에이전틱 AI 시작하기: 비즈니스 리더를 위한 프레임워크

過去 10년 동안, 두 가지 병렬한 여정은 기업의 변화를 함께 주도해 왔습니다: 프로세스 여정과 데이터 여정.

프로세스 여정, 즉 작업이 수행되는 방식은 린 시그마 식에서 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 디지털 워크플로우를 포함하는 효율성, 구조, 규모를 추구하는 방향으로 발전했습니다. 반면에, 데이터 여정, 즉 의사 결정이 이루어지는 방식은 전통적인 비즈니스 인텔리전스에서 기계 학습 기반의 예측 인텔리전스와 현재 제너레이티브 AI(gen AI)로 발전했습니다. 두 가지 경로는 모두 강력하지만,真正의 돌파구는 두 가지가 hội tụ할 때 나타납니다. 에이전틱 AI를 환영합니다.

에이전틱 AI는 에이전트가 데이터를 이해하는 것뿐만 아니라 시스템과 워크플로우에서 어떻게 행동할지 알고 있는 지점입니다. 연구에 따르면, 96%의 기업 IT 리더는 향후 12개월 내에 에이전트 사용을 증가시킬 계획입니다. 그러나, 기업이 에이전틱 AI 이니셔티브를 확대하려 할 때, 그들은 souvent 시작해야 할 곳과 방법을 식별하는 데 어려움을 겪습니다.

에이전틱 AI를 활용하려는 기술 리더들은 에이전틱 워크플로우를 결정과 실행의 융합으로 생각해야 하며, 분석 인텔리전스를 워크플로우에 직접 통합하여 효율성을 높여야 합니다. 기업 전체에 지능의 계층이 달성될 때까지 자율 에이전트는 알기와 하는 것을 연결하는 루프를 닫을 수 없습니다.

에이전틱 AI 정의: 에이전틱 엔터프라이즈가 무엇을 의미하는지

많은 조직은 에이전틱 AI가 무엇인지 이해하기 전에 에이전틱 AI 여정을 시작합니다. 에이전틱 엔터프라이즈를 바쁜 국제 공항으로 생각해 보십시오. 비행기는 각기 맡은 임무를 수행하는 에이전트입니다. 그들은 목표를 알고 독립적으로 행동하며, 출발하여 목적지로 비행합니다. 그러나, 공항이 작동하는 更高의 목표가 각 비행기의 개별 이동보다 에이전틱합니다. 공항 운영을 원활하게 하는 것은 공항의 운항을 담당하는 공항 관제塔입니다. 그들은 어느 비행기를 언제, 어디로 배치할지 결정하며, 지상 제어를 통해 유지 보수와 연료 보충을 담당하며, 모든 것을 가장 효과적인 방법으로 조정합니다. 각 비행기는 독립적으로 존재하지만, 모든 이륙과 着陸이 조화롭게 이루어지는 것이 공항이 안전하고 효율적으로 작동하는 데 성공적인 이유입니다.

에이전틱 엔터프라이즈는 단순한 반사 에이전트나 기본적인 봇을 구현하는 것이 아닙니다. 에이전틱 엔터프라이즈는 복잡한 다단계 작업을 독립적으로 처리할 수 있는 지능형 에이전트 네트워크를 조직합니다. 그들은 미리 정의된 규칙을 넘어서 에이전트가 전략적 목표에 따라 quyết định을 내리고, 시간이 지남에 따라 적응하고 개선할 수 있습니다. 이는 기업의 학습을 다음 단계로 끌어올립니다.

이것이 에이전틱 AI를 제너레이티브 AI와 구별하는 것입니다. 제너레이티브 AI는 프롬프트에 응답하는 반면, 에이전틱 AI는 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하며, 학습하고 적응합니다. 이러한 멀티 에이전트 시스템은 다양한 기업 애플리케이션과 연결되어 작동하며, 전략적 예측력을 통해 의사 결정, 프로세스 자동화, 조직 전체의 가치 제공을 지원합니다.

