도움이 되는 완전한 로드맵을 만듭니다. - 데이터 수집 및 지식 획득
이전 단계에서 식별된 작업 및 하위 작업을 수행하려면 AI 에이전트가 관련 정보에 액세스해야 합니다. AI 에이전트가 다양한 소스(인터넷, 내부 데이터베이스, 외부 도구 등)에서 데이터를 수집합니다. AI 에이전트에 특정 지식이 부족한 경우 API를 사용하거나 다른 시스템과 연결하여 부족한 부분을 채울 수 있습니다. - 의사 결정 및 실행
필요한 데이터를 갖추면 AI 에이전트는 머신 러닝 모델을 사용하여 의사 결정을 내립니다. 정보를 평가하고, 가능한 작업 과정을 결정하고, 작업 실행을 시작합니다. - 모니터링 및 피드백 통합
AI 에이전트를 작업을 진행하면서 작업 결과를 지속적으로 모니터링하고 환경과 사용자 모두로부터 피드백을 수집합니다. 이 피드백은 AI 에이전트가 필요에 따라 접근 방식을 조정하는 바탕이 되기 때문에 자체 평가 및 거버넌스에 필수적입니다. AI 에이전트는 수신한 피드백을 기반으로 새로운 하위 작업을 생성하여 사용자의 최종 목표에 부합하도록 할 수도 있습니다. - 학습 및 개선
작업을 완료한 후 AI 에이전트는 데이터와 학습한 교훈을 지식베이스에 저장합니다. 이렇게 하면 향후 상호작용을 위한 전략을 개선할 수 있습니다. AI 에이전트는 이 프로세스를 통해 시간이 지남에 따라 더 정확하고 효율적으로 작동하게 됩니다.
효율적인 메모리 시스템은 AI 에이전트의 성능에 매우 중요한데, 이를 통해 실시간으로 정보를 저장, 검색, 업데이트할 수 있습니다. AI 에이전트는 메모리를 통해 과거의 상호작용, 의사 결정, 솔루션, 학습된 데이터를 "기억"하여 작업을 수행할 때 일관성과 관련성을 높일 수 있습니다. 포괄적인 메모리 인프라가 없으면 AI 에이전트는 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪거나 과거의 오류를 반복하고 사용자 선호도를 추적하지 못할 수 있습니다.
오늘날 많은 AI 시스템은 인메모리, 관계형, 벡터 데이터베이스의 조합에 의존하여 다양한 데이터 유형을 처리합니다. 그러나 이러한 단편적인 접근 방식은 특히 복잡한 멀티 에이전트 설정에서 비효율적일 수 있습니다. 잘 통합된 메모리 시스템은 AI 에이전트가 문서, 코드, 테이블 및 보다 추상적인 개념을 포함한 다양한 데이터 형식을 관리하도록 지원하여 다양한 작업에 효과적으로 대응하는 데 필요한 자원을 제공합니다.
여러 AI 에이전트의 공동 작업을 지원하려면 메모리 시스템이 각 에이전트의 독립적인 ID를 유지하면서 정보에 대한 공유 액세스를 허용해야 합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 학습된 고유한 행동을 유지하면서 복잡한 문제를 조율할 수 있습니다. 잘 설계된 메모리 시스템은 궁극적으로 AI 에이전트의 작업 수행 능력과 자기 개선 능력을 강화합니다.
AI 에이전트는 다양한 구성요소로 구성된 복잡한 시스템입니다. 일부는 모든 AI 에이전트에 내재되어 있고, 다른 일부는 일부 에이전트만 수행하도록 설계된 작업에 특화되어 있습니다.
범용 구성요소는 에이전트가 데이터를 수집하고, 의사 결정을 내리고, 작업을 수행할 수 있도록 하는 핵심 기능을 제공합니다. 모든 AI 에이전트는 운영 위치나 작동 방식에 관계없이 다음과 같은 구성요소를 포함합니다.
