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레거시 시스템에 AI를 즉시 통합해야 한다는 압박은 압도적일 수 있습니다. 그리고 2025년에 프로세스에 에이전트 AI를 추가하라는 C레벨 경영진의 지속적인 요청이 절정에 달했다고 생각했다면, 2026년에는 더 큰 긴박함에 대비하십시오. 에이전트 AI를 가능한 한 빨리 추가해야 한다는 이러한 압박으로 인해, 그러한 작업의 완전한 요구 사항을 진정으로 이해하지 못한 채 새로운 파일럿 프로젝트에 서둘러 뛰어드는 것은 자연스러운 일입니다. 이것이 바로 대다수의 기업들이 현재 AI 파일럿을 추진하고 있지만, 그 파일럿 중 실제로 배포되는 것은 극히 일부에 불과한 이유입니다. 거의 100%에 가까운 AI 파일럿이 실패합니다. 이는 과장이 아닙니다. 왜 이렇게 긴급할까요? 에이전트 AI가 진정으로 비즈니스를 변화시킬 수 있기 때문입니다. 고객 서비스의 경우, AI 파일럿은 기업에 효율성 증가를 보여주며, 지원 기능을 비용 중심에서 전략적 자산으로 전환합니다. AI가 반복적인 문의를 처리하는 동안, 상담원은 까다롭고 복잡한 지원 문제에 전념할 수 있습니다. AI는 지원 상담원을 보조하고 더 큰 고객 만족을 달성하도록 돕는 것뿐만 아니라, 기업이 수익 창출 활동에 자원을 재배치할 수 있도록 합니다.
통합을 위한 견고한 기반 마련하기
에이전트 AI 파일럿을 집을 짓는 것과 같이 생각해 봅시다. 이미 있는 것 위에 그냥 공사를 시작하는 대신, 일부 정리 작업을 하고 튼튼한 기초를 만듭니다. 구식 기술 스택과 열악한 데이터 소스로 구축된 레거시 시스템 위에 AI 벽돌을 던져넣을 수는 없습니다. AI가 제대로 기능하려면 깨끗한 통합, 접근 가능한 데이터, 현대적인 API가 필요합니다. AI 파일럿은 현대화가 절실히 필요한 부분을 드러내며, AI 에이전트가 접근해야 하는 시스템 주변에 필요한 구성 요소의 증가를 정당화하여 지출을 가속화하거나, 아니면 그냥 실패하게 됩니다. 실패한 파일럿과 성공적인 배포 사이에는 거대한 차이가 있습니다. 당신의 솔루션이 기존 워크플로우와 도구를 방해 없이 통합하는 것이 중요합니다. 이는 에이전트 AI가 단순히 또 다른 도구가 아니기 때문입니다. 올바르게 통합되면 AI는 회사의 모든 부분에 영향을 미칩니다. 왜일까요? 고객 서비스 예시로 돌아가 봅시다: AI는 신뢰가 중요한 의료나 금융과 같은 산업에서 특히 프라이버시를 우선시하면서 회사의 어조를 맞추기 위해 실시간으로 학습해야 합니다. 챗봇에서 에이전트 AI로 이동함에 따라, 지원 팀은 수동적이고 요청-대기 모델에서 상호작용적이고 자율적인 서비스로 전환하고 있습니다.
