에이전트 자동화란 무엇인가요?

현재 에이전트 자동화는 초기 단계에 있으며 방법론이 빠르게 발전하고 있지만, 이 분야는 보다 광범위하게는 자동화의 정점이자 인간 증강 자동화, 더 나아가서는 완전 자동화 시스템에 대한 인류의 꿈을 실현하기 위한 거대한 도약으로 볼 수 있습니다.

인간이 해야 할 일을 기계에게 시키는 기술은 고대까지 거슬러 올라가는 오랜 역사를 가지고 있습니다. 보다 최근의 이정표는 산업 혁명, 전기화 및 컴퓨터를 포함하며, 이는 지난 1세기 동안 이 분야의 발전을 나타냅니다.

인공 지능의 출현은 여러 가지 이유로 자동화 기술에 새로운 양적인 발전을 가져왔습니다. AI 이전에 자동화 솔루션은 일반적으로 초기 비용이 매우 높았습니다. 규칙 기반 시스템에는 인간과 같은 동적 추론 능력이 없으며, 이러한 시스템에는 세심한 설계가 필요하기 때문입니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같은 비에이전트 시스템은 인식이 부족하여 선형적이고 정적인 방식으로 작동하므로 구조화되고 반복적인 작업에서 효과적입니다. 이러한 시스템은 추론할 수 있는 능력이 없으면 주어진 시나리오에 변화가 있을 때 무너지는 경향이 있습니다. 비에이전트 시스템은 새로운 시나리오를 배우거나 적응할 준비가 되어 있지 않습니다.

더욱이 인간의 언어 이해력과 생산 능력이 기존 컴퓨터 시스템의 능력을 크게 초과했기 때문에 복잡하고 구조화되지 않은 입력을 처리할 수 없습니다. 자동화된 시스템은 정적 제어를 통해 제어해야 합니다. 사용자가 무언가를 변경하려면 수동으로 슬라이더를 이동하거나 일부 인터페이스를 통해 확인란을 선택해야 합니다.

또한 이른바 "자동화의 역설" 문제가 존재했는데, 이는 자동화 시스템이 더 효율적일수록 작업자의 인적 기여가 더 중요해지는 현상입니다. 자동화된 시스템에서 문제가 발생하면 사람이 문제를 해결하러 올 때까지 시스템이 문제를 배가시킬 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)이라는 고급 머신 러닝 알고리즘으로 구동되는 AI 모델 자동화가 크게 개선되었지만 비에이전틱 AI 시스템은 여전히 반응적입니다. 이러한 시스템은 지시에 따라 업무를 수행하고 협의로 정의된 프롬프트를 따릅니다. 예를 들어, 예측 모델은 수요 급증을 예측할 수 있지만, 추가 프롬프트 없이는 재고를 재주문하거나 영업팀에 알리거나 배송 일정을 조정할 수 없습니다. 새로운 컨텍스트를 도입하려면 비용과 시간이 많이 드는 재교육 또는 재구성이 필요할 수 있습니다.

에이전트가 실시간 데이터 기반 의사 결정을 내리고 적응력을 갖추고 사람의 개입 필요성을 크게 줄일 수 있기 때문에 에이전트 프로세스 자동화의 등장은 자동화의 중요한 이정표가 되었습니다. 에이전트는 비즈니스 목표를 실행 가능한 단계로 분류하고, 우선 순위를 정하고, 실시간 컨텍스트에 따라 발전하는 순서에 따라 실행함으로써 복잡한 워크플로 전반에 걸쳐 보다 지능적인 자동화를 구현할 수 있습니다.

에이전틱 AI 기술은 환경의 피드백을 사용하여 지속적으로 적응하고, 실시간 데이터와 결과를 의사 결정 프로세스에 통합하여 성능을 개선하고, 예상치 못한 장애에 동적으로 대응합니다.

많은 비에이전틱 AI 모델은 이메일, 문서 또는 개방형 언어와 같은 비정형 데이터로 인해 어려움을 겪고 있지만, 에이전트 시스템은 자연어 처리(NLP) 및 생성형 AI(genAI) 사용을 통해 탁월한 성능을 제공합니다. 에이전트 시스템은 이를 통해 복잡한 입력을 이해할 수 있어서 기능을 인간과 훨씬 더 비슷하게 만들 수 있습니다. 또한 에이전트가 주어진 상황을 처리하는 방법을 확신할 수 없는 경우 휴먼인더루프(human-in-the-loop) 방법론을 사용하여 사람의 검증을 받을 수 있습니다.

