딜로이트의 액션 얼럿: AI 에이전트가 업무의 미래를 재편하는 방법 - 제너레이티브 AI의 확장성, 사용 사례 및 기업에 미치는 영향

딜로이트 AI 연구소 소개

딜로이트 AI 연구소는 역동적이고 빠르게 진화하는 AI 생태계의 다양한 차원을 조직이 연결할 수 있도록 지원합니다. 이 연구소는 응용 AI 혁신에 대한 업계 간 논의를 주도하고 '협업의 시대'에 인간과 컴퓨터의 협업을 발전시키기 위한 최첨단 인사이트를 제공합니다.

딜로이트 AI 연구소는 AI 대화와 개발을 발전시키고 혁신을 촉진하며 AI 구현의 과제와 이를 해결할 방법을 모색하는 데 전념하고 있습니다. 이 연구소는 학술 연구팀, 스타트업, 기업가, 혁신가, 기존 AI 제품 리더, AI 선구자로 구성된 에코시스템과 협력해 리스크, 정책, 윤리, 업무와 인재의 미래, AI 적용 사례 등 AI의 핵심 영역을 탐구합니다. AI 응용 분야에 대한 딜로이트의 광범위한 지식과 경험이 결합된 이 연구소는 이 복잡한 생태계를 이해하여 조직이 정보에 입각한 AI 의사결정을 통해 성공할 수 있도록 영향력 있는 관점을 제공합니다.

조직을 위한 전략을 개발하는 이사회 멤버나 최고 경영진, AI 전략을 실행에 옮기는 데이터 과학자 등 AI 여정의 어느 단계에 있든 상관없이, 글로벌 조직이 AI를 활용해 경쟁 우위를 확보하는 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있도록 도와드립니다. 딜로이트 AI 연구소를 방문해 전체 연구 결과를 확인하고, 팟캐스트와 뉴스레터를 구독하고, 오프라인 밋업과 라이브 이벤트에 참석하세요. AI의 미래를 함께 탐구해 봅시다.

요소

핵심 사항

• AI 에이전트는 생성 AI(GenAI)와 일반적인 언어 모델의 잠재적 적용 범위를 확장하여 산업을 재편하고 있습니다.
• 다중 에이전트 AI 시스템은 단일 AI 에이전트의 출력 품질과 작업 복잡성을 크게 개선할 수 있습니다.
• 미래 지향적인 기업과 정부는 이미 다양한 사용 사례에서 AI 에이전트와 다중 에이전트 AI 시스템을 구현하고 있습니다.
• 고위 리더는 이 새로운 지능형 조직 혁신의 시대를 준비하고 수용하기 위해 즉각적인 조치를 취해야 합니다.

소개 .......................................................................... .4

AI 에이전트:............................................................................. .5

차이점과 중요성

멀티 에이전트 AI 시스템:................................................................. .7

AI 에이전트의 잠재력 향상

AI 에이전트 및 멀티 에이전트 AI 시스템의 주요 이점:........................................ .7

오늘날의 조직이 누릴 수 있는 AI 에이전트의 이점

전략적 인사이트 혁신:......................................................... .8

멀티 에이전트 AI 시스템의 실제 사례

목표 지향적 사용 사례를 통한 영향력 달성:............................................. .11

AI 에이전트가 업계와 엔터프라이즈 공간을 변화시키는 방법

새로운 업무 방식과 혁신의 지평을 열다:.............................. .13

전략, 리스크, 인재, 비즈니스 프로세스 및 기술에 대한 시사점

앞으로의 길:....................................................................... .15

AI 에이전트가 계속 진화함에 따라 예상되는

조직 혁신의 다음 시대를 위한 로드맵:........................ .16

리더가 지금 취해야 할 권장 조치

연락처 정보 및 참고 사항 ................................................................ .17

개요

어떻게 하면 더 빠르고 효율적으로 운영할 수 있을까요?

이 질문은 항상 전략적 아젠다의 중심에 있었지만, 생성형 AI(GenAI)는 새로운 해답을 찾는 데 도움을 주고 있습니다. 자연어 단서에서 혁신적인 결과물을 생성함으로써 GenAI는 조직이 다양한 비즈니스 업무에서 속도와 생산성을 크게 높일 수 있도록 지원합니다. 하지만 일반적인 언어 모델의 적용 시나리오는 GenAI의 혁신적 잠재력을 보여주기 시작했을 뿐입니다. 빠르게 변화하는 AI 시대에는 일상적인 업무 간소화부터 전체 워크플로우 재설계에 이르기까지 보다 대담한 사고가 필요한 때입니다.

이제 기업과 정부 리더들이 직면한 새로운 질문은 다음과 같습니다:

GenAI를 사용하여 비즈니스 프로세스를 재구상하려면 어떻게 해야 할까요?

