AI 에이전트는 무엇인가요?

작성자: Magulan Duraipandian, 수석 AI 솔루션 기술 전도사 - Salesforce

AI 에이전트는 기업이 운영하고 고객과 상호 작용하는 방식을 혁신합니다. 이러한 지능형 시스템은 복잡한 작업을 자동화하고, 개인화된 경험을 제공하며, 인간 작업자가 더 까다로운 과제를 처리하는 데 집중할 수 있도록 해줍니다.

AI 에이전트는 일종의 인공 지능(AI) 시스템으로, 인간 개입 없이 고객 문의를 이해하고 응답할 수 있습니다. Agentforce와 같은 에이전트 빌더를 사용하여 생성되며, 다양한 업무를 처리하기 위해 머신 러닝과 자연어 처리(NLP)에 의존합니다. 이러한 지능형 에이전트에는 간단한 질문에 대한 답변부터 복잡한 문제 해결, 심지어 멀티태스킹까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 가장 중요한 것은 자가 학습을 통해 지속적으로 자신의 성능을 개선할 수 있다는 점입니다. 이는 특정 업무를 하기 위해 인간 입력이 필요한 기존 AI와는 다릅니다.

• AI 에이전트는 챗봇보다 더 발전되고 자율적이며, 더 광범위한 복잡한 업무를 학습하여 처리할 수 있습니다.
• 이를 통해 효율성 증대, 비용 절감, 고객 만족도 향상 등 상당한 비즈니스 이점을 제공합니다.
• AI 에이전트는 다양한 용도로 활용되며 영업, 마케팅, 금융과 같은 다양한 산업 분야에서 전문적인 기능을 수행하도록 구축됩니다.

• AI 에이전트의 개념은 수년 동안 연구 주제가 되어 왔습니다. 자율 지능형 시스템이라는 개념은 수십 년 동안 존재해 왔지만, 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 "부족했던 구성 요소"를 제공하여 현재의 능력을 더욱 액세스 가능하고 강력하게 만들었습니다. 이러한 발전에 힘입어 AI 에이전트는 이론적 논의를 넘어 실제 현장에서 응용할 수 있는 단계로 발전할 수 있게 되었습니다.

AI 에이전트는 인간의 사고를 모방하는 프로세스를 통해 작동하여 자율적으로 상호 작용하고 문제를 해결합니다. 데이터 수집으로 시작하여, 그 정보를 처리하여 결정을 내린 다음, 그 결정에 따라 행동합니다. 이 전체 사이클은 학습과 적응을 통해 지속적으로 강화됩니다.

• 인식 및 데이터 수집: 에이전틱 시스템은 고객 상호 작용, 거래 내역, 소셜 미디어 등 다양한 소스로부터 데이터를 수집하는 것부터 시작합니다. 이 데이터는 고객 쿼리의 컨텍스트와 뉘앙스를 이해하는 데 매우 중요합니다. 고급 에이전틱 AI는 실시간으로 데이터를 통합 및 처리하여 문의를 효과적으로 처리할 수 있는 최신 정보를 제공할 수 있습니다.
• 의사 결정: 정교한 머신 러닝 모델을 사용하여 AI 에이전트는 수집된 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 결정을 내립니다. 예를 들어, 과거 상호 작용과 현재 컨텍스트에 따라 고객 쿼리에 가장 적합한 응답을 결정할 수 있습니다. 이러한 의사 결정 프로세스는 에이전트가 과거 경험으로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 응답을 다듬는 능력을 통해 개선됩니다.
• 작업 실행: 결정이 내려지고 나면 디지털 어시스턴트는 필요한 작업을 실행할 수 있습니다. 여기에는 고객 쿼리에 답변하거나 요청을 처리하거나 복잡한 문제를 인간 에이전트에게 에스컬레이션하는 것이 포함될 수 있습니다. 원활하고 효율적으로 실행되도록 설계되어 고객이 적시에 정확한 응답을 받을 수 있습니다.
• 학습 및 적응: 에이전트는 각 상호 작용으로부터 지속적으로 학습하여 정확성과 효율성을 개선하기 위해 알고리즘을 다듬습니다. 지식 베이스를 업데이트하고 피드백을 사용하여 향후 상호 작용을 개선합니다. 이러한 지속적인 학습 기능을 통해 고객 기대치와 비즈니스 환경이 변화하더라도 효율성과 관련성을 유지할 수 있습니다.

