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AI 에이전트를 통한 비즈니스 혁신과 영업 전략: 개념부터 실행까지

일반 리포트 2025년 05월 11일
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목차

  1. 요약
  2. AI 에이전트의 정의와 발전
  3. AI 에이전트 실제 활용 사례
  4. AI 에이전트를 활용한 영업 전략 및 도구
  5. AI 전환(AX) 시대의 기업 전략
  6. 개방형 프로토콜과 다중 에이전트 협업 동향
  7. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 현재, AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어 자율적 의사결정 및 실행이 가능한 지능형 시스템으로 자리매김하고 있습니다. AI 에이전트의 정의 및 발전 과정, 그리고 산업별 실제 활용 사례를 분석하며, 특히 영업 자동화 전략에 적용 가능한 16가지 방법과 도구를 다각적으로 살펴봅니다. AI 에이전트는 여러 산업에서 혁신을 주도하고 있으며, 고객 서비스를 개선하고 운영 효율성을 높이는 등의 효과를 보고하고 있습니다. 현재 AI 기반의 고객 지원 시스템은 더욱 발전하여, AI 에이전트가 사용자의 요구를 정확하게 이해하고 대응하는 데 큰 기여를 하고 있습니다.

  • AX(AI Transformation) 시대의 도래는 기업들에게 AI를 필수 기술로 자리매김하게 하고 있으며, 기업 간 에이전트 협업을 가속화하는 오픈 프로토콜 동향이 그 배경으로 작용하고 있습니다. 이 과정에서 여러 기업들은 AI 도구를 체계적으로 활용하여 효율성을 높이고 있으며, 이러한 경향은 지속적인 기술 발전과 시장 요구에 맞춰 진화하는 단계에 있습니다. AI 에이전트의 주요 기능인 자율성, 적응력, 그리고 의사소통 능력은 그 활용성을 더욱 극대화하고 있습니다.

  • AI 에이전트의 발전은 비즈니스 혁신의 핵심 요소가 되고 있으며, 앞으로도 더 많은 산업에서 AI 도구와 에이전트를 접목하여 운영 최적화를 이끌어낼 것으로 예상됩니다. 나아가, AI 에이전트 간의 협업을 위한 개방형 프로토콜의 채택은 상호 운용성을 높이고, 궁극적으로는 협력적이고 지속 가능한 비즈니스 생태계를 구축하는 데 기여할 것입니다.

2. AI 에이전트의 정의와 발전

  • 2-1. AI 에이전트란?

  • AI 에이전트는 인간의 개입 없이 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템입니다. 구체적으로 말하자면, AI 에이전트는 다양한 소스로부터 정보를 수집하고 이를 바탕으로 일련의 작업을 계획하여 실행하는 프로세스를 진행합니다. 2025년 현재, AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어, 복잡한 문제를 해결하고 데이터 분석, 의사 결정을 통해 목표를 달성하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 전통적인 소프트웨어에 비해 한층 더 진화하여 자율성, 적응력, 그리고 의사소통 능력을 갖추고 있습니다.

  • 2-2. 주요 기능(자율성·적응력·의사소통)

  • AI 에이전트의 주요 기능 중 하나는 자율성입니다. 이는 에이전트가 설정된 목표를 달성하기 위해 인간의 개입 없이 독립적으로 판단하고 행동할 수 있는 능력을 의미합니다. 예를 들어, 자율주행차는 도로 상황을 인식하고 분석하여 스스로 주행 결정을 내리는 작업을 수행합니다.

  • 두 번째로, 적응력은 AI 에이전트가 머신러닝 기술을 통해 과거의 경험을 학습하고 이를 기반으로 성능을 개선하는 능력입니다. 이러한 기능은 AI 에이전트가 다양한 환경과 상황에 효율적으로 대응할 수 있도록 도와줍니다.

  • 마지막으로 의사소통 능력은 AI 에이전트가 자연어 이해(NLU) 및 음성 인식을 통해 사람과 다른 시스템과 상호작용을 할 수 있게 합니다. 이러한 의사소통 기능은 사용자의 요구를 보다 정확하게 이해하고 충족시키는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 2-3. 발전 과정과 시장 확산

  • AI 에이전트는 2025년 현재까지 수년 간의 연구와 기술 발전을 통해 크게 진화하였습니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 AI 기술은 이러한 에이전트가 이전보다 더 효과적으로 사용자 요구에 부응할 수 있는 환경을 조성해왔습니다. 이러한 발전은 많은 산업에서 AI 에이전트의 도입을 가속화하였고, 기업들은 고객 서비스를 개선하고 효율성을 높이기 위해 AI 에이전트를 적극 활용하고 있습니다.

