AI 에이전트는 무엇인가요?

CEO부터 신입 세일즈 담당자까지 기업 내 모든 직원에게 업무를 돕는 어시스턴트가 있다면 어떨까요? 언제든 도움을 줄 준비가 되어 있고, 고객에 대해 잘 알고 있으며, 다음에 해야 할 일에 대해 자세한 조언을 제공할 수 있는 그런 존재 말이죠. 다양한 유형의 AI 에이전트를 통해 그런 가능성이 현실이 되고 있으며, 그 범위는 계속 넓어지고 있습니다.

AI 에이전트는 사람의 개입 없이도 고객 문의를 이해하고 대응할 수 있는 인공 지능(AI) 시스템입니다. Agentforce 와 같은 에이전트 빌더 를 통해 제작되며, 머신 러닝 과 자연어 처리(NLP) 를 활용해 다양한 업무를 처리합니다. 이러한 지능형 에이전트에는 단순한 질문에 대한 답변부터 복잡한 문제 해결, 심지어 멀티태스킹까지 가능합니다. 무엇보다도, 스스로 학습하며 지속적으로 자신의 성능을 개선할 수 있다는 점이 큰 특징입니다. 이는 특정 업무마다 사람의 지시가 필요한 기존 AI와는 뚜렷하게 구분됩니다.

AI 에이전트는 다음과 같은 과정을 거쳐 자율적으로 업무를 수행합니다.

• 인식 및 데이터 수집: 에이전트 시스템은 고객 상호 기록, 거래 내역, 소셜 미디어 등 다양한 소스로부터 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 고객 문의의 맥락과 뉘앙스를 이해하는 데 매우 중요합니다. 특히, 고급 에이전트 AI는 데이터를 실시간으로 통합 및 처리하여 가장 최신 정보를 기반으로 문의를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
• 의사결정: 수집된 데이터를 정교한 머신 러닝 모델로 분석하여 패턴을 찾고, 상황에 맞는 결정을 내립니다. 예를 들어, 과거 상호작용과 현재 상황을 바탕으로 고객 문의에 가장 적합한 답변을 선택할 수 있습니다. 또한 이전 경험을 학습하고 시간이 지날수록 응답 품질을 개선합니다.
• 작업 실행: 의사결정이 내려지고 나면 디지털 어시스턴트는 필요한 작업을 실행합니다. 이는 고객의 질문에 답하거나 요청을 처리하는 것 부터, 복잡한 문제를 상담원에게 이관하는 것 까지 포함됩니다. 실행 과정은 고객이 신속하고 정확한 답변을 받을 수 있도록 설계됩니다.
• 학습 및 적응: 에이전트는 각 상호 작용으로부터 지속적으로 학습하여 알고리즘을 개선합니다. 지식 베이스 를 업데이트하고 피드백을 반영해 향후 응답의 정확성과 효율성을 높입니다. 이러한 지속 학습 덕분에, 변화하는 고객 기대치와 비즈니스 환경에서도 효과적이고 적합한 상태를 유지할 수 있습니다.

이 모든 과정을 통해 AI 에이전트는 제품 추천, 문제 해결, 후속 응대 등 다양한 업무를 자율적으로 처리합니다. 덕분에 상담원은 더 복잡하고 부가가치가 높은 활동에 집중할 수 있습니다.

AI 에이전트를 도입하면 고객 응대와 서비스 운영 방식이 근본적으로 변화합니다.

