기대 이상의 성과: AI 에이전트와 업무의 새로운 장

AI 에이전트, 또는 자율 에이전트는 초기 단계에 있습니다. 매우 초기 단계입니다. 이 분야는 혁신으로 가득 차 있습니다. 근본적인 연구에서부터 개념 증명까지, 실제 적용까지 모든 것이 AI의巨大한 잠재력을 암시하고 있습니다.

자율 에이전트가 모든 산업을 변革할 것이라는 의심의 여지는 없습니다. 그들의 능력은 단순한 작업 자동화에만 국한되지 않고, 워크플로우를 재설계하고, 복잡한 시나리오를 시뮬레이션하며, 다양한 프로세스에서 인간의 개입을 줄이는 것입니다. 우리는 에이전트가 대규모 시뮬레이션을 실행하고, 마케팅 캠페인을 재설계하거나甚至 복잡한 연구 개발 테스트 프로세스를 자동화할 수 있는 미래를 예상하고 있습니다.

Boston Consulting Group (BCG) 자율 에이전트의 진화는 작업을 끝까지 수행하고, 결과를 모니터링하고, 적응하며, 도구를 자율적으로 사용하여 목표를 달성하는 에이전트를 말합니다. 이것은真正한 인공지능으로, 지속적인 인간의 감독 없이 독립적으로 작동할 수 있습니다.

시장 규모를 보면, 자율 AI와 자율 에이전트는 2023년에 48억 달러로 평가되었으며, 2023년부터 2028년까지 43% 이상의 연간 성장률을 기록할 것으로 예상되며, 2028년에는 285억 달러에 이를 것입니다. 우리는 패러다임의 변화를 앞두고 있으며, 이 변화를 기술적인 발전만이 아닌 업무와 생산성 및 혁신에 대한 접근 방식의 재정의로 간주해야 합니다.

현재, 우리는 이러한 변화를 완전히 이해할 수 있는 능력이 부족합니다. 우리는 오직 추측할 수 있습니다. 이 기사는 이러한 추측 중 하나입니다. 저는 자율 에이전트와 그에 따른 영향에 대해 이야기하고, Forum Ventures에서 이 분야에 대한 투자와 접근 방식을介绍합니다. 또한, 이 분야를 선도하는 회사들을 포함한 시장 지도도 제공할 것입니다.

현재 상황

尽管 연구와 개념 증명이 상당히 발전했지만, 우리는 여전히 자율 에이전트의 전체 능력을 이해하고, 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 고민하고 있습니다. 현재, 세 가지 추세가 있습니다:

1. AI의 능력과 효율성이 확대되고 있습니다.
2. 에이전트의 사용 비용이 감소하고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT 4.0와 같은 기술이 더 많은 사람들에게 접근 가능해지고 있습니다.
3. AI에 대한 접근이 민주화되고 있습니다. 오픈 소스나 아니면, 더 많은 엔티티가 AI 솔루션을 탐색하고 구현할 수 있게 되었습니다.

새로운 기술과 같이, 특히 이러한 변화를 가져오는 기술과 같이, 해결해야 할 여러 가지 도전들이 있습니다. 가장 큰 두 가지 도전은 다음과 같습니다:

1. 안전성 및 정확성

AI 에이전트의 안전하고 윤리적인 배치를 보장하기 위한 인프라를 개발하는 데 관심이 집중되고 있습니다. 많은 산업과 비즈니스에서 오류는 허용될 수 없습니다. 만약 LLM이 0.1%의 환상률을 가지고 있다면, 그것은 중요한 프로세스에서 신뢰할 수 없습니다. 이러한 오류를 해결하는 것은 광범위한 채택에 필수적입니다. 많은 회사들은 LLM을 기술 스택의 일부로 또는 새로운 운영 방식으로 채택하기 전에 기다리고 있습니다.

정확성과 안전성을 모니터링하고, 사용자 허가와 윤리적 프레임워크를 통해 책임 있는 AI 통합을 촉진하는 도구가 개발되고 있습니다. 일부 회사들은 이를 잘하고 있습니다. 예를 들어, PrivateAI는 회사가 사적 데이터에 대한 훈련을 하지 않도록 하여 데이터가泄露되지 않도록 합니다. 우리는 또한 새로운 회사인 SafeguardAI에 대해 매우 흥미를 느끼고 있습니다. SafeguardAI는 환상을 방지하는 자율 AI 에이전트로, 기업이 생성적 AI를 더 빠르게 배포할 수 있도록 합니다.

