AI 에이전트(AI Agent)는 AI(인공지능)에게 인간처럼 업무를 지시하면 알아서 자료를 수집하고 이를 검토하고 수정해 결과물을 가져다준다는 개념이에요. 우리가 진심으로 원했던 "업무 완전 자동화"의 첫 단계라는 점에서 앞으로 크게 주목되고 있어요.
이처럼 단순한 챗봇을 넘어 자율적으로 작업을 수행하고 의사 결정을 내릴 수 있는 지형형 시스템인 AI 에이전트은 ① 경험을 통해 성능을 향상하는 과정 "학습능력" ② 사람의 직접적인 개입없이 독립적으로 작업할 수 있는 능력 "자율성" ③ 계획을 통해 특정 목표를 달성하는데 집중하는 것 "목표 지향성" ④ 주변을 인식하고 해석하는 능력 "환경 인식"의 특징을 갖고 있어요.
AI 에이전트는 지속적인 학습을 통해 성능을 개선하여 새로운 상황에 적응하는 능력을 갖추고, 외부 데이터베이스 API 검색 등 다양한 도구를 활용하여 정보를 수집하여 작업을 수행하고, 여러 작업을 동시에 처리하고 조율하는 능력을 통해 "주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 수립하고 실행하는 '자율적 의사결정'"을 하는 지능형 시스템이에요.
현재 AI 에이전트는 '개인화된 추천 및 문제 해결을 위한 고객지원 서비스' '자동화 프로세스를 통한 영업 및 마케팅 관리' '공급망 관리 및 최적화 등을 위한 운영 효율화' 등의 비즈니스 영역에서 혁신적인 가치를 창출할 수 있지요.
앞으로 AI 에이전트 기술이 발전하면서 "높은 수준의 자율성 확보" "복잡한 의사결정 능력향상" "다중 에이전트 간 협업 시스템 발전" "산업별 특화된 AI 에이전트 등장" 등의 방향으로 진화할 것으로 예상되어요.
따라서 각 에이전트에 업무를 분담하고 결과를 취합하는 즉 다른 AI 에이전트를 생성, 관리, 개선하는 역할을 담당하는 '메타 에이전트(Meta Agent. 오케스트레이션 에이전트(Orchestration Agent, Conductor))의 중요성이 부각되고 있어요.
이로써 에이전트가 본격화되면서 인간과 AI 협업이 새로운 차원에 접어들며 AI 시장에서 새로운 패러다임이 필요하게 되었어요. 즉, 과연 인간과 AI 에이전트가 어떤 업무에 어떻게 조합할 때 최상의 결과를 내는냐는 점에 대한 것이 중요한 문제로 주목되어요. 이러한 문제는 생성형 AI를 회사 업무에 도입하면서도 발생하지요.
진행하는 업무에 따라서는 생성형 AI가 크게 도움이 되지만 경우에 따라서는 AI가 우리 업무 과정을 늘리고 복잡하게 하는 결과가 생기기도 하지요.
기자가 기사를 작성할 때 생성형 AI를 활용하여 다양한 정보를 취합하여 이를 기자의 의도에 맞춰 재구성하게 되는데, 수집할 기사에 필요한 자료가 적을 때는 기자가 직접 기사를 작성하는 게 빠르지 않을까요! 이경우는 생성형 AI가 수집한 글을 정리하고 수정하는 것이 번거로운 경우겠지요.
따라서 앞으로 '인간과 AI 협업을 통한 집단지성'을 통해 효과적인 업무 조절이 가능한 시대가 도래할 것으로 예상되어요.
이 과정에서 AI의 잘못된 정보 출력에 따른 위험성이나 인간의 일자리 변화 문제 나아가 AI를 하나의 노동자로 취급하면 발생할 수 있는 'AI 인권' 등에 대한 문제도 예상된다네요. 이처럼 회사에서 AI 도입에 따른 비용이나 효율성 등이 현재까지 주요 이슈이지만 앞으로는 AI 거버넌스와 규제 등 대한 논의가 필요하다는 지적이네요.
인간과 AI 협업이 활성화되는 AI 에이전트이 강화되면서 업무에 AI를 도입하면서 단순히 업무 생산성을 넘어 AI 도입에 따른 영향에 대해 고민이 필요할 것 같아요.
AI 에이전트는 업무 프로세스를 자동화하고 효율성을 높이는 강력한 도구이지요. 앞으로 AI 기술이 발전함에 따라 더욱 지능적이고 자율적인 에이전트가 생길 것으로 예상되어요. 따라서 성공적인 AI 에이전트 도움에 대해서는 신중하고 명확한 계획과 준비가 필요할 것 같아요 () 2024-12-30 스티븐 롱테일세상사 위드아띠 취업버스 하승범 대표
# AI 에이전트(AI Agent)는 도대체 무엇일까?
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