최신 생성형 AI 출시가 엔터프라이즈 혁신에 미치는 영향력

약 1년 전 ChatGPT가 출시된 이후로 AI 분야에서의 발표와 혁신 속도에 제동이 걸리는 일은 거의 없었습니다. 최근 몇 주 동안에도 OpenAI의 DevDay 및 AI에 관한 대통령 행정명령과 같은 주요 이벤트도 있었습니다. 이러한 최신 기술이 향후 어떻게 전개될지에 대한 상당수 미지의 영역은 아직까지 존재하지만, 한 가지 분명한 것은 이러한 기술이 엔터프라이즈 자동화에 상당한 영향을 미치고, 기업은 이전보다 더 포괄적으로 다양한 프로세스를 자동화할 수 있는 역량을 가지게 된다는 점입니다.

생성형 AI의 영향력 살펴보기

Automation Anywhere에서는 기업이 특히 금융 및 고객 서비스 분야에서 생성형 AI 운영에 적극적으로 통합하면서 비즈니스 경험에서 현저한 변화를 목도하고 있습니다. 이러한 전략적 움직임은 Petrobras와 같은 초기 성공 사례를 통해 알 수 있듯이 상당한 성과로 이어졌습니다. 결과적으로, Petrobras는 9월에 개최된 Imagine 컨퍼런스에서 고무적인 성과를 발표했습니다. 특히 이러한 엔터프라이즈는 매우 짧은 시간 동안 수백만 달러의 수익을 창출한 것으로 알려져 있으며, 일부는 수십억 달러의 가치를 창출하고 있다는 점이 주목할 만합니다.

게다가 생성형 AI의 등장은 수익 증가뿐만 아니라 자동화의 민주화에서 큰 변화를 일으키고 있습니다. 생성형 AI는 자동화 개발의 장벽을 낮추고, 조직 내 더 많은 사람들이 보다 신속하게 자동화를 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이를 통해 점차 증가하는 자동화 추세를 가속화할 수 있습니다.

최신 생성형 AI의 발전과 한계에 대한 이해

OpenAI의 최근 발표는 첫 번째 개발자 컨퍼런스인 DevDay에서 공개되었으며, 이 발표에서는 자동화에서 생성형 AI의 발전을 달성하는 데 필요한 일부 기본 요소가 지속적으로 발전함에 따라 엔터프라이즈 자동화 추세를 지원할 수 있었음을 보여주었습니다. 이러한 발표는 GPT-4 모델의 개선 사항부터 GPT와 새로운 어시스턴트 API의 도입에 이르기까지 다양합니다.

모델 발표는 기대되는 상당한 개선 사항을 포함하고 있었지만, GPT 및 어시스턴트 API에 관한 발표는 특히 흥미로웠습니다. 왜냐하면 이들은 많은 개발자가 현재 사용하고 있는 능력을 통합하여 목표 지향적인 작업을 수행하거나 LLM(언어 모델)을 사용하여 에이전트를 구축하는 데 사용되는 기능을 통합했기 때문입니다. GPT와 어시스턴트 API는 특수 지침, 지식 검색 및 플러그인의 개념을 결합하여 언어 인터페이스를 갖춘 목적별 에이전트를 생성합니다. 이는 많은 사람, 심지어 개발자가 아닌 사람들도 사용할 수 있는 프레임워크를 표준화했으므로 이 분야에서 개발을 가속화시킬 수 있는 흥미로운 발표였습니다.

그러나 좁은 범위로 정의된 작업 이외에 사용될 경우, 이러한 에이전트는 여전히 이전의 오픈 소스 에이전트 프레임워크인 AutoGPT와 같은 엔터프라이즈에서 이러한 제한 사항의 상당 부분을 가지고 있습니다. 이들은 종종 신뢰성이 떨어지고 방향성을 잃기 쉬우며, 착각을 일으킬 수 있다는 점에서 여전히 많은 한계를 가집니다. 그러나 검색 및 함수 호출을 결합한 이 에이전트 접근 방식은 입출력에 필요한 충분한 가드레일과 기반을 갖춘 좁은 범위로 정의된 작업 수행 시에는 매우 유용하다고 입증되었습니다.

