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AI 에이전트: 기업 변화의 미래 혁신

일반 리포트 2024년 12월 21일
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목차

  1. 요약
  2. AI 에이전트의 개요
  3. 세일즈포스의 에이전트포스 2.0
  4. AI와 데이터 통합의 중요성
  5. AI 활용 사례
  6. AI 도입의 도전 과제
  7. 미래 전망 및 결론
  8. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 AI 에이전트의 현황과 비즈니스에서의 적용 사례를 분석하여 기업들이 AI 기술을 통해 얻는 이점을 명확하게 설명합니다. AI 에이전트는 세일즈포스와 같은 플랫폼을 통한 자동화로 에너지 관리 및 고객 서비스에서 효율성을 증대합니다. 특히 세일즈포스의 에이전트포스 2.0은 다양한 글로벌 기업에서 성능을 인정받고 있으며, 고객 경험과 비즈니스 운영을 변혁하고 있습니다. 데이터 기반 의사결정의 중요성을 인식하는 기업들은 AI와 클라우드를 통합하여 혁신을 이끌고 있습니다. 그러나 데이터 품질, 개인정보 보호 및 윤리적 문제는 지속적으로 해결해야 할 과제로 남아 있습니다.

2. AI 에이전트의 개요

  • 2-1. AI 에이전트의 정의 및 필요성

  • AI 에이전트는 디지털 노동 플랫폼으로서, 정보 관리에 그치지 않고 자동으로 작업을 수행하는 능력을 갖춘 시스템입니다. Salesforce의 Agentforce 2.0은 이러한 AI 에이전트의 진화를 나타내며, 사용자가 AI 에이전트를 구축하고 배포하여 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 기업은 AI를 통해 에너지 관리와 같은 여러 분야에서 효율성을 극대화하고, 비용 절감을 이루어낼 수 있습니다. 예를 들어, Google의 DeepMind는 머신 러닝을 활용하여 데이터 센터의 냉각 시스템을 최적화하여 40%의 에너지 소비 절감을 달성하였습니다. 이와 같은 사례는 AI가 비즈니스 효율성과 지속 가능성을 향상시키는 데 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줍니다.

  • 2-2. AI 에이전트의 기술적 발전

  • AI 기술의 발전은 기업들이 직면한 여러 도전 과제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다. AI는 실시간 데이터와 예측 분석을 활용하여 에너지 소비를 동적으로 최적화하는 데 기여하고 있습니다. Pecan AI의 CEO인 Dr. Zohar Bronfman은 AI가 다양한 변수를 기반으로 에너지 수요를 예측함으로써 낭비를 최소화하고 효율성을 개선하며 비용 절감을 가능하게 한다고 논의했습니다. 이러한 기술 통합에는 IoT 기기와의 통합이 포함되어 있으며, 이를 통해 실시간 모니터링과 자동 조정이 가능합니다. 그러나 데이터 품질, 비용, 직원의 준비상태와 같은 도전 과제가 여전히 존재합니다. 데이터 품질 문제는 AI가 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터에 기반하여 운영될 수 있도록 하는 데 핵심적인 요소로 작용합니다.

3. 세일즈포스의 에이전트포스 2.0

  • 3-1. 에이전트포스 2.0의 기능

  • 세일즈포스는 최근 자율형 AI 에이전트 플랫폼인 에이전트포스(Agentforce) 2.0을 발표하였습니다. 이 플랫폼은 영업, 고객 서비스, 마케팅, 커머스 등 고객접점 영역에서 자율형 AI 에이전트를 활용할 수 있도록 지원하는 기능을 포함하고 있습니다. 새로운 버전에서는 슬랙(Slack)과의 통합이 강화되어, 사용자가 채팅처럼 AI 에이전트를 호출할 수 있게 되었습니다. 이러한 AI 에이전트는 채널 내 과거 대화 내용을 기반으로 더욱 정교하고 정확한 답변을 제공하게 됩니다. 에이전트포스 2.0은 여러 기능을 포함하고 있습니다. 사용자는 슬랙을 통해 업무 최적화된 AI 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있으며, 이는 업무 효율성을 크게 향상시킵니다. 또한, AI 에이전트는 사전 구축된 스킬 라이브러리를 제공하여 영업, 마케팅, 고객 서비스 등의 다양한 분야에서 맞춤형 기능을 지원합니다. 예를 들어, 영업팀은 리드 육성에 특화된 자율 AI 에이전트를 생성할 수 있으며 서비스 예약 관리와 관련된 AI 스킬도 추가됩니다. 더불어 데이터 시각화 기능을 가진 태블로(Tableau)는 AI 에이전트가 제공하는 답변을 쉽게 시각화하고, 복잡한 데이터 수치를 분석할 수 있도록 돕습니다.

