기업의 지속가능성을 위한 AI 에이전트 종합 가이드

지속가능성 전문가들은 세상을 더 나은 방향으로 바꾸고 싶어 합니다. 하지만 기업의 지속가능성 팀은 보통 규모가 작고 예산도 한정되어 있어, 적은 자원으로 더 많은 일을 해내야 하는 상황에 자주 놓입니다. 게다가 경영진, 공급망, 규제 기관으로부터의 압박이 점점 커지면서, 기업들은 이제 지속가능경영을 빠르게 확장해야만 합니다.

하지만 현실적으로 많은 지속가능성 팀은 데이터 작업과 수작업 프로세스에 발목이 잡혀 있습니다. 예를 들어 탄소 배출량 산정이나 지속가능성 데이터 관리 같은 일들은 전통적으로 필수적이지만 지루하고 반복적인 업무였습니다. 수개월에 걸친 데이터 수집과 정합성 검증 과정이 필요했습니다. 하지만 이제 ‘지속가능성 AI 에이전트’가 등장하면서, 기업들은 이런 데이터 기반 반복 업무에 디지털 노동력을 투입할 수 있게 되었습니다. 그 결과 지속가능성 팀은 리포트 작성이나 데이터 관리 업무의 효율과 품질을 높이는 것은 물론, 보다 전략적이고 의미 있는 일에 집중할 수 있는 시간을 확보하게 됩니다.

지속가능성 AI 에이전트의 유형별 특징과 기업들이 이를 어떻게 활용해 지속가능성 팀의 역량을 강화하고 있는지 살펴보세요.

 

학습 내용

• 지속가능성을 위한 AI 에이전트란?
• AI 에이전트와 생성형 AI 의 차이점
• AI 에이전트가 지속가능성 과제를 해결하는 방법
• 지속가능성을 위한 AI 에이전트의 유형
• 지속가능성을 위한 AI 에이전트의 주요 구성 요소
• 지속가능성을 위한 AI 에이전트의 이점
• 지속가능성을 위한 AI 에이전트의 활용 사례
• 적합한 AI 에이전트 솔루션 선택 방법
• 지속가능성을 위한 AI 에이전트 구현 단계별 가이드
• AI 에이전트의 미래 트렌드

지속가능성을 위한 AI 에이전트는 인간의 개입이 거의 또는 전혀 없이 작업을 수행하기 위해 지속가능성 데이터를 분석하고 학습하는 자율적인 AI 에이전트입니다. 이러한 에이전트는 고급 알고리즘과 머신러닝을 활용하여 지속가능성 관리의 효율성과 효과를 향상시킵니다. 방대한 양의 데이터를 처리하고 트렌드를 파악하며 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다. 이를 통해 운영을 간소화하고 규제 요건과 이해관계자의 기대치를 준수할 수 있도록 지원합니다. AI 지속가능성 에이전트를 통합하면 지속가능성 팀의 업무 부담이 줄어들어 기업의 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.

AI 에이전트와 생성형 AI 는 모두 인공지능의 하위 집합이지만, 사용 목적이 다릅니다.

AI 에이전트는 환경을 관찰하고, 의사결정을 내리고, 특정 목표를 달성하기 위해 자율적으로 조치를 취합니다. 반면 생성형 AI는 일련의 규칙이나 학습 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만들거나 새로운 결과물을 생성하는 데 활용됩니다.

주요 차이점은 목적과 자율성에 있습니다. AI 에이전트는 작업 완료나 지원 제공과 같은 특정 목표를 염두에 두고 만들어지는 반면, 생성형 AI 는 탐색과 생성에 중점을 둡니다. AI 에이전트는 기본적으로 생성형 AI 를 사용하며, 두 기술은 종합적인 AI 전략에서 서로를 보완합니다.

현재 기업의 지속가능성 팀은 다음과 같은 몇 가지 과제에 직면해 있습니다:

