Agentic AI: 자율 지능과 적응성의 미래

인공 지능(AI)이 계속 발전함에 따라 에이전트 시스템이라는 새로운 범주가 등장하고 있습니다. 이러한 시스템은 변화하는 환경에서 인간과 독립적으로 결정을 내리고 행동할 수 있습니다. 에이전트 시스템이 변화하는 외부 조건과 이전 결과의 피드백을 기반으로 시간이 지남에 따라 동작을 최적화하는 이 강력한 프로세스를감각-사고-행위라고 합니다. 대규모 고객 서비스 개선, 지능형 공급망 운영 등의 애플리케이션을 통해 에이전트 시스템은 모든 규모의 기업이 비즈니스 효율성을 개선하고, 품질 저하 없이 비용을 절감하며, 경쟁 우위를 높이는 데 도움이 됩니다.

목차

• 에이전트 AI란 무엇입니까?
• 에이전트 AI는 어떻게 작동하나요?
• Agentic AI와 생성 및 기존 AI 비교
• 에이전트 AI의 응용
• 에이전트 AI의 이점
• 에이전트 AI의 과제
• 결론

에이전트 AI란 무엇입니까?

Agentic AI는 환경에 대한 이해를 바탕으로 현실 세계에서 독립적인 조치를 취하도록 설계된 AI 시스템의 범주를 설명합니다. 인간이 사용할 피드백과 분석을 제공하는 기존 AI 시스템과 달리 에이전트 AI는 환경 상태를 독립적으로 평가하고 목표를 설정하며 해당 목표를 달성하는 데 필요한 실제 작업을 현실 세계에서 실행합니다. 자율적으로 행동하는 이러한 능력은 모든 단계에서 미리 정의된 규칙을 참조하지 않고 행동 과정을 선택하는 에이전트 AI 시스템의 능력의 결과입니다. 따라서 복잡한 실제 상황에서 적응력이 뛰어나고 상황 인식 동작을 보여줍니다.

예를 들어, 제조 분야에서 에이전트 시스템은 장비 성능, 수요 변동 및 기타 관련 요소를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 사람의 감독 없이 장비 구성을 조정하고, 파이프라인을 관리하고, 생산 일정을 최적화할 수 있습니다. 변화하는 조건에 따라 출력 및 유지 관리 일정을 자동으로 조정합니다.

에이전트 AI는 어떻게 작동하나요?

Agentic AI는 환경에서 데이터를 지속적으로 수집 및 해석하고, 해당 정보로부터 패턴을 학습하고, 특정 목표를 달성하기 위해 그에 따라 결정을 내립니다. 기업의 경우 에이전트 AI는 사람의 개입 없이 공급망 물류 및 고객 서비스 파이프라인과 같은 많은 비즈니스 운영을 지속적으로 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.Sense-Think-Act라고 하는 이 프로세스는 에이전트 시스템이 외부 조건의 변화와 이전 결과의 피드백을 기반으로 시간이 지남에 따라 동작을 최적화하는 방법입니다 .

1. 감지:이 단계에서 AI는 환경으로부터 데이터 입력을 받습니다. "감각"에는 ERP 시스템이나 판매 통계와 같은 구조화된 비즈니스 데이터, IoT 센서의 운영 지표, 고객 커뮤니케이션과 같은 구조화되지 않은 데이터, 이전 작업의 성과 피드백이 포함될 수 있습니다.
2. 생각하십시오:감지된 정보를 기반으로 에이전트 AI는 의사 결정 프레임워크를 사용하여 다양한 가능한 조치를 평가합니다. 이 단계에서 AI는 위험을 평가하고 결과를 예측하며 최선의 조치를 선택할 수 있습니다. 시스템의 목표와 시스템이 작동하는 환경에 따라 에이전트 AI는 강화 학습, 딥 러닝, 비지도 학습, 전이 학습 등 다양한 "사고" 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 강화 학습은 시행착오를 통해 에이전트 결정을 최적화하는 데 사용될 수 있으며, 딥 러닝은 에이전트가 대규모 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 행동:올바른 행동 방침이 선택되면 AI는 환경을 바꿉니다. 여기에는 고객 서비스 문의에 응답하거나 제조 관리 시스템을 조정하는 것이 포함될 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 결과와 환경 변화를 모니터링함으로써 에이전트는 의사 결정 프로세스를 개선하여 변화하는 조건에 맞게 전략을 조정할 수 있습니다.

Agentic AI와 생성 및 기존 AI: 주요 차이점

에이전트 AI, 기존 AI, 생성 AI는 모두 AI 시스템이지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 기업이 특정 사용 사례와 요구 사항에 따라 올바른 AI 솔루션을 선택할 때 이러한 시스템이 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다. 주요 차이점은 핵심 기능, 자율성 수준, 학습 스타일, 성과, 복잡한 작업 처리 능력 및 적응성입니다.