또한, 자동 평가 지표, 인간 평가 프레임워크, 진단 데이터셋과 같은 도구가 개발되어 LLM의 정확성을 평가하고 개선하는 데 도움을 주고 있습니다. 이러한 도구는 연구자와 개발자가 LLM의 강점과 약점을 식별하고, 분야의 추가 발전에 대한 지침을 제공합니다.

2. 인간-AI 상호작용

여기서의 도전은 인간이 자율 소프트웨어와 얼마나 상호작용해야 하는지에 대한 것입니다. AI 시스템이 충분한 인간의 통제 없이 작동할 수 있는 잠재적인 위험에 대한 우려가 있습니다. 그러나 우리는 또한 인간의 개입이 얼마나 필요한지, 그리고 인간의 상호작용이 얼마나 안전을 증대시키고 편향을 제한하며 인간의 오류를 감소시키는지에 대해 고민해야 합니다. 우리는 아직 좋은答案을 찾지 못했습니다.

기회주의적인 관점에서, 저는 새로운 패러다임을 정의할 수 있을 것이라고 희망합니다. 즉, 자율 소프트웨어가 인간의 통제 하에서 작동할 수 있도록監視하고 관찰할 수 있는 방식입니다. 이렇게 하면 인간은 잠재적으로 “치명적인” 상황을 방지할 수 있습니다. 이러한 것을 구축할 수 있는 사람은 승리할 것입니다. 그리고 변革적인 기회를 제공할 것입니다.

작업 지향에서 목표 지향 프로세스로의 전환

AI 에이전트가 영향을 미치지 않는 분야는 없을 것입니다. 많은 변화가 가까운 미래에 일어날 것입니다. 저의 의견으로는, AI 에이전트가 가져올 가장 심오한 영향 중 하나는 작업 지향에서 목표 지향 프로세스로의 전환입니다. 오늘날, 컴퓨터에 입력을 하면, 컴퓨터는 출력을 제공하고, 사용자는 이를 처리합니다. 이것은 매우 작업 지향적인(prompt) 방식입니다. 그러나 이것은 사용자가 에이전트를 훈련시키는 데 한계가 있으며, 출력은 입력의 품질과 사용자의 사전 결정된 목표에 의해 결정됩니다.

AI 에이전트의 잠재력을 최대한 활용하려면, 목표 지향적인 작업 방식을 사용해야 합니다. 미래는 더 이상 단순한 단계별 프로세스나 복잡한 프롬프트 엔지니어링이 아닙니다. 회사와 리더들은 자율 규칙 기반 프로세스를 구축하고, 목표를 설정하여 에이전트가 이를 달성하기 위한 최선의 경로를 결정하도록 해야 합니다. 예를 들어, “뉴욕시에서 100명의 전문가가 모여 AI가 미국 의료 시장에 미치는 영향에 대해 배우는 이벤트를 예약하세요”와 같은 목표를 설정할 수 있습니다. 이 경우, AI는 전략적思考을 구현하고, 인간의 개입 없이 복잡한 출력을 생성할 수 있습니다.

이것은 새로운思考 방식과 작업 방식입니다. 거의 모든 목표를 컴퓨터와 함께 추구하는 방식이 달라질 것입니다. 이것은 우리가 업무를 개념화하고, 업무를 수행하는 방식에 대한 근본적인 변화입니다.

수익화와 시장 역학

AI가 비즈니스 모델의 핵심이 되는 medida, 전통적인 수익화 전략이 재평가되고 있습니다. 예를 들어, 현재 기업 소프트웨어에서, 고객은 좌석과 사용량을 구매합니다. 소비자 측면에서는, 사람들은 앱 내 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 우리는 이것이 가치 기반의 참여로의 더广泛한 추세의 반영이라고 생각합니다. 그러나, 예측 가능성과 비용 관리의 도전이 있습니다. 특히, AI 기술의 계산 집약적인 특성으로 인해 비용이 빠르게 누적될 수 있습니다.

