에이전틱 AI가 자동화를 기업 전략으로 높이는 방법

대규모 기업은 최근 몇 년 동안 RPA, 저코드 플랫폼 및 초기 AI 파일럿과 함께 자동화 프로그램을 완료했습니다. 문서에는 결과가 인상적이었지만 워크플로는 여전히 수동 검토에 크게 의존하는 것으로 나타났습니다. 교훈은 명확했습니다. 작업의 일부만 자동화하면 업무 방식을根本적으로 변경할 수 없습니다. 불행히도 이것은 많은 조직의 현실입니다. McKinsey 보고서에 따르면 78%의 기업이 현재 적어도 하나의 기능에서 생성적 AI를 사용하고 있으며 이는 이전 연도보다 55% 증가한 것입니다. 그러나 채택은 기업 전체에 영향을 미치지 못했습니다.答案은 에이전틱 AI를 통해 자동화 설계를 재고하는 것입니다.

예를 들어, 미국の大규모 보험사는 기존 자동화와 함께 언더라이팅 및 정책 운영에서 AI를 사용한 문서 인텔리전스 워크플로를 결합했습니다. 처리 시간이 개선되었고 수동 검토가 감소했으며 의사 결정 품질이 더 일관성이 있게 되었으며 예외와 주요 체크포인트에서 인적 개입이 유지되었습니다. 결과는 자동화와 AI를 결합하면 도구별 이니셔티브에서는 달성할 수 없는 조직 전체 결과를 달성할 수 있음을 보여주었습니다.

구식 방법의 한계

많은 기업에서 자동화는 실로 추구되며 다른 자동화 도구와 같은 RPA는 저코드 및 AI와 별도로 별도의 센터 오브 엑셀런스(CoE)에 있습니다. 이러한 분리는 노력을 중복시키고 복잡성을 증가시키며 종단간 자동화를 제한하여 기업 수준의 효과를 방해합니다. 자동화와 AI는 함께 작동하며 프로세스 우선 접근 방식은 보완적인 것으로 처리하여 각 워크플로우에서 함께 배치하고 그 영향력을 증폭합니다. 예를 들어, 청구 처리에서 RPA는 일반적으로 단계의 일부를 자동화합니다. AI 주도 문서 처리를 추가하면 범위가 증가하지만 예외는 여전히 인간의 검증을 필요로 합니다. 에이전틱 AI를 도입하면 시스템 전체에서 이유, 학습 및 행동을 배치하는 에이전트를 배포하여 수동 개입을进一步 줄이고 전체 자동화를 증가시킵니다. 이 예는 별도의 프로그램보다 통합된 프로세스 주도 접근 방식이 더 효과적임을 보여줍니다.

에이전틱 AI가 게임을 변경하는 방법

에이전틱 AI는 자동화의 다음 단계를 나타내며, 처리 직접 처리 숫자를 증가시키는 새로운 도구를 제공합니다. 자동화는 작업 완료에서 결과 전달로 이동합니다. 규칙 기반 시스템은 기준 효율성을 제공하지만 에이전트는 함수 간에 연결하고 구조화된 및 비구조화된 데이터를 해석하며 다음 최선의 동작을 제안하여 적응성을 추가합니다. 루틴 케이스는 최소한의 감독으로 진행할 수 있으며 예외, 정책 민감한 단계 및 모호한 상황은 여전히 인간 검토자에게 라우팅될 수 있습니다. 고객 서비스에서 에이전트는 팀이 승인하고 복잡한 요청을 필요에 따라 승격하기 위해 응답과 다음 동작을 작성합니다. 재무에서 에이전트는 조정, 이상을 플래그 및 승인을 위해 조정을 추천합니다. 운영에서 에이전트는 중단을 예측하고 감독자가 확인하는 워크로드 변경을 제안합니다. 결과는 케이스당 인간 개입이 줄어들고 사이클이 더 빠르고 고객 및 직원 경험을 개선하며 자동화와 책임이 유지됩니다.

