에이전트 시스템의 부상: 봇에서 에이전트로: 봇에서 에이전트로

제너레이티브 AI가 처음 등장했을 때 사람들은 주로 레시피를 만들거나 여행 계획을 세우는 등 간단한 용도로 사용했습니다. 하지만 그 기능에 익숙해지면서 이메일 초안 작성, 회의 노트 요약, 문서 작성과 같은 일반적인 업무 관련 작업을 처리할 수 있는 잠재력에 대한 호기심도 커졌습니다.

이제 모든 기업이 AI 기업이 되고 싶어 합니다. 실제로 지난 6개월 동안 경영진의 기술 활용에 대한 시급성은 7배 증가했으며, 이제 인플레이션이나 경제 전반을 능가하는 가장 큰 관심사가 되었습니다. 또한비즈니스 리더의 77%는 AI를 조속히 도입하지 않으면 AI 혁명의 기회를 놓칠 것이라고 우려하고 있습니다.

"이제 모든 기업은 AI 기업이 되고 싶어 합니다." - 자예쉬 고빈다라잔, Salesforce AI 플랫폼 부문 부사장

그 말이 맞습니다. 챗봇에서 코파일럿, 자율 AI 에이전트 또는 "에이전트 시스템"으로 이동함에 따라 아직 AI를 구현하지 않은 기업은 경쟁사에게 상당한 입지를 잃을 위험이 있으며, 이는 생각보다 빠르게 일어날 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM) 과 생성형 AI의 등장으로 인공지능에 대한 비즈니스와 소비자의 관심이 높아지기 훨씬 전부터 많은 사람들이 자신도 모르게 이미 초보적인 인공지능 챗봇과 상호작용하고 있었습니다. 이러한 봇은 우리 주변에서 흔히 볼 수 있으며, 일반적인 FAQ에 대한 답변이나 구매자의 이력을 기반으로 한 제품 추천과 같은 간단한 사전 정의된 작업을 처리합니다. 기업들은 더 나은 고객 경험을 보다 효율적이고 경제적으로 제공하기 위해 이를 적극적으로 활용하고 있습니다. Salesforce Einstein Bots는 3,000명 이상의 고객이 사용하며 매월 약 6,500만 건의 세션을 처리합니다.

히드로 공항은 아인슈타인 챗봇을 사용하여 한 달에 4,000건의 질문에 답변하고 통화 서비스 이용량을 27% 줄이는 등 24시간 지원을 제공하고 있습니다. 히드로 공항은 2023년 5월 출시 이후 라이브 채팅 사용량이 450% 증가하여 상담원의 시간을 절약하고 효율성을 개선했습니다. 현재 히드로 공항은 아인슈타인 챗봇을 통해 콜센터의 고객 응대 속도가 약 40~60초 빨라졌습니다.

그러나 봇은 일반적으로 특정 스크립트에 국한되어 있으며 자연어와 추론 능력이 부족하여 로봇처럼 보일 수 있습니다. 또한 고객과 관련된 기업 데이터 및 메타데이터를 기반으로 하지 않을 경우 뉘앙스, 컨텍스트, 개인화가 부족할 수 있습니다.

코파일럿은 일상적인 작업을 간소화하고 업무 흐름에서 보다 역동적이고 덜 수작업적인 제안을 제공하기 위해 제너레이티브 AI, 자연어 처리(NLP), 비즈니스 사용 사례의 경우 CRM을 추가하여 이를 변화시키기 시작했습니다. Salesforce의 Einstein Copilot예를 들어, 기업은 고유한 데이터와 메타데이터를 사용할 수 있습니다. Data Cloud를 기반으로 Agentforce를 통해 강력한 고객 인사이트와 권장 사항을 생성하는 동시에 Einstein Trust Layer 를 사용하여 개인정보 보호 및 데이터 거버넌스를 유지할 수 있습니다. 유용한 응답을 생성하기에 충분한 회사 데이터가 부족한 다른 AI 비서나 코파일럿과 달리 Einstein Copilot 은 고객이 자신의 신뢰할 수 있는 개인 데이터를 사용하여 응답을 생성할 수 있는 엔터프라이즈급 코파일럿입니다.