기능성과 자율성

기존 AI는 사전 정의된 규칙의 좁은 범위를 기반으로 구체적이고 잘 정의된 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 이로 인해 기계적인 분석 및 인간 작업 흐름의 자동화 기능이 제한되며 인간 피드백에 의존할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. Generative AI는 훈련 데이터에서 학습된 패턴을 기반으로 텍스트나 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 기존 AI보다 훨씬 더 복잡한 분석을 처리하고 반응성을 통합할 수 있지만 독립적인 조치를 취할 수는 없습니다.

Agentic AI는 복잡한 결정을 내리고 자율적으로 행동하는 능력을 통합함으로써 이러한 접근 방식을 뛰어넘습니다. 지속적인 사람의 개입이나 사전 정의된 지침 없이도 환경을 평가하고 목표를 설정하며 조치를 취합니다.

적응성과 학습

이러한 AI 유형 간의 또 다른 주요 차이점은 적응성과 학습 능력입니다. 전통적인 AI는 일반적으로 제한된 작업에만 국한되어 원래 프로그래밍에서 벗어나는 새로운 상황에 어려움을 겪습니다. 생성적 AI는 기존 AI보다 더 역동적이지만 본질적으로 적응할 수 없습니다. 즉, 창의적인 결과물을 생성하지만 실시간 환경의 변화에 ​​적응하지 못합니다.

그러나 Agentic AI는 적응력이 뛰어나 주변 환경에 따라 지속적으로 학습하고 조정할 수 있습니다. 강화 학습과 같은 방법을 적용하여 실시간 피드백을 기반으로 의사 결정 프로세스를 개선하므로 조건이 끊임없이 변하는 상황에 적합합니다.

적용 초점

적응성과 기능의 차이로 인해 각 유형의 AI에 대한 특정 응용 프로그램이 만들어집니다. 기존 AI는 개인화된 추천 및 이메일 스팸 분류와 같이 좁고 잘 정의된 작업에 적합합니다. 생성적 AI는 블로그 게시물 작성이나 컴퓨터 코드 리팩토링과 같은 창의적인 환경에서 성공합니다.

높은 수준의 자율성과 적응성을 갖춘 Agentic AI는 복잡한 도로 조건을 탐색하는 자율 차량이나 최소한의 감독으로 사용자를 대신하여 작업할 수 있는 디지털 보조 장치와 같이 예측할 수 없고 끊임없이 변화하는 환경에 이상적입니다.

에이전트 AI의 응용

프로세스를 최적화하고, 효율성을 개선하고, 비용을 절감하는 능력을 갖춘 에이전트 AI는 의료부터 금융까지 다양한 산업 전반에 걸쳐 폭넓고 실용적인 애플리케이션을 보유하고 있습니다.

의료 운영

운영 효율성은 의료 분야에서 고품질 환자 치료의 기초입니다. 적응 및 학습 능력을 갖춘 Agentic AI는 의료 서비스 제공자가 품질을 저하하거나 더 많은 인력을 고용할 필요 없이 환자 서비스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 AI는 리소스 할당을 기반으로 환자 일정을 최적화하거나 환자 결과로부터 학습하고 의료 서비스 제공자가 환자를 위해 올바른 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 임상 의사결정 지원 시스템을 강화할 수 있습니다.

고객 서비스

많은 산업 분야에서 효율적인 고객 서비스는 비즈니스 성공에 매우 중요합니다. AI 에이전트는 최소한의 인간 지침으로 기업이 고객 서비스 파이프라인을 간소화하고 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어 에이전트 AI 시스템은 현재 수요와 과거 상호 작용을 기반으로 고객 서비스 티켓을 자동으로 라우팅하거나 사람의 개입 없이 복잡한 고객 질문을 해결할 수 있습니다.

창고 및 공급망 운영

창고 및 공급망 운영에서 에이전트 AI는 로봇이 분류 및 포장과 같은 복잡한 작업을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 품목 위치 및 수요 변화와 같은 데이터를 사용하면 이러한 에이전트 시스템은 사람의 안내를 기다리지 않고도 잘 작동할 수 있습니다. 이러한 적응성과 자율성은 빠르게 변화하는 창고 및 공급망 환경에서 가치가 있으며 인력을 확장하고 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

금융 서비스

은행 및 투자 회사는 에이전트 AI를 사용하여 운영의 모든 측면을 개선할 수 있습니다. 예를 들어 투자 회사에서 에이전트 AI는 실시간으로 시장 상황에 적응하고 이 정보를 기반으로 거래를 할 수 있습니다. 은행은 또한 대출 기준을 동적으로 조정하는 위험 평가 시스템이나 새로운 위협 패턴에 지능적으로 적응하는 사기 탐지 시스템에 에이전트 AI를 사용할 수 있습니다.

