AI 자동화의 실행 격차 해결

LLM이 기업 자동화를 완전히 해결할 것이라는 초기 약속은停滯했다. 우리는 규모에 따른 추론을 해결했지만, 그 추론을 실제 결과로 변환하는 것은 다른 이야기이다. 우리는 모두 숫자를 보았을 것이다: 생성적 AI 파일럿의 95%는 생산에 도달하지 못한다. 그리고 전통적인 AI 프로젝트의 80%는 출시에 실패한다.

문제는 이해의 부족이 아니다. LLM은 복잡하고 주관적인 요청을 해석하는 데 뛰어나지만, 이해는 반만이다. 대부분의 프로젝트는 이해를 얻었지만, 실제로 일을 하는 시스템이 연결되거나 자동화되지 않았기 때문에 실패한다. AI는 정확히 무엇이 필요한지 결정할 수 있지만, 필요한 작업을 실제로 수행할 수 있는 도구나 거래에 접근할 수 없으면 무용지물이다.

프로세스 자동화의 세 단계

실제 작업은 세 단계로 진행되지만, 오늘날의 시스템은 이 중 일부만 캡처한다. 자동화는 첫 번째 단계에 거의 집중하면서, 다음 두 단계의 메커니즘을 무시하기 때문에 실패한다.

1. 의도 인식 (트라이어지)

첫 번째 단계는 사용자가 무엇을 원하는지 결정하는 것이다. 이것은 AI가 가장 많은 진전을 이루었던 추론 단계이다. 예를 들어, 전문가 어소시에이트는 티켓을 읽고, 의도를 분류하고, 회사 정책에 따라 앞으로의 경로를 결정한다. 오늘날, LLM은 이 트라이어지를 쉽게 처리한다. 그러나 이것은 작업의 인지적 프론트 엔드만을 해결한다.

2. 프로세스 매핑 (로직)

두 번째 단계는 실행 경로 또는 복잡한 중간 단계의 논리를 매핑하는 것이다. 이것은 공개되지 않은 비즈니스 규칙과 예외를 탐색하는 것을 요구한다. 간단한 환불의 경우, 팀원은 거래를 보유한 시스템을 알고, 세금을 처리하는 방법을 알고, 관리자 승인이 필요한지 여부를 알아야 한다.

이것은 조직의 경쟁 우위를 결정하는 곳이지만, 자동화가 중단되는 곳이기도하다. API가 존재하더라도, 그것들은 종종 불충분하거나 분리되어 있다. 단일 워크플로우를 완료하는 데 필요한 5-7개의 별개의 시스템을 탐색하는 중앙 맵이 없으면, AI는 결정에서 기술적 행동으로 번역하는 데 필요한 지침을 얻을 수 없다.

3. 시스템적 실행 (실행)

마지막 단계는 시스템적 실행이다: ERP에 데이터를 제출하거나, CRM을 업데이트하거나, 결제 게이트웨이를 트리거하는 것이다.

수동 프로세스에서, 어소시에이트는 이러한 시스템 사이의 인간적 통합으로서 이 실행을 수행한다. 자동화된 세계에서, AI는 단순히 변경이 필요한지 여부를 결정할 수 없다; 그것은 인간 운영자가 하는 것과 같은 수준의 보안과 규정 준수를 처리할 수 있는 플랫폼이 필요하다. 이 실행 인프라가 없으면, AI 프로젝트는 실제 세계의 무작위성에 직면했을 때 실패하는 영구적인 프로토タイプ로 남게된다.

데모에서 생산급 시스템으로 이동하는 것은 마지막 마일의 시스템적 실행을 해결해야 하기 때문에巨大한 작업이다. 이 격차를 메우지 않으면, 자동화는 취약하고, 결국 운영 팀에 의해 무시될 것이다.

통합 문제: 관찰자 대 작동자

이 기술적 마찰은 왜 회사들이 여전히 기본 작업에 수동 프로세스를 사용하는지 설명한다. 대부분의 회사에서, 어소시에이트는 일일히 도구 사이에서 데이터를 이동하는 것을花費한다. 예를 들어, 청구 데이터베이스에서 CRM으로 정보를 복사하거나, 물류 플랫폼을 업데이트한다. 그들은 본질적으로 시스템을 함께 유지하는 글루이다.

