AI 에이전트 사용 사례 

단일 작업 기반으로 작동하는 이전 유형의 AI 툴(어시스턴트, 챗봇)과 달리, 에이전틱 AI 시스템은 사람의 개입을 최소화하면서 복잡한 작업을 자율적으로 계획하고, 추론하고 실행할 수 있습니다. 외부 툴을 사용하여 복잡한 지침을 작성하고 다른 에이전트 및 기술과 협업할 수 있는 에이전틱 AI의 고유한 기능은 비즈니스 환경을 재편할 수 있는 AI의 잠재력을 완전히 실현할 기회로 널리 알려져 있습니다.^{1 2 2}

선도적인 기업들은 AI 에이전트와 시스템을 일상적인 실제 운영에 통합하기 시작했습니다. 이러한 인공 지능 기반의 '디지털 작업자'는 고객 지원 간소화 , 공급망 최적화, 마케팅 및 영업 부서의 에이전트 지원, 직원 경험 개선, 금융 및 의료 산업의 데이터 분석에 특히 효과적일 수 있습니다. 

에이전틱 AI는 주로 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 합니다. 기존 LLM은 학습에 사용된 데이터에만 기반하여 아웃풋을 생성하고 추론 능력이 제한적이었던 반면, AI 에이전트는 더 어려운 목표를 달성하기 위해 추가적인 툴과 API를 활용할 수 있습니다. 에이전틱 AI는 현재 데이터를 자율적으로 수집하고, 워크플로를 최적화하고, 목표에 따라 하위 작업을 생성할 수 있습니다. 생성형 AI와 대화형 AI 기술의 발전으로 일부 에이전트는 자연어로 인간 에이전트와 상호 작용합니다. 또한 이전 LLM이나 챗봇과 달리 AI 에이전트는 하나의 상호 작용에서 다른 상호 작용으로 메모리를 저장하여 시간이 지날수록 추론력과 정확성을 높입니다.

일반적으로 AI 에이전트는 네트워크의 일부로 개발될 때 가장 유용합니다. 복잡성 수준이 다양한 5가지 핵심 유형의 AI 에이전트가 있으며, 다음과 같습니다. 

• 단일 규칙 집합에 따라 수행되는 단순 반사 에이전트. 정보가 누락된 경우, 메모리를 보유하거나 다른 에이전트를 쿼리하지 않습니다.

• 모델 기반 반사 에이전트: 단일 규칙 집합을 기반으로 특정 작업을 완료하지만, 메모리를 보존합니다. 모델 기반 반사 에이전트는 새로운 정보를 수신하면 모델을 업데이트합니다.

• 목표 기반 에이전트. 미리 정의된 특정 목표를 계획하고 실행하기 위해 외부 툴이 필요합니다.

• 유틸리티 기반 에이전트는 외부 툴을 사용하여 목표를 달성하기 위한 일련의 작업및 목표에 대해 사전 정의된 유틸리티(예: 시간 요구 사항)를 선택합니다.

• 학습 에이전트는 다른 유형의 에이전트와 기능이 유사하지만, 학습할 수 있는 고유한 능력을 가지고 있습니다. 새로운 입력은 지식 기반에 지속적 및 자율적으로 추가됩니다.

AI 에이전트는 농부들이 폐기물을 줄이면서 수확량을 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술은 기상 예보와 토양 상태를 독립적으로 모니터링하여 파종 일정과 토양 상태를 최적화할 수 있습니다. AI 에이전트는 환경 데이터 및 기타 입력에서 지속적으로 학습함으로써 농부들이 생산성을 개선하기 위해 지속 가능하고 비용 효율적인 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, John Deere의 자회사인 Blue River Technology는 자율적인 AI 기반 로보틱 플랫폼을 사용하여 식물을 인식하고 제초제와 비료를 살포합니다. 이를 통해 농업 종사자는 비용 절감과 더 광범위한 환경적 지속가능성을 위해 자원을 최적화할 수 있습니다.

세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면 에이전트 AI는 금융의 "변혁적 시대"를 정의할 준비가 되어 있습니다. 빠르게 진행되고 데이터가 많은 환경에서 동적으로 작동할 수 있는 이 기술의 능력은 업계에 큰 가능성을 보여줍니다. 이 기술은 의사 결정을 개선하고 워크플로를 최적화하며 규정 준수를 강화하는 데 사용할 수 있습니다.

