최근들어 내년도 AI전망시 항상 포함되는 토픽중에 하나가 바로 AI에이전트입니다. Forrester가 6월에 2025년 최고 떠오르는 기술로 선정한 에이전트 AI는 콘텐츠 생성보다는 운영상의 의사 결정을 강조함으로써 제너레이티브 AI를 한 단계 더 발전시켰습니다. 아래와 같이 여러 기업들이 이미 AI에이전트를 사용하고 있습니다.

• Aflac, Atlantic Health System, Legendary Entertainment, NASA의 제트 추진 연구소와 같은 조직에서 이미 이 기술 채택

• CRM의 선두주자인 Salesforce는 에이전트포스 를 발표하면서 에이전트 AI를 중심으로 전략 수립

• IT 서비스 관리 대기업인 ServiceNow도 Now 플랫폼에 AI 에이전트 추가

• Microsoft와 다른 기업들도 이 경쟁에 동참

• 오픈AI도 인공지능(AI) 에이전트인 오퍼레이터를 내년 1월 출시 예정

AI 에이전트

• 인간의 개입 없이 다양한 작업을 스스로 수행하는 인공지능 시스템을 의미하는 것으로 매우 광범위하여, 간단한 작업 자동화에서부터 복잡한 의사결정과 실행까지 포함

• AI 에이전트는 고객 서비스, 공급망 관리, IT 운영 등 과거에는 사람의 개입이 필요했던 반복적인 작업을 자동화할 수 있고, 변화하는 상황에 적응하고 수동 감독 없이 예기치 않은 입력 처리

• 비결정적인 이성 기반의 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 능력

다음은 여러 AI 전문가들이 꼽은 AI 에이전트의 주요 활용 분야 6가지입니다.

1. 소프트웨어 개발

• 에이전트 AI는 AI 코딩 어시스턴트 또는 코파일럿을 대량의 코드를 작성하는 더 스마트한 소프트웨어 개발 도구로 탈바꿈시킬 것으로 예상

• 코딩 에이전트는 코드에서 사양을 자율적으로 리버스 엔지니어링하고, 사양에서 테스트 케이스와 코드를 포워드 엔지니어링하며, 특정 임계값 기준을 충족하는 아티팩트를 승인하여 전반적인 자동화 수준을 향상시킬 수 있음

• Gartner는 3년 이내에 더 똑똑한 AI 에이전트가 대부분의 코드를 작성하게 될 것이며, 이로 인해 대부분의 소프트웨어 엔지니어가 재교육을 받아야 할 것으로 예측

2. 더 강력한 RPA

• 에이전트 AI도 작업을 자동화할 수 있지만, 더 높은 수준의 의사 결정 기능이 필요한 더 복잡한 문제를 처리 가능

• AI를 통해 RPA는 규칙 기반 작업을 넘어 적응 가능한 자율 프로세스로 전환하여 비즈니스 운영 전반의 효율성을 크게 향상시킴

• RPA가 수행하던 가장 단순한 작업뿐만 아니라 예외 로직이 작동하는 경우의 미묘한 차이를 이해할 수 있도록 교육

3. 고객 지원 자동화

• 사람의 안내 없이도 매우 복잡하고 적응적인 의사 결정 프로세스를 처리할 수 있는 능력

• 고객 서비스 에이전트는 소매업, 금융 서비스, IT 서비스 데스크 지원 등 다양한 산업과 기능에 적용 가능

• 고도로 큐레이션된 봇이 제한된 수의 질문에 답하는 대신 AI 상담원은 다양한 고객의 요구를 이해하고 상황에 맞는 답변을 제공 가능

4. 엔터프라이즈 워크플로

• ServiceNow, Salesforce 및 기타 공급업체가 에이전트 AI를 수용함에 따라 엔터프라이즈 워크플로우가 이 기술의 최적지가 될 것이며, 기업은 일상적인 작업을 자동화하여 프로세스를 간소화

• 대규모 공급업체의 IT 도구를 비즈니스 전반에 배포하는 조직은 API로 연결해야 할 수 있는 다양한 솔루션을 사용하는 기업보다 유리할 것. 그래서, 기업들은 모든 데이터를 통합하고 정보 사일로를 피하는 것이 중요

5. 사이버 보안 및 위협 탐지

• 사이버 보안의 에이전트형 AI는 보안 및 사기 위협을 거의 실시간으로 자율적으로 탐지, 대응, 완화하여 잠재적 공격에 대한 대응 시간을 단축하고 전반적인 보안 강화

• 특정 위협과 취약성에 맞게 개인화된 보안 프로토콜을 구현 가능하며, 이러한 에이전트 자동화는 더욱 강력한 방어 메커니즘을 보장

• 보안AI 에이전트는 일상적인 작업과 보안 대응을 자동화하여 효율성과 비용 절감 도모

6. 비즈니스 인텔리전스

• 에이전트형 AI와 BI 솔루션을 결합하면 더 많은 직원이 유용한 분석에 액세스 가능

• 음성 질문을 기반으로 비즈니스 데이터 인사이트 생성

“에이전트가 할 수 있는 일은 아직 표면적으로 드러나지 않았습니다."라고 그는 말합니다. “우리는 아직 조직이 어떤 모습인지, 어떻게 상호 작용해야 하는지, 어떻게 관리되어야 하는지 모릅니다. 하지만 앞으로 몇 년이 지나면 모든 것을 알아낼 수 있을 것이라고 믿어 의심치 않습니다.”

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• 출처: https://www.cio.com/article/3607002/%EC%9C%A0%EB%A7%9D%ED%95%9C-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8B%B1-ai-%ED%99%9C%EC%9A%A9%EC%B2%98%EB%8A%94-%EC%A0%84%EB%AC%B8%EA%B0%80%EB%93%A4%EC%9D%B4-%EC%A7%80%EB%AA%A9.html