에이전트 AI의 이점

Agentic AI는 향상된 운영 우수성, 비용 절감, 고유한 경쟁 우위 등 기업에 주목할만한 이점을 제공합니다.

비용 절감

인간의 안내 없이 복잡한 작업을 정확하게 완료할 수 있는 능력을 갖춘 에이전트 AI는 상당한 비용 절감 효과를 제공할 수 있습니다. 에이전트 AI를 사용하여 일상적인 프로세스를 자동화함으로써 기업은 서비스 품질을 유지하고 운영을 확장하는 동시에 비용을 절감할 수 있습니다. 이러한 일상적인 프로세스의 자동화를 통해 기업은 인력을 보다 전략적인 작업에 재배치할 수도 있습니다.

운영 우수성

Agentic AI는 기업이 사람의 감독이나 운영 복잡성의 증가 없이 연중무휴 운영을 지원하여 운영 우수성을 향상할 수 있음을 의미합니다. 다른 AI 시스템과 달리 에이전트 AI는 현재 환경 조건과 과거 결과를 기반으로 지속적으로 개선하고 적응하면서 일관된 품질을 유지합니다. 이를 통해 기업은 의사 결정을 가속화하고 병목 현상을 제거하여 더 빠르고 안정적인 비즈니스 운영을 수행할 수 있습니다.

경쟁 우위

Agentic AI는 비용 절감과 운영 우수성 향상을 통해 기업에 상당한 경쟁 우위를 제공합니다. 기업은 직원을 채용, 재배치 또는 재교육하는 대신 에이전트 AI를 사용하여 대규모로 데이터 기반 조치를 취할 수 있습니다. 에이전트 AI 시스템은 학습하고 개선되면서 일부 인간 기능을 대체할 수 있는 잠재력을 갖게 되어 기업의 확장과 경쟁을 돕습니다.

에이전트 AI의 과제

잠재력에도 불구하고 에이전트 AI에는 윤리적 문제와 보안 위험을 비롯한 여러 가지 과제가 있습니다.

윤리적 우려

에이전트 AI의 자율적 기능은 특히 시스템의 행동이 해를 끼칠 수 있는 상황에서 많은 윤리적 문제를 제기합니다. 예를 들어, 자율주행차가 사고에 연루된 경우 누구의 잘못인지 판단하는 것은 복잡한 윤리적, 법적 문제를 야기합니다. 또한 에이전트 AI는 사람의 감독 없이 작동할 수 있기 때문에 신뢰와 공정성에 관한 문제가 발생할 수 있으며, 이로 인해 투명성과 윤리가 개발자와 규제 기관의 주요 관심사가 됩니다.

보안 위험

자율적으로 작동하는 능력으로 인해 에이전트 AI에는 새로운 보안 취약점이 발생합니다. 에이전트 시스템이 손상되면 독립적인 조치를 취할 수 있는 능력으로 인해 피해 가능성이 증가합니다. 이러한 높은 위험으로 인해 사이버 보안은 에이전트 AI 개발 및 배포의 중요한 부분이 됩니다.

인력 역학 및 기술 재분배

에이전트 시스템은 일부 인간 작업을 대체할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 조직은 인력 할당을 다시 생각해야 합니다. 에이전트 AI를 구현하려면 AI 운영 감독, 시스템 유지 관리 등 전문적인 역할이 필요한 경우가 많습니다. 결과적으로 기업은 새로운 인력을 고용하거나 기존 인력의 기술을 향상시켜야 할 수도 있습니다. 에이전트 AI의 이점과 인력 역학의 균형을 맞추는 것은 모든 비즈니스에서 중요한 고려 사항입니다.

결론

Agentic AI는 독립적으로 결정을 내리고 행동할 수 있는 시스템을 통해 기존의 생성적 접근 방식을 뛰어넘는 AI의 중요한 도약입니다. 에이전트 시스템은 운영 효율성 향상과 경쟁 우위부터 규모나 품질 저하 없이 비용 절감에 이르기까지 다양한 이점을 제공하지만 윤리, 규정 준수, 보안 위험을 포함한 새로운 과제도 야기합니다. 개발자와 연구원이 이러한 문제를 해결하고 이러한 시스템을 지속적으로 개선함에 따라 에이전트 AI는 일상적인 애플리케이션, 고객 서비스 파이프라인, 공급망 운영 및 그 사이의 많은 부분에 더욱 통합될 것입니다. 비즈니스 환경에서 앞서 나가려는 비즈니스 리더에게는 에이전트 AI를 이해하고 전략적으로 구현하는 것이 중요합니다.