에이전틱 AI와 생성형 AI 비교

또한 에이전틱 AI는 대규모 언어 모델(LLM), 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP)로 구성된 디지털 에코시스템을 사용하여 사용자 또는 다른 시스템을 대신하여 자율 작업을 수행함으로써 자율 기능을 한 단계 더 발전시킵니다. 많은 주목을 받고 있는 생성형 AI 모델은 ChatGPT입니다. 이 제품은 에이전틱 AI와 유사한 크리에이티브 기능을 제공하지만, 완전히 동일하지는 않습니다.

에이전틱 AI는 실제 새로운 콘텐츠를 만드는 것이 아니라 의사 결정에 중점을 두며, 사람의 프롬프트에만 의존하거나 사람의 감독을 필요로 하지 않습니다. 초기 단계의 에이전틱 AI의 예로는 자율 주행 차량, 가상 어시스턴트, 그리고 작업 지향적 목표를 지닌 코파일럿 등이 있습니다. 생성형 AI 및 에이전틱 AI 툴은 개인과 조직에 엄청난 생산성 이점을 제공합니다. 두 용어를 구별하고 각 용어가 혁신과 의사 결정을 주도하는 방식을 구별하는 것이 중요합니다.

에이전틱 AI와 생성형 AI의 차이점에 대해 자세히 알아보려면 먼저 두 가지를 모두 정의해야 합니다.

생성형 AI는 사용자의 프롬프트 또는 요청에 따라 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 또는 소프트웨어 코드와 같은 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 인공 지능입니다. 생성형 AI는 인간 두뇌의 학습 및 의사 결정 프로세스를 시뮬레이션하는 알고리즘인 딥 러닝 모델이라는 머신 러닝 모델과 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 등의 기타 기술을 사용합니다.

이러한 모델은 방대한 양의 데이터에서 패턴과 관계를 파악하고 인코딩한 다음, 이 정보를 사용하여 사용자의 자연어 요청이나 질문을 이해합니다. 그런 다음, 실시간으로 학습된 데이터를 기반으로 고품질 텍스트, 이미지 및 기타 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

에이전틱 AI는 자율적으로 의사 결정을 내리고 행동하도록 설계된 AI 시스템으로, 제한된 감독하에 복잡한 목표를 추구할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 대규모 언어 모델(LLM)의 유연한 특성과 기존 프로그래밍의 정확성을 결합했습니다. 이러한 유형의 AI는 자연어 처리(NLP), 머신 러닝, 강화 학습, 지식 표현과 같은 기술을 사용하여 목표를 달성하기 위해 자율적으로 작동합니다. 에이전틱 AI는 사전 예방적 AI 기반 방식인 반면, 생성형 AI는 사용자 입력에 반응하는 방식입니다. 에이전틱 AI는 다양하거나 변화하는 상황에 적응할 수 있으며, 컨텍스트에 따라 결정을 내릴 수 있는 '에이전시'가 있습니다. 로보틱스, 복잡한 분석 및 가상 어시스턴트와 같은 독립적인 작동의 이점을 얻을 수 있는 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

에이전틱 AI와 생성형 AI는 서로 다른 목표와 고유한 속성을 가지고 있습니다.

• 콘텐츠 생성: 생성형 AI의 강점은 콘텐츠 생성에 있습니다. AI 모델은 에세이 및 복잡한 문제에 대한 답변과 같은 일관된 컨텍스트를 생성할 수 있습니다. OpenAI의 ChatGPT와 같은 AI 애플리케이션은 사용자 입력에 의한 프롬프트에 따라 답변을 생성하고, 목록을 작성하고, 조언을 제공할 수 있습니다. 생성형 AI 솔루션을 사용하여 코드를 생성하면 소프트웨어 개발을 간소화하고 다양한 기술 수준의 개발자가 코드를 더 쉽게 작성할 수 있습니다.