오늘날 대부분의 조직에서 사용되는 대규모 언어 모델(LLM)과 GenAI 기반 도구는 주로 사람의 입력에 따라 GenAI가 신속하게 결과물을 생성하는 유용한 보조 역할을 합니다. 그러나 이러한 상호 작용은 대부분 트랜잭션이며 범위가 제한적입니다.

GenAI가 요청에 응답할 뿐만 아니라 복잡한 요구 사항을 해결하기 위해 전체 프로세스를 계획할 수 있다면 어떨까요? GenAI가 처음부터 끝까지 프로세스를 자율적이고 협업적으로 완료하는 데 필요한 데이터, 디지털 도구, 상황별 지식에 액세스할 수 있다면 어떨까요?

이러한 비전은 AI 에이전트와 다중 에이전트 AI 시스템의 등장으로 현실화되고 있으며, 이는 인간과 AI의 협업 가능성에 있어 중요한 진전을 의미합니다. 선도적인 기업과 정부 기관은 이미 AI 에이전트의 가치를 깨닫고 이를 실행에 옮기고 있습니다.

이 백서에서는 AI 에이전트가 왜 그렇게 획기적인지 살펴봅니다. 그런 다음 AI 에이전트가 어떻게 산업 환경을 재편하고 새로운 애플리케이션 시나리오를 주도하며 자동화를 향상시키고 정부 및 공공 서비스를 포함한 산업에서 지능형 조직 혁신의 미래를 가속화하고 있는지 살펴볼 것입니다.

적응하거나 뒤처지거나: 2023년 말까지 설문조사에 참여한 비즈니스 리더 6명 중 거의 1명이 GenAI로 인해 비즈니스가 변화했다고 답했습니다.

AI 에이전트: 차별화 요소와 중요한 이유

AI 에이전트의 잠재적 가치와 자동화 확장에 있어 AI 에이전트의 역할을 이해하려면 먼저 오늘날 비즈니스 리더에게 익숙한 언어 모델 및 GenAI 애플리케이션과 어떻게 다른지 이해해야 합니다.

AI 에이전트는 컨텍스트를 이해하고, 워크플로를 계획하고, 외부 도구 및 데이터에 연결하고, 특정 목표를 달성하기 위한 작업을 수행할 수 있는 추론 엔진입니다.

이는 독립형 빅 언어 모델이나 GenAI 애플리케이션이 할 수 있는 일과 비슷하게 들리지만, AI 에이전트를 더욱 강력하게 만드는 주요 차이점이 있습니다. (표, 6페이지 참조). 예를 들어, 일반적인 빅 언어 모델 기반 챗봇은 단일 프롬프트에서 전체 워크플로를 계획하고 실행하는 것은 말할 것도 없고 다단계 프롬프트를 이해하는 능력에 한계가 있는 경우가 많습니다. 기존 애플리케이션의 '입출력' 패러다임을 따르기 때문에 여러 개의 작은 작업으로 나눠야 하는 요청에 직면했을 때 혼란스러울 수 있습니다. 또한 일련의 작업, 특히 시간과 텍스트 컨텍스트를 고려해야 하는 복합 작업을 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 한계는 학습 데이터의 양이 적을 때 지식의 깊이와 출력 품질을 희생하는 대신 계산 비용과 속도를 희생하는 경우가 많기 때문에 소규모 언어 모델(SLM)에서 더욱 두드러집니다.

따라서 초기 GenAI 적용 시나리오는 대부분 고객 검색 기록을 기반으로 개인화된 광고를 생성하거나, 계약서 및 법률 문서를 검토하여 잠재적인 규제 위험을 식별하거나, 제약 연구에서 분자 행동 및 약물 간 상호작용을 예측하는 등의 독립형 애플리케이션으로 제한됩니다.

AI 에이전트는 이러한 한계에 능숙하게 대처하는 동시에 도메인 및 업무별 디지털 도구의 기능을 활용하여 보다 복잡한 작업을 효과적으로 완료할 수 있습니다. 예를 들어, 장기 기억력을 갖춘 AI 에이전트는 이메일, 채팅 로그, 전화 커뮤니케이션 등 고객 및 대중과의 상호작용 기록을 기억하여 디지털 채널 전반에서 개인화된 추천을 지속적으로 학습하고 적용할 수 있습니다. 이는 일반적으로 대화 정보로 제한되는 빅 데이터 모델과 대조적입니다. 또한 AI 에이전트는 특히 복잡한 추론, 계획 및 실행이 필요한 시나리오에서 엔드투엔드 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

AI 에이전트는 비즈니스 프로세스 자동화를 통해 기업의 생산성과 프로젝트 제공에 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 한때 너무 복잡하다고 여겨졌던 GenAI 애플리케이션 시나리오를 이제 대규모로 안전하고 효율적으로 실현할 수 있습니다.