이러한 기능을 결합하여 지능형 시스템은 다양한 업무(예: 제품 추천, 문제 해결, 후속 상호 작용 참여)를 자율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 인간 상담원은 더 복잡하고 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있습니다.

AI 에이전트의 내부 작동 방식을 이해하려면 그 기본 구성 요소를 살펴봐야 합니다. 이러한 구성 요소를 통해 에이전트는 효과적으로 인식하고 추론하며 행동할 수 있습니다.

• 기본 모델(LLM): 대규모 언어 모델(LLM)은 많은 최신 AI 에이전트의 두뇌 역할을 하며, 기본적인 자연어 이해와 생성 기능을 제공합니다.
• 메모리: AI 에이전트는 컨텍스트를 유지하고 시간이 지남에 따라 학습하기 위해 다양한 형태의 메모리가 필요합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.
  • 단기 메모리: 즉각적인 대화 컨텍스트를 위한 메모리입니다.
  • 장기 메모리: 지식을 유지하고 과거 경험으로부터 학습하는 데 사용됩니다.
  • 에피소드 메모리: 특정 상호 작용이나 이벤트를 기억하는 데 사용됩니다.
  • 컨센서스 메모리: 멀티 에이전트 시스템 내에서 지식을 공유하는 데 사용됩니다.
  • "청킹 및 체이닝"과 같은 메커니즘은 메모리에서 정보를 효율적으로 관리하고 검색하는 데 자주 사용됩니다.
• 페르소나: 이 구성 요소는 AI 에이전트가 상호 작용 전반에 걸쳐 일관된 캐릭터, 어조, 스타일을 유지하여 더 자연스럽고 예측 가능한 사용자 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.
• 도구: 현실 세계에서 작업을 수행하려면 AI 에이전트가 다양한 외부 도구, API 및 프로그램에 액세스할 수 있어야 합니다. 이러한 도구를 통해 에이전트는 정보를 검색하거나, 명령을 실행하거나, 다른 시스템과 상호 작용할 수 있습니다.
• 에이전트 작업: AI 에이전트가 작업을 수행하고 환경과 상호 작용하는 메커니즘입니다. 외부 함수 호출, API 호출, 물리적 액추에이터 제어 등의 동작이 포함될 수 있습니다.
• 아키텍처: 이는 물리적 또는 소프트웨어 기반을 아우르는 AI 에이전트의 전반적인 구조 설계를 말합니다. 다양한 구성 요소가 상호 작용하는 방식과 시스템 내에서 데이터가 흐르는 방식을 정의합니다.

일반적인 운영 루프를 넘어 AI 에이전트는 특정 추론 패러다임을 사용하여 복잡한 다단계 문제를 처리합니다.

• ReAct(추론 및 작업): 이 패러다임을 통해 에이전트는 추론(예: 내적 독백, 계획)을 작업(예: 도구 사용, 데이터베이스 쿼리)을 교차하여 수행할 수 있습니다. 이를 통해 더 동적이고 적응력 있게 문제를 해결할 수 있습니다.
• reWOO(관찰 없이 추론): 이 접근 방식에서는 에이전트가 각 단계 후에 환경을 지속적으로 관찰하지 않고 추론 프로세스를 수행하므로 특정 작업에 더 효율적일 수 있습니다.

이러한 독특한 아키텍처 접근 방식을 통해 에이전트는 단순한 시스템보다 미묘하고 복잡한 시나리오를 더 효과적으로 처리할 수 있습니다.

챗봇과 AI 에이전트는 하는 일이 서로 다릅니다. 챗봇은 일반적으로 고객 서비스나 정보 검색과 같은 특정 업무를 하기 위해 설계되었습니다. 규칙과 스크립트를 따르고 패턴 매칭과 키워드 인식을 사용하여 응답합니다. 따라서 간단한 질문은 잘 처리하지만 복잡한 컨텍스트를 이해하거나 새로운 상황에 적응하는 데는 어려움을 겪습니다.

