비즈니스 소프트웨어와 에이전틱 AI를 채택해야 하는 긴급성

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

이제 기업 소프트웨어는 에이전틱 AI를 사용한 새로운 시대로 진입하고 있다. 에이전틱 AI는 인간을 모방하는 것만이 아니라 데이터를 분석하고, 의사 결정을 내리고, 작업을 실행하며, 실시간으로 워크플로우를 자체적으로 오케스트레이션하는 자율 에이전트에 의해 구동된다. 에이전틱 AI는 전통적인 SaaS 또는 RPA를 훨씬 뛰어넘는다. 이는 디지털 영역에서 노동력으로 작용하는 소프트웨어로, 기술 스택 전체에 통합되어 측정 가능한 비즈니스 결과를 생성할 수 있다. 이는 개인 에이전트가 높은 수준의推論을 수행하기 위해 대규모 언어 모델에서 데이터를 가져오는 것을 가능하게 한다.

인간의 프롬프트가 필요하지 않으며, 각 에이전트에는 자신의 목표를 할당할 수 있다. 하나는 새로운 판매에 중점을 둘 수 있고, 다른 하나는 고객 서비스를 제공할 수 있으며, 세 번째는 실시간으로 제조 변경을 관리할 수 있다. 가능성은 끝없이 보인다. 또한 ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델과 달리, 에이전트는 단순히 콘텐츠를 재생산하고 내뿜는 것이 아니라, 작업을 완료하기 위해 데이터베이스를 크롤링하고 워크플로우를 자체적으로 구축할 수 있다.

Gartner에 따르면, 2028년까지 기업의 약 3분의 1의 소프트웨어 애플리케이션에는 에이전틱 AI가 통합될 것이라고 한다. 2024년에는 이 비율이 1% 미만이었다. Cloudera가 4월 중순에 발표한 조사 결과에 따르면, 1,484명의 글로벌 IT 리더를 대상으로 한 조사에서 83%의 응답자가 AI 에이전트가 경쟁력을 위한 필수적인 요소라고 느꼈으며, 약 60%의 응답자는 채택하지 않으면 뒤처질 수 있다고 우려한다.

さらに, 96%의 응답자가 향후 12개월 내에 배포를 확대할 계획이라고回答했으며, 절반은 전체 조직에 걸친 대규모 론칭이 될 수 있다고回答했다.

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 비정규직보다 취업을 찾는 후보자가 더 많다. AI의 주요 목표는 반복적인 작업을 제거하는 것이지만,同時에 직원들은 더 많은 것을 생산해야 한다. 따라서 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 대규모의 기존 및 잠재 고객을 관리하고 판매를 생성할 수 있다. AI 에이전트는 이 고객 기반과 통신하여 기회를 식별하고, 기록을 최신 상태로 유지하고, 심지어는 작은 판매를 완료할 수 있다. 이러한 에이전트가 팀을 위해 일일이 및 24시간 동안 작동한다면, 수동 노동 시간을 절약하고 판매 가능성을 높이는 효과가 크다.

이 기술은 특히 에이전틱 AI의 가격 설정에 있어서 성장의 고통을 겪고 있다. “per seat” 모델은 “per task” 모델로 바뀔 가능성이 있다. 에이전틱 AI는 또한 가치 기반 모델로 바뀔 수 있으며, AI 에이전트는 기능을 수행하고 보장된 결과를 생성하는 데 “고용”될 수 있다. Salesforce는 최근 Agentforce의 기록적인 제품 거래를 보고했으며, 이는 자율 에이전트를 구축하고 사용자 지정하고 배포하기 위한 플랫폼이지만, 최근에는 비용과 결과를 직접 연결하는 소비 기반 모델로 가격 모델을 변경했다.

책임과 책임성

에이전틱 AI와 관련하여 많은 문제가 해결되어야 하지만, 소프트웨어 벤더가 선택되는 방식이 변경되어야 한다는 것은 분명하다. 전통적인 평가에서는 주로 기능 세트에 중점을 두었지만, 에이전틱 AI의 경우, 기업은 벤더의 신뢰성과 책임성 및 특정 목표와 일치하는 능력을 평가해야 한다.

책임성은 의사 결정자에게 우려 사항이어야 한다. 그들은 더 이상 단순히 소프트웨어를 구매하는 것이 아니라, 디지털 지능에게 대신 행동할 수 있는 승인을 주기 때문이다. 이는 법적 및 준수 문제를 초래할 수 있다. 즉, 기업은 책임을 고려하고, 리스크를 심도 있게 조사하고, 감사 가능성을 강조하고, 규제 지침을 최우선으로 고려해야 한다. 또한, 에이전트가 잘못된 경우 실제로 책임이 누구인지 및 이를 포함하거나 종료하기 위한 절차를 식별해야 한다.

취할 단계

에이전틱 AI와 함께, 우리는 비즈니스하는 방식에 큰 변화를 볼 것이다. 다음은 프로세스를 시작하는 데 즉시 취할 수 있는 몇 가지 조치이다.

まず, 에이전트가 제거할 수 있는 규칙 기반 함수에 중점을 둔 기술 스택을 재검토한다. 소프트웨어가 상호 운용성 문제가 있거나 새로운 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스가 필요한지 고려한다. 또한, 결정을 내리는 데 법률, IT, 운영 등 다양한 부서의 리더를 포함시켜, 시로된 의사 결정 방식을 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 제공할 수 있는 ROI를 재고하는 것을 의미한다. 이는 볼륨과 효율성에 관한 것이므로, 좌석, 라이선스 및 구독 비용은 더 이상 기준이 아니다.

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 AI가 등장했으며, 무엇을 할 수 있는지 이해하고 이를 실행하면, 미래의 위치와 성공을 더 잘 확보할 수 있다.