  • AI 에이전트가 다양한 분야에서 활용되는 예로는 고객 지원 분야에서의 AI 챗봇, 데이터 분석 및 예측에 사용되는 AI 시스템, 그리고 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화하는 AI 도구 등이 있습니다. 앞으로 AI 에이전트는 지속적으로 발전하며, 사람과 시스템 간의 통합을 더욱 강화할 것으로 예상됩니다.

3. AI 에이전트 실제 활용 사례

  • 3-1. 산업별 대표 활용 예시

  • AI 에이전트는 다양한 산업에서 혁신적인 변화를 일으키고 있으며, 특히 물류, 금융, healthcare, 소매업 등 여러 분야에서 그 활용 가치가 증대되고 있습니다. 예를 들어, 물류 분야에서는 AI 기반의 예측 프로그램이 수천 가지 변수와 데이터를 실시간으로 분석하여 최적의 배송 경로를 도출합니다. 이는 운송 비용 절감은 물론 배송 시간 단축에도 기여하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 대량의 주문을 관리하고 재고를 자동으로 최적화하며, 고객의 요구에 따라 물류 처리를 효율적으로 진행할 수 있도록 돕습니다.

  • 금융 업계에서는 AI 에이전트가 고객 서비스를 혁신하고 있습니다. 챗봇과 가상 비서를 활용해 24시간 고객 요청을 처리하고, 재무 상담을 자동화합니다. 이로 인해 고객들은 신속한 답변과 편리한 서비스를 받으며, 기업은 인건비 절감과 업무 효율성을 동시에 향상시킬 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 고객의 거래 패턴을 학습하여 개인 맞춤형 금융 상품을 추천하기도 합니다.

  • 헬스케어 분야에서는 AI 에이전트가 환자 모니터링 및 건강 관리에 기여하고 있습니다. 예를 들어, 환자의 생체 신호를 실시간으로 추적하고 질병 예측 모델을 통해 의료 제공자는 더욱 신속하고 정확한 진단을 할 수 있습니다. AI는 방대한 의료 데이터를 분석하여 질병 패턴을 식별하고 연구자에게 유용한 인사이트를 제공합니다.

  • 3-2. 고객 서비스·마케팅 자동화

  • AI 에이전트는 고객 서비스 및 마케팅에서의 활용이 극대화되고 있습니다. LG CNS에서 구현한 DRAG와 MOP와 같은 솔루션이 그 예로, DRAG는 사용자 입력에 따라 관련된 이미지를 자동 생성하여 마케팅 콘텐츠 제작의 효율성을 제고합니다. 사용자는 단순한 텍스트 프롬프트를 제공함으로써 전문가 수준의 광고 및 마케팅 자료를 생성할 수 있습니다.

  • 또한, MOP는 다양한 광고 운영을 자동화하고 성과를 분석하여 기업들이 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다. 이 시스템은 고객 행동 데이터를 분석해 맞춤형 광고를 제안함으로써 마케팅의 정밀도를 높이고 있습니다. 이러한 혁신적인 AI 도구들은 반복적이고 시간이 소모되는 작업을 줄여줌으로써, 마케팅 전문가들이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 하고 있습니다.

  • 3-3. 통역·자율 주행 등 신규 적용

  • AI 에이전트는 커뮤니케이션 및 이동 수단에서도 그 가능성을 보여주고 있습니다. 마이크로소프트의 통역 에이전트는 화상 회의에서 다국적 팀 간의 언어 장벽을 제거하는 새로운 길을 열어주고 있습니다. 이 기술은 사용자가 한국어로 말하더라도 상대방은 영어로 자동으로 번역된 말을 들을 수 있게 하여, 국제적인 비즈니스 환경에서 필수적인 역할을 하고 있습니다.

  • 또한, 자율 주행차에서는 다양한 센서와 AI 알고리즘이 결합되어 실시간으로 도로와 교통 상황을 분석하며 안전하게 길을 찾게 됩니다. AI는 주변 환경을 인식하고 주행 패턴을 최적화하는 데 필수적인 역할을 합니다. 이러한 기술들은 교통 사고를 줄이는 데 기여하고 있으며, 물류 운송과 대중 교통 시스템에도 응용되고 있습니다.

