에이전트형 AI 시대를 선도하기 위한 새로운 엔터프라이즈 플레이북

인공지능(AI)은 기업의 판도를 바꿔놓았습니다. 일상적인 업무 효율화부터 대규모 맞춤형 고객 경험 제공에 이르기까지, AI는 실험 단계를 넘어 비즈니스 전략의 중심에 자리 잡았습니다. 더 이상 선택의 문제가 아닙니다. if AI는 조직에 영향을 미칠 것이지만, 그 영향의 깊이는 기업마다 다를 것입니다. 이러한 흐름 속에서도 대부분의 기업은 다가올 미래, 즉 에이전트형 AI 시대에 대한 대비가 부족합니다.

EY에 따르면 연구고위 경영진의 73%는 언젠가 전체 사업부가 에이전트형 AI에 의해 관리될 것이라고 믿습니다. 그러나 이러한 비전은 현실적인 우려로 인해 다소 제약을 받고 있으며, 경영진의 거의 90%가 조직 내 에이전트형 AI 도입에 있어 주요 장벽을 보고하고 있습니다. 이러한 장벽은 사이버 보안 위험부터 데이터 프라이버시 문제에 이르기까지 광범위하지만, 궁극적으로 AI 도입의 성공은 비즈니스 요구 사항을 충족하는 동시에 이 기술을 통해 얻을 수 있는 결과의 범위를 확장하는 데 달려 있습니다.

인공지능에 대한 열망과 실행 사이의 격차를 해소하려면 기술 투자 이상의 것이 필요합니다. AI 에이전트와 자신감 있고 효과적으로 협업할 수 있도록 팀을 지원하는 새로운 방식의 지침서가 필요하며, AI를 단순한 기술 도입이 아닌 인력 구조의 진화로 인식해야 합니다.

1. 조직 전체에 AI 활용 능력을 구축하세요

인공지능(AI)은 업무 방식을 획기적으로 변화시키고 있습니다. (PwC) 연구 Five9의 비즈니스 리더 설문조사에 따르면, 응답자의 75%가 AI 에이전트가 인터넷보다 업무 환경을 더 크게 변화시킬 것이라는 데 동의하거나 강력히 동의했습니다. 고객 서비스 상담원처럼 인간적인 상호작용과 공감이 여전히 중요한 직무에서도 AI의 영향력은 분명히 드러납니다. CX 보고서 조사에 따르면 리더 중 단 7%만이 AI로 인해 고객 서비스 담당자의 역할이 변하지 않았다고 생각하는 것으로 나타났습니다.

그럼에도 불구하고 많은 기업들은 여전히 ​​AI 활용 능력을 전략적 필수 요소가 아닌 기술적 요구 사항으로만 여기고 있습니다. 에이전트형 AI 도입이 성공하려면 모든 직원이 AI의 기능, 상호 작용 방법, 출력 결과를 신뢰해야 할 시점, 그리고 개입해야 할 시점을 이해해야 합니다.

인공지능에 대한 이해도를 높이는 것은 교육과 경험에서 시작됩니다. 리더는 직원들이 인공지능을 쉽게 이해하고, 실제 활용 사례를 접하며, 인간과 인공지능의 협업에 대한 공동의 책임을 강조하는 접근하기 쉬운 교육을 제공해야 합니다. 직원들이 인공지능의 목적과 한계를 이해할 때, 기업은 신뢰를 구축하고 인공지능 도입을 가속화할 수 있습니다.

무엇보다 중요한 것은 리더들이 AI를 인간을 대체하는 존재가 아닌, 잠재력을 발휘할 수 있도록 지원하는 도구로 인식하도록 분위기를 조성하는 것입니다. 에이전트형 AI가 고객 응대 요약이나 IT 티켓 처리와 같은 일상적인 작업을 수행함에 따라, 직원들은 전략 기획, 창의적인 문제 해결, 차별화와 신뢰 구축을 통해 비즈니스 성장을 촉진하는 고부가가치 활동에 집중할 수 있게 됩니다.

리써치 이는 근로자들이 이미 자율적인 미래를 믿고 있으며, AI에 업무를 위임하기 시작했음을 보여줍니다. 전 세계 근로자 중 현재 AI의 자율적인 운영을 신뢰한다고 응답한 비율은 10%에 불과하지만, 3년 안에 26%, 그 이후에는 41%까지 증가할 것으로 예상됩니다. 기업 리더들에게 이는 AI에 대한 이해도와 신뢰를 구축하는 데 투자해야 할 필요성을 시사합니다. 제대로만 한다면, 인간의 역량 강화는 미래의 자율적인 운영을 위한 길을 열어줄 것입니다.