반면에 AI 에이전트는 더 발전되고 독립적입니다. 더 넓은 범위의 업무를 처리하고, 상호 작용을 통해 학습하며, 시간이 지남에 따라 더욱 개선됩니다. 자율 에이전트는 여러 대화에 걸쳐 컨텍스트를 이해하고 유지할 수 있으므로 더 복잡하고 동적인 환경에 적합합니다. 또한 다양한 시스템 및 플랫폼과 통합되어 사용자의 요구 사항과 환경에 대한 심층적인 이해가 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어, AI 에이전트 사용 사례에는 사용자의 캘린더 관리 또는 맞춤형 추천 제공이 포함되는 반면, 챗봇은 주로 자주 묻는 질문에 답변할 뿐입니다. 구분은 모호해지고 있지만, 일반적으로 AI 에이전트가 더 많은 능력과 자율성을 보유합니다.

흔히 같은 의미로 사용되기는 하지만, 이 둘 사이에는 미묘한 차이가 있습니다. Microsoft 365 Copilot과 같은 AI 어시스턴트는 종종 사용자와 협력하여 그들의 능력을 증강시키는 역할을 합니다. AI 에이전트는 이보다 한 단계 더 나아간 것으로 볼 수 있으며, 목표를 달성하기 위해 선제적으로 조치를 취할 수 있는 더 높은 수준의 자율성과 능력을 보유하고, 때로는 인간 개입과 협력하거나 인간 개입과 독립적으로 작동합니다. 주요 차이는 종종 목적, 능력, 상호작용, 자율성, 복잡성 및 학습에 있습니다.

AI 에이전트는 거의 모든 산업의 비즈니스에 많은 흥미로운 이점을 제공합니다.

1. 효율성 개선: 이 기술은 여러 고객 상호 작용을 동시에 처리하여 응답 시간을 상당히 단축하고 고객 서비스 운영의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 인간에게 에스컬레이션해야 하는지 여부를 식별한 다음, 문의를 처리할 수 있는 최적의 기술을 갖춘 담당자를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스는 서비스 품질 저하 없이 더 많은 양의 문의를 처리할 수 있습니다.
2. 고객 만족도 개선: 자율 에이전트는 빠르고 정확한 응답을 제공하여 고객 만족도 점수를 높입니다. 데이터를 사용함으로써 상호 작용을 개인화하여 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 또한 자율 에이전트는 시간이 지남에 따라 학습하기 때문에 지속적인 개선에 초점을 맞추고 있습니다.
3. 의사 결정 개선: 이러한 자율 시스템은 방대한 데이터 세트를 분석할 수 있는 기능을 통해 미묘한 패턴과 새로운 트렌드를 파악하여 조직이 더 정확하고 시기적절한 결정을 내릴 수 있는 귀중한 인사이트를 제공합니다.
4. 연중무휴 24시간 가용성: 이러한 시스템은 24시간 내내 이용 가능하므로 시간대나 업무 시간에 관계없이 고객 문의를 신속하게 처리할 수 있습니다. 이러한 지속적인 가용성은 비즈니스가 셀프 서비스에 대한 고객 기대치를 충족하고 고객 충성도를 개선하는 데 도움이 됩니다.
5. 확장성 및 적응성: AI는 증가하는 고객 상호 작용을 처리하기 위해 간편하게 확장할 수 있으므로 서비스 품질 저하 없이 성장을 추구하는 비즈니스에 이상적입니다. 사례 양이 증가하면 추가 부하를 처리하도록 AI 에이전트를 간편하게 조정하여 일관되고 안정적인 지원을 보장할 수 있습니다.
6. 데이터 기반 인사이트: AI는 고객 상호 작용, 선호도, 행동에 대한 귀중한 데이터를 생성합니다. 비즈니스는 이 데이터를 사용함으로써 고객 요구 사항과 트렌드에 대한 인사이트를 확보하여 정보에 입각한 결정을 내리고 서비스 제공을 개선할 수 있습니다.
7. 정확성 및 일관성: 에이전트 AI는 고객 문의에 일관되고 정확한 응답을 제공하여 오류의 위험을 줄이고 고객이 신뢰할 수 있는 정보를 제공받도록 합니다. 에이전틱 루프와 인간 같은 추론을 통해 응답의 정확성을 개선할 수 있습니다. 이러한 일관성은 고객이 기대하는 경험을 제공함으로써 브랜드에 대한 신뢰와 믿음을 구축하는 데 도움이 됩니다. AI 에이전트가 놀라운 일관성을 가지고 일상적인 업무를 수행하지만, 신뢰성을 보장하기 위해서는 중요한 애플리케이션과 동적 환경에 인간의 감독과 검증이 필수적입니다.
8. 비용 절감: 디지털 인력을 통한 일상적인 업무 자동화는 운영 부담을 처리하여 상당한 비용 절감 효과를 창출하므로, 인간 직원은 더 복잡한 문제 해결과 전략적 이니셔티브에 시간과 전문성을 투입할 수 있습니다. 이러한 초점의 전환은 궁극적으로 생산성과 수익성을 개선합니다.