4. AI 에이전트를 활용한 영업 전략 및 도구

  • 4-1. 영업 자동화 16가지 방법

  • AI 에이전트가 영업 활동에서 활용될 수 있는 여러 방법 중 대표적인 16가지 방법을 살펴보면, 첫 번째로는 회의 예약 자동화입니다. 많은 영업팀이 수기로 회의 일정을 설정하고 있지만, AI 도구를 사용하면 기존 캘린더와 통합되어 상대방에게 회의 시간을 제안하고 초대장을 자동으로 발송함으로써 일정을 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이 과정은 회의 예약의 중복을 방지하고, 결과적으로 시간 소모를 줄이는 데 기여합니다. 두 번째로, 판매 예측을 AI에 의존하는 방법이 있습니다. AI 기반 예측 도구는 과거 판매 데이터 분석 및 시장 상황을 고려하여 보다 정확한 매출 예측을 제시합니다. 이 정보는 팀이 전략을 조정하고 리소스를 효율적으로 배분하는 데 필수적입니다. AI 도구는 패턴과 트렌드를 조기에 인식하여 시장의 변동에 빠르게 적응하도록 도와줍니다. 세 번째 방법은 리드 검증입니다. 낮은 품질의 리드는 영업팀의 시간을 낭비하게 할 수 있습니다. AI 도구는 다양한 기준을 바탕으로 리드를 평가하여 자격이 있는 리드만을 선별하여 영업팀이 질 좋은 리드와 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이 과정에서 AI는 데이터를 기반으로 한 정확한 판단을 하여, 인간이 놓칠 수 있는 사항들을 보완합니다. 그 외에도 리드 점수화 및 세분화, 회의 요약 자동화, 아웃바운딩 자동화, 고객 행동 분석 등을 통해 AI는 영업 프로세스를 체계적으로 지원합니다. 이러한 자동화 및 분석 시스템은 영업팀이 더 많은 시간과 자원을 고부가가치 활동에 집중할 수 있게 하며, 경쟁력을 높이는 데 주요한 역할을 합니다.

  • 4-2. 챗봇·일정 관리·복합 에이전트 도구

  • AI 챗봇은 고객 서비스 자동화의 중심에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 기업들은 챗봇을 통해 24시간 고객 문의에 즉시 응답할 수 있는 시스템을 구축함으로써 고객 만족도를 크게 증대시키고 있습니다. 예를 들어, 삼성SDS는 AI 챗봇을 도입하여 기본적인 고객 문의를 자동으로 처리하고, 상담원이 필요할 경우에만 개입하게 하여 응답 속도를 획기적으로 향상시켰습니다. 또한, 일정 관리 도구는 영업팀의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. AI를 활용한 일정 관리 도구는 회의 예약을 자동화하고, 팀의 가용성을 관리하여 일정 충돌을 최소화합니다. 이러한 도구는 기업의 내부 캘린더 시스템과 통합되어 작동하므로, 영업 담당자가 별도로 입력하는 번거로움을 줄이고, 모든 과정에서의 실수를 방지하는 데 도움을 줍니다. 복합 에이전트 도구의 경우, 여러 가지 기능이 통합된 시스템입니다. 이러한 도구는 고객 서비스, 마케팅 캠페인, 데이터 분석까지 다양한 분야에서 활용됩니다. AI는 고객 데이터를 분석하고, 맞춤형제안을 생성하여 영업팀이 전략을 효과적으로 실행할 수 있도록 지원합니다. 복합 에이전트는 기존 인프라와의 유연한 통합이 가능하여, 기업이 더욱 민첩하게 변화하는 시장 환경에 적응할 수 있도록 돕습니다.

