에이전틱 엔터프라이즈란 무엇일까요?

기업은 항상 운영을 최적화하고 경쟁 우위를 유지할 수 있는 혁신적인 방법을 찾고 있습니다. 자동화가 오랫동안 주력 분야에 있었지만, 새로운 패러다임인 '에이전틱 엔터프라이즈'가 등장하고 있습니다.

에이전틱 엔터프라이즈는 인간 직원과 지능형 AI 에이전트가 함께 일하는 미래를 구상합니다. 함께라면 혼자서는 도달할 수 없는 수준의 생산성과 창의성을 달성할 수 있습니다. Salesforce CEO Marc Benioff는 2024년 Jim Cramer와의 인터뷰 에서 AI 에이전트를 "무제한 인력의 시작"이라고 평가했습니다.

이 문서에서는 에이전틱 엔터프라이즈의 핵심 원리를 살펴봅니다. 에이전틱 엔터프라이즈가 무엇인지, 왜 중요한지, 기업이 어떻게 이를 만들 수 있는지 간략하게 살펴보겠습니다.

에이전틱 엔터프라이즈는 단순히 AI를 사용하는 비즈니스 그 이상이며, 업무 수행 방식의 근본적인 변화입니다. 핵심은 협업 에코시스템입니다.

AI 에이전트는 스스로 추론하고, 적응하고, 행동할 수 있습니다. 이러한 능력은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 처리하는 데 도움이 됩니다. 에이전트는 원하는 결과를 달성하기 위한 결정을 내리고 조치를 취할 수 있어, 직원들이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다. 이렇게 새로 확보된 시간을 통해 직원들은 창의성, 전략적 사고, 감성 지능을 활용하는 업무에 집중할 수 있습니다.

에이전틱 엔터프라이즈 모델에서 AI는 강력한 파트너입니다. AI는 인간의 잠재력을 강화하고 업무 만족도를 높입니다. 에이전틱 엔터프라이즈의 궁극적인 목표는 효율성을 높이고 운영을 간소화하여 일상적인 업무는 지능형 에이전트에게 맡기면서 직원들이 복잡한 업무에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.

일상적인 업무에 AI 에이전트를 사용하면 기업은 더 나은 고객 경험을 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트는 고객 서비스 요청의 시작을 처리할 수 있습니다. 정보를 수집하고 기본적인 솔루션을 제공할 수 있으며, 필요한 경우 복잡한 문제에 대한 도움을 받기 위해 인간 에이전트에게 사례를 에스컬레이션할 수 있습니다. 이렇게 하면 응답 시간이 단축되고 인간 에이전트는 업무의 더 중요한 측면에 집중할 수 있습니다.

직원들이 지루한 업무를 처리할 필요가 없다면, 자신의 강점에 집중할 수 있을 것입니다. 직원들은 새로운 제품을 창출하고, 문제를 해결하고, 탄탄한 관계를 구축할 수 있습니다. 이는 직원 만족도 향상, 업무 만족도 향상, 지속적인 혁신으로 이어집니다.

에이전틱 엔터프라이즈는 단순한 유행어가 아닙니다. 에이전틱 엔터프라이즈는 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 자율 에이전트를 체계적으로 도입함으로써 주도되는 새로운 운영 방식을 나타냅니다. 여러분의 조직이 에이전틱 엔터프라이즈가 되기 위한 단계에 있는지 궁금하다면 다음과 같은 핵심 요소를 살펴보세요.