AI 에이전트는 다양한 이점(예: 생산성 개선, 비용 절감, 의사 결정 개선, 고객 경험 개선)을 제공합니다. 경영 컨설팅 기업 McKinsey 는 "조사 대상 기업 중 72% 이상이 이미 AI 솔루션을 배포하고 있으며, 생성형 AI에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 이러한 활동을 고려할 때 기업이 에이전트와 같은 첨단 기술을 계획 프로세스와 향후 AI 로드맵에 통합하기 시작하는 것은 놀라운 일이 아닙니다." 이러한 고급 AI 솔루션을 활용하면 기업은 시대를 앞서 나가고 고객 참여를 위한 혁신을 이룰 수 있습니다.

이러한 고급 AI 솔루션을 활용하면 기업은 시대를 앞서 나가고 고객 참여를 위한 혁신을 이룰 수 있습니다.

생성형 AI 에이전트를 배포할 준비를 하고 있다면 다음 몇 가지 모범 사례를 염두에 둡니다.

1. 명확한 목표를 정의합니다. 지능형 에이전트를 통해 달성하고자 하는 목표를 정의하는 것부터 시작합니다. 성공 측정.
2. 데이터를 평가하고 준비합니다. AI 에이전트는 고품질 데이터에 의존하여 효과적으로 작동합니다. 강력한 데이터 수집 및 관리 시스템을 갖추고 있는지 확인합니다.
3. 적합한 AI 에이전트 유형을 선택합니다. 요구 사항에 가장 적합한 유형을 선택합니다.
4. 기존 시스템과 통합합니다. AI 시스템이 기존 CRM, 커뮤니케이션 및 협업 도구, 기타 고객 서비스 도구와 원활하게 통합되는지 확인합니다.
5. 사용자 경험에 집중합니다. 최종 사용자를 염두에 두고 디지털 워크포스를 설계합니다. 상호 작용이 직관적이고 응답이 적시에 정확하게 이루어져 긍정적인 고객 경험을 제공하도록 합니다. 고객 기대치.
6. 모니터링하고 최적화합니다. AI 솔루션의 성능을 정기적으로 모니터링하고 사용자로부터 피드백을 수집합니다. 이 정보를 사용함으로써 AI 에이전트를 지속적으로 개선하여 효과적이고 관련성 있는 에이전트를 유지합니다.
7. 인간 감독을 위한 계획을 수립합니다. AI 에이전트는 많은 업무를 자율적으로 처리할 수 있지만 필요한 경우, 인간 개입을 위한 계획을 수립하는 것이 중요합니다.
8. 데이터 개인정보보호 및 보안을 보장합니다. 강력한 데이터 개인정보 보호 및 보안 조치를 구현하여 고객 정보를 보호합니다.

