비즈니스에 적합한 AI 에이전트 솔루션을 선택하는 방법

AI를 도입하거나 최소한 AI를 활용하고 있다고 말하는 것이 빠르게 업계의 표준 관행이 되어가고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요? AI가 지닌 가치는 부정할 수 없는 사실이며, 특히 생성형 AI는 엄청난 경제적 잠재력을 가지고 있기 때문입니다. 조직에서는 LLM(대규모 언어 모델)의 힘을 활용하는 개인용 AI 도구에 대한 관심과 기대감이 높아지고 있는 상황입니다. 이제 조직들은 AI 기반 생산성을 전사적으로 확장하려면 앞으로 어떻게 해야 하는지 질문하고 있습니다.

개인용 AI 도구와 엔터프라이즈용 AI 도구

조직이 AI 솔루션을 평가하는 과정에서 개인용 AI 도구와 엔터프라이즈용 솔루션 간의 주요 차이점이 점점 부각되고 있습니다. 개인용 AI 도구는 회의록 요약이나 이메일 작성과 같은 업무의 속도를 높이는 데 AI의 힘을 적용할 수 있어 개인 단위로 생산성을 높일 수 있습니다. 하지만 이러한 워크플로는 주로 텍스트 입력과 텍스트 출력에 중점을 두고 있으며 개별 직원의 행동과 프로세스에 국한되어 있습니다.

엔터프라이즈의 기술 요구 사항과 고려 사항은 개인의 경우와는 상당히 다릅니다. 우선 보안은 개인에게도 당연히 중요한 요소이지만 기업 운영 환경에는 훨씬 더 복잡하고 많은 위험이 도사리고 있습니다. 현실적으로 엔터프라이즈 기술을 평가하려면 단순히 비즈니스 케이스나 해당 작업에 필요한 기능 이상의 것을 살펴봐야 합니다. 시스템 통합, 배포 모델, 데이터 웨어하우징, 확장성, 규정 준수 요구 사항과 같은 요소도 함께 고려하는 것이 중요합니다.

이러한 엔터프라이즈 요구 사항을 고려할 때 조직들은 점점 더 단순한 AI 도구를 넘어 보다 정교한 솔루션, 특히 비즈니스 프로세스에 깊이 통합될 수 있는 AI 에이전트를 모색하고 있습니다.

AI를 도입하면 고려해야 할 사항이 한층 더 늘어나게 됩니다. 하지만 그렇다고 주저할 필요는 없습니다. 이 글에서는 엔터프라이즈 수준에서 활용 가능한 AI, 특히 AI 에이전트의 가치에 대해 살펴보고 그 엄청난 잠재력을 실현할 수 있는 AI 에이전트 소프트웨어 제공업체를 선택하는 방법에 대해 안내하고자 합니다.

먼저, AI 에이전트의 차이점은 무엇일까요?

이러한 엔터프라이즈의 요구 사항을 충족하고 AI의 잠재력을 활용하기 위해 새로운 종류의 솔루션이 등장했습니다. 바로 AI 에이전트입니다. 그렇다면 AI 에이전트가 기존의 AI 도구와 다른 점은 무엇일까요?

엔터프라이즈용 AI 에이전트는 에이전트 프로세스에서 비즈니스를 위해 부서 간 협업과 처음부터 끝까지의 전체적인 변화를 제공할 수 있다는 점에서 개인용 AI 어시스턴트와 차별화됩니다. 기존 일상 업무에서 단순히 직원 생산성을 10% 정도 높이는 것이 아니라 중요한 비즈니스 프로세스에서 수익을 크게 증가시키거나 비용을 절감할 수 있습니다.

이 프로세스 차원의 영향력에는 또 다른 중요한 가치, 즉 확장성이 있습니다. 개인용 AI 도구는 단발성 작업 수준에서 유용하지만, AI 에이전트를 엔터프라이즈 워크플로에 통합하면 조직 내 수십 개, 많게는 수백, 수천 개에 이르는 프로세스 접점에 영향을 미칩니다. 공급망이나 서비스 운영과 같은 엔터프라이즈 기능의 프로세스 전반에 걸쳐 내외부적으로 얼마나 많은 사람들이 관련되어 있는지 생각해 보면 쉽게 이해할 수 있을 것입니다.

그렇다고 해서 AI 에이전트가 개인 차원에서 도움이 되지 않는다는 것은 아닙니다. 반대로, 엔터프라이즈용 AI 에이전트는 인간이 주도하는 작업을 보완하기 위해 인접한 워크플로나 데이터 분석을 처리하여 인간과 협력적으로 작업할 수 있습니다. 예를 들어, 서비스 운영 환경에서 AI 에이전트는 통화나 작업과 관련된 전문가 수준의 지식과 워크플로 지원을 제공하고 고객에게 맞춤화함으로써 인간 에이전트의 효율성을 가속화할 수 있습니다.

