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AI 에이전트, 즉 자율 에이전트는 초기 단계에 있습니다. 매우 초기 단계입니다 – 첫 번째 이닝의 밑입니다. 이 분야는 혁신적인 연구에서부터 실증적인 개념과 실제 적용에 이르기까지 분위기가 들끓고 있으며, 모두가 AI의 엄청난 잠재력을 암시하고 있습니다.
자율 에이전트가 모든 산업을 변革할 것에 대해 의심의 여지가 없습니다. 그들의 능력은 단순한 작업 자동화에 머무르지 않고, 워크플로우를 재설계하고, 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하며, 다양한 프로세스에서 인간의 개입을 줄이는 데까지 확장될 것입니다. 우리는 에이전트가 대규모 시뮬레이션을 실행하거나, 마케팅 캠페인을 재설계하거나,甚至 복잡한 연구 및 개발 테스트 프로세스를 자동화할 수 있는 미래를 예상하고 있습니다.
Boston Consulting Group (BCG) 진화적인 도약을 강조하며, 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)에서 자율 에이전트로의 전환을 설명합니다. 이러한 에이전트는 작업을 끝까지 실행하고, 결과를 모니터링하며, 적응하며, 도구를 자율적으로 사용하여 목표를 달성할 수 있습니다. 이것은 진정한 인공 지능으로, 인간의 지속적인 감시 없이 독립적으로 작동할 수 있는 중요한 단계입니다.
시장 규모를 고려하면, 자율 AI 및 자율 에이전트는 2023년에 48억 달러로 평가되었으며, 2023년과 2028년 사이에 43% 이상의 연평균 성장률을 기록하여 2028년에는 285억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 우리는 패러다임의 전환의 문턱에 서 있습니다. 이것은 기술적인 발전만이 아니라, 우리의 업무, 생산성, 그리고 혁신에 대한 접근 방식을 재정의하는 단계입니다. 거의 모든 투자자, 창업자, 개발자, 기술 애호가가 이 기술이 우리의 일상과 미래에 미칠 영향을 이해하고, 자신의 운영과 전략적 목표에 대한 의미를 평가하려고 합니다.
그러나 현재로서는, 이러한 대규모 전환의 규모를 완전히 이해하는 능력이 부족합니다. 우리는 단지 추측할 수 있습니다. 이 기사는 이러한 추측 중 하나입니다. 자율 에이전트의 전개 동态와 그것이 창업자, 투자자, 그리고 더广い 경제에 미치는 영향에 대한 나의 추측입니다. 저희가 Forum Ventures에서 이 분야에 대해 어떻게 생각하고 투자하는지, 그리고 시장 지도를 제공할 것입니다. 이 지도에는 저희가 이 탐험을 이끄는 회사들을 믿고 있습니다.
현재 상황
연구와 실증적인 개념의 상당한 발전에도 불구하고, 우리는 모두 아직 자율 에이전트의 전체적인 능력을 이해하고, 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 고민하고 있습니다. 지금까지 세 가지 트렌드가 있습니다.
- AI의 능력과 효율성의 발전, 가능성의 경계를 확장합니다.
- 작동 능력의 비용이 감소하고, 예를 들어 ChatGPT 4.0과 같은 도구를 더 많은 사람들에게 사용 가능하게 하여, 더 넓은 채택과 기술의 전체적인 수용을 촉진합니다.
- AI에 대한 접근의 민주화, 오픈 소스 또는 아니면, 더 많은 엔티티가 AI 솔루션을 탐험하고 구현할 수 있도록 하여, 혁신의 속도를 가속화합니다.
새로운 기술과 같이, 특히 이러한 큰 변환의 경우, 해결 중인 여러 도전들이 있습니다. 여기서 두 가지 주요 도전을 살펴보겠습니다.
1. 안전성 및 정확성
자율 에이전트의 안전하고 윤리적인 배치를 보장하기 위한 필요한 인프라의 개발에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 많은 산업과 비즈니스에서는 오류의 여지가 없습니다. LLM이 0.1%의 환각률을 가지면, 임의의 임계 프로세스에서 신뢰할 수 없습니다. 이러한 오류율은 10단계 또는 100단계 프로세스에서는 더 낮아야 합니다. 이것을 해결하는 것은 광범위한 채택에 필수적입니다. 많은 회사들은 LLM을 기술 스택의 일부로 또는 완전히 새로운 운영 방식으로 채택하기 전에 기다리고 있습니다.
