Deep Research 다음에는 심층 연구가 뒤따릅니다

불과 몇 주 만에 OpenAI는 deep research를 출시했고, Perplexity는 Deep Research를 출시했으며, 가장 최근에는 Grok이 DeepSearch를 출시했습니다. Google Gemini도 작년 말에 Deep Research라는 이름의 자체딥 리서치를 출시했습니다.

IBM Research의 기술 제품 관리 책임자인 Kate Soule은 최근 Implice of Experts 팟캐스트의 에피소드에서 "많은 회사들이 광범위한 트렌드를 따르고 전 세계를 휩쓴 추론 모델에 초점을 맞추기 위해 [Deep Research] 버전을 만들고 있습니다."라고 말합니다. 특히 DeepSeek 순간은 오픈소스가 어떻게 혁신을 주도할 수 있는지를 보여주었습니다. "우리는 에코시스템이 등장하는 것을 보고 있습니다."

검색의 새로운 시대

심층 연구 및 에이전트 검색과 같은 기능은 사람들이 온라인에서 정보를 찾고 소비하는 방식을 바꾸고 있습니다. 기존 검색 엔진은 색인화 및 페이지 순위에 의존하는 반면, AI 기반 에이전트는 구조화된 답변을 직접 읽고 합성하여 전달합니다.

IBM의 부사장 겸 수석 파트너인 Shobhit Varshney는 "이러한 심층 연구 모델의 대부분은 먼저 계획을 수립하는 것부터 시작합니다."라고 설명합니다. "그런 다음 관련성이 높은 모든 웹사이트를 찾기 위해 웹을 크롤링하기 시작합니다."

이 맥락에서 에이전트는 단순히 간단한 질문에 답하는 것이 아니라, 웹이나 개인 데이터를 검색하고 사실을 수집하며 팩트체크를 하고 문제를 더 작은 구성 요소로 나누고 있습니다. 에이전트는 생각의 연결고리를 따르고, 자신의 작업을 두 번 확인하고, 체계적인 연구나 분석을 수행합니다.

그러나 이러한 심층 연구 모델의 아웃풋을 객관적으로 평가하는 것은 여전히 한계입니다. Varshney는 "저는 좋은 것이 무엇인지 잘 모릅니다."라고 말합니다. "코드를 작성하거나 정답 여부를 단정적으로 말할 수 있는 수학을 푸는 것보다 훨씬 더 어려운 문제입니다."라고 그는 지적합니다.

에이전트 세계에 적응하기

하지만 검색은 에이전틱 AI의 여러 애플리케이션 중 하나일 뿐입니다.

"이는 추론이 가져오는 명확하고 입증할 수 있는 가치가 있는 것으로 파악한 초기 사용 사례 중 하나일 뿐입니다."라고 Soule은 말합니다.

에이전틱 AI로의 전환은 이미 산업을 변화시키고 있으며, 기업은 운영 방식을 재고해야 합니다. 실리콘 밸리에 있는 True Global Ventures의 창립 파트너인 Frank Desvignes는 "저는 매년 500명의 창립자를 만나는데 이 질문에 대해 노력하지 않는 창립자를 한 명도 만난 적이 없습니다."라고 말합니다.

이미 이러한 변화를 목격하고 있는 산업 중 하나는 여행입니다. B2B 및 B2C 여행 예약 서비스인 Bookit N Go의 공동 창립자 겸 COO인 Sarah Eley는 에이전트가 사용자를 대신하여 연구하고, 맞춤형 추천 상품을 제공하고, 여행을 예약할 수 있다고 말합니다. "오늘날은 여행을 계획하고 예약하는 것이 매우 어렵기 때문에 이것이 여행에 있어 다음 단계인 것은 당연한 일입니다."라고 그녀는 말합니다.

마케팅 및 고객 지원 외에도 공급망 및 재무부터 인적 자원 및 운영에 이르기까지 비즈니스의 모든 측면이 에이전틱 AI에 의해 혁신될 것입니다.

IBM 기업가치연구소(IBV)의 글로벌 연구 리더인 Karen Butner는 "에이전틱 AI가 패러다임 변화를 일으키고 있다"고 말합니다.

Butner는 사람들이 개별적인 업무를 수행하는 대신, 에이전트가 업무를 수행하게 될 것이라고 설명했습니다. 사람들은 AI 에이전트를 관리하여 비즈니스 목표를 달성하기 위해 원활하게 협업할 수 있도록 할 것입니다.

"이러한 시스템은 단순히 학습하는 것이 아니라 적응합니다. 모든 것을 조율하기 때문에 저는 그들을 관리하는 사람들을 'AI 지휘자'라고 부릅니다."라고 Butner는 말합니다.

에이전트 중심의 세계에서는 운영이 24시간, 주 7일 내내 이루어지고, 사람들은 재교육을 받게 될 것입니다. AI 에이전트의 가치는 운영 작업에 있는 것이 아니라 환경을 이해하고 분석하는 능력에 있습니다. 기회는 엄청날 것입니다.

이러한 에이전트 시스템과 관련된 연구에서 무엇을 기대할 수 있을까요? 이는 추론에 대한 보다 실용적인 사용 사례 중 하나라고 Soule은 말합니다. 또한 이러한 추론 모델이 엔터프라이즈 데이터에 적용되기 시작하면 그 가능성은 배가될 것이라고 Varshney는 믿습니다: "수십억 달러를 벌어들이는 회사가 될 것이라고 생각합니다."

Mixture of Experts | 12월 12일, 에피소드 85

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