  • 4-3. 주요 플랫폼 및 적용 사례

  • 현재 영업 전략에서 AI 에이전트를 효과적으로 활용하고 있는 여러 플랫폼이 있습니다. HubSpot과 Salesforce는 다양한 CRM 기능을 제공하며, 이러한 시스템에는 AI 기반의 리드 스코어링, 수요 예측, 리드 검증 기능이 통합되어 있습니다. 기업들은 이러한 플랫폼을 도입함으로써 데이터 기반의 결정과 함께 고객과의 상호작용을 향상시키는 데 큰 도움을 받고 있습니다. 특히 AI 기반의 리드 생성 도구들은 잠재 고객을 보다 신속하고 정확하게 식별합니다. 예를 들어, Clearbit와 같은 도구는 사용자의 행동 데이터를 분석하여 전환 가능성이 높은 리드를 우선적으로 추천합니다. 이 외에도 Gong.io와 같은 플랫폼은 영업 활동을 자동으로 기록하고 분석하여 팀의 성과를 개선하는 데 필요한 통찰을 제공합니다. AI 도구의 활용 사례로는 금융 서비스 기업들이 고객의 불만사항을 신속하게 분석하고, 그에 따라 즉각적 해결책을 제시하는 경우가 있습니다. 이들은 고객 서비스의 질을 높이고, 만족도를 향상시키기 위해 AI 에이전트를 적극 도입하고 있으며, 이는 결국 기업의 매출 증가로 이어지고 있습니다. 이러한 사례들은 AI 에이전트의 효과적인 활용이 영업과 마케팅 전략을 어떻게 변화시킬 수 있는지를 잘 보여줍니다.

5. AI 전환(AX) 시대의 기업 전략

  • 5-1. AX 개념과 중요성

  • AX(AI Transformation)는 인공지능 기술이 기업의 운영 방식을 근본적으로 변화시키는 과정을 의미합니다. 과거의 AI는 주로 비용 절감이나 효율성을 목표로 활용되었지만, AX 시대에는 지속 가능한 혁신과 새로운 비즈니스 모델 창출의 핵심 동력으로 자리잡았습니다. 기업들은 이제 AI를 단순한 도구가 아닌, 경쟁력을 확보하는 필수 요소로 보고 있으며, 이는 향후 비즈니스 환경에 큰 영향을 미칠 것입니다.

  • AX의 핵심은 AI 기술의 고도화와 함께 데이터 활용의 중요성 증가입니다. AI의 발전은 특정 분야의 전문가만이 사용하던 도구에서, 모든 기업이 접근 가능한 범용 기술로 변화하고 있습니다. 이는 기업 전체의 비즈니스 모델과 시스템에 AI를 통합하게 하여, 더욱 민첩하게 시장 변화에 대응할 수 있도록 만듭니다. 이러한 전환은 기업의 경쟁력을 강화하고 혁신을 가속화하는 역할을 하겠습니다.

  • 5-2. 성공적 구현을 위한 8단계

  • AX를 성공적으로 구현하기 위해서는 체계적인 접근이 필수적입니다. IBM이 제시한 8단계 모델은 AI 도입을 위한 기본 프레임워크를 제공합니다.

  • 1단계는 목표 정의입니다. 비즈니스 목표와 관련된 문제를 확인하고 이를 해결하기 위한 AI의 역할을 명확히 파악합니다. 예를 들어, 고객 경험을 향상시키거나 운영 효율성을 개선하는 구체적인 목표를 설정할 수 있습니다.

  • 2단계는 데이터 품질 및 접근성 평가입니다. AI의 출발점인 데이터는 정확하고 신뢰할 수 있어야 하며, 다양한 출처에서 수집된 데이터를 통합하고 정제하는 과정이 중요합니다.

  • 3단계는 적합한 AI 기술 선택입니다. 기업의 목표에 맞는 기술적 접근법을 정의하고 필요한 인프라를 구성해야 합니다. 특정 비즈니스 요구를 충족하기 위한 적합한 AI 모델 및 도구를 선정해야 합니다.

  • 4단계는 AI에 능숙한 팀 구축입니다. AI 구현에 있어 데이터 과학자, 엔지니어 등 다양한 전문 인력이 필요하며, 이들이 협력해 기술적 과제를 해결할 수 있는 환경을 조성해야 합니다.

  • 5단계는 혁신 문화 조성입니다. 조직 내에서 AI를 통한 변화를 수용하고 새로운 아이디어를 탐색하는 분위기를 조성하는 것이 필요합니다. AI 기술의 이점을 과시하고, 이를 통한 가치를 공유하여 전사적으로 AI 변혁을 지지하게 해야 합니다.

  • 6단계는 위험 관리 및 윤리적 체계 구축입니다. AI 시스템이 예기치 않은 결과를 초래하지 않도록 반드시 위험성을 평가하고 윤리적인 가이드라인을 수립하는 것이 필수적입니다.