엔터프라이즈 워크플로에 생성형 AI 활용

AA는 고객과의 협업을 통해 이러한 개념을 복잡한 엔드 투 엔드 엔터프라이즈 자동화에 적용했습니다. 이는 고객 지원 티켓 해결을 자동화하는 등 복잡한 프로세스에 데이터 검색과 LLM(언어 모델)을 전반적인 자동화의 하위 작업으로 사용하는 사례입니다. 바로 이 지점에서 Automation Success Platform이 등장하여 AI를 활용합니다. 이 유스케이스를 성공으로 이끈 핵심은 이 다중 단계 및 다중 시스템 프로세스의 전반적인 오케스트레이션이 AA의 엔터프라이즈 오케스트레이션 플랫폼을 통해 이루어진다는 것입니다. 이 플랫폼은 생산에 이러한 복잡한 프로세스를 배포하는 데 필요한 적절한 도구, 가드레일, 거버넌스, 분석, 통합 등을 갖추고 있습니다.

동시에 이러한 전반적인 프로세스는 고객 문의에 기반한 관련 지식을 검색하고 LLM을 사용하여 고객 질문에 대한 맞춤형 응답을 생성하는 데 필요한 AI에 접근할 수 있습니다. OpenAI의 새로운 발표로 이제 이 솔루션의 일부를 전체 엔터프라이즈 프로세스로 도입할 수 있는 간소화된 방법이 생겼습니다.

AA는 DevDay에서 OpenAI가 발표한 것과 유사한 새로운 기능에서 이점을 얻을 수 있는 많은 다른 사례를 개발하고 있습니다. Imagine 컨퍼런스에서는 이메일, Salesforce, SAP, MS Teams 등에서 데이터를 수집하고, AI를 사용하여 비정형 데이터에서 데이터와 통찰력을 이끌어내고, 승인에 필요한 작업을 라우팅해야 하는 발송 문제 해결 프로세스를 강조했습니다.

이러한 주요 비즈니스 프로세스는 플랫폼이 시스템 및 사용자 간의 엔드 투 엔드 오케스트레이션을 원활하게 제공해야 합니다. 또한 제품 재고에 관한 구체적인 정보를 분석하여 고객 주문을 처리하는 제안을 하기 위해 생성형 AI를 활용했습니다. 이 또한 좁은 범위로 정의된 AI 에이전트가 전반적인 워크플로의 일부로 이러한 권장 사항을 생성하는 데 도움이 되는 예시입니다.

새로운 대화형 경험

생성형 AI를 사용하는 다른 패턴은 비즈니스 사용자와 개발자 모두를 위한 자동화 및 정보의 프런트 엔드 대화형 인터페이스로 사용되는 것입니다. AA는 자동화 전문가용 Co-Pilot을 출시했으며, 이는 자연어를 자동화로 변환하고 자동화 개발을 55% 이상 가속화할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이는 새로운 GPT 및 Assistants 제품에서 사용된 많은 개념을 활용하지만 비즈니스 자동화 워크플로 생성이라는 구체적인 작업을 위해 더 견고하게 만들기 위한 추가 기능을 제공합니다. 또한 주문 관리 프로세스와 같은 기업 자동화 워크플로를 출력하기 위해 1억 건 이상의 자동화 실행 과정에서 수집한 정보를 사용한 사용자 지정 학습 모델을 사용합니다.

Automation Anywhere는 자사의 팀 생산성을 향상하고자 내부 AI 어시스턴트인 Jarvis를 출시했습니다. Jarvis는 직원들이 비즈니스와 관련된 질문의 답변을 얻고 플랫폼에서 자동화된 비즈니스 프로세스를 시작하는 데 도움을 주는 역할을 합니다. Open AI가 발표한 기능을 통해 더 많은 사람들이 기본 대화형 어시스턴트를 만들 수 있는 도구를 가질 수 있으며, 이를 통해 AA 플랫폼에서 엔드 투 엔드 워크플로 자동화를 구축하는 기본 토대로 사용할 수 있을 것으로 기대됩니다.

최첨단 지능형 자동화 플랫폼을 통한 AI 활용

완전히 새로운 유스케이스를 발견하고 수백만 달러의 비즈니스 영향을 창출하는 것에서 사용자가 기술과 상호 작용하는 방식을 변경하는 것에 이르기까지, 기술과 기업 자동화에 있어 가장 흥미로운 순간이 이어지고 있습니다. 지난 주 Open AI의 발표는 이러한 새로운 AI 모델의 잠재력을 더욱 명실상부하게 보여주었으며 이미 AA가 협업하는 업계 선두 기업들의 자동화 워크플로에 내재된 많은 패턴들을 가속화할 것으로 기대됩니다. 업무 방식에 혁신을 가져오고자 하는 모든 기업에게는 이러한 새로운 기술을 비즈니스 크리티컬한 워크플로에 통합할 수 있는 올바른 자동화 플랫폼을 확보하는 것이 중요한 시기입니다.