AI 에이전트는 다양한 산업 분야에 도움을 줄 수 있지만 다 똑같지는 않습니다. 비즈니스에 도움이 될 수 있는 몇 가지 눈에 띄는 유형에 대해 살펴보세요.

1. 영업 개발 담당자(SDR) 에이전트: 이러한 에이전트는 세일즈 프로세스의 일부를 자동화하여 리드 자격 평가, 세일즈 팀 코칭, 상향 판매 기회 식별을 지원합니다. 디지털 팀원 역할을 하며 연중무휴 24시간 리드를 육성하고 미팅을 예약함으로써, 인간 담당자가 관계 구축과 거래 체결에 집중할 수 있도록 합니다.
2. 고객 서비스 에이전트: 이러한 AI 어시스턴트는 최소한의 인간 개입으로 고객의 질문에 답변하고 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 다양한 채널에서 대량의 요청을 처리할 수 있으며, 과거 상호작용을 요약하고 응답을 제안함으로써 인간 상담원을 지원할 수 있습니다.
3. 마케팅 캠페인 에이전트: 이러한 에이전트는 마케팅 팀이 엔드투엔드 캠페인을 생성하는 것을 지원하는 데 사용됩니다. 캠페인 브리프를 생성하고, 고객 여정을 설계하며, 콘텐츠를 만들어 마케터의 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
4. 이커머스 에이전트: 이러한 에이전트는 온라인 판매와 관련된 다양한 작업을 지원하여 사용자 경험을 개선하고 운영 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 개인화된 제품 추천을 제공하고 고객에게 구매 프로세스를 안내하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
5. 협업 에이전트: 이러한 에이전트는 팀이 더 효과적이 되도록 함께 작동하는 전문 AI 시스템입니다. 서로 다른 부서에서 데이터와 인사이트를 공유하여 더 통합된 워크플로를 만들어 사일로를 허물도록 도울 수 있습니다.

AI 에이전트는 더 깊은 수준의 자동화, 개인화 및 인사이트를 제공하여 여러 산업 및 부서에서 회사에 꼭 필요한 추진력을 제공할 수 있습니다. 이 기술이 팀이 더 많은 성과를 달성하도록 돕는 방법은 다음과 같습니다.

• 개인화된 고객 서비스: 금융 고객이 이제 기대하는 종류의 개인화된 고객 서비스를 제공하는 것은 어려울 수 있지만, AI 에이전트는 그 어려움을 덜어줍니다. 통합된 고객 데이터를 바탕으로, 에이전트 AI는 인간을 위한 관련 인사이트를 표면화하여 각 고객의 고유한 요구와 목표에 맞게 금융 권장 사항을 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트는 고객의 지출 습관, 투자 포트폴리오, 위험 허용 범위를 분석하여 특정 저축 계획이나 투자 상품을 제안할 수 있습니다.
• 회의 준비 개선: 고객 지원 상호 작용을 정확하게 요약하려면 상세한 검토가 필요하며, 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. AI 에이전트는 진행 중인 사례, 미결 주문, 송장 및 최근 작업을 자동으로 압축하여 이 과정을 지원함으로써 팀의 시간과 비용을 절약합니다. 이를 통해 금융 자문가는 포괄적인 고객 개요를 완전히 준비한 상태로 회의에 참석할 수 있습니다.

• 예측 유지보수 및 생산 최적화: 지능형 시스템은 기계류를 모니터링하여 유지 보수 요구 사항을 예측하고 생산 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 생산성을 높이고 비용이 많이 드는 다운타임을 방지할 수 있습니다. AI 에이전트는 기계의 센서 데이터를 분석하여 잠재적인 고장을 나타내는 비정상적인 패턴을 식별한 다음, 자동으로 유지 보수 일정을 잡거나 교체 부품을 주문할 수 있습니다.
• 판매 계약 분석: AI 에이전트는 세일즈 팀이 거래를 파이프라인을 따라 진행시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI를 통해 판매 계약을 요약하여 계획 대비 실제 수량 및 수익의 편차를 강조 표시함으로써, 생산 실행 또는 재고에 대해 더 나은, 더 많은 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

