'어떻게': 에이전틱 AI의 복잡성 살펴보기

저는 매일 조직 전체에서 에이전틱 AI를 확장하려는 고객과 협력하고 있습니다. 이들은 모두 유사한 과제에 직면해 있습니다. 즉, 엔터프라이즈 지원성(예: 어떻게 하면 에이전틱 AI를 조직의 비즈니스 프로세스 및 IT 환경에 효과적이고 안전하게 통합할 수 있을까요?, 신뢰 확보(예: AI 에이전트가 제대로 동작하도록 하려면 어떻게 해야 하나요?), 그리고 출시 시기 조정(예: 어떻게 개념 증명 이상으로 빠르게 확장하나요?)입니다.

하지만 AI 에이전트를 확보하는 것만으로는 충분하지 않으며 성공적인 결과로 이어지지도 않습니다. 여기서 전략적 필수 요소는 이를 관리하는 데 필요한 능력을 구축하는 것입니다. 

에이전틱 AI를 배포할 때 가장 중요한 과제 중 하나는 애플리케이션이 엔터프라이즈를 지원하도록 하는 것입니다. 여기에는 복잡한 IT 환경 내에서 AI 에이전트를 안전하게 통합하고 다양한 시스템에서 상호 작용을 오케스트레이션하는 것이 포함됩니다. 이를 달성하기 위해 조직은 다음을 수행해야 합니다.

기존 투자 활용: 데이터 및 AI 플랫폼에 대한 기존의 전략적 투자를 기반으로 구축합니다. IBM watsonx, Microsoft Azure, Amazon Web Services(AWS), Google Cloud 등 이러한 플랫폼은 에이전틱 AI를 구현하기 위한 기본 계층을 형성합니다.

사용 사례 평가: 비즈니스 프로세스를 철저히 평가하여 에이전틱 AI로부터 이점을 얻을 수 있는 사례를 파악합니다. 여기에는 에이전틱 AI에 대한 프로세스의 적합성을 평가하고 이를 혁신하는 데 필요한 적절한 AI 능력을 결정하는 것이 포함됩니다.

확장가능한 아키텍처 설계: 플랫폼 전반에서 에이전트의 원활한 통합 및 오케스트레이션을 지원하는 아키텍처를 개발합니다. 이것은 멀티 에이전트 오케스트레이션, 안전한 에이전트 간 협업, 툴에 대한 액세스 제어 및 중앙 집중식 에이전트 수명 주기 관리와 같은 능력을 포함합니다.

에이전틱 AI의 채택과 효과를 보장하려면 신뢰가 가장 중요합니다. 조직은 데이터 품질, 거버넌스 및 보안과 관련된 몇 가지 문제를 해결해야 합니다.

데이터 준비성: 상담원이 고품질의 관련성 높은 데이터에 액세스할 수 있도록 해야 합니다. 여기에는 데이터 제품 큐레이션, 정형 및 비정형 데이터 관리, 실시간 분석과 AI 모델 정확도를 지원하기 위한 데이터 품질 유지 관리가 포함됩니다.

제어 주입: 특히 고위험인 사용 사례에 대해 에이전트 워크플로 내에서 강력한 제어를 구현합니다. 여기에는 에이전트 행동과 비즈니스 결과에 미치는 영향을 모니터링하기 위한 관측 가능성과 휴먼인 루프(human-in-the-loop) 제어 및 감사 추적 기능을 임베딩하는 것이 포함됩니다.

보안 조치: 이동 중인 데이터와 저장 중인 데이터를 보호하는 포괄적인 보안 프로토콜을 구축합니다. 여기에는 멀티 클라우드 환경에서 데이터를 보호하고 데이터 보호 규정을 준수하는 것이 포함됩니다.

비즈니스의 경쟁 우위는 속도와 민첩성에 달려 있습니다. 에이전틱 AI의 가치를 극대화하기 위해 조직은 시장 출시 시간을 단축해야 합니다.

가치 중심 파일럿: 즉각적인 가치를 제공하는 파일럿 프로젝트의 우선순위를 정합니다. 여기에는 AI가 일반적으로 8주에서 12주 이내에 최소 기능 제품(MVP) 형태로도 실질적인 이점을 보여줄 수 있는 사용 사례를 선택하는 것이 포함됩니다.

확장가능한 오케스트레이션: 에이전트가 작업을 조정하고 프로세스 경계를 준수하면서 플랫폼 간에 작동할 수 있도록 하는 강력한 에이전트 오케스트레이션 계층을 구현합니다.

성능 최적화: 에이전트 확장에 따라 속도, 안정성, 비용의 균형을 맞춥니다. 여기에는 투자 수익률(ROI) 을 극대화하기 위한 캐싱, 대체 모델 및 사용 제어를 사용하여 가장 적합한 대형 언어 모델(LLM) 및 도구에 대한 작업 라우팅을 최적화하는 것이 포함됩니다.

에이전틱 AI는 비즈니스 프로세스를 혁신할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 성공적인 배포를 위해서는 이러한 복잡한 과제를 해결해야 합니다. 조직의 준비 상태를 해결하고, 신뢰를 보장하고, 출시 기간을 단축함으로써 조직은 이러한 장애물을 극복하고 에이전틱 AI의 전략적 이점을 활용할 수 있습니다.  

자율성, 속도, 지속적인 최적화를 특징으로 하는 디지털 운영의 새로운 시대를 눈앞에 두고 있는 지금, 에이전틱 AI로의 여정은 단순한 기술 변화가 아니라 조직 전체에 있어서 혁신적인 여정이 되고 있습니다. 이제 이러한 변화를 수용하고 계산된 위험을 감수하여 AI 에이전트가 인간의 능력을 원활하게 증강하고 최적화하여 전례 없는 효율성과 혁신을 주도하는 미래를 열어야 할 때입니다.