다시 말해, AI 에이전트는 단순한 상호작용 그 이상입니다. 사용자를 대신하여 더 효과적으로 추론하고 행동할 수 있습니다.

인간과 컴퓨터의 협업을 위한 새로운 패러다임

AI 에이전트는 추론, 계획, 기억, 행동 능력을 통해 일반적인 언어 모델의 주요 한계를 극복합니다.

멀티 에이전트 AI 시스템: AI 에이전트의 잠재력 확장

단일 AI 에이전트도 상당한 개선 효과를 가져올 수 있지만, AI 에이전트의 진정한 혁신은 여러 에이전트가 함께 작업할 때 발휘됩니다. 이러한 다중 에이전트 시스템은 특정 역할의 강점을 활용하여 조직이 단일 에이전트만으로는 완료하기 어려운 복잡한 프로세스를 자동화하고 최적화할 수 있도록 지원합니다.

다중 에이전트 AI 시스템은 여러 역할별 AI 에이전트를 사용하여 요청을 이해하고, 워크플로우를 계획하고, 역할별 에이전트를 조정하고, 운영을 간소화하고, 인간과 협업하고, 결과물을 검증합니다.

다중 에이전트 AI 시스템에는 일반적으로 표준 작업 에이전트(예: 사용자 인터페이스 및 데이터 관리 에이전트)와 사용자가 지정한 목표를 달성하기 위해 함께 작동하는 전문 기술 및 도구 에이전트(예: 데이터 추출기 또는 이미지 파싱 에이전트)가 포함됩니다.

각 AI 에이전트의 핵심은 언어 및 문맥적 의미 이해를 제공하는 언어 모델이며, 사용 사례에 따라 동일하거나 다른 언어 모델을 정확하게 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 일부 에이전트는 지식을 공유하고 다른 에이전트는 시스템에서 결과물을 교차 검증하여 프로세스의 품질과 일관성을 개선할 수 있습니다. 상담원에게 단기 및 장기 메모리 리소스를 공유하면 계획, 검증 및 반복 단계에서 사람이 직접 입력할 필요성이 더욱 줄어듭니다.

이 개념은 팀 또는 에이전시 접근 방식을 통해 단일 AI 에이전트의 가능성을 확장합니다. 복잡한 프로세스를 여러 작업으로 세분화하고, 이를 수행하도록 특별히 최적화된 에이전트에게 할당하며, 각 워크플로 단계에서 에이전트와 사람의 협업을 조정함으로써 이러한 시스템은 더 높은 품질, 더 빠르고 안정적인 결과를 달성할 가능성이 높습니다.2,3

즉, 멀티 에이전트 AI 시스템은 사용자를 대신하여 추론하고 행동할 수 있을 뿐만 아니라 복잡한 워크플로우를 몇 분 만에 조정할 수 있습니다.

Al 에이전트 및 멀티 에이전트 AI 시스템의 주요 이점

기능 - AI 에이전트는 다양한 도구와의 상호 작용을 자동화하여 독립형 대규모 언어 모델로는 수행할 수 없는 작업(예: 웹사이트 탐색, 정량적 계산)을 수행할 수 있습니다.

생산성 - 원하는 결과를 얻기 위해 사람의 지속적인 입력과 상호작용이 필요한 독립형 대규모 언어 모델에 비해 AI 에이전트는 단일 프롬프트에 따라 복잡한 워크플로우를 계획하고 협업할 수 있어 전달 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다.

자가 학습 - AI 에이전트는 사전 학습된 언어 모델에서는 사용할 수 없는 단기 및 장기 문맥 메모리 리소스를 사용하여 시간이 지남에 따라 출력의 품질을 빠르게 개선할 수 있습니다.

적응성 - 요구 사항이 변화함에 따라 AI 에이전트는 새로운 접근 방식을 추론하고 계획하며, 새로운 데이터와 실시간 데이터 소스를 빠르게 참조하고, 다른 에이전트와 협업하여 결과물을 완성하고 조율할 수 있습니다.

정확성 - 멀티 에이전트 AI 시스템의 주요 이점은 '검증' 에이전트를 사용하여 '생성' 에이전트와 상호 작용하여 자동화된 워크플로우의 일부로 품질과 안정성을 테스트하고 개선할 수 있다는 점입니다.

인텔리전스 - 특정 작업에 집중하는 상담원들이 함께 작업할 때 각 상담원은 자신의 기억, 도구 및 추론 기능을 적용하여 기계 기반 인텔리전스를 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있습니다.

투명성 - 다중 에이전트 AI 시스템은 에이전트가 어떻게 추론하고 협력적으로 소통하는지를 보여줌으로써 AI 결과를 해석하는 능력을 향상시켜 집단적 의사 결정 및 합의 도출 과정을 명확하게 파악할 수 있도록 합니다.