에이전트는 다중 에이전트 AI 오케스트레이션에서 함께 작업할 수 있으며, 각 에이전트는 특정 유형의 작업을 전문으로 합니다. 이들은 사일로를 넘어 작업하고, 앱, API 및 외부 시스템과 통합하여 복잡한 자동화된 워크플로를 달성할 수 있습니다.

에이전트 자동화의 핵심은 여러 기술을 결합하여 사람의 개입이 필요했을 작업을 자동으로 처리할 수 있는 능력입니다. 모든 에이전트가 이러한 모든 능력을 갖추고 있는 것은 아니며, 고급 자동화에는 여러 AI 에이전트 유형이 필요합니다. AI 에이전트의 구성 요소는 다음과 같습니다.

첫 번째 단계는 인식입니다. 에이전틱 AI는 센서, API, 데이터베이스 또는 사용자 상호 작용을 통해 환경에서 데이터를 수집하는 것으로 시작합니다. 이 단계를 통해 시스템은 데이터를 분석하고 조치를 취할 수 있는 최신 정보를 확보할 수 있습니다.

다음은 추론입니다. 데이터가 수집되면 AI가 이를 처리해 의미 있는 인사이트를 추출합니다. NLP, 컴퓨팅 비전 또는 기타 AI 기능을 사용하여 사용자 쿼리를 해석하고, 패턴을 감지하고, 더 넓은 맥락을 이해합니다. 이 기능은 AI가 상황에 따라 어떤 조치를 취해야 하는지 판단하는 데 도움이 됩니다.

에이전트는 목표 설정을 통해 미리 정의된 목표 또는 사용자 입력을 기반으로 목표를 설정할 수 있습니다. 그런 다음 의사 결정 트리, 강화 학습 또는 기타 계획 알고리즘을 사용하여 이러한 목표를 달성하기 위한 전략을 개발합니다.

의사 결정에서 에이전트는 가능한 여러 작업을 평가하고 효율성, 정확성 및 예측된 결과와 같은 요소를 기반으로 최적의 작업을 선택합니다.

행동을 선택하고 나면 에이전트는 외부 시스템(API, 데이터, 로봇 등)과 상호 작용하거나 사용자에게 응답을 제공하는 방식으로 행동을 수행합니다.

이후 AI는 결과를 평가하고 피드백을 수집하여 학습하고, 이를 통해 향후 의사 결정을 개선합니다. 시간이 지남에 따라 향후 유사한 작업을 더 효과적으로 처리할 수 있도록 에이전트는 강화 학습 또는 자기 지도 학습을 통해 전략을 개선합니다.

에이전트는 거의 모든 산업에서 사용할 수 있지만, 다음과 같은 몇몇 분야에서 새로운 자동화 툴로 부상했습니다.

재무 운영 분야에서 AI 기반 시스템은 송장 처리, 사기 감지, 재무 보고 및 규정 준수 모니터링과 같은 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전틱 AI는 송장에서 데이터를 추출하고, 구매 주문과 비교하여 검증하고, 미지급금 계정에서 승인 워크플로를 시작할 수 있습니다.

AI 시스템은 위험 예방에도 도움이 됩니다. 에이전틱 AI는 방대한 양의 거래 데이터를 실시간으로 분석하여 사기를 나타낼 수 있는 비정상적인 패턴이나 이상 징후를 감지할 수 있습니다. 이러한 시스템은 추가 조사를 위해 의심스러운 거래에 플래그를 지정하여 추가 보안을 제공할 수 있습니다.

투자 관리 분야에서 에이전틱 AI는 사람의 개입을 최소화하면서 시장 데이터를 처리하고, 추세를 평가하고, 최적의 시기에 거래를 실행할 수 있습니다. AI 기반 툴은 고객의 위험 프로필을 분석하거나 맞춤형 투자 전략을 추천하여 포트폴리오 관리를 지원할 수도 있습니다.

의료 분야에서 자동화 플랫폼은 환자 데이터 수집, 보험 자격 확인, 예약 일정 및 청구 프로세스와 같은 다양한 워크플로를 조정할 수 있습니다. 이러한 시스템은 수동 작업을 줄이고 일상적이고 부담스러운 작업의 속도를 높입니다.

또한 NLP를 사용하여 비정형 임상 노트를 해석하고, 주요 의료 인사이트를 추출하거나, 의료진이 검토할 수 있도록 이상 징후를 표시하여 진단의 정확도와 환자 안전을 개선할 수 있습니다.