자동화를 위해, 회사에서는 워크플로우의 모든 도구에 대한 사용자 정의 연결을 구축하고 유지해야 한다. 이 인프라를 구축하는 비용은 자동화 자체의 가치보다 souvent 더 높다. 이러한 연결이 없으면, AI 에이전트는 고객을 이해할 수 있지만 실제로 도울 수 없다. – 그것은 높은 급여를 받는 관찰자, 작동자가 아니다. 그것은 해결책을 볼 수 있지만, 수정을 실행할 수 있는 액세스가 없다. 이것이 대부분의 AI 프로젝트가 FAQ에 답변하거나 狭い 작업만 실행하는 것을 넘어서지 못하는 이유이다.

오케스트레이션을 사용하여 격차를 메우기

프로토타입을 넘어서기 위해, 조직은 오케스트레이션이 필요하다. 이것을 생각(단계 1)을 하는 것(단계 3)으로 연결하는 차체로 생각할 수 있다. 복잡한 논리(단계 2)를 관리함으로써.

AI 에이전트는 무엇을 해야 하는지 식별할 수 있지만, 워크플로우를 시작부터 끝까지 소유할 수 있는 권한과 시스템 간 메모리가 부족하다. 단순한 작업을 넘어서면, 에이전트는 로그인, 다른 도구에서 단계를 시퀀싱하고, 진행 상황을 추적하는 플랫폼이 필요하다. 이 계층이 없으면, AI는 능력 있는 의사 결정자지만, 그 결정을 구현할 수 있는 방법이 없다.

오케스트레이션은 또한 일회용 API 연결의 엔지니어링 트랩을 해결한다. 우리는 MelodyArc의 아키텍처를 구축할 때, AI 에이전트가 시스템 간에 컨텍스트를 유지하고, API 또는 웹 인터페이스를 통해 작업을 조정할 수 있는 중앙 계층에 중점을 두었다. 기술적인 어려운 작업을 처리함으로써, 오케스트레이션은 운영 팀이 코드 대신 빌딩 블록을 사용하여 워크플로우를 정의할 수 있도록 한다. 이것은 AI를 멋진 어시스턴트에서 신뢰할 수 있는 작동자로 변환한다. 그것은 작업의 전체 수명 주기를 처리할 수 있다.

인간과 함께 하는 높은 신뢰도

신뢰할 수 없는 결과는 운영 팀이 새로운 기술을 거부하는 가장 빠른 방법이다. 오케스트레이션은 가장 강력할 때 인간과 함께(HITL) 계층을 포함한다. 종종 무시되거나 자동화의 실패로 간주되지만, 인간의 전문 지식은 중요한 아키텍처 구성 요소이다.

프로세스가真正로 기능하려면, 시스템은 복잡한 에지 케이스 또는 AI 신뢰도가 낮을 때 자신의 한계를 인식해야 한다. 어소시에이트에게 그리고 다시 돌아오는 명확한 경로를 제공함으로써, 자동화는 강력하게 유지된다.

또한, 이러한 개입을 캡처함으로써, 회사들은 또한 의사 결정 기록을 생성한다. 이것은 관리자가 전문가가 문제를 어떻게 해결하는지 검토하고, 예를 들어 자동화를 향상시키는 데 사용할 수 있다.

요약: 작동하는 시스템 구축

파일럿에서 생산으로 이동하는 것은 더智能한 모델을 필요로 하는 것이 아니다. 그것은 일을 하는 시스템을 필요로 한다. AI는 인지적 추론의 장벽을 제거했지만, 단편적인 시스템을 혼자 해결할 수 없다.

성공하려면, 기업은 “AI를 위한 AI”를 넘어서서, 오케스트레이션의 도움으로 워크플로우를 끝까지 실행하는 것을 중점으로 해야 한다.