자율 에이전트는 IT의 다음 통증 완화제입니다

인공지능 골드 러시에서 두 가지 유형의 솔루션을 볼 수 있습니다. 비타민과 통증 완화제입니다. 비타민은 복사본을 더 잘 작성하거나 슬라이드 데크를 다듬는 데 도움이 되지만 생산성을 크게 향상시키지는 못합니다. 그러나 통증 완화제는 체계적인 생존 문제입니다. 문제가 커지기 전에 이를 해결하거나 글로벌 아웃케이스와 같은 문제를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공지능을 채택할 때 비타민보다 통증 완화제를 추구하는 것이 더 좋습니다. Gartner가 2026년에 인공지능이 “인간을 보조하는 도구에서 수동 노력을 대체하는 플랫폼으로 발전”할 것이라고 예측한 것은 놀라운 일이 아닙니다. CrowdStrike 문제가 얼마나 고통스러웠는지 그리고 인공지능 에이전트가 이를 어떻게 다루었을지 상상해 보십시오. IT 자동화는 통증 완화제입니다.

IT는 소방과 유사합니다

고통스러운 진실은 IT 산업이 데이터에 빠져있지만 통찰력에飢餓합니다. 데이터를 수집할 수는 있지만 그 데이터가 답변을 제공하는지 여부는 또 다른 문제입니다. 이 “데이터 노이즈”는 항상 IT의 문제였으며 IT를 끊임없는 소방 상태로 만들었습니다.

他の 비즈니스 부서는 IT 운영에 관심이 없습니다. 물론 IT는 유용한 대시보드를 제공하지만 그것은 비즈니스에 대한 보험과 같습니다. IT 직원은 화재를 진압하려고 하는 첫 번째 응답자입니다. 높은 위험이 있으며 수백만 달러가 걸려 있습니다. 그러나 항상 모든 것을 다룰 수는 없습니다. 매우 어려운 작업입니다.

화재가 커지면 인공지능 도구가 이를 진압하고 더 큰 재난으로 이어지지 않도록 할 수 있나요? 내 경험에 따르면答案은 명백한 예입니다. 비즈니스에서는 IT가 문제를 해결하는 것에 관심이 있습니다. 속도, 피드, 하드웨어 등에는 관심이 없습니다. IT는 가치 기반, 결과 기반 인공지능 사용 사례입니다.

에이전트에게 더 많은 권한을 부여하십시오

다시 말해, 인공지능은 IT에서 자가 치유를 가능하게 합니다. 작업을 소방에서 화재 예방으로 전환합니다. 인간이 20년 전과 같이 소방에 시간을 보내고 싶지 않습니다. 오늘날 IT 인프라에 화재 경보기가 필요합니다. 연기가 나면 인공지능 에이전트가 이를 감지하고 해결합니다. 매번 소방서를 호출하고 소방수를 배치할 필요는 없습니다.

에이전트는 노이즈를 줄이고 문제를 조사하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, “Bob의 애플리케이션이 느리게 실행된다고 불평합니다. 문제 없어요, 인공지능 에이전트가 근본 원인을 조사하도록 하겠습니다.” 두 번째 에이전트가 문제를 해결하고 세 번째 에이전트가 Bob의 팀이 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 보여주는 대시보드를 생성합니다. Forrester가 다중 에이전트 시스템이 에이전트 인공지능의 다음 발전 단계라고 믿는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 에이전트 스웜이 함께 작동하여 탐지, 조사, 해결, 학습을 수행할 수 있습니다. 그것이 전체 루프입니다. 시간이 지남에 따라 인공지능이 대부분의 일을 담당하면서 인간의 역할은 검토자가 됩니다.

인간의 워크플로는 복잡할 수 있습니다. 예를 들어, 비행기를 예약한 고객이 문제를 겪고 환불을 원합니다. 이러한 작업은 에이전트가 처리하기 어렵습니다. 로그를 읽는 것과 같은 작업은 에이전트가 쉽게 수행할 수 있습니다. 사실, 에이전트는 절대 잠을 자지 않습니다. IT 자동화는 에이전트를 사용하기 적합한 사용 사례입니다.