전 세계 개인, 기업 및 정부를 위해 고성능 항공기를 설계, 제작 및 유지보수하는 선도적인 제트기 제조업체인 Bombardier는 Einstein Copilot 을 사용하여 미팅 전에 영업 담당자가 알아야 할 잠재 고객에 대한 정보를 통합하고 가장 효과적인 참여 방법에 대한 권장 사항을 제공하고 있습니다. Einstein Copilot 는 고객 미팅과 상호작용에서 나온 음성 메모를 전사하여 영업팀이 새로운 잠재 고객을 만나고 기존 고객을 지원하는 데 사용할 수 있는 시간을 절약해줍니다.

"Einstein Copilot 는 고객 미팅 및 상호 작용의 음성 메모를 전사하여 영업팀이 새로운 잠재 고객을 만나고 기존 고객을 지원하는 데 사용할 수 있는 시간을 절약해 줍니다." - 자예쉬 고빈다라잔, Salesforce AI 플랫폼 부문 부사장

하지만 조타사는 완전히 자율적인 것은 아닙니다. 비즈니스 사용 사례의 경우, 회의 예약, CRM 기록 업데이트, 이메일 초안 작성, 사전 조사 수행과 같은 활동을 지원하는 데 매우 유용합니다. 대체로 사용자를 대신하여 복잡한 작업을 조율할 수 있지만, 이러한 기술을 구성해야 하며 최상의 성능을 발휘하려면 어느 정도 손이 필요합니다. 인턴이나 신입사원은 매우 똑똑하고 간단한 업무는 잘하지만 더 많은 일을 하려면 지도와 감독이 필요한 사람입니다.

이를 위해서는 디지털 비서가 아닌 신뢰할 수 있는 디지털 동료로 생각할 수 있는 에이전트 시스템이 필요합니다.

고급 형태의 AI로, 사람의 손을 거치지 않고도 고차원적인 계획, 추론, 오케스트레이션을 수행할 수 있습니다. 사전 정의된 규칙을 따르는 기존의 소프트웨어 프로그램과 달리 자율 AI 에이전트는 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 기술과 능력으로 직원을 보강하여 모든 상호작용을 아우르는 심층적인 고객 관계를 구축하고 일상적인 작업을 완전히 자동화하여 더 높은 수익을 창출합니다. 또한 인간과 같은 방식으로 인간 동료 및 고객과 상호 작용합니다.

예를 들어, Salesforce는 최근 영업팀을 확장하고 교육하는 데 도움이 되는 두 가지 새로운 완전 자율 영업 에이전트를 발표했습니다. 기반 Agentforce, Agentforce SDR 에이전트는 자연어로 인바운드 리드와 자율적으로 소통하여 질문에 답하고, 이의 제기를 처리하고, 인간 판매자를 위한 미팅을 예약합니다. Agentforce 한편 세일즈 코치 에이전트는 판매자와 함께 자율적으로 역할극에 참여하여 발견, 피치 또는 협상 통화 중에 구매자를 시뮬레이션합니다.

이번 발표는 7월에 출시된 Salesforce 최초의 완전 자율 AI 에이전트 출시에 이은 것입니다, Agentforce Service Agent 사전 프로그래밍된 시나리오 없이도 광범위한 서비스 문제에 대해 연중무휴 24시간 신뢰할 수 있는 고객 지원을 제공합니다. 같은 달, Salesforce는 Workday와의 파트너십을 통해 온보딩, 건강 혜택, 경력 개발과 같은 직원 서비스를 위한 새로운 AI 기반 어시스턴트를 제공한다고 발표했습니다. 앞으로 몇 달 안에 Salesforce는 특정 직업을 위한 업무 기능을 자동화하는 다른 AI 에이전트를 출시할 예정입니다. 이러한 에이전트 중 일부는 즉시 사용할 수 있습니다. 다른 기능들은 결국 회사의 특정 요구 사항에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다.