변화를 위한 전략적 인사이트

업종에 관계없이 모든 조직은 경제 상황, 고객 및 이해관계자 선호도, 정책 및 가격 전략 등 광범위한 주제에 대한 연구, 분석 및 보고에 관여합니다.

전통적으로 이러한 프로젝트에는 숙련된 분석가가 사내 전문 지식뿐만 아니라 연구 및 분석 도구를 사용하는 등 여러 단계의 프로세스를 거쳐야 했고, 그 과정에서 많은 시간이 소요되었습니다.

다음은 전통적인 연구 프로젝트의 일반적인 프로세스입니다.

이 방법은 효과적이고 반복할 수 있지만...

• 시간 소모: 하나의 보고서를 작성하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있어 새로운 기회를 활용하기 어렵습니다.
• 비효율성: 숙련된 분석가는 많은 반복적인 활동을 수행해야 하므로 더 높은 수준의 분석에 집중할 수 있는 여력이 약해집니다.
• 규모 확대의 어려움: 기업과 정부 기관은 연구 역량을 확장하기 위해 숙련되고 경험이 풍부한 분석가를 충분히 채용하고 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

딜로이트는 조사 및 보고의 모든 단계를 간소화하고 최적화하는 다중 지능 AI 시스템을 개발했습니다. 시스템 작동 방식은 다음과 같습니다.

이 AI 에이전트 기반 접근 방식은 효율적이고 재현 가능할 뿐만 아니라 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 빠름: 1시간 이내에 양질의 보고서를 즉시 생성할 수 있습니다.
• 효율성: 전문가는 보고서의 유효성 검사, 반복 및 수정에 집중할 수 있습니다.
• 높은 확장성: 이 시스템은 기본적으로 고도로 숙련된 디지털 작업자로 구성된 팀을 즉시 제공합니다.

효과적이고 효율적인 업무는 잘 계획된 프로세스와 적절한 도구를 통해 창의력과 지식을 향상시키는 데 달려 있습니다. 이것이 바로 AI 에이전트와 다중 지능 AI 시스템이 필요한 이유입니다.

타겟 사용 사례를 통한 영향력 확보

이미 여러 산업 분야의 조직에서 AI 에이전트와 다중 지능 시스템의 잠재력을 활용하여 프로세스를 혁신하고 효율성을 개선하며 도달 범위를 확장하고 있습니다. 현재 가능한 4가지 사용 사례(산업별 2가지와 모든 비즈니스에 적용할 수 있는 2가지)를 살펴보겠습니다.

사례 1

맞춤형 금융 자문 및 자산 관리

업종: 금융 서비스

재무 상담 서비스는 종종 연령, 소득, 위험 감내도에 따라 고객을 광범위하게 분류하는 데 의존합니다. 이러한 접근 방식은 개별 재무 상황과 목표의 복잡성을 무시하는 경향이 있습니다. 오늘날과 같이 급변하는 금융 환경에서는 개인 맞춤형의 적응형 금융 조언에 대한 요구가 점점 더 커지고 있습니다. 다중 지능 AI 시스템은 고객의 재무 이력, 실시간 시장 데이터, 생활 이벤트, 행동 패턴 등 다양한 데이터 소스를 분석하여 어드바이저가 개별 맞춤형 재무 계획과 투자 전략을 개발할 수 있도록 도와줍니다. 또한 AI 에이전트는 환경 변화에 따라 지속적으로 모니터링하고 조언을 조정할 수 있습니다. 또한 AI 상담원은 환경 변화에 따라 지속적으로 모니터링하고 추천을 조정할 수 있습니다.

AI 에이전트를 사용하여 달성할 수 있는 잠재적 이점:

초개인화: 다른 접근 방식에서는 간과할 수 있는 요소를 고려하여 각 고객의 특정 요구와 목표에 맞춘 재무 조언을 제공합니다.

지속적인 미세 조정: 시장 상황이나 개별 상황의 변화에 따라 재무 계획과 전략이 자동으로 업데이트됩니다.

고객 만족도 향상: 보다 관련성 있고 시의적절한 조언을 제공하여 고객 관계를 강화하고 고객 유지율과 만족도를 높일 수 있습니다.

확장성 향상: 서비스 비용을 늘리지 않고도 더 많은 고객에게 고품질의 개인화된 조언을 제공할 수 있습니다.

사례 2

동적 가격 책정 및 맞춤형 프로모션

산업: 소비자 시장

표준 가격 책정 전략은 실시간 시장 상황, 고객 행동 또는 재고 수준을 고려할 수 없는 정적 모델에 의존하는 경우가 많습니다. 멀티 에이전트 AI 시스템은 경쟁사 가격, 고객 구매 내역, 계절별 트렌드 등 대량의 실시간 데이터를 기반으로 한 분석을 신속하게 통합하여 가격을 동적으로 조정할 수 있습니다. 또한 각 고객의 선호도, 특성 및 쇼핑 습관에 따라 프로모션을 개인화하여 전환율을 높이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

AI 에이전트를 사용하여 달성할 수 있는 잠재적 이점:

빠른 적응력: 시장 변화, 재고 수준 또는 고객 수요에 따라 가격을 즉시 조정하여 수익을 최적화합니다.