  • 7단계는 모델 테스트 및 평가이며, 마지막으로 8단계는 확장성 및 지속적인 개선 계획입니다. AI 시스템은 시간이 지나도 지속적으로 업데이트되고 개선되어야 하며, 이를 통해 기업의 비즈니스 환경에 적합하게 조정되어야 합니다.

  • 5-3. 사람·조직 적응의 핵심 과제

  • AX 시대에는 단순히 기술적인 요소뿐만 아니라, 사람과 조직의 적응 또한 중요한 과제입니다. AI 도입은 기술적 변화에 그치지 않고, 조직 문화와 인사 정책 등 광범위한 변화가 동반되어야 합니다.

  • 기업이 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 직원들이 AI 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 교육과 훈련을 제공해야 합니다. 이는 기술과 업무 프로세스를 결합하여, AI 도구가 제공하는 혜택을 최대한 활용할 수 있게 합니다. 또한, 직원들이 AI를 도구로 인식하게 하고, 이를 통해 자신의 업무를 어떻게 개선할 수 있는지에 대한 인식을 높이는 것이 중요합니다.

  • 이에 따라, 조직 내 AI 활용에 대한 명확한 비전과 방향성을 제시해야 하며, 이를 통해 구성원이 AI 전환에 참여하도록 독려하는 환경을 조성해야 합니다. 이는 결국 기업 전체가 AI 도입을 통한 혁신에 향해 나아갈 수 있는 기반을 마련하는 과정이라 할 수 있습니다.

6. 개방형 프로토콜과 다중 에이전트 협업 동향

  • 6-1. Agent2Agent(A2A) 개요

  • Agent2Agent(A2A) 는 마이크로소프트가 발표한 개방형 통신 프로토콜로, 서로 다른 AI 에이전트 간에 상호 운용성을 높이기 위해 설계되었습니다. A2A는 에이전트가 목표를 공유하고, 상태를 관리하며, 명령을 실행하고 결과를 반환하는 과정을 체계적으로 지원합니다. 이는 복잡한 시스템 환경에서 에이전트들이 유기적으로 협력할 수 있는 기반을 마련합니다. 코로나19 팬데믹 이후, 많은 기업들이 AI의 활용을 확대하고 있으며, A2A는 이러한 요구를 충족시키기 위한 중요한 표준으로 자리 잡았습니다. A2A는 특정 플랫폼에 의존하지 않으므로, 다양한 클라우드 환경에서 원활하게 작동할 수 있습니다.

  • 6-2. MCP와 상호운용성 전략

  • 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 AI 모델이 외부 자원으로부터 안전하게 데이터를 요청하는 방식을 표준화한 프로토콜입니다. MCP는 AI 시스템과 도구를 연결하는 보편적인 인터페이스 역할을 하며, AI를 사용하는 기업들이 다양한 데이터와 앱 기능을 원활하게 통합할 수 있도록 도와줍니다. A2A와 MCP의 결합은 AI 생태계에 상호운용성을 강화하여 에이전트들이 서로 정보를 공유하고 협력할 수 있는 기반을 마련합니다. 이로 인해 에이전트 간의 데이터 흐름과 상호작용이 개선되며, 이는 기업의 효율성을 높이는 데 기여할 것입니다.

  • 6-3. 멀티 에이전트 사업 모델

  • AI 에이전트 기술의 발전과 다중 에이전트 협업의 필요성은 여러 미국 빅테크 기업들이 멀티 에이전트 사업 모델을 채택하도록 이끌었습니다. IBM, SAS, 서비스나우 등은 각각 연례 행사에서 AI 에이전트를 연계하여 운영 효율성을 높이고 있습니다. 예를 들어, IBM은 에이전트 제품군을 통해 5분 내에 AI 에이전트를 생성할 수 있는 솔루션을 공개하였고, SAS는 AI 에이전트 구축 및 배포 기능을 포함한 데이터를 수집하고 분석하는 솔루션을 선보였습니다. 이러한 사례들은 AI 에이전트가 단순한 도구를 넘어 기업의 전략적 자산으로 자리 잡고 있는 것을 보여줍니다. 향후 이러한 멀티 에이전트를 활용한 전략은 기업 간의 협업을 촉진하고, 더 나아가 시장 경쟁력을 한층 더 강화할 수 있을 것으로 예상됩니다.