1. 효율성 개선: 이 기술은 여러 고객 문의를 동시에 처리할 수 있어 응답 시간을 크게 줄이고 고객 서비스 운영 의 효율성을 높입니다. 또한 언제 사람에게 이관해야 하는지 판단하고, 해당 문의를 처리하기에 가장 적합한 역량을 가진 담당자를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 서비스 품질을 유지하면서 더 많은 문의를 처리할 수 있습니다.
2. 고객 만족도 개선: 자율 에이전트는 빠르고 정확한 응답을 제공하여 고객 만족도 점수 를 높입니다. 데이터를 사용함으로써 상호 작용을 개인화하여 전반적인 고객 경험 을 향상시킵니다. 그리고 시간이 지남에 따라 학습하기 때문에 지속적인 개선이 가능합니다.
3. 의사 결정 개선: 방대한 데이터 세트를 분석하는 기능을 통해, 자율 시스템은 미묘한 패턴과 새로운 트렌드를 파악하고, 조직이 더 정확하고 시의적절한 결정을 내릴 수 있도록 가치 있는 인사이트를 제공합니다.
4. 연중무휴 24시간 가용성: 이러한 시스템은 하루 24시간, 연중무휴로 운영되며 시간대와 영업시간과 관계없이 고객 문의를 신속하게 처리합니다. 이러한 지속적인 가용성은 고객의 셀프 서비스 기대를 충족시키고, 고객 충성도를 높입니다.
5. 확장성 및 적응성: AI는 고객 문의량이 증가하더라도 쉽게 확장할 수 있어, 서비스 품질 저하 없이 성장을 추구하는 기업에 적합합니다. 케이스 수가 증가하면 AI 에이전트를 조정하여 추가 업무량을 처리할 수 있으며, 안정적이고 일관된 지원을 제공합니다.
6. 데이터 기반 인사이트: AI는 고객 상호 작용, 선호도, 행동에 대한 귀중한 데이터를 생성합니다. 비즈니스는 이 데이터를 사용함으로써 고객 요구 사항과 트렌드에 대한 인사이트를 확보하고, 데이터에 기반한 결정을 내려 서비스 제공을 개선할 수 있습니다.
7. 정확성 및 일관성: 에이전트 AI는 고객 문의에 대해 일관되고 정확한 응답을 제공하여 오류의 위험을 줄이고, 고객이 신뢰할 수 있는 정보를 제공합니다. 에이전틱 루프와 사람과 유사한 추론 방식을 통해 응답 정확도를 높입니다. 이러한 일관성은 고객이 기대하는 경험을 지속적으로 제공함으로써 브랜드에 대한 신뢰와 믿음을 구축하는 데 도움이 됩니다.
8. 비용 절감: 디지털 인력 을 활용해 반복 업무를 자동화하면 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 직원은 더 복잡한 문제 해결과 전략적 업무에 시간을 투입할 수 있으며, 이러한 변화는 궁극적으로 생산성과 수익성을 향상시킵니다.

AI 에이전트는 생산성 향상, 비용 절감, 의사결정 능력 강화, 그리고 고객 경험 개선 등 다양한 이점을 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." 라고 밝혔습니다.

이처럼 고도화된 AI 솔루션을 활용하면, 기업은 시대를 앞서 나가고 고객 참여 방식을 혁신할 수 있습니다.

다양한 산업 분야의 기업이 에이전트 시스템 통합의 이점을 경험하고 있습니다. 이 기술이 얼마나 다재다능한지 보여주는 산업별 AI 에이전트 사례와 구체적인 사용 사례 를 살펴보겠습니다.

개인화된 고객 서비스를 기대하는 금융 소비자들이 당장 고있지만, 이를 제공하는 일은 여전히 쉽지 않습니다. 그러나 에이전트 어시스턴트는 이 과정을 훨씬 수월하게 만들어 줍니다. 통합된 고객 데이터를 바탕으로 작동하는 에이전트 AI는 상담원에게 필요한 인사이트를 제공하고, 각 고객의 니즈와 목표에 맞는 금융 추천 사항을 제공할 수 있습니다. 고객과의 미팅을 준비할 때도 AI가 도움을 줄 수 있습니다.

고객 상담 내용을 정확하게 요약하려면 상세한 검토가 필요하며고, 실수가 발생하기 쉽습니다. AI 에이전트는 이 작업을 자동화하여 미해결 이슈, 주문, 청구서 및 최근 활동 내역을 자동으로 요약하고, 직원의 시간과 비용을 절약해 줍니다.

제조업에서는 지능형 시스템을 활용해 기계 상태를 실시간으로 모니터링하고, 유지 보수가 필요한 시점을 예측하며 생산 공정을 최적화할 수 있습니다. 이는 생산성을 높이고 고비용의 예기치 못한 중단을 줄이는 데 효과적입니다. AI 에이전트는 영업팀이 거래를 더욱 빠르게 진행할 수 있도록 지원하기도 합니다. 