개인화된 제안: 각 고객의 선호도와 행동에 맞춘 프로모션으로 구매 가능성을 높입니다.

수익성 향상: 지속적인 가격 및 프로모션 최적화를 통해 마진을 극대화하고 할인을 줄입니다.

사례 3

채용

영역: 인사(HR)

기존의 채용 프로세스에는 수작업 이력서 심사, 반복적인 후보자 평가, 광범위한 행정 업무가 수반되어 비효율성을 초래하는 경우가 많지만, AI 에이전트는 자연어 처리를 통해 이력서 분석, 기술 및 경험에 기반한 후보자 평가, AI 기반 아바타 생성을 통한 초기 인터뷰 진행 등 엔드투엔드 채용 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이러한 시스템은 HR 전문가와 협력하여 규정을 준수하면서 자격을 갖춘 후보자를 신속하게 식별하고 우선순위를 정하여 채용 프로세스의 다음 단계로 효율적으로 진행할 수 있습니다.

AI 에이전트를 사용하여 달성할 수 있는 잠재적 이점:

효율성 향상: 작업을 자동화하여 HR 팀이 전략적 활동에 집중하고 채용 시간을 단축할 수 있습니다.

후보자 매칭 개선: 더 광범위한 데이터 포인트를 분석하여 후보자를 직무에 더 정확하게 매칭하고 채용의 질을 개선합니다.

편견 감소: AI 상담원은 후보자 평가를 표준화하고 기술과 경험에 집중함으로써 채용 과정에서 무의식적인 편견을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

동적 확장성: 많은 수의 지원서를 처리하고 채용 캠페인을 관리하거나 여러 직책에 대한 채용을 한 번에 쉽게 진행할 수 있습니다.

사례 4

맞춤형 고객 지원

영역: 고객 및 수혜자 서비스

기존의 고객 및 수혜자 지원 시스템은 복잡하거나 고유한 쿼리를 해결하지 못할 수 있는 스크립트화된 상호작용에 의존하는 경우가 많아 고객 불만과 문제 확대의 원인이 됩니다. 이와 달리 멀티 에이전트 AI 시스템은 자연어 요청을 이해하고 고객 기록, 선호도 및 실시간 컨텍스트를 기반으로 관련성 있고 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다. 이러한 고급 시스템은 여러 복잡한 쿼리를 효율적으로 처리할 수 있어 인간 고객 서비스로의 전환 필요성을 줄이면서 고객/수혜자의 만족도를 높일 수 있습니다.

인공지능 에이전트가 제공하는 잠재적 이점:

일관성 및 확장성 향상: AI 상담원은 24시간 연중무휴로 피로 없이 작업할 수 있으며 쿼리 양에 관계없이 일관된 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.

고객 경험 개선: 고객과의 각 상호 작용을 개별 요구 사항에 맞게 조정할 수 있어 고객 만족도와 참여도가 높아집니다.

효율성 증대: 각 상호작용에서 학습하는 기능은 응답 시간을 단축하고 품질을 개선하며 서비스 상담원이 더 복잡한 고객 요청에 집중할 수 있는 시간을 확보하는 데 도움이 됩니다.

새로운 업무 방식과 혁신의 지평을 열다

언어 모델이 계속 발전함에 따라 AI 에이전트와 시스템은 핵심 비즈니스 및 정부 활동(예: 제품 개발, 규정 준수, 고객 서비스, 구성원의 참여, 조직 설계 등)을 위한 전략적 자원이자 효율성의 원동력이 될 것으로 예상됩니다. 에이전트가 근본적인 비즈니스 모델과 산업 전반에 혁신을 일으켜 새로운 업무 방식, 운영 모델, 가치 전달을 주도하는 미래가 도래할 것으로 보입니다.

그렇기 때문에 고위 리더와 공공 서비스 리더는 인간과 컴퓨터의 협업 및 비즈니스 혁신의 다음 단계에 미리 대비하는 것이 중요합니다.

이 급격한 변화의 시기에 고려해야 할 새로운 사고방식과 리더십에 대해 알아보세요.

전략적 중요성

리더는 AI 에이전트와 멀티 에이전트 AI 시스템을 전체 전략과 향후 로드맵에 통합하기 시작해야 합니다. 이는 비즈니스 프로세스를 재구상하고, AI 역량에 투자하고, 혁신 문화를 조성하는 것을 의미합니다. 조직은 AI 에이전트 도입을 위한 명확한 로드맵을 개발하여 가장 큰 가치를 창출하고 광범위한 비즈니스 목표에 영향을 미칠 수 있는 핵심 영역을 명확히 파악해야 합니다.