AI 에이전트 솔루션 평가를 위한 주요 기준

최근까지만 해도 AI 에이전트를 구축하는 것은 소프트웨어의 문제가 아니었습니다. AI 전문가의 맞춤형 코드 개발이 필요했습니다. 하지만 시대는 (빠르게) 변화하고 있습니다. 오늘날 점점 더 많은 소프트웨어 회사들이 기업에서 바로 사용할 수 있는 다양한 수준의 에이전트 솔루션을 제공하고 있습니다.

하지만 모든 에이전트 솔루션이 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다. AI 에이전트의 가치를 창출하고 효과적으로 활용하려면 소프트웨어에 대한 엔터프라이즈 요구 사항의 깊이와 AI 에이전트의 광범위한 기능을 모두 고려하여 설계된 플랫폼을 선택해야 합니다.

특히 엔터프라이즈에서는 비즈니스 프로세스 자동화 내에서 AI 에이전트를 조율하고, AI 경험 수준에 관계없이 자동화 팀이 맞춤형 AI 에이전트를 빠르고 간편하게 생성할 수 있는 솔루션이 필요합니다.

그리고 이것이 바로 엔터프라이즈의 요구 사항에 맞는 올바른 AI 에이전트 플랫폼을 찾고 선택하는 여정에 도움을 주기 위해 역량 및 기준 목록을 마련한 목적입니다.

빌더 경험

에이전트 자동화 솔루션을 선택할 때 빌더 또는 개발자 경험은 매우 중요한 요소입니다. 이는 프로젝트의 효율성, 확장성 및 적응성에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 사용자 친화적이고 직관적인 인터페이스는 학습 곡선을 최소화하고 개발 시간을 줄여줍니다. 이는 배포 및 후속 반복/조정을 위한 준비 기간을 단축하여 프로그램의 추진력을 높이는 데 기여합니다.

그리고 굳이 말하지 않아도 되는 사실이겠지만, 긍정적인 빌더 경험은 협업, 혁신, 모범 사례의 도입을 장려하여 더욱 강력하고 회복력 있는 에이전트 개발로 이어집니다.

로우코드 에이전트 생성 

데이터 과학 전문 지식이 없어도 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 개발자는 물론 비즈니스 사용자도 AI 에이전트를 구축할 수 있는 템플릿과 로우코드 작업 공간을 제공하는 솔루션을 찾아야 합니다. 직관적인 에이전트 생성 워크플로를 사용하면 고급 지식이 없어도 어떤 파운데이션 모델이든 빠르게 선택하고, 엔터프라이즈 데이터에 연결하고, 프롬프트를 조정하고, 작업에 연결하고, 무엇보다 사람이 직접 참여할 수 있는 환경을 쉽게 추가할 수 있습니다.

AI 기술 

AI 에이전트는 비즈니스 작업을 수행하기 위한 특정 기술로 만들어질 수 있습니다. 기술은 작업이 규정된 지침(예: 요청이 특정 정책 요구 사항을 충족하는지 여부)에 따라 완료되도록 보장하기 위해 서로 연결된 최적화된 프롬프트와 모델의 집합을 의미합니다. 필요할 때마다 적용할 수 있도록 재사용 가능한 AI 기술 세트를 패키징할 수 있는 플랫폼으로 새로운 에이전트 개발을 간소화하고 가속화하세요.

AI 선택과 유연성

적절한 LLM을 선택하는 것은 효과적인 AI 에이전트를 설계하는 데 중요한 요소이며, 이는 모델 선택권을 제공하지 않거나 크게 제한하는 개인용 AI 도구와의 차별화되는 부분입니다.

각 엔터프라이즈의 유스케이스에 적합한 LLM을 연결한 후 엔터프라이즈 지식을 바탕으로 에이전트를 만들면 비즈니스 운영 방식에 맞춰 더 나은 결과를 더 빠르게 얻을 수 있습니다. 효과적인 솔루션은 모든 LLM과 연결되는 동시에 엔터프라이즈에 적합한 모델의 엄선된 목록을 제공하며, 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 맞춤화가 가능합니다.

엔터프라이즈 통합

AI 에이전트는 작업을 완료하기 위해서는 엔터프라이즈 애플리케이션과 연결되어야 합니다. 이는 자동화와 결합하면 더 강력해지는 주요 이유 중 하나입니다. 자동화에 에이전트를 내장하면 자동화 플랫폼에서 이미 제공하는 통합 프레임워크 내에서 규모에 맞게 인지 작업을 실행할 수 있습니다.

모든 엔터프라이즈 앱과 연결되는 AI 에이전트 소프트웨어를 찾아보세요. 개방형 아키텍처와 견고한 플랫폼 보안 및 거버넌스 기능을 결합하여 통합 유연성을 갖춘 솔루션을 평가하는 것도 중요합니다.