  • 3-2. 기업에서의 적용 사례 및 효과

  • 세일즈포스의 에이전트포스 2.0은 여러 글로벌 기업에서 실제로 활용되며 효율성을 높여왔습니다. 북미 회계 서비스 기업인 1-800 어카운턴트는 세금 신고 시즌에 발생하는 문의의 90%를 자동화하여 업무 효율성을 크게 향상시켰습니다. 영국 아웃소싱 기업 캐피타는 채용 과정을 자동화해 이 절차를 수일로 단축시켰습니다. 가전 기업인 샤크닌자는 30개 시장에서 에이전트포스를 통해 24시간 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며, 유럽 여행 플랫폼인 시크릿 이스케이프는 6000만 유럽 회원들의 예약 정보, 수하물, 항공편 안내 등 다양한 고객 문의를 자동으로 처리하고 있습니다. 그 외에도 아데코, 액센추어, 인디드와 같은 여러 기업들이 에이전트포스를 도입하여 고객 경험을 개선해 왔습니다. 마크 베니오프 세일즈포스 CEO는 “AI 에이전트는 우리가 일하는 방식과 비즈니스 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있으며, 인적 자원의 한계를 넘어 생산성을 무한대로 확대하는 데 기여하고 있다”고 강조하였습니다.

4. AI와 데이터 통합의 중요성

  • 4-1. 데이터 기반 의사결정의 가치

  • 2024년, 기업들이 AI 및 공공 클라우드를 활용하여 AI 인프라를 확장하는 데 중점을 두고 있는 가운데, 데이터 기반 의사결정의 중요성이 증가하고 있습니다. 미국의 기업들은 공공 클라우드 서비스를 통해 AI 기술을 도입하고 있으며, 이는 AI 애플리케이션 개발 및 배포의 도전에 대응하기 위함입니다. Information Services Group의 보고서에 따르면, 이러한 변화는 AI 채택의 증가가 공공 클라우드 부문의 성장을 촉진할 것이라고 예상됩니다. 특히, 생성적 AI는 기업 내에서 긍정적인 성과를 내고 있지만, 대부분의 구현은 여전히 개념 증명 단계에 머물러 있으며, 콘텐츠 생성 및 개인화된 마케팅 등의 기술 능력을 탐색하는 데 중점을 두고 있습니다.

  • 4-2. AI와 클라우드의 결합

  • AI 에이전트와 클라우드 컴퓨팅의 융합은 더욱 진전되고 있습니다. Derek Top, Opus Research의 수석 분석가는 AI 에이전트가 고객과의 상호작용을 자동화할 수 있는 독립적인 작업을 수행하도록 설계되어 있다고 설명합니다. AI 에이전트는 명확한 목표와 도구에 대한 접근만 주면 작업을 수행하는 방법을 스스로 결정합니다. 이는 여러 기업 시스템에 분산된 데이터를 탐색하고 분석하는 과정을 간소화하는 데 기여하고 있습니다. 그러나 회사들은 기존 시스템과 통합하는 데 있어 여전히 많은 도전 과제에 직면하고 있는데, 이 과정에서 데이터 품질 및 개인정보 보호 문제를 해결하는 것이 중요합니다. 또한, 공공 클라우드 인프라의 복잡성, 비용 관리 및 탄소 발자국 관리를 위한 운영 방침(FinOps, GreenOps)의 필요성이 강조되고 있습니다.

5. AI 활용 사례

  • 5-1. AI 에이전트의 다양한 산업 적용

  • AI 에이전트는 빠르게 발전하는 기술로, 여러 산업에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 세일즈포스는 에이전트포스 2.0을 통해 자율 에이전트를 구축 및 배포할 수 있는 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이 플랫폼은 자동화된 워크플로우를 위한 사전 구축된 기술 및 워크플로우 통합 라이브러리를 포함하고 있습니다. 특히, AI 에이전트는 고객 서비스, 판매 대표, 마케터 등 다양한 직무를 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 세일즈포스의 CEO인 마크 베니오프는 공공의 고용 부족 문제를 언급하며, AI 에이전트가 기업의 성장에 기여할 수 있다고 강조했습니다. 그는 AI 에이전트를 도입함으로써 기업은 인력 제약을 넘어서 유연성을 확보할 수 있으며, 이는 기업의 글로벌 시장 확장을 돕는 요소가 될 수 있음을 시사합니다.

  • 5-2. AI를 통한 업무 자동화 사례

  • 업무 자동화 측면에서 AI는 특히 공급망 관리(SCM)에서 큰 변화를 가져오고 있습니다. 많은 기업들이 AI를 활용하여 수요 예측 및 재고 최적화를 이뤄내고 있는데, 이로써 재고 비용을 40%까지 절감할 수 있었습니다. 예를 들어, 월마트와 아마존은 AI와 머신 러닝을 활용하여 수요를 예측하고, 판매 데이터를 분석하여 과잉 재고와 재고 부족 현상을 최소화하며 비용 절감을 실현하고 있습니다. 이러한 실적은 McKinsey의 연구에 따르면, AI를 사용한 기업들이 경쟁사에 비해 재고 수준이 35% 향상된 것으로 나타났습니다. 또한, AI는 물류와 운송 효율성을 크게 향상시키고 있습니다. AI 기반 물류 시스템을 조기 도입한 기업들은 물류 비용을 15% 절감한 사례를 보고하였습니다. DHL은 AI를 활용하여 교통 및 날씨 데이터를 분석함으로써 연료 소비를 줄이고 배달 시간을 개선하는 데 성공하였습니다.