이것이 여정이라는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 각 에이전트는 자신의 성숙도와 복잡성을 처리할 수 있습니다. 에이전틱 엔터프라이즈가 되는 것은 에이전트의 생태계를 설계하고, 조정하고, 지속적으로 발전시키는 것입니다. 이는 명확한 목표, 지능형 피드백 루프, 그리고 목표에 따라 적절하게 배치된 전문가들이 필요합니다.

에이전틱 AI 사용 사례 식별: 가치 구현이 중요한 이유

에이전틱 AI 사용 사례는 너무 souvent 사용 사례 선택이 불량하여 실패합니다. 실제로, Gartner는 2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것이라고 예측합니다. 이러한 취소는 기술의 실패 때문이 아니라, 기업이 에이전트를 배치할 적절한 사용 사례를 선택하지 못해서입니다.

이런 운명을 피하기 위해, 조직은 가치 상승과 결과에 대한 속도를 평가하여 에이전틱 AI가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 곳을 식별해야 합니다.

가치 측면에서, 기업은 먼저 고객의 가장 큰 고통점을 가진 도메인을 식별해야 합니다. 그리고, 프로세스의 범위와 수요를 고려해야 합니다. 힌트는 에이전틱 AI가 복잡한 프로세스, 대규모 워크플로우, 전략적이고 동적인 의사 결정이 필요한 영역에서 더 구체적인 이점을 제공한다는 것입니다. 에이전틱 AI는 성장 잠재력이 높은 영역에 구현되어야 하며, 이는 확장성과 수요 및 볼륨의 변화에 대한 적응성에 따라 달라집니다.

결과에 대한 속도는 데이터의 가용성, 품질, 거버넌스를 평가하여 검토할 수 있습니다. 간단히 말해, 더 나은 데이터는 더 나은 AI 성능을 의미합니다. 에이전틱 AI를 활성화하는 곳에 관계없이, 특히 민감한 데이터가 포함된 경우, 안전 장치를 제공하는 것이 중요합니다. 이를 효과적으로 수행하려면, 기업은 채택 일정에 영향을 미칠 수 있는 잠재적인 규제 제한을 고려해야 합니다. 이것은 절단하지 말아야 할 영역입니다. 인간-루프 시스템으로 시작하면 에이전트의 자율성을 더 확신할 수 있습니다.

에이전틱 AI 기술 스택 구축: 원하는 결과를 달성하는 방법

에이전틱 AI를 채택하려는 기업은 확장성, 통합성, 보안성을 제공하는 적절한 기술 인프라를 구축해야 합니다.

시작하려면, 기업 리더는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터가 동일한 시스템 내에서 통합되어 강력한 데이터 기반을 구축하는 것을 보장해야 합니다. 데이터 접근성과 관리는 에이전틱 AI의 효과적이고 지속 가능한 채택에 필수적입니다. 이 단계는 또한 작업 및 도메인별 언어 모델을 구축하는 데 중요합니다.

데이터 기반과 언어 모델이 설정되면, 기업은 에이전트 채택과 모듈성을 가속화하기 위해 AI 플랫폼, 도구, 서비스를 활용해야 합니다. 제어 환경에서 시작하여, 기업은 특정 작업을 수행하고 비즈니스 결과를 제공하는 에이전트를 훈련하고 배포할 수 있습니다. 또한, 비즈니스 KPI와 일치하는 제어 계층을 통해 성능을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다.

리더십

에이전틱 AI는 비즈니스 운영 방식에 근본적인 변화를 나타냅니다. 승리자로 나타날 기업은 이를 기회로 활용하여 운영 모델과 비즈니스 관행을 근본적으로 재고하는 것입니다. 핵심은 실험하고 반복하며, 의도적으로 구축하고, 파트너십을 맺고, 확신을 가지고 확대하는 것입니다. 에이전틱 AI는 비즈니스 운영 방식에 근본적인 변화를 나타내며, 기업이 이를 활용하여 운영 모델과 비즈니스 관행을 근본적으로 재고하는 것이 중요합니다.