1. 단절된 데이터: 데이터가 서로 다른 시스템에 격리되어 있으면 기업의 지속가능성 성과를 전체적으로 파악할 수 없습니다. Salesforce 의 지속가능성 소프트웨어인 Net Zero Cloud 용 Agentforce를 사용하면 조직은 Salesforce 플랫폼 전반에서 지속가능성 데이터를 연결할 수 있습니다. 에이전트포스는 모든 Salesforce 애플리케이션에 적용되는 에이전트 계층(layer)이므로 비즈니스의 모든 부분으로 확장될 수 있습니다.
2. 높아지는 기대와 요구: 비즈니스 내외부에서 지속가능성 성과에 대한 관심이 높아지면서, 지속가능성 팀은 여러 질문과 요청에 시달리고 있습니다. 지속가능성을 위한 AI 에이전트는 가장 시급한 질문에 대한 답변을 신속하게 찾도록 도와줍니다. 특히 공급업체 설문지 작성, RFP 프로세스 자동화, 투자자, 고객, 리더와의 커뮤니케이션, 더 빠른 인사이트를 통한 프로그램 계획 가속화에 유용합니다.
3. 점점 더 복잡해지는 규제 환경: 전 세계적으로 의무적인 지속가능성 규정이 시행되고 있으며, 규정은 더욱 엄격해지고 있습니다. 지속가능성 AI 에이전트는 자발적 공시 보고서뿐 아니라 의무 보고서, 10-K 보고서까지 작성, 업데이트, 저장하는 과정을 신속하게 처리할 수 있습니다. 특히 ESRS, SASB, CDP, GRI 등 주요 글로벌 공시 프레임워크에 맞춰 보고서를 정리할 수 있도록 설계되어 있습니다. 또한 이러한 AI 에이전트는 보고서 작성에 필요한 각종 자료 정리부터 문서화, 감사 추적용 기록 관리까지 자동화해, 기업의 보고 업무 부담을 크게 줄이고 정확성을 높이는 데 기여합니다
4. 데이터 프라이버시 및 보안 문제: AI 에이전트가 대량의 지속가능성 데이터를 수집하고 분석하기 때문에 데이터 프라이버시와 보안은 고객의 신뢰를 유지하는 데 가장 중요한 요소입니다. 따라서 지속가능성 관리에서 AI 의 책임감 있는 사용을 보장하는 애플리케이션을 선택하는 것이 중요합니다. Salesforce 의 내부 신뢰 제품 프레임워크는 모델 안전성 테스트, 인간 중심 제품 설계, 결과 해석에 도움이 되는 인앱 가이드를 요구합니다. 이 프레임워크는 Net Zero Cloud 및 Agentforce로 확장되므로 이해관계자의 신뢰를 유지할 수 있습니다.

지속가능성을 위한 AI 에이전트에는 크게 두 가지 유형이 있습니다:

• 자율 에이전트: 인간이 지시하지 않아도 스스로 작동하는 에이전트입니다. 데이터, 워크플로, 지능적인 추론을 사용합니다.
• 보조 에이전트: 자율적인 추론과 작업을 수행하면서 인간이 특정 작업을 완료하도록 보조하는 에이전트입니다.

데이터를 검색하고 분석하며, 계획을 수립하고, 그 계획에 따라 행동하는 것이 최신 AI 지속가능성 에이전트가 다른 봇과 차별화되는 점입니다. 더 복잡한 사전 정의 규칙과 의사결정 트리를 통해 차별화됩니다.

지속가능성을 위한 AI 에이전트의 효과는 몇 가지 주요 구성 요소에 따라 달라집니다:

• 통합 데이터 플랫폼: 통합 데이터 솔루션은 여러 소스에서 정형 및 비정형 데이터를 통합해 AI 에이전트의 성능과 자동화를 향상시킵니다.
• 보안 및 규정 준수: AI 에이전트는 데이터를 안전하게 보호하기 위해 한계 범위를 설정합니다. 이러한 가드레일에는 에이전트가 정보를 공유할 수 있는 시기와 방법에 대한 규정 준수 조항이나 규칙과 같은 사전 정의된 제한사항이 있습니다. 이러한 가드레일이 마련되어 있더라도 에이전트의 응답은 데이터가 안전하게 사용되도록 신뢰 계층을 거쳐야 합니다.
• 자연어 처리(NLP) 기능: NLP를 통해 AI 에이전트가 사람의 언어를 이해하고 응답할 수 있습니다.
• 데이터 분석을 위한 머신러닝 알고리즘: AI 에이전트는 머신러닝 알고리즘을 사용해 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 식별합니다. 이를 통해 보다 정확한 예측으로 정보에 기반한 의사결정을 내립니다.
• 지속가능성 소프트웨어 및 비즈니스 플랫폼과의 통합: AI 에이전트는 지속가능성 소프트웨어 및 비즈니스 플랫폼과 원활하게 통합되어, 에이전트가 필요한 데이터에 액세스해 운영을 간소화할 수 있도록 해야 합니다.