규정 준수는 에이전트 시스템이 탁월한 성능을 발휘하는 또 다른 분야로, 적절한 문서 및 감사 추적을 보장하여 복잡한 규제 요구 사항을 지원할 수 있습니다.

이러한 플랫폼은 또한 치료 조정, 부서 간 의사 소통 촉진, 알림 전송 및 기타 환자 중심 치료 이니셔티브에 도움이 됩니다.

공급망 관리에서 에이전트 시스템은 잠재적 장애가 확대되기 전에 선제적으로 식별하는 것을 목표로 삼아 재고 수준에서 배송 물류, 공급업체 성능 지표에 이르기까지 여러 도메인의 실시간 데이터를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 에이전트가 이상 징후나 지연을 감지하면 최신 공급망 정보를 기반으로 자율적으로 선박 경로를 변경하거나 구매/조달 전략을 조정하여 생산 흐름을 유지할 수 있습니다.

이력서 파싱부터 면접 일정 예약 및 계정 프로비저닝에 이르기까지, 에이전틱 AI는 여러 시스템을 오케스트레이션하여 전체 온보딩 프로세스를 조정할 수 있습니다. 새로운 구인 공고가 작성되거나 공석이 확인되기 전에도 에이전트는 과거 채용 추세, 직원 이직률, 사업 성장 예측, 인력 인구 통계 등의 데이터 소스를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 포괄적인 채용 전략이 개발되면 에이전트는 직무 설명서 작성, 이력서 심사, 면접 수행 및 계약 협상에 기여할 수 있습니다. 직원이 채용되면 챗봇을 통해 온보딩을 대부분 자동화할 수 있습니다.

에이전트 자동화는 더 빠르고 정확하며 개인화된 상호 작용을 통해 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 일반적인 사용 사례는 고객 지원 챗봇입니다. 이러한 기능은 오랫동안 존재해 왔지만, 에이전틱 AI를 사용하면 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 고객이 반품 처리의 어려움과 같은 문제로 회사의 지원 센터에 문의하는 시나리오를 상상해 보세요. 전통적으로 이 경우 긴 대기 시간, 상호 커뮤니케이션, 에이전트 간 여러 번의 전송이 필요했을 수 있습니다. 에이전트 자동화는 이 프로세스를 획기적으로 간소화합니다.

에이전트 봇은 IT 티켓을 분류하고, 진단을 실행하고, 암호를 재설정하고, 문제를 에스컬레이션할 수 있습니다. 에이전트 봇은 접수된 IT 지원 티켓을 분석하고, 우선 순위 수준을 결정하고, 컨텍스트에 따라 문제를 분류할 수 있습니다. 이러한 봇은 시스템 로그, 네트워크 상태 및 사용자가 보고한 증상을 검토하여 진단을 실행하여 소프트웨어 충돌 또는 네트워크 문제와 같은 잠재적인 문제를 정확히 찾아낼 수 있습니다.

비밀번호를 잊어버리거나 시스템 액세스 문제가 발생한 경우 봇은 자율적으로 비밀번호를 재설정하거나 문제 해결을 도울 수 있습니다. 전문 지식이나 사람의 감독이 필요한 보다 복잡한 문제의 경우 봇은 티켓을 지원 담당자에게 에스컬레이션하여 컨텍스트와 진단을 제공할 수 있습니다. 에이전트 봇은 과거의 상호 작용을 통해 지속적으로 학습함으로써 문제 해결 능력을 개선하여 응답과 응답 시간을 단축하고 IT 팀이 더 높은 수준의 더 복잡한 작업에 집중할 수 있도록 합니다.

에이전트는 비즈니스 운영의 디지털 혁신을 위한 차세대 개척자이며, 에코시스템은 빠르게 확장되고 진화하고 있습니다. 널리 사용되는 AI 에이전트 프레임워크가 여러 개 있으며, 각 프레임워크는 비즈니스 요구 사항에 따라 다양한 비즈니스 프로세스 및 고급 AI 기능이 필요한 기타 이니셔티브를 처리할 수 있는 고유한 전문성과 한계가 있습니다. 이러한 에이전트 프레임워크는 AI 에이전트를 개발, 배포 및 관리하는 데 필요한 구성 요소를 제공하며, 프로세스를 간소화하고 속도를 높이는 데 도움이 되는 내장 기능이 있습니다. Langchain과 crewAI는 인기 있는 세 가지 프레임워크입니다.