성공적인 통합을 위해서는 효과적인 변화 관리가 중요합니다. 리더는 조직의 저항을 해결하고, 교육을 제공하며, 직원들이 AI 에이전트의 가치와 이점을 이해할 수 있도록 하는 방법에 대해 신중하게 생각해야 합니다. 여기에는 직원과 기타 이해관계자에게 정보를 제공하고 도입 프로세스 전반에 걸쳐 참여를 보장하기 위한 종합적인 커뮤니케이션 전략 개발이 포함됩니다.

집중 분야

-AI 에이전트가 가장 즉각적이고 큰 영향을 미칠 수 있는 비즈니스 및 서비스 영역을 식별하고 우선순위를 정합니다.

위험 중요도

인공지능 에이전트는 새로운 위험을 초래할 수 있으며 강력한 보안 및 거버넌스 구조가 필요합니다. 가장 큰 위험은 AI 알고리즘과 학습 데이터의 잠재적 편향성이며, 이는 불공정한 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 데이터 유출 및 사이버 공격에 취약하여 민감한 정보와 데이터 무결성을 위태롭게 할 수 있습니다. 또한 AI 시스템의 복잡성으로 인해 AI 에이전트가 예측할 수 없는 행동을 보이거나 조직의 목표와 일치하지 않는 결정을 내리는 등 의도하지 않은 결과가 발생할 가능성도 있습니다.

이러한 위험을 관리하려면 에이전트 상호 작용에 대한 명확한 매개변수를 설정하고 운영 메트릭을 모니터링하며 데이터 윤리, 개인정보 보호, 보안 및 무결성을 지속적으로 보장하는 것이 중요합니다. AI 에이전트가 핵심 비즈니스 프로세스에 통합됨에 따라 데이터 사용, 윤리 및 보안에 대한 가이드라인이 포함된 전사적인 거버넌스 프레임워크가 위험을 완화하는 데 더욱 도움이 될 것입니다. 이 프레임워크는 관련 규정을 준수하고 AI 에이전트 상호 작용에 대한 지속적인 모니터링을 포함해야 합니다. 암호화 및 다단계 인증과 같은 고급 보안 조치는 데이터 유출 및 사이버 공격으로부터 데이터를 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다. 직원을 대상으로 교육 및 인식 제고 프로그램을 제공하면 AI 에이전트와의 작업 시 고려해야 할 윤리적, 운영적 사항을 이해하도록 도와 추가적인 보호를 제공할 수 있습니다.

집중 분야

-데이터 사용, AI 에이전트 간의 상호 작용, 도구, 윤리 등과 관련하여 발생할 수 있는 브랜드 및 운영상의 위험을 식별합니다.

-모델 결과물의 효과적인 테스트 및 검증을 보장합니다.

-AI 기술의 진화에 대응하기 위해 정기적으로 검토 및 업데이트되는 AI 에이전트 거버넌스 프레임워크를 구현합니다.

-'에이전트 자율성', 즉 에이전트가 사람의 감독을 최소화한 상태에서 결정을 내릴 때 발생할 수 있는 의도하지 않은 결과의 위험과 같이 AI 에이전트와 관련된 새로운 위험을 모니터링합니다.

-직원들이 AI 에이전트를 이해하고 활용하여 생산성과 효율성을 개선할 수 있도록 강력한 교육 프로그램을 개발합니다.

인재의 중요성

AI 에이전트의 도입은 기존의 노동 구조를 변화시킬 수 있습니다. AI 에이전트가 일상적이고 가치가 낮은 업무를 대신하게 되면서 이러한 시스템을 설계, 구현, 운영하기 위한 인간의 기술에 대한 수요가 급격히 증가할 수 있습니다. 리더는 이러한 역량을 구축하는 데 필요한 새로운 역할, 직무 설명, 직무 구조가 무엇인지, 그리고 이러한 전문성을 어떻게 식별, 채용, 교육, 유지할 것인지에 대해 고민해야 합니다.

기술 인재에게 미치는 영향 외에도 비즈니스 리더는 모든 유형의 직원이 AI 에이전트와 함께 일하는 방법을 배우고 프로세스를 개선할 수 있는 새로운 사용 시나리오를 파악할 수 있도록 지원할 준비가 되어 있어야 합니다. AI 에이전트를 적절히 배치하고 관리하면 인간과 컴퓨터가 협업할 수 있는 새로운 영역이 열릴 수 있지만, 이러한 잠재력은 직원들이 새로운 역할을 이해하고 받아들이며 수행할 수 있는 능력에 달려 있습니다.

집중 분야

-직원들이 새로운 업무 방식에 적응할 수 있도록 AI 상담원의 이점을 알립니다.

