가트너는 2028년까지 생성 AI와의 인간 상호작용의 삼분의 일이 사용자 프롬프트에서 자율적이고 의도가 있는 에이전트와의 직접 인터페이스로 전환될 것이라고 예측합니다. 이는 현재 많은 사용자들이 알고 있는 반응형 AI 어시스턴트에서 중대한 도약을 의미합니다.
“에이전트는 생성 AI의 다음 진화 단계입니다,”라고 Outshift의 SVP/GM인 비조이 판데이는 말합니다. “임원들에게 전하는 메시지는 분명합니다: 지금부터 준비하세요. 3년이라는 시간이 남았으니, 어시스턴트를 구현하고 관리 가능한 사용 사례를 해결한 후 더 중요한 애플리케이션으로 발전하세요.”
AI 에이전트는 특정 업무에 맞춰진 지치지 않는 전문 직원과 유사하며, 비즈니스 과제를 공동으로 해결합니다. 멘로 벤처스의 파트너인 팀 튈리는 “고객 성공 기업들이 에이전트로 팀을 대체하고 강화하면서 확장성을 높이는 추세를 목격하고 있습니다. 이는 마케팅 자동화와 코드 생성에서 뚜렷하게 나타나며, 앞으로 소프트웨어 엔지니어링으로 널리 퍼질 것”이라고 강조합니다.
대형 클라우드 서비스 제공업체인 구글 클라우드, 마이크로소프트의 코파일럿, AWS의 Q는 생성 AI 에이전트를 활발히 개발하고 있으며, 이는 혁신적인 기술이 출현하고 있음을 나타냅니다.
에이전트와 어시스턴트의 차별점
그렇다면 AI 에이전트는 이전의 AI 기반 어시스턴트와 무엇이 다를까요? AI 어시스턴트는 사용자 프롬프트에 반응하며, 대규모 언어 모델(LLM)과 자연어 처리(NLP)를 활용해 대화형 인터페이스에서 답변과 맥락 정보를 제공합니다.
반면 AI 에이전트는 능동적이고 자율적이며, 인간의 개입 없이도 결정을 내리고 행동을 취할 수 있습니다. 이들은 실시간으로 도메인 특정 데이터를 분석하고, 복잡한 워크플로를 독립적으로 관리하며, 특정 목표를 달성하는 데 집중합니다.
전통적인 어시스턴트와 달리 에이전트는 높은 품질의 콘텐츠를 생성하여 검토 주기를 20%에서 60% 단축할 수 있으며, 작업 및 데이터 소스에 대한 접근이 용이한 감사 추적 기능 덕분입니다. 판데이는 “특정 과제를 전문으로 하고 협력하여 비즈니스 문제를 해결하는 특화된 직원으로 생각하세요”라고 설명합니다. 예를 들어, 금융 서비스 분야에서 에이전트는 실시간으로 사기를 감지하고 방지할 수 있으며, 인사 부서에서는 데이터를 분석하여 최우수 인재를 찾거나 이직률을 예측할 수 있습니다.
다중 에이전트 프레임워크에 통합되면 이러한 시스템은 다양한 기술 영역에서 협력하고, 정보에 기반한 결정을 내리며, 복잡한 워크플로를 자율적으로 관리할 수 있습니다. 그러나 에이전트의 협업을 위한 전용 오케스트레이션 레이어는 아직 개발 중에 있으며, 이는 스타트업에게 큰 기회를 제공합니다.
“에이전트 기술을 위한 쿠버네티스와 같은 인프라가 필요합니다—특화된 작업 부담을 수행하기에 적합한 것입니다,”라고 튈리는 언급합니다. 목표는 이러한 얇은 에이전트들을 연결하고, 아직 정립되지 않은 프로토콜을 통해 원활한 통신을 가능하게 하는 것입니다.
어시스턴트에서 에이전트로의 전환
Cisco AI 준비도 지표에 따르면, 97%의 조직이 생성 AI를 활용하고 싶어하지만 실제로 이를 구현한 곳은 14%에 불과해 큰 격차가 있음을 보여줍니다. 일반적인 장애물로는 시작점 이해, 투자 수익 보장, 신뢰, 안전 및 보안 문제 해결 등이 있습니다.
“에이전트가 모호한 문제를 해결하기 위해 필요한 내부 추론 및 계획에는 한계가 있습니다,”라고 판데이는 말하면서 에이전트를 효과적으로 안내하기 위해 명확한 지침의 중요성을 강조합니다.
조직은 야심찬 프로젝트보다 단순한 비즈니스 사례부터 시작해야 합니다. 프로세스를 이해하고 개선 방법을 아는 시민 개발자들에게 권한을 부여하는 것이 중요하며, 이는 생성 AI 개발자의 제한된 가용성을 고려할 때 더욱 필요합니다.
조직이 AI 여정을 시작하기 전에 데이터 정제를 우선시하여 적절한 아이덴티티 관리 및 접근 제어를 보장해야 합니다. “달빛 사냥(어려운 목표)보다 관리 가능한 비즈니스 사례로 시작하세요,”라고 판데이는 조언합니다. 이러한 접근법은 조직이 파이프라인을 탐색하고 개선할 수 있도록 하며, 시민 개발자들을 교육시키면서 향후 AI 발전을 위한 강력한 기반을 구축합니다.
산업이 어시스턴트에서 에이전트로 전환하고 LLM이 계속 발전함에 따라 모든 조직은 에이전틱 생성 AI가 가져오는 변화로부터 이익을 얻을 수 있습니다.
Outshift의 SVP/GM 비조이 판데이, 멘로 벤처스의 팀 튈리, VB 총편집장 맷 마샬과의 전체 대화는 [여기]에서 확인할 수 있습니다.
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