• 데이터 분석: 생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 해당 분석을 사용하여 패턴과 추세를 발견할 수 있습니다. 생성형 AI 모델은 특히 공급망과 관련하여 복잡한 워크플로를 간소화하고 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

• 적응성: 생성형 AI는 사용자로부터 받은 입력에 따라 아웃풋을 조정할 수 있습니다. 사용자가 모델에 특정 피드백을 제공하면 결과가 사용자가 원하는 결과에 더 잘 맞도록 변경되고 이는 다시 아웃풋 개선으로 이어집니다.

• 개인화: 생성형 AI 기술은 사용자의 입력을 기반으로 개인화된 추천과 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 소매 업계는 고객 선호도의 모든 세부 사항을 파악하도록 도와주는 생성형 AI 기술 덕분에 고객에게 고도로 개인화된 경험을 제공하고 있습니다.

• 의사 결정: 이러한 AI 시스템은 사전 정의된 계획과 목표 덕분에 사람의 입력 없이 또는 최소한의 입력만으로도 상황을 평가하고 향후 진행 경로를 결정할 수 있습니다.

• 문제 해결: 에이전틱 AI는 문제를 해결하기 위해 인지, 추론, 행동, 학습의 4단계 접근 방식을 사용합니다. 이 네 가지 단계는 AI 에이전트가 데이터를 수집하고 처리하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음, LLM은 감지된 데이터를 분석하여 상황을 파악하는 오케스트레이터 역할을 합니다. 그 이후에는 피드백을 통해 지속적으로 개선하고 학습하는 외부 툴과 통합됩니다.

• 자율성: 자율적인 행동은 에이전틱 AI를 정의하는 요소입니다. 스스로 학습하고 작동하는 고유한 기능 덕분에 워크플로를 간소화하고 사람의 개입을 최소화하면서 기계가 복잡한 작업을 수행하도록 하려는 조직에 적합한 기술입니다.

• 상호작용: 에이전틱 AI는 사전 예방적 특성으로 인해 외부 환경과 상호작용하고 데이터를 수집하여 실시간으로 조정할 수 있습니다. 한 가지 예는 자율 주행 차량입니다. 자율 주행 차량은 주변 환경을 지속적으로 분석하고 안전하고 정확한 주행 결정을 내려야 합니다.

• 계획: 에이전틱 AI 모델은 복잡한 시나리오를 처리하고 다단계 전략을 실행하여 특정 목표를 달성할 수 있습니다.

에이전틱 AI와 AI 에이전트를 구별하는 것이 중요합니다. 기본적으로 에이전틱 AI는 프레임워크이고, AI 에이전트는 프레임워크 내 구성 요소입니다.

에이전틱 AI는 제한된 감독으로 문제를 해결하는 광범위한 개념인 반면, AI 에이전트는 어느 정도 자율적으로 작업과 프로세스를 처리하도록 설계된 시스템 내의 특정 구성 요소입니다. 이 모델은 인간이 AI와 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있습니다. 에이전틱 AI 시스템은 사용자의 목표나 비전을 이해할 수 있으며, 제공된 정보를 사용하여 문제를 해결합니다.

예로 들어, 에이전틱 AI가 전체 에너지 소비 시스템을 관리하고 실행하는 스마트 홈을 생각해 보세요. 스마트 홈은 실시간 데이터와 사용자 선호도를 사용하여 스마트 온도 조절기, 조명 또는 가전 제품과 같은 개별 AI 에이전트를 조정합니다. 에이전트는 개별적인 목표와 할당을 가지고 있으며, 주택 소유자의 에너지 목표를 달성하기 위해 에이전틱 AI 프레임워크 내에서 협력합니다.

생성형 AI에 대한 많은 사용 사례가 있지만, 에이전틱 AI의 많은 응용 사례는 아직 실험 단계에 있습니다. 고객 서비스, 의료 보안, 워크플로 관리, 재무 위험 관리와 같은 부문에서 잠재적인 에이전틱 AI 사용 사례가 등장하고 있습니다.