• 자율 에이전트 에이전틱 엔터프라이즈의 특징은 AI가 독립적으로 행동할 수 있다는 점입니다. 단순히 정보를 제공하거나 고정된 스크립트를 따르는 대신 AI 에이전트는 지속적인 인간 개입 없이도 결정을 내리고, 주도권을 잡으며 다단계 프로세스를 실행할 수 있습니다.
• 목표 중심적 행동: 에이전틱 AI는 단순히 반응형 도구가 아니라 선제적이고 목표 지향적인 AI입니다. 이 시스템은 정의된 목표를 추구하도록 설계되어 복잡한 목표를 더 작은 하위 업무로 세분화하고 최종 결과 달성을 위해 전략적으로 작동합니다.
• 적응성 및 학습: 예상치 못한 시나리오에 직면하면 중단될 수 있는 기존 자동화와 달리 에이전틱 시스템은 상황에 맞춰 적응할 수 있습니다. 에이전트는 머신 러닝을 통해 이전 상호 작용으로부터 학습하고, 새로운 데이터를 분석하며, 실시간으로 계획과 작업을 조정하여 동적 환경과 변화하는 상황에 대응합니다.
• 조율된 협업: 에이전틱 엔터프라이즈는 함께 작동하는 전문 에이전트 네트워크에서 성장합니다. 각기 고유한 전문 지식을 갖춘 다양한 에이전트가 중앙 집중식 '오케스트레이터' 아래에서 소통하고 협업하여, 단일 시스템으로는 해결이 복잡할 수 있는 문제를 해결할 수 있습니다.
• 통합적 도구 사용: 에이전트는 독립된 시스템이 아니라 비즈니스의 기존 기술 스택에 긴밀하게 통합되어 있습니다. API, 데이터베이스 및 타사 도구와 안전하게 상호 작용하여 실제적 조치를 취하고 워크플로를 발전시킬 수 있습니다.
• 인간 참여형 감독 에이전틱 기업에서 인간의 역할은 일상적인 업무를 수행하는 것에서 이를 감독하는 것으로 전환됩니다. 직원은 '에이전트 보스'가 되어 지침을 제공하고, 중요한 최종 결정을 내리고, AI의 행동이 윤리적 기준과 비즈니스 목표에 부합하도록 보장합니다.

인간과 AI 에이전트 간의 협업 관계가 효과적이려면 신뢰가 무엇보다 중요합니다. 기업은 AI 에이전트에 대한 투명성, 설명 가능성, 제어 기능을 제공하는 솔루션을 구현해야 합니다. 디지털 인력 모델은 인간 인력을 대체하는 것이 아니라 역량을 강화하고 더 창의적이고 전략적인 업무에 할애하도록 시간을 확보하는 것입니다. 

디지털 인력이라는 개념을 기반으로 구축된 에이전틱 AI의 힘은 특정 대용량 워크플로우를 처리할 수 있는 능력에 있습니다. 다음은 AI 에이전트가 다양한 비즈니스 기능 전반에서 수행할 수 있는 작업의 예시입니다.

• 리드 관리 및 자격 평가: 에이전트는 디지털 발자국과 참여도를 분석하여 새로운 리드를 식별하고, 점수를 매기고 평가합니다. 그 이후, 가장 유망한 잠재 고객에게 개인화된 접근을 시작하고 인간 영업 담당자와의 미팅을 자동으로 예약할 수 있습니다.
• 에스컬레이션 관리: 에이전트는 들어오는 지원 티켓을 분석하여 긴급성과 분위기를 파악합니다. 에이전트는 고위험 또는 복잡한 사례의 우선순위를 자동으로 지정하여, 적절한 인간 전문가에게 라우팅하여 중요한 문제를 전체적 맥락에서 즉시 해결할 수 있도록 합니다.
• 지식 지원: 에이전트는 모든 내부 지식의 중앙 허브 역할을 하여 문서를 분석 및 요약하고, 복잡한 주제를 조사하고, 비정형 데이터로부터 보고서를 생성할 수 있습니다. 에이전트는 직원에게 즉각적이고 정확한 정보를 제공하여 데이터 검색에 소요되는 시간을 단축합니다.

에이전틱 엔터프라이즈를 구축하는 데엔 어느 정도의 시간이 소요됩니다. 전략적이고 단계적인 접근 방식이 필요합니다. Benioff는 “오늘날 이 모든 것에서 가장 큰 과제는 기술 자체가 아닙니다. 기업과 직원들이 전례 없는 디지털 혁신의 속도에 어떻게 적응하는지가 중요합니다.”라고 말한 바 있습니다 .