초기 단계에서 누구에게, 무엇에 투자할 것인가

초기 단계에서 투자할 때, 창업자는 우리가 하는 가장 큰 베팅 중 하나입니다. 우리는 창업자-시장 적합성과 창업자 성격을 모두 고려합니다. AI 에이전트의 경우, 이것은 더욱 중요해집니다. 왜냐하면 많은 불확실성으로 인해 오늘날 구축되는 솔루션은 내일 구축되는 것과 다를 수 있기 때문입니다. 그러나 창업자는 동일하게 남아 있습니다. 따라서, 우리는 창업자의 시장 적합성과 문제에 대한 헌신, 그리고 기존 패러다임과 다른 방식으로 문제를 바라보는 능력, 그리고 불확실성을 받아들이고, 유연하게 시장의 변화를 따라갈 수 있는 능력을 살펴봅니다.

창업자 이후, 우리는 시장과, 총 주소 가능 시장과, 신뢰할 수 있는 10억 달러 수익 기회가 있는지 확인합니다. 우리는 레거시 시장과 더 혁신적인 시장 모두에 대해 열려 있습니다. 중요한 것은, 스타트업 솔루션이 구식 방식보다 큰 발전을 제공하는지입니다.

AI 에이전트 솔루션을 평가할 때 세 번째로 중요한 것은, 도구가 미래의 AI 중심 소프트웨어와 호환되는지입니다. 즉, 우리가 예상하는 소프트웨어 풍경과 스택 안에서 도구가 어떻게 통합되고, 강화될 수 있는지입니다.

현재, 우리는 적절한 비용 기반 예측을 할 수 없습니다. AI 비즈니스는 현재 기본적으로 SaaS 비즈니스보다 덜 수익성이 있습니다. AI 시스템에서 데이터를 처리하고 분석하는 비용이 빠르게 누적될 수 있습니다. 우리는 효율성을 향상시키고, 운영 비용을 줄이는近期의 발전이 필요합니다. 이상적으로, AI 분야에서 무어의 법칙과 같은 발전이 필요합니다. 즉, 처리 능력과 칩 비용이 투자 증가로 인해 감소합니다. 만약 우리는 혁신과 경제적 지속 가능성을 균형 있게 할 수 있다면, 우리는 금상첨화입니다. 그러나 아직도 많은 불확실성이 있습니다. 대부분의 우리는 (정보에 근거한) 추측을 하고 있습니다.

새로운 가능성의 세계

대부분의 사람들은 ChatGPT의 도입을 AI의 “아이폰 순간”으로 간주합니다. 그러나 저는 아직 그 시점에 도달하지 않았다고 생각합니다. 지금까지 채팅 인터페이스는 현재의 워크플로우를 단순화하는 것 이상을 하지 못했습니다. 이러한 도구는 작업을 관리하기 쉽게 만들었지만, 우리의 접근 방식은 여전히 작업 지향적입니다. 더广泛한 비전은 이 역동을 완전히 변革하는 것입니다. 즉, AI가 전략적思考을 구현하고, 복잡한 출력을 수행하며, 인간의 입력 없이 작동할 수 있는 것입니다.真正의 “아이폰 순간”은 AI 에이전트가 기본 B2B 애플리케이션 세트로 등장할 때입니다. 이것은 업무의 미래에 큰 영향을 미칠 것입니다.

10년 후, 우리는 과거에 업무를 할 때, 할 일 목록을 사용하는 대신, 전략적 목표를 설정하고, AI가 이를 반복하고, 개선하는 방식으로 업무를 수행했다는 사실에 놀랄 것입니다. 이것은 기술의 진화만이 아닌, 우리가 업무를 개념화하고 접근하는 방식의 변화를 나타냅니다.

앞으로의 길은 불확실성으로 가득 차 있습니다. 그러나 AI가 산업을 혁신하고, 인간의 잠재력을 증대시키고, 의미 있는 발전을 추구하며, 지속 가능한 가치를 제공할 수 있는 잠재력은 부정할 수 없습니다. 우리의 약속은 이러한 불확실성을 탐색하고, 초기 단계의 AI 이니셔티브와, 그들의 비전을 실현시키는 훌륭한 마음을 식별하고, 지원하는 것입니다.