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AI 솔루션 문의하기
AI 에이전트(AI Agent)는 사용자를 대신하여 자율적으로 업무를 수행하는 지능형 소프트웨어 시스템입니다. 단순히 질문에 답변하는 챗봇과 달리 AI 에이전트는 목표를 이해하고 계획을 세우며 필요한 도구를 활용하여 실제 작업을 완수합니다.
예를 들어 프로젝트 매니저가 요청하면 AI 에이전트는 현재 진행 중인 프로젝트 및 담당자 그리고 우선순위를 분석하여 티켓을 자동으로 생성하고 링크를 공유합니다. 사람이 여러 단계를 거쳐야 하는 작업을 한 번의 요청으로 끝낼 수 있습니다.
많은 사람들이 AI 에이전트와 챗봇을 혼동합니다. 챗봇은 미리 정해진 시나리오에 따라 대화하거나 간단한 정보를 제공하는 반면 AI 에이전트는 상황을 판단하고 스스로 행동합니다. 챗봇에게 회의 일정을 잡아달라고 하면 가능한 시간대를 알려주는 것으로 그치지만 AI 에이전트는 참석자들의 캘린더를 확인하고 최적의 시간을 찾아 회의를 직접 예약하며 참석자들에게 알림까지 보냅니다. 이처럼 AI 에이전트는 정보 제공을 넘어 실제 업무를 완수하는 것이 가장 큰 차이입니다.
AI 에이전트는 고객 문의를 이해하고 데이터베이스를 검색하며 적절한 답변을 제공합니다. 복잡한 문제는 관련 부서로 자동 전달하고 처리 현황을 추적합니다. 구글 클라우드의 고객 에이전트를 도입한 기업들은 고객 응대 시간을 크게 단축했습니다.
코드 에이전트는 개발자의 업무를 지원합니다. GitHub Copilot 같은 도구는 코드를 자동으로 작성하고 버그를 찾아내며 최적화를 제안합니다. 개발 시간이 단축되고 배포 속도가 빨라지는 효과가 나타나고 있습니다.
삼성전자는 자체 개발한 생성형 AI 삼성 가우스를 기반으로 AI 에이전트를 구축했습니다. 이메일 자동 생성 및 문서 요약 그리고 번역 등의 업무를 AI가 처리하여 직원들의 생산성이 향상되었습니다. 삼성SDS는 Brity Copilot을 통해 회의 중 실시간 자막 생성 및 회의록 작성 그리고 이메일 초안 작성 등을 자동화했습니다. 직원들은 반복적인 작업에서 벗어나 더 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
네이버는 초거대 AI 하이퍼클로바X를 기반으로 검색 서비스를 고도화했습니다. AI 에이전트가 사용자의 질문을 이해하고 여러 출처에서 정보를 종합하여 맞춤형 답변을 제공합니다.
에이젠글로벌은 AI 금융 솔루션 아바커스를 우리은행 및 현대카드 등 금융회사에 제공하여 이상거래 탐지와 여신심사를 자동화했습니다. AI 에이전트가 방대한 거래 데이터를 분석하여 의사결정을 지원합니다.
LG디스플레이는 OLED 공정에 AI 에이전트를 도입하여 제조 데이터를 분석하고 품질 이상 문제를 자동으로 감지합니다. 문제 분석 시간이 대폭 단축되었으며 비용 절감 효과도 달성했습니다.
AI 에이전트의 두뇌 역할을 하는 것이 대규모 언어 모델입니다. GPT 및 Claude 그리고 제미나이 같은 모델이 사용자의 요청을 이해하고 적절한 행동을 판단합니다. 모델이 발전할수록 AI 에이전트의 성능도 향상됩니다.
AI 에이전트는 다양한 도구와 연결되어야 합니다. 캘린더 및 이메일 그리고 프로젝트 관리 도구 등과 API로 연동되어 실제 작업을 수행합니다. 도구 선택과 실행 순서를 스스로 결정하는 능력이 중요합니다.