2. 도구뿐 아니라 프로세스까지 재구상하세요

기존 워크플로에 에이전트형 AI를 단순히 통합하는 것만으로는 혁신적인 변화를 가져오기 어렵습니다. 에이전트형 AI 도입에는 프로세스의 전면적인 재설계가 필요합니다. 앞서 나가는 기업들은 단순히 새로운 도구를 실험하는 데 그치지 않고, AI를 중심으로 운영 모델을 근본적으로 바꾸고 있습니다. (IBM 자료) 연구최고 경영진의 78%는 에이전트형 AI를 통해 최대의 이점을 얻으려면 새로운 운영 모델이 필요하다고 말합니다.

그렇다면 문제는 “이 아닙니다.”인공지능을 어디에 접목할 수 있을까요? 대신, 리더들은 프로세스 전반을 검토하고 다음과 같은 질문을 던져야 합니다. "인공지능이 부가가치가 낮은 업무를 대신 수행할 수 있다면, 나머지 업무는 어떻게 변화해야 할까요?" 및 “인간과 인공지능이 협력하여 더 나은 결과를 얻으려면 어떻게 해야 할까요?” 핵심은 인공지능이 자율적으로 작동할 수 있는 영역과 인간의 손길이 대체 불가능한 가치를 더하는 영역을 구분하는 것입니다.

예를 들어 고객 경험(CX) 측면에서 이는 문제 해결 절차를 재구상하는 것을 의미할 수 있습니다. AI는 일상적인 문제를 자율적으로 해결하여 상담원이 더 복잡한 업무와 고객 관계 구축에 집중할 수 있도록 해줍니다. 운영 측면에서는 AI가 수요를 예측하는 동안 담당자는 그에 맞춰 전략을 수립할 수 있습니다.

핵심은 인간과 AI가 조화롭게 협력하는 것입니다. 이러한 의도적인 재설계는 에이전트형 AI 시대에 적응하는 데 필수적입니다. 이를 통해 조직은 신뢰, 충성도, 그리고 장기적인 사업 성공을 이끄는 인간적인 면모를 잃지 않으면서 변화에 더욱 민첩하고 탄력적으로 대응할 수 있습니다.

3. 신뢰를 구축하고 확장할 수 있도록 명확한 가이드라인을 설정하십시오.

기업들이 운영 전반에 걸쳐 에이전트형 AI를 도입함에 따라 구조는 혁신만큼이나 중요해집니다. 명확한 가이드라인은 필수적이며, 에이전트형 AI는 명확하고 안전한 환경에서만 번창할 수 있습니다. 따라서 제품 및 비즈니스 리더는 AI를 책임감 있게 설계, 구현 및 관리할 수 있는 프레임워크를 마련해야 합니다.

이는 조직 구성원 간의 일치에서 시작됩니다. 모든 조직은 데이터 사용, 인적 감독 및 책임에 대한 명확한 원칙과 지침을 필요로 합니다. 이러한 원칙은 설계 및 배포 프로세스 초기 단계부터 반영되어야 하며, 나중에 추가되어서는 안 됩니다.

또한 리더들은 AI 거버넌스를 측정 가능한 성과와 연결하는 것이 중요합니다. 문제 해결 시간, 고객 만족도 또는 운영 효율성과 같은 실제 비즈니스 지표와 연계된 목표는 팀이 성과를 평가하고, 위험을 식별하고, 추가적인 안전장치가 필요한지 판단하는 데 도움이 됩니다. 팀이 AI 거버넌스 방식, 데이터 보호 방법, 그리고 인간의 감독이 필요한 시점을 명확히 알면 더 큰 자신감을 가지고 더 빠르게 움직일 수 있습니다.

마찬가지로 중요한 것은 이러한 AI 안전장치를 고객에게 어떻게 전달하는가입니다. 신뢰는 투명성에서 비롯되며, 투명성은 AI가 상호작용에 언제 어떻게 관여하는지 설명하는 것에서 시작됩니다. AI가 무엇을 할 수 있는지, 데이터가 어떻게 처리되는지, 그리고 사람이 어떻게 개입하는지에 대한 명확한 소통은 고객이 AI를 통해 권한을 부여받았다고 느끼게 하고, 오히려 AI 때문에 제약을 받는다고 느끼게 하지 않습니다.

차세대 혁명을 이끌어 나가다

에이전트형 AI는 현대 기업의 판도를 바꾸고 있지만, 이러한 변화의 시대에 누가 승리할지는 기술만으로 결정되지 않습니다. 결국 사람이 승자가 될 것입니다. 오늘날의 리더에게 있어 이는 데이터, 모델, 인프라에 대한 모든 투자와 더불어 AI 교육, 설계, 거버넌스에도 동등한 비중을 두어야 함을 의미합니다.

경쟁 우위는 가장 똑똑한 시스템을 구축하는 데서 오는 것이 아닙니다. 가장 똑똑하고 민첩한 팀이 자신감 있게 시스템을 이끌어갈 수 있도록 지원하는 데서 오는 것입니다.