예를 들어, 자율 AI는 비정상적인 패턴을 감지하고 새로운 위협에 대응하기 위해 지속적이고 자율적인 위험 감사를 수행하는 데 사용됩니다. 이 AI는 유사한 논리를 사용하여 다량의 데이터 집약적인 반복 작업이 수반되는 규정 준수 모니터링 및 대출 인수를 지원하기에 적합합니다.

고객 대면 측면에서 AI 에이전트와 에이전트 가상 어시스턴트는 예를 들어 특정 자산 관리 활동을 자동화하거나 시장 상황과 개별 위험 허용 범위에 따라 투자 전략을 수립하는 AI 기반 금융 자문 서비스를 제공합니다. 재무 관리를 위한 AI 솔루션을 사용함으로써 기업은 잠재적인 방해를 완화하고 데이터를 활용하여 가치를 극대화하고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

에이전틱 AI와 결합된 생성형 AI는 특정 대상과 목표에 맞는 기사, 블로그, 스크립트 및 보고서를 자율적으로 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. AI를 기반으로 설계된 에이전트는 최소한의 인적 입력으로 브랜드 비주얼 또는 소셜 미디어 자산을 추가로 제작할 수 있습니다. 동영상 및 오디오 제작에서 유사한 툴을 사용하여 영상을 편집하거나 음성 해설을 합성할 수 있습니다.

직접적이고 지속적인 사람의 입력에 의존했던 이전 AI 툴과 달리, 에이전틱 AI를 사용하면 크리에이터가 최소한의 인적 감독으로 콘텐츠 아웃풋을 확장하고 전체적으로 품질과 일관성을 유지할 수 있습니다. 예를 들어, AP 통신은 AI를 활용해 스포츠 경기 결과나 재무 보고서와 같은 데이터 기반 주제에 대한 기본 뉴스 기사를 생성하여 콘텐츠 제작량을 늘리고 인적 워크로드를 줄입니다.

고객의 기대치가 급격히 높아지고 고객 서비스 담당자의 번아웃 수준이 높아지면서 AI 에이전트는 고객 경험에 특히 유용하게 적용될 수 있습니다. 에이전트는 시간이 지남에 따라 대응을 개선하고 실시간으로 관련 고객 데이터를 회수하는 능력을 바탕으로 매우 상황에 맞는 고도로 개인화된 경험을 제공합니다.

사전 정의된 스크립트를 기반으로 고객 문의에 응답하는 기존 챗봇과 달리, 에이전틱 AI는 미래 이벤트를 예측하고 고객 요구에 따라 사전 조치를 취할 수 있어 관련성과 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 자연어 처리(NLP) 기능을 갖춘 대화형 AI 어시스턴트는 고객과의 자연스럽고 역동적인 대화에 참여하고, 필요한 경우 복잡한 문제를 인간 담당자에게 자동으로 에스컬레이션합니다. 이러한 툴은 감정 분석을 사용하여 고객 상호 작용을 분석하여 문제가 발생하기 전에 식별하거나 지원 티켓 또는 환불 발행과 같은 솔루션을 제공하고 실행할 수도 있습니다.

에이전트는 고객 서비스 담당자를 위한 지원 시스템 역할을 할 수 있을 뿐만 아니라 관련 고객 데이터를 구성 및 검색하거나 고객 문의를 기반으로 제품 문제 해결을 지원할 수 있습니다. 에이전트가 여러 시스템과 동시에 상호 작용하고 시간이 지날수록 고객 데이터를 유지할 수 있는 능력을 감안할 때 고도로 개인화된 선제적 지원을 제공하는 데 특히 능숙합니다. 이러한 환경에서 에이전트 AI를 사용하면 정확도를 높여 고객 만족도를 높일 수 있으며, 인간 상호 작용의 필요성이 감소하여 비용을 절감할 수 있습니다. 

재난 시나리오에서 AI 에이전트는 최초 대응자에게 실시간 인텔리전스 및 의사 결정 지원을 제공할 수 있습니다. 이러한 시스템은 위성 이미지, 센서 네트워크 및 소셜 미디어를 분석하여 피해를 평가하고 긴급 대응 노력의 우선 순위를 지정합니다. 예측 모델과 시뮬레이션은 지자체가 미래의 사건에 대비하는 데도 도움이 됩니다. 이와 같은 툴을 사용하면 선제적 대피를 가능하게 하고 사상자를 최소화하여 생명을 구하고 재난 대응 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 튜터 및 학습 플랫폼은 개별 학생에게 개인화되고 확장가능한 학습 경로를 제공합니다. AI 기반 멘토링 에이전트는 학생의 지식 수준을 평가하고, 진행 상황을 추적하고, 실시간으로 콘텐츠를 조정하여 모든 학습자가 적절한 속도의 교육을 받을 수 있도록 합니다. 이 과정에서 에이전트는 독립적으로 연습 문제를 만들고 피드백을 제공할 뿐 아니라 학생들이 특정 개념에 어려움을 겪을 때 맥락을 설명할 수 있습니다. 또한 학생들의 다양한 학습 스타일에 대응하고 이를 통해 배우는 데에도 유용합니다.