복잡한 업무는 여러 단계로 나뉩니다. AI 에이전트는 전체 프로세스를 이해하고 각 단계를 순서대로 실행하며 중간 결과를 다음 단계에 전달합니다. 이러한 조율 능력을 오케스트레이션이라고 합니다.
가트너는 AI 에이전트를 전략 기술 트렌드로 선정했습니다. 많은 기업들이 AI 에이전트도입을 검토하고 있으며 시장 규모도 빠르게 확대되고 있습니다. IBM과 모닝컨설트 조사에 따르면 개발자들이 AI 에이전트 개발에 적극적으로 참여하고 있습니다. 세일즈포스는 Agentforce 플랫폼을 출시하여 기업들이 자체 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다.
마이크로소프트는 Dynamics 365와 Microsoft 365에 AI 에이전트기능을 통합했습니다. CRM 기록 업데이트 및 서비스 워크플로 관리 그리고 앱 간 명령 실행을 자동화하여 업무 효율을 높이고 있습니다.
한국인공지능산업협회가 선정한 AI 에이전트분야에는 뤼튼과 라이너가 이름을 올렸습니다. 뤼튼은 AI 검색을 넘어 실제 작업을 수행하는 에이전트 솔루션을 개발하고 있으며 라이너는 신뢰할 수 있는 출처를 기반으로 정확한 답변을 제공하는 AI 검색 에이전트를 운영합니다.
캐럿은 홍보 영상 만들어줘라는 간단한 요청만으로 기획부터 대본 작성 및 이미지 생성 그리고 음악 선정까지 전 과정을 자동으로 수행하는 AI 에이전트를 제공합니다. LG유플러스 같은 대기업들이 캐럿을 도입하여 제작 비용을 크게 절감했습니다.
AI 에이전트는 때때로 잘못된 정보를 생성하거나 예상치 못한 행동을 할 수 있습니다. 중요한 업무에 적용할 때는 검증 절차를 반드시 포함해야 합니다. 사람의 최종 확인이 필요한 단계를 명확히 정의해야 합니다.
AI 에이전트는 기업의 민감한 데이터에 접근합니다. 접근 권한을 명확히 설정하고 데이터 유출을 방지하는 보안 체계를 구축해야 합니다. 삼성SDS의 Brity Copilot은 키워드 및 메시지 패턴을 분석하여 중요 정보 입력 시 자동으로 발송을 차단하는 기능을 제공합니다.
고성능 AI 모델은 처리 속도가 느리고 비용이 높습니다. 업무의 중요도와 긴급성에 따라 적절한 모델을 선택해야 합니다. 단순 작업에는 경량 모델을 사용하고 복잡한 업무에는 고성능 모델을 사용하는 방식으로 비용을 최적화할 수 있습니다.
하나의 AI 에이전트로 모든 업무를 처리하기는 어렵습니다. 각 분야에 특화된 여러 AI 에이전트가 협력하는 멀티 에이전트 시스템이 등장했습니다.
예를 들어 마케팅 캠페인을 진행할 때 시장 조사 에이전트가 데이터를 수집하고 콘텐츠 작성 에이전트가 광고 문구를 만들며 디자인 에이전트가 이미지를 생성하고 분석 에이전트가 성과를 측정합니다. 각 에이전트가 자신의 역할을 수행하며 서로 정보를 주고받아 전체 프로젝트를 완성합니다. 세일즈포스는 멀티 에이전트 시스템이 영업 및 마케팅 그리고 고객 서비스 등 여러 부서가 협력해야 하는 복잡한 업무에서 큰 효과를 발휘할 것으로 예상하고 있습니다.
AI 에이전트 도입은 대기업만의 이야기가 아니라, 클라우드 기반 플랫폼을 활용하면 중소기업도 쉽게 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 작은 규모부터 시작하는 것이 좋습니다. 반복적이고 규칙이 명확한 업무를 선정하여 AI 에이전트를 적용하고 효과를 확인한 후 점진적으로 확대하는 전략이 효과적입니다. 명확한 목표 설정과 적절한 도구 선택 그리고 지속적인 모니터링을 통해 AI 에이전트를 성공적으로 도입할 수 있습니다.
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