-혁신과 지속적인 학습 문화를 조성합니다. 리더는 AI 에이전트와 관련하여 혁신적이고 적응력 있는 사고방식을 심어주어야 합니다.

-인간이 AI 에이전트와 함께 일하는 새로운 현실을 반영하여 업무 구조, 워크플로 및 성과 지표를 재설계합니다.

비즈니스 프로세스의 영향

인공지능 에이전트 및 다중 에이전트 인공지능 시스템은 비즈니스 프로세스에 대한 신중한 인적 평가가 필요하며, 때로는 처음부터 다시 시작해야 합니다. 에이전트는 시간이 지남에 따라 많은 핵심 프로세스를 재정의하게 되지만, 현재 AI 에이전트를 기존 운영 모델에 통합하여 시스템을 완전히 재설계할 필요 없이 현재 프로세스의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 조직은 위험이 낮은 에이전트 솔루션을 점진적으로 도입할 수 있지만, AI 에이전트가 사람이나 다른 기술 솔루션이 이미 잘하고 있는 부분을 향상시킬 수 있도록 신중한 계획, 관리 및 조율이 필요합니다.

AI 에이전트가 적용되는 사용 사례에서 특히 판단, 검증 및 중요한 의사 결정이 필요한 작업에서는 여전히 사람의 개입이 중요합니다. 이러한 협업은 AI 결과물의 정확성, 신뢰성, 효과성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 이 패러다임에서는 AI 에이전트와 함께 작업하는 모든 사람이 프롬프트를 통해 지시를 내리고, 요청을 명확히 하고, 진행 상황을 모니터링하고, 결과물을 검토하고, 필요에 따라 변경을 요청하거나 수행하는 등 관리자의 역할을 수행합니다.

집중 영역

- 상담원이 기존 비즈니스 프로세스에 통합될 때 해당 프로세스의 효율성을 유지하면서 더 큰 효율성과 가치를 창출할 수 있도록 합니다.

- AI 에이전트의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선하기 위한 프로세스를 수립합니다. 여기에는 AI 에이전트의 성능에 대한 데이터 수집 및 분석, 개선 기회 파악, 성능 최적화를 위한 필요 시 변경 등이 포함됩니다.

기술 및 데이터의 영향

AI 에이전트를 구현하는 데는 상당한 기술 및 인프라 투자가 수반되는 등 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 조직은 가치 제안과 투자 수익률을 신중하게 평가하고, 더 복잡한 활성화를 위한 토대를 마련하기 위해 '결실이 적은'(즉, 더 간단한 사용 사례)에 초점을 맞춘 단계적 사용 사례 프로그램을 개발해야 합니다.

고품질 데이터는 AI 에이전트가 효과적으로 작동하기 위한 기반입니다. 데이터가 부정확하거나 불완전하거나 일관성이 없으면 에이전트의 출력과 행동이 신뢰할 수 없거나 부정확할 수 있으며, 이는 도입 및 위험 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서 강력한 데이터 관리 및 지식 모델링에 투자하는 것이 중요합니다.

위험을 완화하고 윤리적 배포를 보장하기 위해서는 신뢰할 수 있는 AI 관행을 채택하는 것이 핵심입니다. 여기에는 공정하고 투명하며 책임감 있는 AI 에이전트 솔루션 개발과 AI 모델의 잠재적 편향성 해결이 포함됩니다.

집중 영역

- AI 에이전트의 도입 및 구현을 지원하는 적절한 기술 인프라(예: AI 오케스트레이션 플랫폼 및 확장 가능한 데이터 레이크)를 구축하세요.

- 데이터가 적절하게 정리되어 있고 최신 상태이며 AI 에이전트가 액세스할 수 있어야 합니다. 여기에는 명확한 데이터 거버넌스 정책과 프로세스를 마련하고 실시간 데이터 스트림에 지속적으로 액세스하여 역동적이고 정확한 의사결정을 내리는 것이 포함됩니다.

- AI 에이전트 및 다중 에이전트 AI 시스템의 성능과 윤리를 모니터링하고 관리하기 위한 프로세스를 수립하세요. 투명하고 신뢰할 수 있는 AI가 없으면 고객의 신뢰와 규정 준수가 위험에 처하게 됩니다.

앞으로의 방향

인공지능 상담원 협업의 시대는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 기업과 기술 제공업체의 관심이 높아지고 있지만 아직 포괄적인 솔루션은 일반화되지 않았습니다. 특히 추론 및 계획 기능 분야에서 인공지능 에이전트를 구현하기 위해서는 상당한 양의 기술 작업이 필요합니다.