다음은 기업이 따를 수 있는 에이전틱 AI 로드맵입니다. 자세한 내용은 에이전틱 엔터프라이즈 플레이북을 참조하세요.

첫 번째 단계는 미래를 내다보고 AI에 기반해 비즈니스의 미래를 구상하는 것입니다. 여기에는 에이전틱 AI 의 잠재적인 사용 사례를 식별하고 비즈니스 목표에 부합하는 실질적인 전략을 개발하는 것이 포함됩니다. 이는 단순히 새로운 기술을 도입하는 것이 아니라 비즈니스 프로세스와 업무 수행 방식을 재구상하는 것입니다.

에이전틱 기업의 성공은 인간-AI 협업에 달려 있습니다. 이러한 전환에 대비하려면 기업은 직원들을 교육해야 합니다. 직원들에게 비전을 전달하고 모든 우려 사항을 다루는 것이 중요합니다. 역할을 강화하고 잠재력을 발휘하는 파트너로 AI를 포지셔닝하세요. 이 새로운 모델이 어떻게 도움이 되는지 강조하여 직원들에게 영감을 주세요.

기업은 전사적으로 대규모 개편을 시도하는 대신 작은 규모부터 시작해야 합니다. 빠른 투자 수익을 입증할 수 있는 구체적이면서도 영향력 있는 사용 사례를 파악하세요. 여기에는 특정 고객 서비스 워크플로를 자동화하는 것부터 마케팅 캠페인을 간소화하는 것까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 성공적인 파일럿 프로젝트는 추진력과 신뢰를 구축하고 향후 확장을 위한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, 선도적인 온라인 채용 사이트가 에이전트 엔터프라이즈를 구축하여 채용을 가속화하고 직원이 고객 참여와 비즈니스 성장에 집중하도록 하는 방법을 알아보세요.

기존 비즈니스 프로세스는 고정된 스크립트로 작성된 경우가 많습니다. 에이전틱 엔터프라이즈에서는 단계별 명령이 아닌 결과 지향적인 지능형 워크플로를 생성하는 데 중점을 둡니다. 이러한 프로세스를 통해 에이전트는 추론하고 적응하여 원하는 결과를 얻을 수 있는 가장 효율적인 경로를 찾을 수 있습니다. 프로세스 설계에는 유연하고 적응력 있는 접근 방식이 필요합니다.

AI 에이전트의 출력 품질은 액세스 권한이 있는 데이터의 품질과 직결되어 있습니다. 기업은 견고하고 고품질 데이터 기반을 구축하여, 에이전트가 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있는 정보에 기반하도록 해야 합니다. AI 기반 지식 기반은 기업 전반에서 고립된 정보 대신, 모든 관련 데이터를 통합하여 에이전트가 진정한 단일 정보 소스에서 작동하여 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있도록 합니다. 이는 정확성을 보장하고 직원 및 고객과의 신뢰를 구축하는 데 매우 중요합니다.

고객 충성도와 강화된 인간 잠재력이라는 '이중 배당'을 진정으로 실현하려면 기술적 정확성 그 이상의 상태를 실현해야 합니다. 감성 지능과 서비스 마인드를 바탕으로 설계되어야 합니다. 즉, 인간 상호 작용의 뉘앙스를 이해하고 이에 대응하여 더 공감적이고 개인화된 경험을 제공할 수 있어야 합니다. 감성 지능은 고객 대면 에이전트의 경우 특히 중요합니다.

에이전틱 엔터프라이즈의 여정은 계속됩니다. 기업은 에이전트 에코시스템, 로봇 공학, 엔터프라이즈 일반 인텔리전스(EGI) 등 미래의 혁신을 미리 고려해야 합니다. 예를 들어, 에이전트 에코시스템에는 복잡한 업무를 완료하기 위해 여러 에이전트가 함께 작업하는 반면, 로보틱스는 에이전트의 기능을 물리적 세계로 확장할 수 있습니다.

에이전틱 엔터프라이즈의 잠재력은 크지만 비즈니스는 선제적이어야 합니다. 잠재적인 위험을 해결하여 책임감 있고 안전한 구현을 보장할 수 있습니다.