AI를 활용하면 판매 계약을 요약해, 계획 대비 실제 수량 및 매출의 차이를 한눈에 파악할 수 있어 보다 정확하고 전략적인 의사결정이 가능합니다.

에이전트 작업자를 통해 재고 관리를 개선 할 수 있습니다. 예를 들어, 투어 종료 시점에 출고된 예상 재고와 실제 재고의 차이를 확인하고, 트럭에서 개수를 새었는지 등 세부 맥락까지 함께 분석할 수 있습니다.

또한 마케팅 캠페인 운영도 훨씬 간단해집니다. 신제품에 대한 소식을 효과적으로 전달할 수 있도록 프로모션 콘텐츠를 자동으로 생성 해 줍니다.

자동차 기업은 AI 에이전트를 활용해 차량 또는 차량의 성능을 전체적으로 파악할 수 있습니다. 차량 텔레매틱스 데이터를 기반으로 긴급하거나 중요한 알림을 우선적으로 표시해 주며, 유지 보수 필요 사항을 빠르게 파악하고 추천 조치를 선택할 수 있도록 지원합니다.

대리점과 수리점은 커머스에서 에이전트 AI를 사용하여 타켓 시장에 어필할 수 있는 프로모션을 빠르고 간편하게 생성할 수 있습니다.

헬스케어 지능형 시스템은 의료에서도 한 단계 높은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 환자 서비스 에이전트는 단순 문의 응답을 넘어 환자 상황에 적합한 의사를 연결하고 진료 일정을 예약할 수 있도록 도와줍니다. 보험 보장 범위를 확인하거나 의료 이력 요약 내용을 생성하고, 진료 요청을 승인하는 일까지 처리할 수 있습니다.

개인 맞춤형 치료 계획을 세우고 의료 기록 관리까지 지원할 수 있으며, 임상 시험 참여자를 찾는 작업도 환자 세부 사항 및 연구 기준을 기반으로 빠르게 매칭해 분석 과정을 간소화할 수 있습니다.

또한, 의료 제공업체 네트워크를 전체적으로 파악할 수 있어, 과거 실적과 정보를 한눈에 검토하고, 진료 효율성과 환자 대기 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트는 다양한 산업 분야서 활용할 수 있지만, 모두 같은 방식으로 작동하는 것은 아닙니다. 비즈니스에 도움이 되는 주요 AI 에이전트 유형을 소개합니다.

. 새 창에서 열기" target="_blank" class="link__new-tab">"조건-행동" 원칙 에 따라 작동하는 가장 기본적인 형태의 에이전트입니다. 현재 인식된 정보에만 반응하기 때문에 주변 환경에 대한 심층적인 이해는 없습니다. 예를 들어 간단한 고객 상담 챗봇에는 적합하지만, 복잡한 산업 환경에서는 활용에 한계가 있습니다.

이러한 에이전트는 주변 세계에 대한 내부 모델을 가지고 있기 때문에, 즉각적으로 보이지 않는 정보도 파악할 수 있습니다. 누락된 정보를 추론해 공백을 채우고, 맥락을 이해해 자율적인 의사결정을 내릴 수 있습니다. 단순 반응형보다 훨씬 유연하고 복잡한 작업에 적합합니다.

유틸리티 기반 에이전트는 유효용 함수를 기반으로 다양한 선택지를 평가하고, 가장 높은 기대 효용을 제공하는 행동을 선택합니다. 여러 해결 방안 중 최적의 경로를 결정해야 할 때 유리합니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 가장 안전하고 빠른 경로를 선택하는 데 이상적인 구조입니다.

특정 목표 달성에 최적화된 고성능 에이전트입니다. 각 행동의 결과를 고려하고, 해당 작업이 목표 달성에 기여하는지 여부를 기반으로 판단합니다. 복잡한 시나리오 속에서도 자율적으로 판단하고, 환경 변화에 따라 유연하게 대응할 수 있습니다.