관찰 가능성과 사용자 허가 등을 통해 정확성과 안전성을 모니터링하는 도구, 그리고 윤리적 프레임워크가 책임 있는 AI 통합을 촉진하기 위해 설립되고 있습니다. 우리는 몇몇 회사들이 이것을 잘하고 있음을 보았습니다, PrivateAI를 포함하여. 그들은 추론을 사용하여 회사들이 사적인 데이터에 대한 훈련을 하지 않도록 하여, 데이터가泄露되지 않도록 합니다. 우리는 또한 새로운 회사인 SafeguardAI에 대해 매우 흥미를 느끼고 있습니다. SafeguardAI는 자율 AI 에이전트로, 환각에 대해 safeguarden하며, 기업들이 생성적 AI 사용을 더 빠르게 배포할 수 있도록 합니다.
さらに, 자동 평가 지표, 인간 평가 프레임워크, 진단 데이터 세트와 같은 도구가 개발되어, LLM의 정확성을 평가하고, 그 분야의 발전을 안내하기 위해 개발되고 있습니다. 이러한 도구는 연구자와 개발자가 LLM의 강점과 약점을 식별하고, 그 분야의 발전을 안내하는 데 도움을 줍니다.
2. 인간-AI 상호작용
여기서의 도전은 자율 소프트웨어와 인간이 상호작용하는 정도입니다. 자율 AI 시스템이 충분한 인간의 통제 없이 작동할 수 있는 잠재적인 위험에 대한 우려가 있습니다. 그러나 우리는 또한 인간의 개입이 얼마나 필요하고, 어느 수준의 인간 상호작용이 더 많은 안전성을 제공하면서 편향을 제한하고, 인간 오류의 가능성을 감소시킬 수 있는지에 대해 고민해야 합니다. 우리는 아직 이러한 질문에 대한 좋은答案을 가지고 있지 않습니다.
기회주의적인 관점에서, 나는 인간의 통제 하에서 자율 소프트웨어가 작동하는 새로운 패러다임을 정의할 수 있기를 바랍니다.这样하면, 인간은 잠재적으로 “치명적인” 事故를 막을 수 있습니다. 예를 들어, 경제에서 더 큰 버전의 플래시 크래시와 같은 事故를 막을 수 있습니다. 내 의견에 따르면, 이러한 것을 구축할 수 있는 사람들은 승리할 것이며, 변혁적인 기회를 제공할 것입니다.
작업 지향에서 목표 지향 프로세스로의 전환
AI 에이전트가 영향을 미치지 않는 업무 분야는 없을 것입니다. 많은 변화가 가까운 미래에 일어날 것입니다. 내 의견에 따르면, AI 에이전트가 미칠 가장 深刻한 영향 중 하나는 작업 지향에서 목표 지향 프로세스로의 전환입니다. 오늘날, 컴퓨터에 입력을 넣으면, 예를 들어 “AI 에이전트에 대한 사설을 작성하세요”라고 입력하면, 컴퓨터는 결과를 제공하고, 사용자는 그것을 실행합니다. 이것은 매우 작업 지향적인 프롬프트이며, 여전히 사용자가 에이전트를 훈련시키고, 목표와 음성 톤을 설정해야 합니다. 그러나 이것은 제한적이며, 출력은 주로 훈련 입력의 품질과 사용자의 미리 정의된 목표에 의해 결정됩니다.
자율 에이전트의 잠재력은 목표 지향적인 작업에서 나타납니다. 미래는 더 이상 단순한 단계별 프로세스 설명이나 복잡한 프롬프트 엔지니어링이 아닙니다. 회사와 리더들은 자율 규칙 기반 프로세스를 구축하고 사용하는 방식을 재고해야 합니다. 여기서 목표가 정의되고, 에이전트가 목표를 달성하기 위한 최선의 경로를 결정합니다(적절한 인간의 개입과 함께). 예를 들어, “뉴욕시에서 100명의 전문가와 함께 AI가 미국 의료 시장에 대한 세미나를 개최하세요”와 같은 요청을 생각해 볼 수 있습니다. 이러한 경우, AI는 전략적인思考을超越하여 프로세스를 운영화하는 데 사용됩니다.
이것은 새로운思考과 작업 방식입니다. 현재 컴퓨터와 함께 추구하는 거의 모든 목표가 크게 다르게 추구될 것입니다. 이것은 우리가 작업을 어떻게 접근하고, 어떻게 생각하는지에 대한 근본적인 변화입니다.
수익화와 시장 역학
AI가 비즈니스 모델에 더 통합됨에 따라, 전통적인 수익화 전략이 재평가되고 있습니다. 예를 들어, 현재 엔터프라이즈 소프트웨어에서는 일반적으로 고객이 좌석과 사용량을 구매합니다. 소비자 측면에서는 인앱 구매를 합니다. 우리의 가설은 이것이 결과를 판매하는 방향으로 전환될 것이라는 것입니다. 사람들과 비즈니스가 결과를 위해 지불할까요? 목표를 달성하기 위해 지불할까요? 우리는 아직 확신할 수 없습니다. 그러나 이것은 가치 기반의 참여를 향한 더广い 트렌드의 반영으로 보입니다. 그러나 예측 가능한 수익성과 비용을 관리하는 데에는 도전이 있습니다. 특히, AI 기술의 계산적으로 집약적인 특성으로 인해 이러한 도전이 있습니다.
