에이전틱 시스템의 부상: 봇에서 에이전트로

생성형 AI가 처음 등장했을 때 사람들은 주로 레시피를 생성하거나 여행 계획을 세우는 등 간단한 업무에 이 기술을 사용했습니다. 하지만 사람들이 이 기능에 익숙해지면서 이메일 초안 작성, 회의 메모 요약, 문서 작성과 같은 일반적인 업무를 처리할 수 있는 잠재력에 대해서도 호기심이 커졌습니다.

이제 모든 기업은 AI 기업이 되고 싶어 합니다. 실제로 지난 6개월 동안 경영진이 긴급하게 이 기술을 사용한 경우가 7배 증가했으며 , 이는 이제 인플레이션이나 경제 전반을 넘어 최고의 관심사가 되었습니다. 또한 77%의 비지니스 리더는 AI를 조속히 도입하지 않으면 AI 혁명을 놓칠 것이라고 우려하고 있습니다.

"이제 모든 기업은 AI 기업이 되고 싶어 합니다." – Jayesh Govindarajan, ​​Salesforce AI 플랫폼의 EVP

이 말은 전적으로 옳습니다. 챗봇에서 코파일럿, 자율 AI 에이전트 또는 "에이전틱 시스템"으로 옮겨감에 따라 아직 AI를 구현하지 않은 기업은 경쟁사에게 상당한 입지를 잃을 위험이 있으며, 이는 생각보다 더 빠르게 일어날 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)과 생성형 AI의 등장으로 인공 지능에 대한 비즈니스와 소비자의 관심이 높아지기 훨씬 전부터 많은 사람들은 이미 자신도 모르게 초보적인 AI 챗봇과 상호 작용하고 있었습니다. 일반적인 FAQ에 답변하거나 쇼퍼의 구매 내역에 따라 제품을 추천하는 것과 같은 간단하고 사전 정의된 업무 처리 등 이러한 봇은 우리 주변에서 흔히 볼 수 있었습니다. 기업은 훌륭한 고객 경험을 더 효과적이고 비용 효율적으로 제공하기 위해 이를 적극적으로 사용해 왔습니다. 예를 들어, Salesforce Einstein Bots은 3,000명 이상의 고객이 사용하고 있으며, 매월 약 6,500만 건의 세션을 처리합니다.

히스로 공항은 아인슈타인 챗봇을 사용함으로써 24시간 지원 서비스를 제공하여 한 달에 4,000건의 질문에 답변하고 통화 서비스양을 27% 줄일 수 있었습니다. 히스로 공항은 2023년 5월 출시 이후 실시간 채팅 사용량이 450% 증가하여 에이전트의 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있었습니다. 현재 히스로 공항은 아인슈타인 챗봇을 통해 콜센터의 고객 응대 속도가 약 40~60초 빨라졌습니다.

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

코파일럿은 생성형 AI, 자연어 처리(NLP), CRM(비즈니스 사용 사례의 경우)을 결합에 추가함으로써 일상적인 업무를 간소화하고 업무 플로우에서 더 동적이고 수작업이 적은 제안을 제공하여 이를 변화시키기 시작했습니다. 예를 들어, Salesforce의 Agentforce Assistant은 Agentforce에서 구축된 Data Cloud를 통해 엔터프라이즈가 고유한 데이터와 메타데이터를 사용하여 하여 강력한 고객 인사이트와 권장 사항을 생성하는 동시에 Einstein 트러스트 레이어를 사용하여 개인정보보호 및 데이터 거버넌스를 유지하도록 지원합니다. 유용한 응답을 생성할 수 있는 적절한 기업 데이터가 부족한 다른 AI 어시스턴트 또는 코파일럿과는 달리 Agentforce Assistant은 고객이 개인적이고 신뢰할 수 있는 데이터를 사용하여 응답을 생성하게 하는 엔터프라이즈급 코파일럿입니다.

전 세계에 있는 개인, 비즈니스 및 정부를 위해 고성능 항공기를 설계, 제작 및 유지 보수하는 선도적인 제트기 제조업체인 Bombardier는 Agentforce Assistant을 사용하여 회의 전에 세일즈 담당자가 알아야 할 잠재 고객에 대한 정보를 통합하고 가장 효과적인 참여 방법에 대한 권장 사항을 제공합니다. Agentforce Assistant은 고객 회의와 상호 작용으로부터 얻은 음성 메모를 전사하여 세일즈 팀이 새로운 잠재 고객을 만나고 기존 고객을 지원하는 데 소요될 수 있는 시간을 절약합니다.

"Agentforce Assistant은 고객 회의와 상호 작용으로부터의 음성 메모를 전사하여 세일즈 팀이 새로운 잠재 고객을 만나고 기존 고객을 지원하는 데 소요할 수 있는 시간을 절약해 줍니다." – Jayesh Govindarajan, ​​Salesforce AI 플랫폼의 EVP

하지만 코파일럿은 완전히 자율적이지 않습니다. 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 코파일럿은 이러한 기술을 구성해야 하므로 최상의 성능을 발휘하려면 어느 정도 인간 손을 거쳐야 합니다. 마치 매우 스마트하고 간단한 업무는 잘 수행하지만 더 많은 업무를 하려면 지침과 감독이 필요한 인턴이나 신입사원과 같다고 생각하면 됩니다.

이를 위해서는 디지털 어시스턴트가 아닌 신뢰할 수 있는 디지털 동료로 생각할 수 있는 에이전틱 시스템이 필요합니다.