에이전틱 자동화 확장의 일반적인 실수

에이전틱 자동화의 약속에도 불구하고, 조직은 확장할 때 종종 도전을 직면합니다. 가장 빈번한 실수는 다음과 같습니다.

1. 명확한 “왜”의 부족: 일부 기업은 에이전틱 AI를 채택하여 트렌드를 따르기보다는 정의된 비즈니스 문제를 해결하기 위해 채택합니다. 목표가 명확하지 않으면 구현은 낮은 영향과 실망으로 이어질 수 있습니다.
2. 자동화와 AI를 별도의 트랙으로 처리: 많은 조직은 그것들을 같은 연속체의 일부로 볼 수 없습니다. 함께 보는 것은 단계적인 성숙을 가능하게 하며 에이전틱 AI는 기존 자동화에 빌드합니다.
3. 범위 초과: 기업이 에이전틱 AI를 채택하는 유효한 이유가 있다고 해도 때때로 모든 워크플로에 적용하려고 시도합니다. 모든 프로세스는 에이전틱 자동화의 비용이나 복잡성을 정당화하지 않습니다. 올바른 사용 사례를 우선순위화하여 ROI를 보호하는 것이 필수입니다.
4. 프로세스 평가 건너뛰기: 현재 워크플로를 평가하고 에이전틱 AI가 가장 가치 있는 곳을 식별하지 않고서는 기업은 불일치를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 일부 프로세스는 전통적인 자동화에 더 적합하며 다른 프로세스는 에이전틱 접근 방식에서 더 많은 이점을 얻습니다. 또한 보안, 규정 준수 또는 감독을 무시하면 신뢰를 훼손하고 채택을 늦출 수 있습니다.

의도적으로 확장하는 방법

올바른 사용 사례를 식별하는 것이 핵심입니다. 3~5개의 고가치 프로세스를 단축하여 지연이 결정 및 예외에서 발생하는 곳을 단축합니다. 그런 다음 구축을 시작하기 전에 결과를 정의합니다. 단계적으로 구현합니다. 기존 자동화를 시스템 동작에 사용하고 문서 이해 및 분류와 같은 인식 작업에 AI를 추가하며 문맥을 해석하고 동작을 제안해야 하는 경우 에이전틱 오케스트레이션을 적용합니다. 정책 및 예외 체크포인트에서 감독을 유지하고 문서화된 승인 경로 및 소유권을 유지하고 제한된 파일럿을 실행하여 개선 및 규정 준수를 검증합니다.

초기 승리 후에 개별 배포에서 재사용 가능한 능력으로 이동합니다. 핵심 시스템에 공유 커넥터를 제공하고 에이전트를 위한 오케스트레이션 레이어, 모델 및 데이터 거버넌스, 모니터링 및 감사 트레일, 및 리스크에 맞춰진 액세스 컨트롤을 제공합니다. 변경 관리, 교육 및 성과 검토를 위한 정기적인 운영 리듬을 설정하여 팀이 최소한의 구성으로 이를 채택할 수 있도록 합니다. 동일한 구성 요소 및 가드레일을 재사용할 수 있는 인접 워크플로로 확장하고 검증된 결과에 따라만 확장을 자금 지원하여 모멘텀과 신뢰를 유지합니다.

기업 자동화의 미래

에이전틱 AI는 단순히 자동화의 또 다른 계층이 아니며 자동화 자체도 아닙니다. 자동화와 AI는 시스템을 결정하고 행동하고 개선하는 것을 만들기 위해 수렴해야 합니다. 성공은 또한 거버넌스, 보안 및 윤리적 감독을 내장하여 규모가 신뢰와 책임성과 함께 달성됨을 보장하는 데에도 의존할 것입니다.

에이전틱 AI를 회복력과 민첩성의 전략적 레버로 다루는 조직은 일시적인 추세로 채택하는 조직을 앞설 것입니다. 선택은 명확합니다. 규율, 명확성 및 측정 가능한 결과와 함께 확장하는 기업은 향후 몇 년 동안 업무가 수행되는 방식을 정의할 것입니다. 프로세스는 여전히 왕입니다.