- AI 에이전트 아키텍처
아키텍처는 AI 에이전트의 기반입니다. 이는 모터와 센서가 장착된 로봇과 같은 물리적 구조일 수도 있고, 필수 지원을 제공하기 위해 API와 데이터베이스에 의존하는 소프트웨어 기반 플랫폼일 수도 있습니다. 이 아키텍처에는 AI 에이전트가 자율적으로 작동하는 데 필요한 모든 도구와 시스템이 포함되어 있습니다. - AI 에이전트 기능
AI 에이전트 기능은 에이전트가 수집한 정보를 처리하고 작업으로 변환하는 방법을 결정합니다. 수신 데이터를 에이전트의 목표에 따라 일련의 응답 또는 작업으로 매핑하도록 설계되었습니다. - AI 에이전트 프로그램
AI 에이전트 프로그램은 아키텍처와 에이전트 기능을 작동 중인 구현 시스템에 통합합니다. 여기에는 AI 에이전트의 의사 결정을 뒷받침하는 논리를 코딩하는 것부터 필요한 환경에 배포하는 것까지 모든 것이 포함됩니다. AI 에이전트 프로그램은 AI 에이전트의 목표를 원활하게 작동하는 데 필요한 기술적 요구 사항에 맞춰 조정합니다.
AI 에이전트가 할당된 작업과 AI 에이전트가 작동하도록 설계된 위치에 따라 보다 전문적인 역량을 구현하기 위해 추가 구성요소가 필요할 수 있습니다. 이러한 조건부 구성요소는 특정 유형의 AI 에이전트에서만 찾을 수 있습니다.
- 센서
AI 에이전트는 센서를 사용하여 주변 환경으로부터 데이터를 수집할 수 있습니다. 물리적 에이전트의 경우 센서는 카메라, 마이크, 레이더 등을 의미할 수 있으며 소프트웨어 기반 에이전트는 웹 크롤러 또는 파일 리더와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. - 프로세서
프로세서는 AI 에이전트의 "두뇌"에 해당하는 부분으로, 센서에서 수집한 데이터를 처리하여 실행 가능한 인사이트로 변환하는 역할을 담당합니다. 프로세서는 정보를 분석하고 최선의 조치를 결정하는 데 필요한 복잡한 계산을 수행합니다. - 액추에이터
물리적 액추에이터에는 이동을 위한 로봇 팔이나 바퀴(AI 에이전트가 물리적 환경 내에서 이동할 수 있도록 함)가 포함되고 디지털 AI 에이전트는 도구를 사용하여 소프트웨어 시스템 내에서 파일을 생성하거나 명령을 전송할 수 있습니다. 이러한 구성요소는 AI 에이전트의 의사 결정 프로세스에 따라 결정되는 작업을 수행합니다. - 통제 시스템
통제 시스템은 AI 에이전트가 데이터를 처리하고 조치를 결정하는 방법을 관리합니다. 제어 시스템은 센서, 프로세서, 액추에이터 간의 조정을 통해 AI 에이전트가 의도한 대로 작동하도록 합니다. 고급 AI 시스템에서는 제어 시스템을 통해 AI 에이전트가 피드백에 따라 조정하고 자체 수정할 수 있습니다.
앞서 언급했듯이 AI 에이전트는 목표의 복잡성과 운영 환경에 따라 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 기본적인 규칙 준수부터 고급 학습에 이르기까지, AI 에이전트의 역량은 단순하고 사후 대응적인 기능부터 고도로 자율적인 의사 결정 프로세스까지 다양합니다. 다양한 산업 분야에서 일반적으로 사용되는 AI 에이전트의 주요 범주는 다음과 같습니다.