6. AI 도입의 도전 과제

  • 6-1. 데이터 품질 및 개인정보 보호 이슈

  • AI 도입에 있어서 데이터 품질과 개인정보 보호는 중요한 도전 과제입니다. 데이터 품질이 낮으면 AI의 성능에 영향을 미치고, 데이터가 정확하지 않을 경우 잘못된 결론에 이를 수 있습니다. 또한, 개인정보 보호는 법적 요구사항으로, 기업이 고객 데이터를 처리할 때 신중한 접근이 필요합니다. 따라서, 데이터 수집 및 활용 과정에서 데이터의 정확성과 안전성을 확보해야 하며, 적절한 개인정보 보호 조치를 강화할 필요가 있습니다.

  • 6-2. AI의 신뢰성 및 윤리적 고려사항

  • AI 시스템의 신뢰성은 기업이 이 기술을 도입하는 데 있어 중요한 요소입니다. AI가 의사결정을 내릴 때 그 과정이 투명하고 이해 가능해야 사용자들이 이를 신뢰할 수 있습니다. 또한, AI의 결정이 윤리적 기준을 준수해야 하며, 편향된 데이터로 인해 차별적인 결과를 초래하지 않도록 주의해야 합니다. 따라서 기업은 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하기 위해 윤리적인 기준을 설정하고 이를 지속적으로 검토해야 합니다.

7. 미래 전망 및 결론

  • 7-1. AI의 향후 발전 방향

  • AI 에이전트는 현재 비즈니스 환경에서 점점 더 중요한 역할을 수행하고 있으며, 특히 비용 효율성 및 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 세일즈포스의 에이전트포스 2.0과 같은 혁신적인 플랫폼들은 기업들이 AI와 데이터를 통합하여 새로운 비즈니스 모델을 생성하는 데 필요한 도구와 지원을 제공합니다.

  • 7-2. AI 에이전트의 지속 가능한 활용 방안

  • AI 기술은 여러 산업에서 응용되고 있으며, AWS Lambda와 같은 서버리스 컴퓨팅 플랫폼은 머신러닝 모델을 간편하게 배포할 수 있는 솔루션을 제공합니다. AWS Lambda는 예측 요청의 수에 따라 자동으로 자원을 조정하는 장점을 가지며, 기존 서버 손실 비용을 줄여줍니다. 예를 들어, 하루 1,000에서 10,000 예측을 처리하는 경우, 기존 전용 서버를 유지하는 것에 비해 인프라 비용을 최대 60% 줄일 수 있습니다.

결론

  • AI 에이전트는 세일즈포스의 에이전트포스 2.0과 같은 혁신적인 플랫폼을 통해 다양한 산업에서 효율성과 생산성을 향상시키고 있습니다. 이러한 AI 기술은 비즈니스 모델 창출에 중요한 역할을 하며, 데이터 통합과 자동화를 통해 기업의 성장 잠재력을 열어줍니다. 그러나 기술 발전과 함께 데이터 품질, 개인정보 보호 및 윤리적 문제 등의 도전 과제도 함께 해결해야 합니다. 기업은 전략적으로 AI 기술을 활용하여 지속 가능한 성과 창출에 집중해야 하며, 향후 AI 발전과 함께 이러한 문제들을 극복하는 것이 중요합니다. 또한, AI의 실제 적용 가능성을 높이기 위해 조직의 적응성과 준비 상태도 중요합니다.

용어집

  • 세일즈포스 [회사]: 세일즈포스는 클라우드 기반 소프트웨어 솔루션을 제공하는 글로벌 기업으로, 고객 관계 관리(CRM) 및 AI 에이전트 솔루션을 통해 기업의 디지털 혁신을 지원하고 있습니다. 에이전트포스 2.0은 AI를 활용하여 비즈니스 효율성을 높이고 고객 경험을 개선하는 데 중점을 두고 개발되었습니다.
  • AI 에이전트 [기술]: AI 에이전트는 자율적으로 작업을 수행하고 의사결정을 내리는 프로그램으로, 비즈니스 프로세스를 자동화하고 효율성을 높이는 데 기여합니다. 다양한 산업 분야에서 활용되고 있으며, 특히 고객 서비스, 마케팅, 운영 관리 등에 적용되고 있습니다.

출처 문서