결론

  • AI 에이전트는 다양한 산업의 핵심 워크플로우에 통합되어 비즈니스 경쟁력을 좌우하는 주요 요소로 부상했습니다. 특히 영업 분야에서는 챗봇과 복합 에이전트를 활용한 자동화가 성과를 증대시키며, 새로운 고객 경험을 창출하고 있습니다. AX 단계별 접근과 함께 조직 문화의 적응도 성공의 열쇠입니다.

  • 이와 함께, 개방형 프로토콜 기반의 멀티 에이전트 협업은 새로운 생태계를 형성할 것으로 예상되며, 이는 다양한 기업이 협력하여 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이러한 동향은 특히 데이터 흐름과 상호작용을 개선하고, 기업들 간 에이전트 간의 원활한 소통을 가능하게 합니다.

  • 기업들은 앞으로의 전략 수립 시 단계별 실행 로드맵을 견고히 하고 내부 역량 강화를 통해 지속 가능한 혁신을 도모해야 합니다. 이를 통해 보다 차별화된 고객 경험을 제공하고, AI 에이전트의 잠재력을 극대화하여 지속적으로 변화하는 시장에 적응해 나갈 것입니다.

용어집

  • AI 에이전트: AI 에이전트는 인간의 개입 없이 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 지능형 시스템으로, 정보를 수집하고 이를 바탕으로 작업을 계획하여 실행하는 프로세스를 말합니다. 2025년 현재, AI 에이전트는 복잡한 문제 해결, 데이터 분석 및 의사 결정 등을 통해 그 활용 범위를 확대하고 있습니다.
  • AX (AI Transformation): AX는 인공지능 기술이 기업의 운영 방식을 혁신적으로 변화시키는 과정을 나타냅니다. 과거에는 비용 절감 및 효율성을 중시했으나, AX 시대에서는 지속 가능한 혁신과 새로운 비즈니스 모델 창출의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.
  • Agent2Agent (A2A): Agent2Agent(A2A)는 마이크로소프트가 발표한 개방형 통신 프로토콜로, 서로 다른 AI 에이전트 간의 상호 운용성을 높이기 위해 설계되었습니다. A2A는 에이전트들이 목표를 공유하고 공동으로 작업을 수행할 수 있도록 지원하여, 복잡한 시스템 환경에서의 유기적인 협력을 촉진합니다.
  • 다중 에이전트: 다중 에이전트 시스템은 여러 AI 에이전트가 상호 협력하여 복합적인 작업을 수행하는 구조를 말합니다. 이 시스템은 여러 에이전트 간의 정보 공유를 통해 다양한 상황에서의 효율성을 극대화할 수 있도록 도와줍니다.
  • 오픈 프로토콜: 오픈 프로토콜은 다양한 시스템과 애플리케이션 간의 원활한 통합을 지원하기 위한 표준화된 통신 규약으로, AI 에이전트 간의 협업을 강화하는 주요 요소입니다. 이는 기업들이 서로 다른 플랫폼에서 AI 도구를 효과적으로 활용할 수 있게 해줍니다.
  • 영업 자동화: 영업 자동화는 AI와 기타 기술을 활용하여 영업 관련 업무를 자동화하는 프로세스를 의미합니다. 이는 일정 관리, 리드 검증 및 판매 예측 등을 포함하여 영업팀이 보다 효율적으로 운영될 수 있도록 지원합니다.
  • 자율성: 자율성은 AI 에이전트가 설정된 목표를 달성하기 위해 인간의 개입 없이 독립적으로 판단하고 행동할 수 있는 능력을 나타냅니다. 이는 AI 시스템이 환경적 요인을 인식하고 스스로 의사 결정을 내릴 수 있게 합니다.
  • 적응력: 적응력은 AI 에이전트가 머신러닝 기술을 통해 과거의 경험을 학습하여 성능을 개선하고 새로운 환경에 효율적으로 대응할 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 AI가 지속적으로 발전하면서 변화하는 시장 상황에 유연하게 대처하는 데 도움을 줍니다.
  • 의사소통 능력: 의사소통 능력은 AI 에이전트가 자연어 이해(NLU) 및 음성 인식을 통해 사람과 다른 시스템과의 상호작용을 가능하게 하는 기능을 의미합니다. 이는 AI가 사용자의 요구를 보다 정확하게 이해하고 충족하는 데 중요한 역할을 합니다.

출처 문서