• 최적화된 재고 관리: 에이전트 작업자를 통해 재고 관리를 개선할 수 있습니다. AI는 모든 투어 종료 시 예상 재고 대비 실제 점검된 재고를 강조 표시할 수 있습니다. 이러한 평가를 트럭에서 계산되었는지 또는 원래 적하 서류의 일부였는지와 같은 추가 세부 정보로 맥락화할 수 있습니다. 이를 통해 더 정확한 재고 관리와 낭비를 줄일 수 있습니다.
• 프로모션 콘텐츠 생성 자동화: AI 에이전트는 새로운 제품이나 시즌별 오퍼에 대해 사람들을 계속 알리도록 맞춤화된 프로모션 콘텐츠를 생성함으로써 마케팅 캠페인을 더 간편하게 관리할 수 있도록 합니다. 에이전트는 고객 구매 기록과 선호도를 분석하여 맞춤형 이메일 캠페인이나 광고 문구를 생성할 수 있습니다.

• 차량 성능 모니터링 및 선제적 정기점검: 자동차 회사는 AI 에이전트를 사용하여 차량 또는 차대의 성능을 완전히 파악할 수 있습니다. 차량 원격 측정을 기반으로 가장 중요하거나 시급한 차량 경고를 표면화할 수 있습니다. AI를 통해 유지보수 요구 사항에 대한 빠른 가시성으로 사전에 문제를 해결하고, 모바일 서비스 유닛을 파견하거나 운전자에게 약속 일정을 알리도록 알림을 보내는 등 권장 작업 중에서 선택할 수 있습니다.
• 대리점 커머스 및 프로모션: 대리점과 수리점은 커머스에서 에이전트 AI를 사용하여 타켓 시장에 어필할 수 있는 프로모션을 빠르고 간편하게 생성할 수 있습니다. 에이전트는 지역 시장 동향과 고객 인구통계를 분석하여 특정 차량 모델에 대한 최적의 가격 전략이나 특별 오퍼를 제안할 수 있습니다.

• 개인화된 환자 서비스: 지능형 시스템은 의료 분야에서도 한 차원 높은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 환자 서비스 에이전트는 질문에 답할 뿐만 아니라, 환자에게 필요한 최적의 의사의 진료를 예약고, 보장 범위 혜택을 검토하며, 병력 요약을 생성하고, 치료 요청을 승인하는 데 도움을 줍니다.
• 임상 시험 매칭 및 의료 제공자 네트워크 최적화: AI 에이전트는 개인화된 환자 치료 계획을 수립하고 기록 관리를 지원할 수도 있습니다. 또한 환자 세부 정보와 연구 기준을 사용하여 적격한 후보자를 관련 임상 시험에 매칭하여 분석을 단순화할 수 있습니다. 더 나아가, 에이전트 시스템을 사용하여 제공업체 네트워크에 대한 완전히 파악함으로써 제공자 정보와 과거 실적을 빠르게 검토함으로써 효율성을 높이고 환자 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

연중무휴 24시간 자율 고객 지원: AI 에이전트를 도입하면 고객 서비스 팀은 말 그대로 잠자는 동안에도 고객 문의를 해결할 수 있습니다. AI는 고객의 질문에 연중무휴 24시간 응답하여 필요한 모든 컨텍스트를 포함하여 우선순위 사례를 인간에게 에스컬레이션합니다. 서비스용 Agentforce는 신뢰할 수 있는 고객 데이터를 활용하여 브랜드의 목소리로 응답함으로써 모든 채널에서 자율적으로 이를 수행할 수 있습니다. 사전 구축된 템플릿을 사용하여 몇 분 안에 서비스용 Agentforce를 설정하거나 요구 사항에 맞게 에이전트를 빠르게 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트는 비밀번호 재설정을 처리하거나, 배송 정보를 업데이트하거나, 기본적인 문제 해결 단계를 제공하여 인간이 더 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다.