지속가능성을 위한 AI 에이전트의 도입은 여러 가지 이점을 가져다줍니다:

• 운영 간소화 및 생산성 향상: 지속가능성을 위한 AI 에이전트는 반복적이고 데이터가 많은 작업을 자동화하여 실무자가 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다.
• 데이터 기반 인사이트: AI 에이전트는 대량의 데이터를 수집하고 분석합니다. 이로써 지속가능성 팀에 성과, 트렌드, 패턴에 대한 중요한 인사이트를 제공하여 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
• 상시 가동: 지속가능성 팀은 정해진 근무 시간에 제한을 받지만, AI 에이전트는 24 시간 내내 근무할 수 있습니다. 특히 자율 에이전트의 경우 더욱 그렇습니다. 응답이 상시 대기 상태이기 때문에 고객 응답 시간이 단축됩니다.
• 정확성: 지속가능성을 위한 AI 에이전트는 포괄적이고 정확한 데이터를 기반으로 작동합니다. 이를 통해 인간이 작업할 때 흔히 발견되는 오류 없이 정확한 결과를 생성합니다.
• 확장성: 데이터 관리 업무를 위해 직원을 더 고용할 필요 없이 대량의 데이터를 처리합니다.
• 간편한 사용자 지정 및 사용: 일부 지속가능성 AI 에이전트는 노코드 또는 로우코드 맞춤화를 통해 즉시 작동하므로 팀이 신속하게 결과를 확인할 수 있습니다. 다른 에이전트는 이러한 AI 에이전트를 다양한 요구 사항과 활용 사례에 맞게 구축 가능하죠.

• 인사이트 수집: 복잡한 지속가능성 관련 질문에 신속하게 답변하여 시기적절하고 정확한 정보를 제공합니다. 실시간 데이터에 액세스하여 조직의 지속가능성 성과에 대한 인사이트를 제공하고, 이해관계자와의 신뢰와 투명성을 구축합니다.
• 보고 작업 자동화: 자발적 공시 보고서와 의무 보고서, 10-K 제출을 위한 스니펫을 생성, 업데이트, 조정할 수 있습니다. 모든 문서가 자동으로 포함되므로 수작업 부담이 크게 줄어들고 정확한 감사 추적이 보장됩니다.
• 공급업체 참여: 공급업체 설문지에 대한 응답을 자동화하여 참여도와 데이터 정확도를 개선하고 공급망이 지속가능성 기준을 충족하도록 보장합니다. 공급업체 데이터의 수집과 검증을 자동화하여 지속가능성 팀의 부담을 줄이고 데이터 정확도를 개선합니다.
• 이해관계자 커뮤니케이션: 투명성과 신뢰를 높이는 정확한 실시간 데이터를 제공하여 투자자, 고객, 리더와의 커뮤니케이션을 촉진하세요. 지속가능성 보고서의 생성과 배포를 자동화하여 이해관계자가 최신 정보에 액세스할 수 있도록 만듭니다.
• 탄소 배출량 인사이트: 과거 배출량, 기후 목표, 에너지 소비량과 같은 인사이트를 자동으로 표시합니다. Salesforce 지속가능성 팀은 에이전트포스를 사용하여 기업 자체 데이터에서 얻은 중요한 지속가능성 인사이트를 자연어로 전달하고 있습니다.
• 현장 서비스 파견: 운송 경로를 최적화하여 탄소 발자국을 최소화하고 배송 작업에서 발생하는 전체 배출량을 줄입니다.
• 지속 가능한 소싱: 지속가능성에 중점을 두고 소싱 및 조달을 관리하여 공급업체가 환경 및 윤리 기준을 충족하도록 보장합니다.
• 예측 유지보수: 기계 사용 데이터에 액세스하여 고객 자산에 문제가 발생하기 전에 유지보수 일정을 추천하고 예약하여 유지보수 효율성을 높입니다.
• 농가 소통 및 농업 확장: 농부들을 위한 비료, 영양제, 살충제 등의 현장 적용 프로세스를 간소화하여 지속 가능하고 재생 가능한 농업에 대한 기업의 책임을 강화합니다.
• 에너지 효율 및 난방 업그레이드: 고객 맞춤형 에너지 효율 및 난방 업그레이드 혜택과 추천을 제공하고, 원활한 서비스 예약을 지원합니다.
• 분산 에너지 자원의 상호 연결 간소화: 신청 승인 프로세스를 자동화하고 간소화하여 현재 밀려 있는 태양광, 풍력, 저장 시스템을 전력망에 연결해 청정에너지 목표를 달성할 수 있도록 합니다.
• 기후 재난 구호 매칭: 기부금 매칭 및 배송을 자동화하여 한 번의 요청으로 재난 구호 운영을 간소화합니다.