기업은 생성형 AI를 사용하여 유기적 트래픽을 유도하는 데 도움이 되는 블로그 및 랜딩 페이지와 같은 SEO에 최적화된 콘텐츠를 대량으로 제작하고 있습니다. 예를 들어, 디지털 마케팅 대행사는 생성형 AI 툴을 사용하여 고객이 검색 엔진에서 더 높은 순위를 차지할 수 있도록 키워드에 최적화된 고품질 블로그 게시물이나 웹 페이지를 만들 수 있습니다.

영업팀은 주요 목표가 영업 리드를 찾고 개발하는 것일 때 관리 업무로 인해 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 영업팀은 챗봇과 가상 어시스턴트를 통해 오랫동안 생성형 AI를 활용해 왔습니다. AI 기술은 특정 작업을 수행하고 영업팀의 최적화를 촉진할 뿐만 아니라, 리드 생성 활동을 지원할 수도 있습니다.

사용 가능한 생성형 AI 기능은 조직이 시장 조사, 트렌드 및 사용자 선호도를 기반으로 새로운 제품 컨셉이나 디자인을 만들 때 도움이 됩니다. 이는 다시 제품 개발 주기의 단축으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 한 패션 회사는 새로운 의류 라인을 디자인하기 위해 생성형 AI를 사용하고 소비자 의견과 시장 데이터 분석을 기반으로 디자인을 생성합니다.

생성형 AI는 기업이 고객 서비스 문의에 대한 응답을 자동으로 생성하도록 도와줍니다. 이 툴은 일반적인 질문에 대한 답변을 작성하고 실시간으로 문제를 해결할 수 있습니다. 전자 상거래 비즈니스를 예로 들어보겠습니다. 챗봇에 생성형 AI를 적용하여 주문 상태 문의, 환불 요청, 배송 관련 문의 등 다양한 업무를 처리할 수 있습니다.

고객 챗봇의 기존 모델은 사전 프로그래밍된 기술의 특성으로 인해 한계가 있었고 때때로 사람의 개입이 필요했습니다. 반면 자율 에이전트의 경우 모델은 고객의 의도와 감정을 빠르게 이해하고 문제를 해결하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

따라서 이러한 자율 시스템은 상황을 예측적으로 평가하고 고객과 비즈니스의 원활한 상호작용을 보장할 수 있습니다. 오늘날 기업이 고객 유지율과 충성도를 높이기 위해 노력함에 따라 고객 경험은 매우 중요한 요소입니다. 특히, 에이전틱 AI는 조직의 데이터를 수집 및 정리하고 형식을 지정하여 지루한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이러한 시스템은 인간 직원의 부담을 덜어주고 더 영향력 있는 프로젝트와 업무에 집중할 수 있도록 합니다.

AI 기술은 진단, 환자 치료, 행정 업무 간소화를 포함한 의료 서비스 분야에서 이미 사용되고 있습니다. 사이버 보안은 환자 데이터 및 개인정보 보호 문제로 인해 의료 서비스 분야에서 사용되는 모든 AI 툴의 핵심 기능 중 하나입니다. 이러한 문제는 새로운 에이전틱 AI 툴에도 적용됩니다.

잠재적 사용 사례의 예로는 스마트 흡입기 기술에 에이전틱 AI를 통합한 Propeller Health가 있습니다. 이 스마트 디바이스는 환자로부터 약물 사용 및 공기 질과 같은 외부 요인에 대한 실시간 데이터를 수집합니다. 이 디바이스는 필요할 때 의료 서비스 제공자에게 경고하고 환자 패턴을 추적합니다.

에이전틱 AI는 비즈니스 프로세스를 자율적으로 관리하고 소모품 재주문 및 공급망 운영 최적화와 같은 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 직원이 물리적으로 개입할 필요 없이 내부 워크플로를 자동화하여 직원의 업무를 보다 편리하게 만듭니다.