자율 세일즈 개발 및 회의 예약: 서비스 팀이 AI를 사용하여 24시간 내내 문의에 응답하는 것과 마찬가지로 세일즈 팀은 24시간 내내 자율적으로 제품 관련 질문에 답변하고 세일즈 담당자를 위한 회의를 예약할 수 있습니다. Agentforce 세일즈 개발 담당자(SDR) 에이전트는 데이터를 기반으로 한 답변을 사용하여 즉각적이고 정확하게 대응합니다. Agentforce SDR이 직원에게 에스컬레이션하기 전에 얼마나 자주, 어떤 채널에서, 언제 참여할지 설정할 수 있습니다.에이전트는 리드를 검증하고, 제품에 대해 자주 묻는 질문에 답변하고, 후속 통화를 예약할 수도 있습니다.

개인화된 쇼핑 경험: 디지털 워커는 커머스 팀에도 큰 도움이 될 수 있습니다. AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 고객 데이터로부터 개인화된 상품 추천 사항을 제공하고 쇼퍼에게 개인 어시스턴트 기능을 제공할 수도 있습니다. Agentforce를 통해 AI가 커머스 사이트나 WhatsApp과 같은 메시징 앱에서 직접 고객에게 응답할 수 있습니다. AI는 검색 쿼리를 안내하고 쇼퍼에게 제품 추천 사항을 맞춤화하여 고객이 더 빠르게 구매하도록 도와줍니다.

• 마케팅 캠페인 생성 및 최적화: 개선되고 완전히 최적화된 마케팅 캠페인을 원하시나요? AI 에이전트는 마케팅 팀이 더 나은 캠페인을 더 빠르게 구축하도록 도와줄 수 있습니다. 자율 어시스턴트는 캠페인 브리프와 타겟 고객 세그먼트를 생성한 다음, 해당 고객을 대상으로 하는 관련 콘텐츠를 제작합니다. AI는 Flow에서도 고객 여정을 구축할 수 있습니다. AI 에이전트는 또한 지속적으로 캠페인 성과를 주요 성과 지표(KPI)에 비추어 분석하며, 실시간 참여 데이터를 바탕으로 서로 다른 헤드라인을 A/B 테스트하거나 광고 지출을 조정하는 등의 개선 사항을 선제적으로 권장합니다.

AI 에이전트를 모든 팀을 위한 대기하는 상시 지원이라고 생각하세요. 이를 통해 직원은 더 많은 업무를 처리하고 고객이 기대하는 개인화를 제공할 수 있습니다.

비즈니스 소유자에게는 흥미로운 시기가 아닐 수 없습니다. AI 에이전트의 도입은 중요한 전환점이 될 것입니다. 이전에는 인간 사용자의 사전 정의된 입력에 의존하여 업무를 자동화했지만 이제는 AI 에이전트가 최소한의 개입을 통해 업무를 수행하고 학습할 수 있습니다.

머신 러닝, 대규모 언어 모델(LLM), 자연어 처리(NLP) 도구가 발전함에 따라 학습, 개선, 정보에 기반한 결정 능력도 함께 발전하고 있습니다. 더 빠른 의사 결정, 더 높은 생산성, 전문가가 고부가가치 프로세스에 집중할 수 있는 더 많은 공간을 기대할 수 있습니다.

AI 에이전트의 미래는 점점 더 정교해지는 에이전트 간 협업을 포함할 것이며, 이는 멀티 에이전트 시스템과 에이전트 에코시스템의 발전으로 이어질 것입니다. 이를 통해 더 복잡한 작업의 자동화가 가능해지고, 멀티 에이전트의 집단 인텔리전스를 통해 새로운 역량이 출현하게 될 것입니다.

이러한 모든 새로운 AI 개발을 통해 자율 에이전트 모델을 대규모로 도입하는 것은 어려운 작업처럼 보일 수 있습니다. 그렇기 때문에 AI 에이전트를 가장 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 Agentforce를 만들었습니다. IT 전문가가 아니어도 구축할 수 있습니다. 자연어를 사용하여 필요한 작업을 간단히 설명하면 나머지는 Agentforce에서 처리합니다. 

지금 바로 사용해 보세요. AI 에이전트에 대해 자세히 알아보고 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.