적합한 AI 에이전트를 선택하려면 몇 가지 주요 고려 사항을 고려해야 합니다:

• 데이터 인프라: AI 에이전트의 효율성을 극대화하려면 데이터가 깨끗하고 사용 가능한 상태인지 확인해야 합니다. 데이터 품질은 모든 AI 솔루션의 성공에 핵심적인 요소입니다. 기업은 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하기 위해 데이터 거버넌스 및 관리 관행에 투자해야 합니다. 여기에는 데이터 정리 프로세스 구현, 데이터 표준 수립, 데이터의 정기적인 업데이트 및 검증이 포함됩니다.
• 거버넌스 프레임워크: 신뢰와 규정 준수를 유지하기 위해 확립된 윤리 및 규정 준수 표준 내에서 운영되는 솔루션을 찾아야 합니다. 거버넌스 프레임워크는 책임감 있고 윤리적인 AI 사용에 필수적입니다. 여기에는 AI 사용을 관리하는 정책과 절차를 구현하고, 의사결정 프로세스의 투명성을 보장하며, 관련 규정과 표준을 준수하는 것이 포함됩니다.
• 환경에 미치는 영향: 설계상 지속 가능한 AI 에이전트의 우선순위를 정해야 합니다. 최적화된 에이전트 모델과 투명한 데이터로 환경에 미치는 영향을 최소화하는 솔루션을 찾습니다.
• 교육 및 지원: 특정 활용 사례에 필요한 맞춤화 및 지원 수준을 고려하세요. AI 지속가능성 에이전트를 구현하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 숙련된 관리자와 협력하여 특정 비즈니스 프로세스에 맞게 AI 에이전트를 맞춤화하고 숙련도를 보장하기 위해 지속적인 교육과 지원을 제공하는 것이 포함됩니다.

1. 요구사항 결정: 지속가능성 팀이 직면한 구체적인 과제와 목표를 파악하여 AI 에이전트의 필요한 기능을 결정합니다. 현재 프로세스에 대한 철저한 평가를 수행하고, 문제점을 파악하고, 명확한 목표를 정의합니다.
2. 솔루션 평가: 다양한 AI 에이전트를 조사하고 비교하여 자사에 가장 적합한 것을 찾습니다. 다른 비즈니스 기술과의 통합, 환경에 미치는 영향, 기능, 비용, 지원 등의 요소를 고려하세요. 기능, 성능, 기존 시스템과의 호환성 등 활용 가능한 AI 에이전트를 평가하세요.
3. 데이터 준비: AI 에이전트가 정확한 경험을 제공할 수 있도록 지속가능성 데이터가 정확하고 체계적이며 접근 가능한 상태인지 확인하세요. 데이터의 품질은 AI 에이전트의 성능에 직접적인 영향을 미치므로 데이터 준비는 매우 중요합니다.
4. AI 에이전트를 기존 시스템과 통합: 에이전트를 지속가능성 소프트웨어 및 기타 기술 시스템과 원활하게 통합하세요.
5. AI 에이전트 교육 및 모니터링: AI 에이전트 구현에 필요한 학습 데이터를 제공하고 에이전트 성능을 지속적으로 모니터링하여 최적의 결과를 제공할 수 있도록 만드세요.

지속가능성을 위한 AI 에이전트의 미래는 유망하며, 몇 가지 트렌드가 등장할 예정입니다.

• 통합 강화: 다른 비즈니스 애플리케이션과의 통합이 강화되면 지속가능성에 대한 보다 전체적인 관점을 제공할 수 있습니다. 더 나은 의사결정과 리소스 할당이가능해집니다. AI 기술이 발전할수록 지속가능성을 위한 AI 에이전트와 다른 비즈니스 애플리케이션 간의 보다 원활한 통합을 기대할 수 있습니다.
• 고급 분석: 보다 정교한 분석 기능은 더욱 심층적인 인사이트와 개선 기회를 파악하여 효과적인 지속가능성 전략을 추진하는 데 도움이 될 것입니다. 고급 분석은 미래의 지속가능성 과제에 대한 예측 인사이트를 제공하여, 조직이 새로운 트렌드와 규제에 대응하여 앞서 나갈 수 있도록 돕습니다.
• 채택률 증가: 지속가능성이 더욱 중요한 비즈니스 기능으로 자리 잡으면서 AI 에이전트의 도입이 증가할 것으로 예상됩니다. 지속가능성의 중요성이 커지면서 지속가능성을 위한 AI 에이전트에 대한 관심이 높아지고 있기 때문입니다. 더 많은 비즈니스 조직이 그 가치를 인식함에 따라 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트 채택이 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 지속가능성을 입증해야 한다는 이해관계자의 압력 증가, 규제 환경의 변화, 지속 가능한 관행의 경쟁 우위 등에 의해 주도되고 있습니다.