초기에는 이러한 상담원 중 상당수가 독립적으로 작업하므로 다른 업무에 집중하는 다른 상담원과 상호 작용하지 않습니다. 하지만 영업 담당자가 서비스 에이전트 및 마케터와 소통해야 하거나 HR 담당자가 사내 변호사 또는 채용 관리자와 정기적으로 상담해야 하는 것처럼 자율 AI 에이전트도 결국에는 다른 에이전트와 팀을 이루어야 하기 때문에 이러한 상황은 바뀔 것입니다.

물론 이 모든 것이 매우 복잡해질 수 있으므로 독립적으로 또는 함께 작동하는 맞춤형 자율 AI 에이전트를 구축, 교육 및 감독하기 위해서는 에이전트포스 같은 통합 에이전트 플랫폼이 필요합니다. 실제 세계의 다른 기업과 마찬가지로 에이전트 세계에서도 에이전트를 감독 및 모니터링하고, 필요할 때 필요한 곳에 신속하게 배치하며, 목표 달성에 대한 책임을 부여하면서 성과를 감사하기 위해 이와 같은 시스템이 필요합니다.

에이전트 시스템에는 아직 탐구하고 이해해야 할 것이 많습니다. 이 여정은 자율 주행의 진화와 비슷합니다. 이 기술은 차선 이탈 경고, 자동 주차, 긴급 제동 등 운전자가 선택할 수 있는 특정 기능을 제공하는 자동차에서 본격적으로 시작되었습니다. 하지만 기술이 발전하면서 무인 택시가 승객을 태우고 번잡한 도심 거리를 달리는 모습을 볼 수 있게 되었습니다.

요점: 요점: 자율적인 모든 것을 사용하면 독립적으로 또는 함께 작동하는 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다. 챗봇, 코파일럿, 에이전트가 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 그치지 않고 이 모든 것이 하나로 작동하여 엔터프라이즈 IT의 미래를 만들어갈 것입니다.

"챗봇, 코파일럿, 에이전트만이 비즈니스 요구 사항을 충족하는 것이 아니라 이 모든 것이 하나로 작동하여 엔터프라이즈 IT의 미래를 형성하게 될 것입니다." - Jayesh Govindarajan, Salesforce AI 플랫폼 부문 부사장

많은 비즈니스 리더들은 아직 기술에 대한 신뢰가 쌓여가고 있기 때문에 완전 자율 AI 에이전트에 대해 신중한 입장을 취하고 있습니다. 오래된 데이터의 오류 가능성을 인지하고 있으며, 이는 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다.

하지만 일부 LLM처럼 몇 년마다 공개적으로 사용 가능한 정보로 모델을 학습시키는 것이 아니라 기업 자체 데이터를 지속적으로 사용하면 정확도와 관련성 문제를 극복할 수 있습니다. 또한 다음과 같은 시스템을 통해 AI 문의를 실행하여 개인 식별 정보(PII) 마스킹과 같은 기능을 수행하는 Einstein Trust Layer와 같이 개인 식별 정보(PII)를 마스킹하고 AI 에이전트가 따라야 할 명확한 매개변수와 가드레일을 정의하는 등의 기능을 수행하는 시스템을 통해 신뢰 문제를 유사하게 해결할 수 있습니다.

AI 에이전트가 방대한 기능을 이해하고 실행하는 것도 중요하지만, 한계를 인식하고 사람의 개입이 필요한 시점을 이해하는 것도 그에 못지않게 중요합니다. 저희 상담원들은 모르는 것이 있으면 뒤로 물러나서 적절한 보호 장치를 통해 상담원 간 핸드오프에 참여하도록 훈련받았습니다.

AI 구현 프로세스 전반에 걸쳐 고객과 협력하여 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 고객이 오늘날 시장에 출시된 다양한 AI의 자율 기능을 수용하는 데 있어 편안함과 자신감을 가질 수 있도록 지원합니다. 이제 달성 가능한 것에서 피할 수 없는 것에 대비하는 것으로 초점을 전환해야 할 때입니다.

• 발견하기 Agentforce
• 아인슈타인 판매 에이전트 및 아인슈타인 서비스 에이전트에대해 자세히 알아보기
• 엔터프라이즈 AI 성공을 위한 4가지 핵심 요소
• 자세히 알아보기 Einstein Trust Layer 아인슈타인 1 플랫폼
• Salesforce에 인사하기 Data Cloud