고등 교육에서 AI 연구 어시스턴트는 출처를 수집하거나 정보를 요약하여 학생들이 주제를 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 언어 학습 앱과 직업 훈련 플랫폼이 취업 면접 또는 외국어 대화와 같은 실제 상호 작용을 시뮬레이션하는 자율 에이전트를 통합하는 경우도 증가하고 있습니다. 이러한 맞춤형 경험은 매력적인 시뮬레이션을 만드는 데 방해가 되는 장벽을 낮추고 더 많은 학생들에게 실제 기술을 연습할 기회를 제공할 수 있습니다.³ 이러한 툴을 함께 사용하면 교육을 더 상호 작용적이고 지속적으로 발전하는 경험으로 전환할 수 있는 잠재력이 있어서 학생 참여도를 높이고 학습 결과를 개선할 수 있습니다. 

AI 에이전트는 지능형 그리드 관리 및 예측 유지 보수를 가능하게 하여 에너지 부문에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트는 에너지 장비의 데이터를 사전에 분석하여 유지 관리 일정을 예측하거나 인프라 장애를 예측할 수 있습니다. 또한 에너지 수요와 공급의 균형을 자율적으로 조정하여 그리드 운영을 실시간으로 조정할 수 있습니다.⁴ 이러한 작업 기반 에이전트는 기업의 탄소 발자국을 줄이고 에너지 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 

AI 솔루션은 바쁜 의료 기관에서 건강 데이터를 자율적으로 조사하고 관리 부담을 덜어줄 수 있다는 점에서 최근 몇 년 동안 의료 업계에서 특히 관심을 받고 있습니다. 임상 환경에서 여러 부서의 대규모 데이터 세트에 대한 액세스 권한이 부여된 AI 에이전트는 청구, 예약 및 리소스 할당과 같은 관리 작업에 소요되는 시간에 상당한 영향을 미칠 뿐만 아니라 사전 승인 및 원격 환자 모니터링과 같은 일상적인 작업을 완전히 자동화할 수 있습니다.

AI 에이전트는 데이터 분석에 대한 선제적 접근 방식을 통해 진단에 도움을 주고, 약품 프로세스를 관리하고, 환자의 활력 징후를 실시간으로 모니터링하여 잠재적인 상황 위험이 확대되기 전에 플래그를 지정할 수 있습니다. 에이전틱 AI를 일상적인 운영에 통합함으로써 병원과 의료 센터는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으므로, 공급업체는 하이터치 개인 관리에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 이러한 툴은 보다 정확한 진단, 고도로 개인화된 치료 계획 및 더 빠른 연구 기반 혁신으로 이어집니다. 

AI 에이전트는 인사 부서의 행정 부담을 줄이고 직원 경험을 크게 향상할 수 있습니다. 채용 과정에서 이러한 툴은 이력서 분석, 후보자 순위 및 면접 일정을 포함하여 시간이 많이 걸리는 여러 작업을 수행할 수 있습니다. 후보자가 채용되면 AI에 의해 맞춤화된 온보딩 경험을 통해 신입 사원에게 개별 교육 일정과 계획을 제공합니다.

재직자의 경우, 에이전트 AI 어시스턴트는 역할, 경험 또는 경력 목표에 따라 개인화된 교육 권장 사항을 포함하여 직원에게 여러 가지 중요한 리소스를 제공할 수 있습니다. 한편 이러한 자율 시스템은 직원의 FAQ에 대한 응답, 휴가 요청 관리 및 규정 준수 보장과 같은 관리 요청도 처리합니다.

예를 들어, IBM은 80개 이상의 일반적인 HR 요청을 완전히 자동화하여 HR 리더가 직원 경험을 개선하고 보다 섬세하고 창의적인 작업에 참여하는 데 할애할 수 있는 시간을 크게 늘립니다. 또한, 인재 관리를 위해 AI를 활용하면 HR 리더는 데이터 분석을 통해 성공적인 장기 채용을 이끄는 요인에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. HR 리더는 에이전틱 AI 솔루션을 사용하여 채용 및 인재 관리 프로세스를 통해 시간과 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 편향되지 않은 데이터 기반 입력을 사용하여 채용 및 승진 프로세스를 표준화할 수 있습니다.