클라우드 자동화 실행 

클라우드 기반 아키텍처의 이점은 이미 상당 기간 제공되어 왔지만, AI 및 자동화 제공업체에서는 여전히 많은 기능들을 충분히 활용하지 못하고 있습니다. 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 어디에서나 배포할 수 있도록 보장하는 것 외에도, 클라우드에서 에이전트 워크플로 자체를 실행할 수 있는 기능이 중요합니다. 이 접근 방식은 API를 활용하여 빠른 데이터 액세스를 제공하고 즉각적인 응답을 얻을 수 있도록 합니다.

서버리스 방식의 클라우드 기반 접근으로 온프레미스 비용이 전혀 발생하지 않으며, 이를 통해 비용 절감, 탄력적인 확장성, 뛰어난 성능, 그리고 향상된 복원력과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

거버넌스

책임감 있는 AI 정책을 시행하려면 모든 AI 활동 및 응답에 대한 완전한 가시성이 필요합니다. 거버넌스는 AI 에이전트가 윤리적, 법적, 조직적으로 정의된 경계 내에서 운영되도록 하여 편향, 데이터 유출, 의도치 않은 결과와 같은 위험을 완화합니다.

명확한 지침을 수립하고 AI 상호작용을 모니터링함으로써 조직은 AI 행동을 제어하고, 규제 표준을 준수하며, 데이터 무결성을 보호할 수 있습니다. 이러한 체계적인 감독은 신뢰를 구축할 뿐만 아니라 AI 배포의 신뢰성과 책임성을 향상시켜 궁극적으로 장기적인 도입과 비즈니스 프로세스에 대한 AI 통합을 지원합니다.

엔터프라이즈 솔루션을 사용하면 일관된 사용과 사람의 검증을 위한 가드레일을 설정하고, 민감도와 관련성에 대한 프롬프트 및 모델 응답 내의 콘텐츠를 검토하고, 에이전트와 모델 성능을 모두 모니터링하고 감사할 수 있습니다. 데이터 마스킹 기능과 데이터 프라이버시 제어를 통해 회사 데이터를 보호하는 솔루션을 찾아보세요. 프롬프트와 모델 응답 모두에 대한 로그와 분석은 모델 성능과 정확성에 대한 통찰력을 제공해야 합니다.

오케스트레이션

AI 에이전트는 엔드 투 엔드 비즈니스 프로세스 내에서 조직화된 팀으로 협력할 때 더욱 강력해집니다. 고급 에이전트 프로세스 자동화 시스템은 이미 이러한 오케스트레이션 기능을 제공하여 여러 프로세스와 기능에 걸쳐 복잡한 에이전트 자동화를 가능하게 합니다.

AI 에이전트의 가치를 극대화하려면 선택한 솔루션이 다중 에이전트 오케스트레이션을 제공하고 인간과 에이전트 간의 원활한 협업을 지원하는지 확인하세요.

다중 에이전트 오케스트레이션 

실시간 모니터링과 분석을 통한 포괄적인 작업 자동화 및 스케줄링을 포함하여 강력한 프로세스 오케스트레이션 도구와 다중 에이전트 오케스트레이션 기능을 찾아보세요.

에이전트와 인간 협업 

개별 사용자는 AI 에이전트를 쉽게 활용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 자동화 어시스턴트를 통해 비즈니스 사용자에게 에이전트 기반 자동화를 원활하게 제공하고 관련 에이전트 프로세스와 작업 관리에 대한 액세스를 제공하는 솔루션을 찾아보세요. 솔루션이 비즈니스 사용자에게 얼마나 효과적으로 접근성과 유용성을 제공하는지 평가하는 것도 중요합니다.

시작하기

조직에서는 이러한 기준을 고려하여 자사 요구 사항에 맞는 최적의 AI 에이전트 플랫폼을 자신 있게 평가하고 선택할 수 있습니다. Automation Anywhere에서는 조직이 AI의 잠재력을 안전하고 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 데 전념하고 있습니다. 최근의 발전 방향을 말하자면 엔터프라이즈 환경 내에서 AI 에이전트를 배포하는 데 중점을 두고 있다는 것입니다. 당사의 에이전트 프로세스 자동화 시스템은 AI 에이전트를 구축하고 엔터프라이즈 자동화에 통합하기 위한 실용적인 도구를 제공하여 AI의 힘과 가치를 접할 수 있도록 설계되었습니다. 에이전트 생성을 위한 표준을 제시하는 AI Agent Studio와 신속한 에이전트 자동화 개발을 지원하는 Automator AI는 AI 중심 엔터프라이즈 자동화 플랫폼에서 사용 가능한 최고의 도구로 손꼽히고 있습니다.

에이전트 자동화의 힘을 여러분의 조직에 제공할 수 있도록 협력하게 되어 기쁩니다. 질문이 있으면 언제든지 문의해 주시고, 데모를 요청하여 시작해 보세요.