예를 들어, 물류 회사는 에이전틱 AI 시스템을 사용하여 실시간 교통 상황과 배송 우선순위에 따라 배송 경로와 일정을 자동으로 조정할 수 있습니다. 에이전틱 AI 의 확장성과 수용량 증가는 특히 물류 산업에 대한 좋은 사용 사례입니다.

에이전틱 AI는 시장 동향과 금융 데이터를 분석하여 투자 및 신용 위험에 대한 자율적인 결정을 내림으로써 업계가 고객 목표를 달성하고 결과를 실시간으로 최적화할 수 있도록 지원합니다. 금융 기관은 고객의 투자를 보호하는 동시에 더 높은 수익을 창출하는 현명하고 전략적인 결정을 내리길 원합니다.

에이전틱 AI는 자율적으로 행동하고 실시간 경제, 사회, 정치적 사건을 기반으로 전략을 조정함으로써 이러한 관행을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전틱 AI를 사용하여 시장 변동을 모니터링하고 포트폴리오 할당을 자동으로 조정하는 핀테크 회사를 들 수 있습니다.

• 생성형 AI 증강 애플리케이션: 다양한 소프트웨어 및 플랫폼에 통합되는 생성형 AI 증강 애플리케이션으로의 전환이 일어나고 있습니다. 이러한 통합을 통해 사용자 경험을 더욱 개인화하고 지능형 기능을 제공할 수 있습니다.

• 모델 학습을 위한 합성 데이터: AI가 생성하는 합성 데이터는 실제 데이터를 쉽게 구할 수 없거나 비용이 많이 드는 경우의 모델 학습에 사용됩니다. 합성 데이터를 사용하면 로보틱스, 자율 주행, 금융과 같은 산업 전반에서 AI 학습을 개선할 수 있습니다.

• 딥페이크 기술: 약간 흥미롭기는 하지만, 생성형 AI는 AI를 사용하여 실제처럼 보이는 초현실적인 이미지나 비디오를 제작했습니다. 잘못된 정보를 둘러싼 윤리적 문제가 제기되어 왔고 지금도 제기되고 있습니다.

• 콘텐츠 개인화: 소매 업계에서 가장 인기 있는 트렌드는 개인화입니다. 마케팅팀은 생성형 AI 데이터 분석을 기반으로 개인의 선호도에 맞게 콘텐츠와 캠페인을 조정합니다.

• 금융 서비스 산업: 에이전틱 AI는 시장 데이터를 분석하고 거래 체결을 촉진하여 트레이딩 전략을 혁신할 수 있는 잠재력이 있습니다. 웹을 광범위하게 검색하도록 에이전틱 AI 설계할 수 있기 때문에 에이전틱 AI의 도달 범위 확장은 중요한 이점입니다. 에이전트는 업데이트를 검색하고 실시간 정보를 얻을 수 있습니다.

• 로보틱: 아마존 물류창고와 같은 곳에서는 창고 자동화 및 제조 프로세스를 간소화하기 위해 주문 처리 센터에 로봇을 도입하기 시작했습니다. 에이전틱 AI는 복잡한 작업을 처리하고 독립적으로 작동하여 특정 작업을 수행할 수 있습니다.

• 도시 계획: 도시 계획의 에이전틱 AI 시스템은 모든 유형의 데이터 세트를 분석하여 계획자가 실시간 교통 데이터 및 카메라 센서를 포함한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다. 에이전틱 AI의 직관적인 특성은 프레젠테이션 슬라이드나 표를 만드는 데 많은 시간을 할애하는 팀의 수고를 덜 수 있습니다.

• 인적 자원: 조직은 인적 자원 관리에 에이전틱 AI를 활용하여 일반적인 AI의 기능을 넘어 자율적인 의사 결정과 동적인 직원 지원을 제공할 수 있습니다. AI 에이전트는 일상적인 작업을 자동화하고 직원에게 개인화된 응답을 제공하여 HR 전문가가 보다 전략적인 우선순위를 처리할 수 있는 시간을 제공할 수 있습니다.