한번 마음을 바꾸면 에이전트에게 더 많은 권한을 부여하여 모든 사건, 서비스, 위치, 조직 구조를 이해하도록 할 것입니다. 궁극적으로 에이전트가贵社의 데이터 관계를 더 잘 이해할수록 더 많은 일을 수행할 수 있습니다. 그것은 단순히 무엇을 하는가에 관한 것이 아닙니다. 그것은 왜 그런지에 관한 것입니다. “Bob이 라우터 플래핑 문제를 왜那样으로 해결했나요? 좋습니다, 그가 어떻게 했는지 알려드리겠습니다.”

구조화된 지식, 슬랙 메시지, 팀즈 통화 등이 있습니다. 이를 모두 컨텍스트 그래프로 결합하여 에이전트 엔진에 공급할 수 있습니다. 이 엔진은 인간이 하는 것과 같은 감지, 계획, 이유, 행동, 적응을 수행합니다.

2년 전, 챗봇은 단순히 답변을 제공했습니다. 그것은 매우 좋거나 매우 나빴습니다. 그 이후로 우리는 이유와 행동을 추가했습니다. 그것이 전체 루프를 살아나게 합니다. 에이전트에게 권한을 부여하는 것은 IT 애플리케이션을 구축, 관리, 수정하는 새로운 방법입니다.

에이전트가 어떻게 도움이 되는지 측정하십시오

모든 고객에게서 IT 자동화를 원하는 가장 큰 사용 사례는 노이즈 감소입니다. 너무 많은 노이즈가 발생하며 대부분의 경우에는 화재가 아닌 연기입니다.

인간 노동력을 연기 경보에浪費하지 않으려면 에이전트가 이를 처리하도록 해야 합니다. 노이즈 감소는 명확한 가치 지표입니다. 노이즈를 90% 줄이면 IT 서비스 관리(ITSM) 도구에 들어오는 사건이 줄어듭니다. ServiceNow와 같은 도구입니다. ServiceNow에 들어오는 티켓이 줄어들면 IT 팀이 중요한 작업에 집중할 수 있습니다. 이것이 고객이 측정하는 가장 중요한 지표입니다. ITSM에 들어오는 사건이 줄어든 것입니다.

두 번째 중요한 지표는 조사 시간입니다. 조사에는 평균 4~8시간이 걸렸습니다. “Bob, 이 문제를 조사해 보세요.” Bob에게 조사하도록 요청할 때마다 시간이 걸립니다. Bob이 8시간 후에 보고서를 돌아옵니다. 에이전트가 대부분의 조사를 처리하지 않으면 일부 화재를 불태워야 합니다. 비용은 일부 화재가 화재 폭풍으로 변할 수 있습니다. 비행 중입니다. 알림이 오는 것을 볼 수 있지만 연기가 화재인지 확인할 때까지 기다려야 합니다. 에이전트를 사용하면 비정상성을 몇 분 안에 조사할 수 있으며 무제한으로 조사할 수 있습니다.

세 번째로 일부 고객은 Mean Time to Repair(MTTR)을 추적합니다. 이는 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 완전히 자동으로 해결된 사건의 수를 측정합니다. 시스템이 문제를 생성하면 시스템 오류이며 에이전트가 문제를 결정하고 해결하고 해결했다고 알릴 수 있습니다. 티켓에 감사 로그가 기록되어 있습니다. 인간이 했던 것과 같습니다. 그러나 에이전트가 모든 것을 처리합니다. MTTR은 현재 10%~20%입니다. 그러나 이 숫자는 증가할 것입니다.

에이전트는貴社의 운영 방식을 변경합니다

노이즈 감소, 조사 시간, MTTR은 모두 자율적인 IT가 고객과 공鳴하는 이유입니다. 많은 고객이 레벨 1 팀이 없습니다. 완전히 자동화되었기 때문입니다. 레벨 2와 레벨 3만 있습니다. 4월, McKinsey는 에이전트 인공지능이 궁극적으로 60%~80%의 루틴 인프라 작업을 자동화할 수 있다고 추정했습니다. 또한 50%의 서비스 에이전트 용량이 더 높은 가치의 활동으로 재배치된 예를 들었습니다.

회사가 올바른 인공지능 도구를 배포하면 IT 팀이 작업 방식을 변환합니다. 그것이 IT 자동화가 통증 완화제인 이유입니다. 그것은貴社 전반에 걸쳐 에이전트를 채택하고 인간 노동력을 비즈니스 운영에 집중할 수 있도록 강제하는 촉매제입니다.