고급 형태의 AI로, 인간 손을 많이 거치지 않고도 고차원적인 계획, 추론, 오케스트레이션을 수행할 수 있습니다. 사전 정의된 규칙을 따르는 기존 소프트웨어 프로그램과 달리, 자율 AI 에이전트는 생산성을 개선할 뿐만 아니라 새로운 기술과 능력을 통해 직원을 보강하여 모든 상호 작용을 아우르고 일상적인 업무를 완전히 자동화함으로써 더 높은 수익을 창출하는 보다 심층적인 고객 관계를 구축합니다. 또한 인간 같은 방식으로 인간 동료 및 고객과 상호 작용합니다.

예를 들어, Salesforce는 최근 세일즈 팀을 확장하고 훈련하는 데 도움이 되는 새로운 완전 자율 세일즈 에이전트 두 가지를 발표했습니다. Agentforce 에서 구축된 Agentforce SDR 에이전트는 자연어로 인바운드 리드와 자율적으로 소통하여 질문에 답변하고, 이의 제기를 처리하고, 인간 판매자를 위해 회의를 예약합니다. 한편 Agentforce 세일즈 코치 에이전트는 판매자와 함께 역할극에 자율적으로 참여하여 디스커버리, 피치 또는 협상 통화 중의 구매자를 시뮬레이션합니다.

이번 발표는 사전 프로그래밍된 시나리오 없이도 광범위한 서비스 문제에 대해 연중무휴 24시간 신뢰할 수 있는 고객 지원을 제공하는 Salesforce 최초의 완전 자율 AI 에이전트인 서비스용 Agentforce의 7월에 출시에 따른 것입니다. 또한 같은 달, Salesforce는 직원 서비스(예: 온보딩, 건강 혜택, 경력 개발)를 위한 새로운 AI 기반 어시스턴트를 제공할 수 있는 Workday와의 파트너십을 발표했습니다. 앞으로 몇 달 안에 Salesforce는 특정 직업을 위한 업무 기능을 자동화할 수 있는 다른 AI 에이전트도 공개할 예정입니다. 이러한 에이전트 중 일부는 즉시 이용할 수 있습니다. 나머지 에이전트는 기업의 특정 요구 사항에 맞게 사용자 지정할 수도 있을 것입니다.

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 이러한 업무는 상당히 복잡해질 수 있으므로 독립적으로 또는 함께 작동하는 사용자 지정 자율 AI 에이전트를 구축, 훈련 및 감독하기 위해서는 Agentforce와 같은 통합 에이전트 플랫폼이 필요합니다. 물리적 세계에 있는 모든 기업과 마찬가지로, 에이전틱 세계도 이와 같은 시스템이 필요합니다. 즉, 에이전트를 감독 및 모니터링하고, 필요한 시기와 장소에 빠르게 도입하고, 목표를 달성하기 위해 성능을 감사하면서 책임을 묻는 시스템 말입니다.

에이전틱 AI에 대해 아직 탐구하고 이해해야 할 것이 많습니다. 이 여정은 자율 주행의 진화와 그 여정이 비슷합니다. 이 기술은 차선 이탈 경고, 자동 주차, 긴급 제동 등 운전자가 활성화할 수 있는 옵션인 특정 기능 제공하는 자동차에서 본격적으로 시작되었습니다. 하지만 기술이 발전하면서 승객을 태운 무인 택시가 번잡한 도시 거리를 달리는 모습이 보이기 시작했습니다.

요점: 자율 기술을 통해 독립적으로 또는 함께 작동하는 다양한 기술 옵션을 사용할 수 있습니다. 챗봇, 코파일럿, 에이전트가 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 그치지 않고 이 모든 기술을 하나의 기술로 작동시켜 엔터프라이즈 IT의 미래를 형성해 나갈 것입니다.

"챗봇, 코파일럿, 에이전트가 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 그치지 않고 이 모든 기술을 하나의 기술로 작동시켜 엔터프라이즈 IT의 미래를 형성해 나갈 것입니다." – Jayesh Govindarajan, ​​Salesforce AI 플랫폼의 EVP

많은 비즈니스 리더는 아직 기술에 대한 신뢰도를 쌓아가고 있는 중이기 때문에 완전 자율 AI 에이전트에 대해 신중한 입장을 취하고 있습니다. 효율성에 영향을 미칠 수 있는 오래된 데이터의 오류 가능성을 인식하고 있습니다.

하지만 일부 LLM처럼 몇 년마다 공개적으로 이용 가능한 정보로 모델을 훈련시키는 것이 아니라 기업의 자체 데이터를 지속적으로 사용함으로써 정확성과 관련성 문제를 극복할 수 있습니다. 또한 개인 식별 정보(PII)를 마스킹하고 AI 에이전트가 따라야 할 명확한 매개변수와 가드레일을 정의하는 등의 기능을 수행하는 Einstein 트러스트 레이어와 같은 시스템을 통해 AI 문의를 다룸으로써 신뢰도 문제도 비슷하게 해결할 수 있습니다.

AI 에이전트가 방대한 기능을 이해하고 실행하는 것도 매우 중요하지만 제한 사항을 인식하고 인간 개입이 필요한 시점을 이해하는 것도 그에 못지않게 중요합니다. Salseforce의 에이전트는 모르는 것이 있으면 뒤로 물러서서 적절한 가드레일을 통해 에이전트-인간 핸드오프에 참여하도록 훈련받았습니다.

AI 구현 프로세스 전반에 걸쳐 고객과 협력하고 맞춤 솔루션을 제공하여 고객이 현재 시장에 출시된 다양한 AI의 자율 기능을 수용하는 데 있어 편안함과 자신감을 촉진해 줍니다. 이제 달성 가능한 일에서 피할 수 없는 일에 대비하는 것으로 초점을 전환해야 할 때입니다.

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