비즈니스 소프트웨어와 에이전틱 AI를 채택해야 하는 긴급성

소프트웨어를 구독 모델을 통해 온라인으로 제공함으로써, 소프트웨어로서의 서비스(SaaS)는 기업이 일하는 방식을 바꾸었다. 그러나 일부에서는 기능이 제한적이었기 때문에, 산업별 기능을 추가한 垂直 SaaS가 등장했다. 그런 다음 인공지능(AI)과 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 같은 기술이 등장했으며, 가상 봇을 사용하여 사람의 행동을 모방하고 반복적인 작업을 제거했다.

현재, 기업 소프트웨어는 에이전틱 AI라는 새로운 시대로 진입하고 있다. 에이전틱 AI는 가상 봇이 사람의 행동을 모방하는 것을 넘어서, 데이터를 분석하고, 의사결정을 내리고, 작업을 수행하며, 워크플로우를 자율적으로 조직하는 자율 에이전트를 사용한다. 에이전틱 AI는 전통적인 SaaS나 RPA를 넘어서는 기술이다. 이는 디지털 영역에서 노동력을 대신하는 소프트웨어로, 기술 스택에 통합되어 비즈니스 결과를 생산할 수 있다. 이는 대규모 언어 모델에서 개인 에이전트가 추론을 수행함으로써 가능하다.

에이전트는 인간의 프롬프트가 필요 없으며, 각 에이전트는 자신의 목표를 할당받을 수 있다. 하나의 에이전트는 새로운 판매를 중점으로 할 수 있고, 다른 에이전트는 고객 서비스를 지원할 수 있으며, 또 다른 에이전트는 실시간으로 제조 변경을 관리할 수 있다. 이러한 가능성은 끝없이 보인다. 또한, ChatGPT와 같은 생성적 AI 모델과 달리, 에이전트는 내용을 재생산하고吐出하는 것을 넘어서, 데이터베이스를 크롤링하고 워크플로우를 tự động으로 구축하여 작업을 완수할 수 있다.

가트너에 따르면, 대략 3분의 1의 소프트웨어 애플리케이션이 2028년까지 에이전틱 AI를 통합할 것으로 예상된다. 2024년에는 이 비율이 1% 미만이었다. 클라우데라가 발표한 조사 결과에 따르면, 1,484명의 글로벌 IT 리더 중 83%가 에이전트가 경쟁 우위를 위한 필수적이라고 생각하며, 약 60%가 채택하지 않으면 뒤처질 수 있다고 우려한다.

さらに, 96%의 응답자가 향후 12개월 내에 에이전트를 배포할 계획이며, 절반 이상이 전체 조직에 걸쳐 큰 규모의 배포를 할 수 있다고 한다.

격차를 메우다

Salesforce의 CEO인 Marc Benioff는 에이전틱 AI를 “새로운 노동 모델, 새로운 생산성 모델, 새로운 경제 모델”이라고 불렀다. 미국의 노동력 참여는 여전히 전염병 이전 수준보다 낮으며, 현재 비어 있는 일자리보다 실업자 수가 더 많다. AI의 주요 목표는 반복적인 작업을 제거하는 것이지만,同時에 직원들은 더 많은 것을 생산해야 한다. 디지털 노동력을 사용하여 노동력을 강화하고, 효율성을 높이고, 조직이 경쟁할 수 있도록 해야 한다.

에이전틱 AI는 다양한 방식으로 인력과 제품 간의 격차를 메울 수 있다. 예를 들어, 판매 책임자는 고객 관계 관리(CRM) 솔루션을 사용하여 대규모 고객을 관리하고 판매를 생성할 수 있다. 에이전트는 이 고객 기반과 통신하여 기회를 식별하고, 기록을 업데이트하고, 심지어 작은 판매를 완료할 수 있다. 이러한 에이전트가 팀을 위해 일일이 그리고 24시간 동안 작동한다면, 수동 노동을 절약하고, 판매를 증가시킬 수 있는 가능성이 크다.

이 기술은 특히 에이전틱 AI의 가격 설정에서 성장의 고통을 겪고 있다. “사용자당” 모델은 “작업당” 모델로 바뀔 수 있다. 에이전틱 AI는 또한 가치 기반 모델로 바뀔 수 있으며, 에이전트가 특정 기능을 수행하고 보장된 결과를 생산하도록 고용된다. Salesforce는 최근 Agentforce 플랫폼에 대한 기록적인 제품 거래를 보고했으며, 이는 자율 에이전트를 구축하고, 사용자 지정하고, 배포하는 플랫폼이다. 그러나 최근에는 가격 모델을 소비 기반 모델로 변경하여 비용을 직접 결과에 연결했다.

책임과 책임성

에이전틱 AI와 관련하여 많은 것이 해결되어야 하지만, 소프트웨어 벤더를 선택하는 방식이 변경되어야 한다는 것은 분명하다. 전통적인 평가에서는 주로 기능 세트에 초점을 맞췄지만, 에이전틱 AI의 경우, 비즈니스에서는 벤더의 신뢰성과 책임성, 그리고 특정 목표와 일치하는지 여부를 고려해야 한다.

의사결정자는 책임을 염려해야 한다. 왜냐하면 더 이상 소프트웨어만을 구매하는 것이 아니기 때문이다. 디지털 지능을 대신하여 행동할 수 있는 승인을 부여하기 때문이다. 이는 법적 및 규제 문제를 초래할 수 있다. 그러나 비즈니스에서는 책임을 고려해야 하며, 리스크를 조사하고, 감사 가능성을 강조하고, 규제 지침을 우선시해야 한다. 또한, 에이전트가 잘못된 행동을 할 경우,誰が 실제로 책임을 지는지, 그리고 어떻게 그러한 상황을 제어하거나 중단할 수 있는지에 대한 절차를 정의해야 한다.

취할 단계

에이전틱 AI와 함께, 우리는 비즈니스 방식에 큰 변화를 볼 것이다. 다음은 에이전틱 AI를 시작하기 위해 즉시 취할 수 있는 몇 가지 조치이다.

まず, 규칙 기반 함수를 중심으로 기술 스택을 재검토하여 에이전트가 제거할 수 있는 함수를 확인한다. 소프트웨어가 상호 운용성 문제가 있거나 새로운 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스가 필요한지 확인한다. 또한, 법률, IT, 운영 등 다양한 부서의 리더를 포함하여, 에이전틱 AI가 비즈니스에 미치는 영향에 대한孤立된 의사결정을 피한다. 또한, 에이전트의 안전하고 책임 있는 사용을 위한 직원 정책을 생성하는 것이 중요하다.

에이전트의 작업 능력과 제거할 수 있는 복잡성을 이해해야 한다. 이는 소프트웨어 비용 모델과 투자 수익을 재고하는 것을 의미한다. 이는 볼륨과 효율성에 관한 것이므로, 좌석, 라이선스, 구독 비용은 더 이상 기준이 되지 않는다.

에이전틱 AI는 SaaS에 큰 영향을 미치지만, 완전히 대체하지는 않을 것이다. 우리는 기술의 협력을 볼 것이며, 노동력을 강화하는 것이 목표이다. 그러나 기업은 소프트웨어와 함께 일하는 방식을 근본적으로 변경해야 한다. 에이전틱 AI는 여기 있으며, 에이전틱 AI가 무엇을 할 수 있는지 이해하고, 이를 실践에 옮길수록, 미래의 위치와 성공을 더 많이 확보할 수 있을 것이다.