학습 에이전트는 강화 학습을 통해 시간이 지날수록 성능이 개선됩니다. 변화가 빠른 산업에서 특히 유용하며, 고객의 니즈나 행동을 학습해 지속적으로 서비스를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 가상 어시스턴트는 고객의 요구 사항과 원하는 바를 더 많이 학습하며 점점 더 정교하게 서비스를 제공할 수 있습니다.

여기서 상위 수준의 AI 에이전트는 하위 수준의 에이전트가 공통의 목표를 향해 작업하도록 프로그래밍하고 지시합니다. 이러한 구조를 통해 비즈니스는 복잡한 다단계 프로세스를 더 간단한 업무로 세분화하여 각 AI 에이전트가 한 가지 책임에 집중하도록 합니다.

챗봇과 AI 에이전트는 역할과 기능에서 차이가 있습니다. 챗봇 은 일반적으로 고객 서비스나 정보 검색과 같은 특정 업무를 하기 위해 설계되었습니다. 미리 정해진 규칙과 스크립트를 따르고, 패턴 매칭과 키워드 인식을 사용하여 답변을 제공합니다. 단순한 질문에는 효과적이지만, 복잡한 맥락을 이해하거나 새로운 상황에 적응하는 데는 한계가 있습니다.

반면 AI 에이전트는 더 발전된 구조로 높은 자율성을 갖추고 있습니다. 다양한 업무를 처리할 수 있고, 상호 작용을 통해 학습하며 시간이 지날수록 성능이 향상됩니다. 특히 자율 에이전트는 여러 대화에서 맥락을 이해하고 유지할 수 있어, 보다 복잡하고 변화하는 환경에 적합합니다. 또한 다양한 시스템과 플랫폼에 연동되어, 사용자의 니즈와 환경을 깊이 이해해야 하는 업무도 처리할 수 있습니다.

예를 들어, AI 에이전트는 사용자의 캘린더 관리, 예약 진행, 맞춤형 추천 제공까지 가능하지만 챗봇은 FAQ 응답이나 에 대한 답변이나 간단한 거래 처리만 할 수 있습니다.

물론 AI 에이전트와 챗봇 의 구분이 점점 모호해지고 있지만, 기존 챗봇보다 AI 에이전트가 더 많은 기능과 자율성을 갖추고 있다는 점에서 향후 인간- AI 협업 을 이끌 핵심 기술로 주목받고 있습니다.

생성형 AI 에이전트를 배포하기 전, 다음과 같은 모범 사례를 참고하세요.

1. 명확한 목표를 정의합니다. 지능형 에이전트를 통해 달성하고자 하는 구체적인 목표를 먼저 정의하고, 성과를 측정할 기준을 마련합니다.
2. 데이터를 평가하고 준비합니다. AI 에이전트는 고품질 데이터에 기반해 효과적으로 작동합니다. 안정적인 데이터 수집 및 관리 시스템을 갖추고 있는지 확인합니다.
3. 적합한 AI 에이전트 유형을 선택합니다. 비즈니스 목적과 환경에 가장 적합한 AI 에이전트 유형을 선택합니다.
4. 기존 시스템과 통합합니다. AI 시스템이 기존 CRM, 커뮤니케이션 및 협업 도구 , 고객 서비스 솔루션 등 기존 시스템과 AI가 원활하게 통합되는지 확인합니다.
5. 사용자 경험에 집중합니다. 최종 사용자를 고려해 디지털 워크포스를 설계합니다. 직관적인 인터페이스, 신속하고 정확한 응답을 통해 긍정적인 고객 경험을 제공하도록 합니다.
6. 모니터링하고 최적화합니다. AI 성능을 정기적으로 모니터링하고 사용자로부터 피드백을 수집합니다. 이를 통해 에이전트가 지속적으로 효과적이고 관련성 있는 상태를 유지하게 합니다.
7. 사람 개입을 위한 계획을 수립합니다. AI 에이전트가 많은 업무를 자율적으로 처리할 수 있지만, 필요한 경우 사람이 개입할 수있는 체계를 마련해 두는 것이 중요합니다.
8. 데이터 개인정보보호 및 보안을 보장합니다. 고객 정보를 보호하기 위해 강력한 데이터 보안 및 개인정보 보호 조치를 적용합니다.