IT 운영의 지능형 에이전트는 자율적으로 인프라를 관리하고, 이상 징후를 감지하고, 성능을 최적화하여 가동 중단 시간과 운영상의 위험을 줄입니다. 에이전트는 개발자의 보조 역할을 하여 시스템의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 문제를 해결하고, 수정 사항을 자율적으로 배포할 수 있습니다. 에이전트는 사이버 보안을 강화하도록 프로그래밍되어 실시간으로 위협을 탐지하여 공격을 방지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.

또한 점점 더 많은 에이전트가 프로그래머를 지원하는 개발자 툴 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, NASA 엔지니어들은 최근 제트 추진 연구소에서 사용할 에이전트를 출시했습니다. 특정 로보틱 시스템 언어와 상호 작용하는 이 에이전트는 로봇 개발자가 자연어 프롬프트를 사용하여 로봇을 검사, 진단 및 작동하는 데 도움을 줍니다.

AI 에이전트는 마케팅 부서가 매일 수집하는 방대한 양의 데이터와 고객이 접하는 경쟁 제안의 수를 고려할 때 마케팅에서 다양한 용도로 사용됩니다. 오늘날에는 소비자가 직접 온라인으로 검색하는 대신 에이전트에게 쇼핑 조언을 요청함에 따라 일부 에이전틱 AI 툴은 제품 검색 프로세스를 혁신하고 있습니다.

마케팅 및 전자상거래 분야에서 AI 에이전트는 여러 커뮤니케이션 및 광고 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다. 여기에는 캠페인 관리, 고객 페르소나 생성, 콘텐츠 개인화 및 실시간 광고 성능 최적화가 포함될 수 있습니다. 기존의 자동화 및 AI 기술도 이런 작업을 관리할 수 있었지만, 효과적으로 수행하려면 훨씬 더 많은 감독과 잦은 사용자 입력이 필요했습니다.

AI 에이전트는 예측 분석을 통해 고객 행동을 분석하여 특정 캠페인에 대한 최적의 시간 또는 메시징 전략을 자동으로 식별한 다음, 해당 정보를 에이전트에게 전달하여 에이전트가 직접 커뮤니케이션을 예약할 수 있습니다. 또한 이러한 기술은 선제적 분석을 통해 방대한 데이터를 기반으로 강력한 고객 페르소나를 지속적으로 생성하여 마케팅 캠페인에 대한 추가 통찰력을 제공합니다.

소셜 미디어 AI 챗봇은 브랜드의 멘션을 모니터링하고, 사용자와 소통하며, 이전의 비에이전트 솔루션보다 더 정확하게 관련 응답을 생성할 수 있습니다. 또한 고객에게 제품 추천을 제공하는 에이전틱 AI는 다양한 툴, 데이터 세트 또는 이전 사용자 행동에서 데이터를 가져와 고객의 요구 사항을 보다 정확하게 파악할 수 있습니다.

AI 에이전트는 개인화되고 쉽게 이용 가능한 정신 건강 지원을 제공합니다. 예를 들어, 에이전틱 치료용 챗봇은 자연어로 대화를 통해 24/7 지원을 제공하여 사용자가 인지 행동 치료와 같은 증거 기반 기술을 통해 불안이나 스트레스를 관리하도록 도와줍니다.

에이전틱 AI는 감성 지능과 지속적인 가용성을 결합하여 확장가능한 방식으로 상황 지원에 대한 액세스를 확장합니다. 이러한 대화형 에이전트는 직원이 부족한 상황에서 인간 전문가의 부담을 줄이고, 정신 건강 지원을 쉽게 이용할 수 없는 영역에서 접근성을 확대하며, 주저하는 환자가 낙인에 대한 두려움 없이 지원을 요청하도록 도울 수 있습니다.⁵

AI 에이전트는 제품을 추천하고, 트렌드를 예측하고, 재고를 관리하고, 고객 서비스 챗봇을 구동하여 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 지능형 머천다이징 에이전트는 고객 행동 및 수요 예측을 기반으로 가격 및 재고 수준을 실시간으로 최적화하여 재고 소진 또는 기타 중단을 방지할 수 있습니다.