- 단순 반사 AI 에이전트
이러한 AI 에이전트는 사전 정의된 규칙에 따라 작동하며 특정 자극에 반응합니다. 가장 기본적인 유형의 AI 에이전트로, 기억이나 복잡한 의사 결정 없이 작동합니다. 단순 반사 AI 에이전트는 토양 수분이 설정된 임계값 아래로 떨어지면 물을 켜는 스마트 스프링클러 시스템과 같이 상황 인식이나 학습이 필요하지 않은 간단한 작업에 적합합니다. - 모델 기반 AI 반사 에이전트
모델 기반 AI 반사 에이전트는 단순 반사 에이전트보다 더 발전된 형태입니다. 환경의 내부 모델을 유지하므로 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 현재 데이터와 과거 상호작용의 기억을 모두 사용하여 행동을 조정합니다. 예를 들면 청소한 위치를 기억하고 같은 위치로 바로 돌아가지 않는 로봇 청소기가 이에 해당합니다. - 목표 기반 AI 에이전트
목표 기반 AI 에이전트는 실행 계획을 생성하고 실행하여 특정 목표를 달성하도록 설계되었습니다. 이러한 AI 에이전트는 여러 가지 잠재적 조치를 고려하고 목표를 달성하기 위한 가장 효과적인 경로를 선택합니다. 목표 기반 AI 에이전트의 예에는 환자의 바이탈을 모니터링하고 환자의 상태가 악화될 경우 경보를 보내는 병원 기반 AI 에이전트가 있습니다. 이 에이전트는 환자의 바이탈을 안정시키기 위해 의사에게 에스컬레이션하거나 약물을 조정하는 등 일련의 조치를 취합니다. - 유틸리티 기반 AI 에이전트
유틸리티 기반 AI 에이전트는 유틸리티 기능을 기반으로 가능한 여러 가지 조치를 평가하여 의사 결정을 한 단계 더 발전시킵니다. 이 기능은 효율성, 비용, 속도와 같은 기준을 바탕으로 각 작업의 잠재적 성공 가능성을 측정합니다. 이러한 AI 에이전트는 연비 및 교통 상황에 따라 배송 경로를 최적화하는 등 여러 가지 결과가 가능한 작업에 이상적입니다. - 학습 AI 에이전트
학습 AI 에이전트는 환경과 경험에서 학습하여 장기간에 걸쳐 적응합니다. 과거의 작업과 피드백을 저장하여 성과를 개선할 수 있으며, 이를 통해 향후 의사 결정을 개선할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 각 상호작용을 학습하여 응답을 개선하는 AI 기반 고객 지원 봇과 같이 개인화가 필요한 시스템에서 일반적으로 사용됩니다. - 계층적 AI 에이전트
계층적 AI 에이전트는 조정 그룹으로 작동하며, 상위 수준의 에이전트는 복잡한 작업을 관리하기 쉬운 작은 작업으로 세분화합니다. 이러한 작은 작업은 하위 수준 에이전트에게 위임되어 독립적으로 작동하지만 진행 상황을 상위 수준 에이전트에 보고합니다. 이 구조는 여러 에이전트가 전문화된 하위 작업을 처리하는 대규모의 다단계 프로젝트에 유용합니다. - Copilot
Copilot은 사용자 입력에 따라 추천을 제공하거나 작업을 완료하여 사용자를 보조하도록 설계되었습니다. 완전히 자율적이지는 않지만, Copilot은 실시간 지원을 제공하여 AI 기반 제안을 통해 인간의 의사 결정을 보강합니다. 예를 들어 개선 사항이나 수정 사항을 제안하여 코딩 작업을 도와주는 AI 글쓰기 도우미 또는 시스템이 있습니다. - 자율 AI 에이전트
자율 AI 에이전트는 인적 개입 없이 복잡한 작업을 수행할 수 있는 완전한 자급형 시스템입니다. Copilot과는 달리 이러한 AI 에이전트는 독립적으로 의사 결정을 내리고, 데이터를 수집하고, 작업을 실행할 수 있습니다. 자율 주행 차량 또는 첨단 로봇 시스템과 같이 지속적인 실시간 의사 결정이 필요한 환경에서 자주 사용됩니다.
다양한 유형의 AI 에이전트가 제공하는 이점은 상당히 일관적입니다. 기업이 AI 에이전트를 배포할 때 기대할 수 있는 가장 주목할 만한 이점은 다음과 같습니다.
다른 모든 것을 제거한 AI 에이전트는 기본적으로 광범위한 감독 없이도 워크플로우를 자동화할 수 있는 자율 시스템입니다. 따라서 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 AI 에이전트가 대신 처리할 수 있으므로 직원들은 더 가치 있는 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 데이터 입력, 일정 관리, 고객 지원 또는 기타 필수적이지만 많은 시간이 소요되는 활동 등 일상적인 작업을 처리하여 직원의 생산성 잠재력을 높입니다.