개선은 빠르게 이루어질 것입니다. 최근 몇 년 동안 제너레이티브 AI 도구는 추론 및 에이전트 오케스트레이션 기능에서 상당한 발전을 이루었습니다. 많은 벤처 캐피탈 회사들이 AI 에이전트와 관련된 기술 분야에 광범위하게 투자하고 있으며, 오늘날의 선도적인 제너레이티브 AI 및 기술 제공업체들도 더 많은 투자를 하고 있습니다. 현재 이용 가능한 것은 향후 개발할 수 있는 빙산의 일각에 불과합니다. 실제로 향후 12개월 동안 핵심 언어 모델, AI 에이전트 및 에이전트 오케스트레이션 플랫폼이 크게 발전할 것으로 예상됩니다.

미래를 대비하는 리더는 가만히 있지 않습니다. 업계 전반에서 많은 기업이 이미 에이전트를 설계하고 테스트하고 있으며 경우에 따라 구현하고 있습니다.

조직 혁신의 새로운 시대를 선도하는 기업

인공지능 에이전트와 다중 에이전트 AI 시스템은 단순한 기술 발전의 상징 그 이상입니다. 이는 조직이 프로세스를 자동화하고, 인간과 기계의 협업을 개선하고, 인사이트를 창출하고, 복잡한 문제를 동적으로 해결하는 방식에 근본적인 변화를 가져옵니다. 고객과의 상호작용을 개선하고 공급망을 최적화하는 것부터 제품 개발 및 서비스 제공의 혁신을 주도하는 것까지 다양한 기능 영역에 걸쳐 엄청난 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 제공합니다.

이러한 이점을 실현하기 위해서는 신중한 계획과 전략적 투자, 지속적인 개선과 기술 발전을 수용하는 문화를 조성하기 위한 노력이 필요합니다. AI 에이전트 이니셔티브를 핵심 비즈니스 목표에 맞추고, 적절한 인프라에 투자하고, 혁신 문화를 조성함으로써 조직은 AI 기반 비즈니스 혁신의 새로운 시대를 선도할 수 있습니다.

지금이 바로 행동할 때입니다.

제너레이티브 AI 도구는 빠르게 성장하고 있으며 이러한 발전은 앞으로 몇 년 동안 둔화될 것 같지 않습니다. 마찬가지로, AI 에이전트는 이미 주요 기술 제공업체뿐만 아니라 다양한 산업 분야의 기업에서 구현되고 있습니다. 따라서 초기 애플리케이션/사용 사례를 탐색하고 향후 비즈니스 혁신을 위한 토대를 마련하는 것이 중요해지고 있습니다.

조직의 여정을 시작하려면 다음 조치를 고려하세요:

1 사용 사례 평가 및 우선순위 지정

현재 운영에 대한 종합적인 평가부터 시작하여 AI 에이전트가 가치를 더할 수 있는 영향력이 큰 영역을 파악하세요. 자동화에 적합하거나 복잡한 의사 결정이 필요하거나 빠른 적응이 필요한 프로세스에 집중하세요. 이러한 사용 사례의 우선순위를 정하여 빠른 성공을 달성하고 실질적인 가치를 입증하세요.

2 전략적 AI 에이전트 로드맵 개발

AI 에이전트를 운영에 통합하는 방법을 설명하는 상세한 로드맵을 개발하여 AI 계획을 더 광범위한 비즈니스 및 미션 목표에 맞춰 조정하세요. 이 계획에는 명확한 마일스톤, 타임라인, 성공 지표가 포함되어 조직 전체에 AI 에이전트 중심 기능을 배포하는 데 도움이 되어야 합니다.

3 인재 개발 투자 인프라 및 인재

확장 가능한 클라우드 플랫폼, 고급 데이터 분석 도구, 강력한 사이버 보안 조치 등 AI 에이전트를 지원하는 데 필요한 인프라를 파악하고 구축하세요. 동시에 AI 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템과 효과적으로 협력할 수 있는 기술 역량을 개발하는 데 중점을 두고 인력의 기술 업그레이드에 투자하세요. 잘 준비된 인력은 AI 에이전트의 혁신적 잠재력을 최대한 실현하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

4 위험 관리 강력한 데이터 거버넌스 구현

AI 에이전트가 운영의 중심이 되면서 관련 위험을 관리할 수 있는 강력한 거버넌스 프레임워크를 구축하는 것이 중요합니다. 데이터 무결성, 보안 및 윤리적 사용을 보장하는 정책을 구현하는 동시에 편견과 부정적인 결과를 방지하기 위해 AI 상호 작용을 지속적으로 모니터링해야 합니다. 동시에 규정 준수를 항상 최우선 과제로 삼아야 합니다.

5 혁신 문화 조성

실험과 지속적인 학습은 성공에 있어 매우 중요합니다. 팀이 제너레이티브 AI의 새로운 애플리케이션을 탐색하고 초기 배포를 반복하여 지속적인 개선을 추진하도록 장려하세요. 조직의 문화에 혁신을 도입하면 급변하는 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.