전자상거래 분야에서 AI 에이전트는 고객의 선호도 및 구매 내역에 따라 제품 및 프로모션을 큐레이팅하거나 날씨, 위치 및 현재 추세와 같은 컨텍스트 데이터를 호출하여 결과를 향상할 수도 있습니다. 일부 오프라인 매장에서는 AI 에이전트를 사용하여 선반을 스캔하고 실시간으로 재고를 관리합니다.⁶ 이러한 기술은 판매를 촉진하고 재고 문제를 줄이며, 타겟 마케팅을 통해 판매를 증가시켜 고객 만족도와 전환율을 높입니다.

AI 에이전트는 판매 프로세스 전반에 걸쳐 사용할 수 있지만, 종종 업무를 자동화하고 고객 데이터에 대한 접근을 간소화하기 위해 배치되었습니다. 일반적으로 에이전트형 AI는 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어와 같은 기존 툴에 심층적으로 내장되어 이전 상호 작용 및 소비자 선호도와 같은 고객 데이터에 액세스합니다. 에이전트는 리드 생성 및 자격 심사 프로세스를 지원하고, 잠재적 리드를 평가하고, 전환 가능성이 가장 높은 고객에 대한 후속 조치의 우선 순위를 정할 수 있습니다.

리드 육성 프로세스에서 AI 에이전트는 이메일, 챗봇 또는 음성 어시스턴트를 통해 잠재 고객과 자율적으로 소통하여 맞춤형 프레젠테이션을 제공하고 질문에 답변합니다. 잠재 고객 데이터를 저장하고 여러 리드를 동시에 처리할 수 있는 이러한 에이전트의 능력은 특히 확장이 쉽습니다. 또한 과거 데이터에 액세스할 수 있는 이러한 툴은 추세와 잠재적 판매 기회를 예측하여 영업팀이 데이터 기반의 의사 결정을 내리고 리소스를 가장 효과적으로 할당할 수 있도록 합니다.

내부적으로 AI 에이전트는 영업 통화를 기록 및 분석하고, 회의 전에 관련 리드 데이터를 표시하거나, 영업 에이전트가 회의 일정을 잡는 데 도움을 줌으로써 영업팀의 큰 자산이 될 수 있습니다. AI 에이전트가 영업 부서에 실시간 피드백을 제공함으로써 인간 상담원이 지속적으로 성능을 개선할 수 있도록 지원합니다.

기존 모델에 비해 에이전틱 AI의 주요 장점 중 하나는 실시간으로 사람의 지시 없이 동적으로 행동하고, 데이터를 분석하고, 작업을 수정할 수 있다는 것입니다. 이로 인해 이 기술은 공급망, 재고 관리 및 구매/조달 프로세스에 특히 적합합니다. AI 에이전트는 공급업체 선정 과정을 간소화하여 비용 효율성이나 지속가능성 지표를 기준으로 잠재적 공급업체를 평가하고 발생 가능한 위험을 표시할 수 있습니다. 또한 이 기술은 계약 및 구매 주문과 같은 프로세스를 자동화하여 수동 작업을 줄이고 공급업체 관리의 정확성을 보장합니다. 에이전트가 재고 수준과 같은 기준에 대해 이러한 프로세스를 상호 참조할 수 있는 기능은 구매/조달 프로세스에 추가적인 검증 수준을 추가하여 중단을 방지합니다.

데이터가 중앙 집중화되면 에이전틱 AI는 귀중한 인사이트를 제공하여 기업이 장단기적으로 보다 정확한 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 에이전트는 상세한 지출 분석을 생성하고 비용 절감 기회를 식별하거나 시장 상황 및 글로벌 이벤트를 포함한 여러 요인을 기반으로 수요를 예측할 수 있습니다. 이 기술은 또한 조직의 특정 규정 환경을 기준으로 트랜잭션 및 내부 프로세스를 사전에 모니터링하는 중요한 규정 준수 관리 툴이 될 수 있습니다.

기업은 에이전틱 AI를 공급망 및 물류 프로세스에 통합함으로써 공급업체에 대한 보다 정확한 결정을 내리고 계약 프로세스를 간소화하여 오류를 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다.

AI 에이전트는 차량 플릿, 배달 경로 및 물류를 대규모로 관리하여 운송 및 물류 프로세스를 자율적으로 최적화할 수 있습니다. 일부 배송 회사는 자율 배정 에이전트를 사용하여 교통, 날씨 또는 긴급성 또는 특정 주문에 따라 차량을 할당하고 경로를 변경합니다. 예측 유지 보수 시스템은 차량 문제를 감지하여 불필요한 고장이나 마모를 방지하고, 지능형 라우팅 시스템은 연료 소비를 줄이고 배송 일정을 단축합니다. 이러한 툴은 비용을 절감하고 조직이 지속가능성 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.