인간은 어느 순간에 몇 가지 문제에만 집중할 수 있지만, AI 에이전트는 그러한 제약이 없습니다. AI 에이전트는 여러 작업이나 상호작용을 동시에 처리하여 아주 짧은 시간에 엄청난 양의 데이터를 처리하고 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 속도와 멀티태스킹 능력 덕분에 기업은 특히 고객 서비스 운영에서 품질은 그대로 유지하면서 많은 양의 작업을 관리할 수 있습니다.
품질 측면에서 AI 에이전트는 기존의 자동화 시스템보다 더 정확하고 포괄적이며 개인화된 응답을 일관되게 제공하는 것으로 나타났습니다. 다양한 소스의 지식을 통합하고, 다른 에이전트와 공동 작업하고, 상호작용을 통해 학습하여 지속적으로 출력을 개선할 수 있습니다.
프로세스 비효율성, 반복적인 수작업, 인적 오류, 느린 응답 시간 등 이러한 모든 문제는 조직의 비용 증가로 이어집니다. AI 에이전트가 이 문제를 해결할 수 있는데, AI 에이전트는 작업을 자동화하고 수작업의 필요성을 줄임으로써 인간의 개입으로 인해 발생할 수 있는 오류를 최소화하고 처리 시간을 단축하여 워크플로우를 간소화합니다. 이렇게 비효율성을 줄이면 시간을 절약하고 오버헤드 비용을 절감할 수 있습니다.
AI 에이전트는 머신 러닝과 데이터 분석을 사용하여 실시간 데이터를 처리하므로 조직이 신뢰할 수 있는 인사이트를 바탕으로 더 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 추세를 예측하고, 패턴을 식별하며, 여러 부서에 걸쳐 사용할 데이터 기반 솔루션을 만들 수 있습니다.
AI 에이전트는 일관되고 정확한 출력을 제공하므로 인적 개입으로 인해 발생하는 변동성이 최소화됩니다. 할당된 작업에 관계없이 프로세스가 균일하게 수행되도록 보장하여 오류를 줄이고 높은 표준을 유지합니다. 이는 기술 지원을 제공하거나 트랜잭션을 처리하는 등 일관성이 중요한 작업에 중요합니다.
비즈니스 성장에 따라 운영 요구 사항도 증가합니다. AI 에이전트는 성능 저하나 비용 증가 없이 증가된 워크로드에 맞게 조정하여 확장성을 높입니다. AI 에이전트는 수요에 따라 쉽게 확장하거나 축소할 수 있으므로 기업은 인력이나 자원을 비례적으로 조정하지 않고도 역량을 적절히 조정할 수 있습니다.
AI 에이전트는 개인화되고 신뢰할 수 있는 신속한 서비스를 제공하여 고객 경험을 향상시킵니다. 연중무휴 24시간 이용 가능하므로 언제든지 고객과 소통할 수 있고 즉각적인 답변과 지원을 제공할 수 있습니다. 이전 상호작용에서 학습하고 해당 데이터를 사용하여 응답을 사용자 지정하고 고객의 요구를 예측하는 능력은 장기적으로 긍정적인 구매자/판매자 관계를 수립하는 데 매우 적합합니다. 이러한 지속적인 참여는 고객 만족도와 충성도를 높입니다.
AI 에이전트는 부인할 수 없는 이점을 제공하지만 특정 과제를 제시하기도 합니다. 조직이 AI 에이전트를 배포할 때 직면할 수 있는 가장 큰 장애물은 다음과 같습니다.
AI 에이전트는 효과적으로 작동하기 위해 대량의 데이터에 의존하며, 민감한 고객 정보나 독점적인 비즈니스 정보를 처리하는 경우가 많습니다. 이러한 데이터를 잘못 취급하면 무단 데이터 액세스와 고객 신원 노출로 이어질 수 있으므로 개인정보 보호 및 데이터 안전에 관한 상당한 우려가 있습니다. 또한 GDPR 또는 CCPA와 같은 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하지 않으면 기업은 심각한 법적 처벌과 회복할 수 없는 평판 손상의 위험에 처할 수 있습니다.
기업은 암호화, 익명화, 정기 감사 등 강력한 데이터 거버넌스 정책을 구현하여 데이터를 보호하고 개인정보 보호법을 완벽하게 준수해야 합니다. AI 에이전트 활동을 지속적으로 모니터링하면 위험한 행동을 신속하게 탐지하고 해결할 수 있습니다.