잠재적인 데이터, 컨텍스트 및 워크플로우 문제 파악하기
에이전트 AI는 데이터로 작동하며, 기업이 직면하는 큰 도전은 데이터 미성숙에서 비롯됩니다: 어떤 회사의 생명줄과도 같은 민감한 정보가 AI를 위해 준비되어 있지 않습니다. 이 정보는 품질이 낮거나 접근하기 어려울 수 있습니다. 내부 시스템에 거버넌스 감독이 미흡하여 개인적이고 민감한 데이터가 노출될 수도 있습니다. 두 가지 추가적인 도전은 컨텍스트와 워크플로우 명확성과 관련이 있습니다. 이 경우 컨텍스트는 단순히 AI가 접근하도록 허용하는 정보입니다. 효과적으로 기능하려면, 당신의 에이전트 프로세스는 데이터의 작은 샘플보다 훨씬 더 많은 것을 소비해야 합니다. 모든 데이터가 필요합니다. 많은 조직에게 이것은 신뢰 문제를 일으킵니다. 해결책은? 민감한 데이터를 온프레미스에 유지하기 위해 AI를 사내로 가져오는 것입니다. 알려진 워크플로우에 AI를 내장시키는 것은 AI의 ROI를 얻는 매우 낮은 영향의 방법입니다. AI가 제품 내에서 컨텍스트 기반 지원을 제공하는 것과 같이 AI 이전에는 불가능했던 새로운 흐름을 처리할 때 가장 큰 효과를 얻지만, 기업에 AI를 통합하는 가장 빠른 방법은 기존 도구와 워크플로우에 AI를 내장시키고, 배후에서 연결점을 이어주도록 하는 것입니다. 또한 당신의 AI 파일럿의 진정한 가치가 당신의 워크플로우 내에서 이해되는 것이 매우 중요합니다. C레벨 경영진부터 아래까지 모두가 AI의 이점과 사용법, AI가 그들의 일상 생활에 가치를 더할 수 있고 없는 부분을 이해해야 합니다. AI는 아무도 모르는 블랙박스가 되어서는 안 됩니다. 그들은 AI를 이해해야 합니다. 마지막으로, 에이전트 AI 소프트웨어는 더 엄격한 보안 아키텍처를 요구합니다. 단순히 이러한 시스템이 사용자 행동을 파고들어, 그 정보로부터 지속적으로 학습하고 학습을 바탕으로 실제로 조치를 취하기 때문입니다. 최고의 AI 고객 서비스 지원은 해결책 기반의 지속 가능한 솔루션을 개발하기 위해 사용 가능한 모든 데이터를 고려하여 문제를 진정으로 검토합니다. 정보는 보호되어야 하지만 차단되어서는 안 됩니다. 기업이 AI로의 정보 흐름을 방해하는 한, 성과는 낮아지고 실패한 파일럿을 계속 보게 될 것입니다. 그러나 보안 팀은 일부 데이터와 API를 클라우드 공급업체와 공유하는 것을 허용하지 않을 것입니다. 왜냐하면 그것은 통제할 수 없는 공급업체로 회사의 보안 경계를 확장하기 때문입니다.
기존 변화 관리 플레이북을 버리세요
에이전트 AI는 지속적으로 변화하며, 끊임없이 비즈니스를 변화시킵니다. 이는 종착점이 있는 전통적인 변화 관리가 업데이트되어야 함을 의미합니다. 지속적인 모델 업데이트와 함께, 에이전트 AI는 기업들이 진부한 구현 후 유지 관리 주기에서 벗어나도록 강제합니다. 유연성과 새로운 업데이트에 빠르게 적응하는 능력이 핵심입니다. 지속적으로 업데이트되는 프로세스에서는 보안이 견고해야 합니다. 파일럿 초기에 인프라를 다루었지만, 모든 것이 적절하게 사용되도록 하기 위해 새로운 모델에 대해 사용자에게 지속적으로 업데이트 정보를 제공해야 합니다. 이는 사용자가 새로운 프로세스를 학습하고 적절히 훈련할 충분한 시간을 가질 수 있도록 통합 기간을 단축하는 것이 중요함을 의미합니다. 모든 데이터 소스를 연결하는 데 상당한 엔지니어링 작업이 필요하지 않은 AI 파일럿을 찾으십시오. 제로-통합 설계를 통해, 일부 파일럿은 몇 달이 아니라 말 그대로 몇 시간 내에 배포될 수 있습니다. 이것은 기업에게 훨씬 더 달성 가능한 ROI를 제공합니다. 그리고 기억하세요, 에이전트 AI는 데이터베이스를 쿼리하고, 워크플로우를 트리거하며, 고객 기록에 접근하는 등 조치를 취할 때만 작동합니다. 이는 민감한 시스템과의 깊은 통합을 필요로 하며, 이는 불안을 유발할 수 있는 전망입니다. 보안은 클라우드-퍼스트 AI 접근 방식이 확장되지 못하는 이유 중 하나일 뿐입니다. 올해에는 더 많은 기업들이 자체 호스팅 및 프라이빗 클라우드 배포를 살펴볼 것이며, 이는 곧 자율 운영을 진지하게 고려하는 모든 기업의 기본이 될 것입니다. 이것은 견고한 기초이며 오래 지속되는 구조를 구축하는 열쇠입니다.