초기 단계에서 투자할 대상과 무엇을 결정하기
우리가 초기 단계에서 투자할 때, 창업자는 우리가 가장 큰 베팅을 하는 대상입니다. 창업자-시장 적합성과 창업자의 성격을 고려합니다. AI 에이전트의 경우, 이것은 더욱 중요해집니다. 많은 불확실성으로 인해, 오늘날 구축되는 솔루션은 내일 구축되는 것과 다를 수 있습니다. 그러나 창업자는 동일하게 남아 있습니다. 따라서 우리는 창업자-시장 적합성과 함께, 문제에 대한 창업자의 애착, 기존 패러다임과 다른 방식으로 문제를 바라보는 창업자의 능력, 그리고 미지의 것을 받아들이고, 변화를 따라갈 수 있는 창업자의 유연성을 살펴봅니다.
창업자 다음으로, 우리는 시장과, 크고 신뢰할 수 있는 10억 달러의 수익 기회가 있는지 살펴봅니다. 우리는 레거시 시장과 더 혁신적인 시장 모두에 대해 열려 있습니다. 중요한 것은, 스타트업 솔루션이 旧 방식보다 큰 발전을 제공하는지입니다.
우리가 AI 에이전트 솔루션을 평가할 때 세 번째로 중점을 두는 것은, 도구가 AI 중심의 소프트웨어 미래와 함께 호환되는지입니다. 즉, 제안된 솔루션이 미래의 소프트웨어 풍경과 스택을 향상시키고 강화할 수 있는지입니다.
우리는 아직 적절한 비용 기반 예측을 할 수 없습니다. 현재로서는, AI 비즈니스는 기본적으로 SaaS 비즈니스보다 덜 수익성이 있습니다. AI 시스템에서 데이터를 처리하고 분석하는 데 필요한 비용이 빠르게积累할 수 있습니다. 우리는 먼저 AI의 효율성을 향상시키고, 운영 비용을 줄이는近期의 발전이 필요합니다. 이상적으로, AI 부문에서 무어의 법칙과 같은 발전이 이루어져, 전력과 칩 비용이 투자 증가로 인해 감소합니다. 만약 우리는 AI가 혁신적이면서 경제적으로 지속 가능한 방향으로 나아갈 수 있다면, 우리는 성공할 것입니다. 그러나 아직 많은 불확실성이 있습니다. 대부분의 우리는 (잘 알려진 추측을 하고 있습니다).
새로운 가능성의 세계
대부분의 사람들은 ChatGPT의 도입을 AI의 “아이폰 순간”으로 간주합니다. 그러나, 나는 아직 그 시점에 도달하지 못했다고 생각합니다. 지금까지 이러한 채팅 인터페이스는 우리의 현재 워크플로우를 간소화하는 것 이상을 하지 못했습니다. 이러한 도구는 작업을 관리하기 쉽게 만들었지만, 우리의 접근 방식은 여전히 작업 지향적입니다. 더广い 비전은 이 역동을 완전히変革하는 것입니다. 여기서 AI는 전략적인思考을 운영화하고, 복잡한 출력을 생성하며, 인간의 입력을 더 적게 받습니다. 진정한 아이폰 순간은, AI 에이전트가 기본적인 B2B 애플리케이션 세트가 되는 것입니다. 이것은 업무의 미래에 큰 영향을 미칠 것입니다.
10년 후, 우리는 과거에 작업을 목록으로 관리하는 방식이 어떻게 보일지 돌아보며 놀랄 것입니다. 목표를 설정하고, AI가 목표를 달성하기 위해 반복하고, 개선하는 방식으로 작업을 접근하는 방식으로의 전환은 기술의 발전만이 아니라, 우리가 작업을 어떻게 생각하고, 어떻게 접근하는지에 대한 변革입니다.
앞으로의 길은 불확실성으로 가득 차 있습니다. 그러나, AI가 산업을 혁신하고, 인간의 잠재력을 증폭하며, 의미 있는 발전을 이끌고, 지속적인 가치를 제공할 수 있는 잠재력은 부인할 수 없습니다. 우리의 약속은 이러한 불확실성을 탐색하고, 초기 단계의 AI 이니셔티브와, 그들을 현실로 만드는 천재적인 마음들을 식별하고, 지원하는 것입니다.