특히 머신 러닝 모델을 활용하는 AI 에이전트는 학습 데이터의 결함으로 인해 편향되거나 불공정한 결과를 초래할 수 있습니다. 이로 인해 인종, 성별, 사회경제적 지위 또는 기타 보호 대상 특성 등의 요인에 따라 의도치 않게 차별을 하는 결정이나 추천을 할 수 있습니다.
이러한 편향은 사용자에게 피해를 주고 AI 에이전트에 의존하는 기업의 평판을 훼손할 수 있으므로 개발 및 배포 과정에서 이러한 문제를 반드시 해결해야 합니다. 공정성 검사, 정기 감사 및 기타 형태의 인간 감독을 AI 개발 프로세스에 통합하면 이러한 문제에 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로 학습 데이터를 정기적으로 업데이트하고 다양화하면 에이전트가 편향된 결과를 생성할 가능성이 줄어듭니다.
AI 에이전트를 구축 및 학습시키거나 배포하는 것은 복잡하고 자원이 많이 사용되는 프로세스입니다. AI 개발에는 여러 가지 고급 기술 분야에 대한 전문 지식이 필요합니다. 또한 기업별 데이터로 모델을 학습시키려면 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요하기 때문에 상당한 컴퓨팅 비용이 들 수 있습니다. 마찬가지로 이러한 시스템을 확장하고 다양한 사용 사례에서 원활하게 작동하도록 하는 데도 여러 가지 골칫거리가 생길 수 있습니다.
이러한 기술적 문제를 해결하기 위해 조직은 사전 구축된 AI 플랫폼을 활용하거나 특정 비즈니스 요구 사항에 맞는 AI 솔루션을 제공하는 경험이 풍부한 벤더와 협력할 수 있습니다. 이러한 외부 공급업체 플랫폼은 확장성을 제공하면서 개발 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 클라우드 기반 인프라에 투자하면 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되며, 대규모 사내 인프라 없이도 AI 에이전트를 학습시키고 배포할 수 있는 유연한 컴퓨팅 성능과 도구를 제공할 수 있습니다.
AI 에이전트를 효과적으로 구현하려면 신중한 계획, 명확한 목표, 지속적인 최적화가 필요합니다. 위에서 살펴본 문제를 방지하고 성공적인 디지털 전환을 위한 최상의 기회를 제공하려면 다음 단계를 고려하세요.
모든 AI 에이전트 구현의 기초는 잘 정의된 목표에서 시작되며, 조직은 달성하고자 하는 목표를 구체적으로 명시해야 합니다. 처음부터 이러한 목표를 정의하면 성공을 평가할 수 있는 프레임워크가 만들어지고 모든 AI 솔루션이 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 맞춤화할 수 있습니다. 목표는 측정 가능하고 구체적이며 장기적인 전략적 우선순위에 부합해야 합니다.
데이터는 AI 에이전트의 근간이며, 데이터의 품질이 AI 에이전트의 성능을 좌우합니다. 조직은 AI 시스템을 배포하기 전에 기존 데이터 소스를 감사하여 완전성, 관련성, 정확성을 보장해야 합니다. 여기에는 결함이 있는 출력으로 이어질 수 있는 불일치와 중복, 그리고 부정확한 데이터를 정리하는 작업이 포함됩니다. 또한 효율적인 데이터 관리 프레임워크를 설정하면 AI 에이전트가 마찰을 최소화하면서 정보에 액세스하고 처리할 수 있습니다. 뿐만 아니라 플랫폼과 시스템 전반에서 데이터를 표준화하면 AI 워크플로우에 보다 원활하게 통합할 수 있습니다.
모든 에이전트가 모든 사용 사례에 적합한 것은 아닙니다. AI 에이전트의 적합성은 수행할 작업의 복잡성에 따라 달라집니다. 예를 들어 일정 관리와 같은 일상적인 작업의 자동화에는 단순 반사 에이전트로 충분할 수 있지만, 고객 서비스나 공급망 최적화에는 고급 학습 에이전트가 필요할 수 있습니다. 의사 결정의 자율성, 적응성, 학습 역량 등의 요소를 고려하여 운영 환경의 특정 과제를 처리할 수 있는 AI 에이전트를 선택해야 합니다.