AI 에이전트는 여러 부서에 걸쳐 회사에 꼭 필요한 기능을 제공할 수 있습니다. 개인화된 고객 지원 제공부터 타겟 시장에 맞춘 프로모션 생성 및 배포에 이르기까지, 이 기술을 통해 팀이 더 많은 성과를 달성할 수 있는 방법을 소개합니다.

AI 에이전트를 도입하면 고객 서비스 팀 은 말 그대로 잠자는 동안에도 고객 문의를 해결할 수 있습니다. AI는 연중무휴 24시간 고객의 질문에 응답하고, 우선 처리해야 할 사안은 필요한 모든 맥락과 함께 담당 상담사에게 자동으로 이관합니다. Agentforce for Service는 신뢰할 수 있는 고객 데이터를 기반으로, 모든 채널에서 브랜드의 톤과 목소리를 반영해 자율적으로 응답할 수 있습니다. 사전 제작된 템플릿을 활용하면 몇 분 안에 Agentforce for Service 설정이 가능하며, 필요에 따라 빠르게 맞춤형 에이전트로 구성할 수도 있습니다.

서비스 팀이 AI를 사용하여 24시간 내내 문의에 응답하는 것과 마찬가지로 세일즈 팀 은 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.

디지털 워커는 커머스 팀 에도 큰 도움이 될 수 있습니다. AI 에이전트는 고객 데이터를 기반으로 개인화된 상품 추천을 제공하고, 쇼핑객에게 개인 어시스턴트 역할을 수행합니다. Agentforce를 활용하면 AI가 자사 커머스 사이트나 WhatsApp과 같은 메시징 앱에서 직접 고객과 소통할 수 있습니다. 검색어 추천부터 맞춤형 상품 추천까지 제공해 구매 결정을 빠르게 돕습니다.

최적화된 마케팅 캠페인을 빠르게 세팅하고 싶으신가요? AI 에이전트는 마케팅 팀 이 더 나은 캠페인을 구축하도록 도와줍니다. Agentforce 캠페인을 통해 AI 에이전트는 개요와 타겟 고객 세그먼트를 생성하고, 해당 고객에 맞춘 콘텐츠를 제작합니다. AI는 Flow 에서도 고객 여정을 구축할 수 있습니다. 또한 캠페인 성과를 핵심 지표(KPI)에 맞춰 지속적으로 분석하고, 개선 방안을 사전에 제안합니다.

AI 에이전트는 모든 팀을 위해 대기하는 상시 지원군이라고 생각하세요. 이를 통해 직원들은 더 많은 업무를 처리하고 고객이 기대하는 개인화 경험을 제공할 수 있습니다.

지금은 기업 운영자들에게 매우 흥미로운 시기입니다. AI 에이전트의 도입은 비즈니스 혁신의 중요한 분기점이며, 이전에는 사람의 사전 입력에 의존해 자동화를 구현했다면, 이제는 최소한의 개입으로도 업무를 수행하고 학습할 수 있습니다.

머신 러닝, 대규모 언어 모델(LLM), 자연어 처리(NLP) 도구 기술이 발전함에 따라 AI 에이전트의 학습 능력, 개선 속도, 그리고 더 정교한 의사결정 능력 역시 향상되고 있습니다.

더 빠른 의사결정, 높은 생산성, 그리고 전문가들이 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 여유가 생깁니다.

물론 이러한 자율 에이전트를 대규모로 도입하는 일은 다소 부담스러울 수 있습니다. 그래서 세일즈포스는 AI 에이전트를 가장 빠르고 간편하게 구축 할 수 있는 Agentforce 를 제작했습니다. 에이전트포스는 AI 에이전트를 가장 빠르고 간단하게 구축할 수 있는 솔루션으로 IT 전문가가 아니어도 가능합니다. 필요한 기능을 자연어로 설명하기만 하면 나머지는 Agentforce가 알아서 처리합니다. 지금 바로 사용해 보세요.