AI 에이전트는 독립적으로 작동해서는 안 되며, 기존 인프라(도구 및 애플리케이션 포함)와 긴밀하게 통합될 때 최고의 성능을 발휘합니다. AI 에이전트는 적절한 통합을 통해 실시간 데이터에 액세스할 수 있으므로 다른 비즈니스 프로세스와 효과적으로 조율하여 운영할 수 있습니다. IT 팀과 공동 작업하여 통합이 안전하고 확장 가능한지 확인합니다.
AI 에이전트는 독립적으로 작동해서는 안 되며, 기존 인프라(도구 및 애플리케이션 포함)와 긴밀하게 통합될 때 최고의 성능을 발휘합니다. AI 에이전트는 적절한 통합을 통해 실시간 데이터에 액세스할 수 있으므로 다른 비즈니스 프로세스와 효과적으로 조율하여 운영할 수 있습니다. IT 팀과 공동 작업하여 통합이 안전하고 확장 가능한지 확인합니다.
일단 배포되면 AI 에이전트는 변화하는 요구 사항에 적응하고 높은 성과를 유지하면서 지속적인 모니터링과 최적화를 통해 이점을 누릴 수 있습니다. 조직은 KPI(핵심성과지표)를 추적하여 AI 시스템의 효과를 평가하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다. 피드백 및 성능 데이터를 기반으로 하는 정기적인 업데이트는 AI 에이전트가 환경과 상호작용을 통해 학습하면서 관련성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
AI 에이전트는 자동화에 탁월하지만 완벽하지는 않습니다. 특히 복잡하거나 민감한 케이스의 경우 인적 감독이 필요할 수 있습니다. 인적 개입이 필요한 경우에 대한 명확한 프로토콜을 구현하면 AI 시스템이 품질 저하 없이 효율적이고 윤리적으로 작동하는 데 도움이 됩니다. 또 다른 이점으로 이러한 인간 공동 작업 접근 방식은 AI가 의사 결정을 대체하는 것이 아니라 의사 결정을 향상시키도록 보장합니다.
관련 데이터 보호 규정을 우선적으로 준수합니다. 보안 감사를 정기적으로 실시하여 데이터 침해를 예방합니다. 강력한 암호화, 세부적인 액세스 제어, 정기 감사 등 포괄적인 보안 조치를 시행합니다. 데이터를 보호함으로써 AI 에이전트는 침해나 규정 미준수에 대한 위험 없이 기능을 수행할 수 있으므로 조직과 고객의 정보를 안전하고 온전하게 유지할 수 있습니다.
AI 에이전트는 기업이 대규모로 생산성을 높이는 방식을 혁신하고 있으며 ServiceNow의 ServiceNow AI Platform은 잠재력을 극대화할 수 있는 자원을 제공합니다. ServiceNow AI 에이전트를 통해 기업은 IT, 고객 서비스, HR, 구매, 소프트웨어 개발 작업 등 수백 가지 사용 사례에서 연중무휴 24시간 생산성을 발휘할 수 있습니다. 사용자는 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 AI 에이전트와 역량을 쉽게 구축할 수 있으며, 에이전트는 회사의 다른 필수 엔터프라이즈 도구와 함께 학습하고 적응할 수 있습니다. ServiceNow의 AI 에이전트에도 거버넌스 및 분석 기능이 내장되어 있어 설정된 비즈니스 매개변수 내에서 작동하고 조직의 목표 달성에 효과적으로 기여할 수 있습니다.
기업은 ServiceNow AI Platform의 강력한 통합 역량을 통해 이미 구축된 필수 데이터, 워크플로우, 시스템을 활용할 수 있습니다. 또한 텍스트-투-액션 기술에 중점을 둔 사용자는 이제 자연어 명령을 실행하여 간단한 요청부터 복잡한 비즈니스 프로세스에 이르는 작업을 자동화함으로써 플랫폼 워크플로우를 시작할 수 있습니다.
지금 ServiceNow 데모를 시청하고 강력한 AI 에이전트가 성공으로 가는 길을 자동화해 보세요.