AI Agent 미래: 가트너 보고서를 통해 본 미래 전망

인공지능(AI)은 이미 우리의 일상과 업무 환경에 깊이 스며들고 있습니다. 특히 AI 에이전트(AI Agents)는 기업과 산업 전반에 걸쳐 상당한 변화를 일으킬 기세입니다. Gartner의 최근 보고서에 따르면, 이러한 AI 에이전트는 곧 다양한 업무를 자동화하고 보완하는 데 혁신적인 역할을 할 것입니다. 그러나 이와 동시에 이러한 기술에 대한 실망감도 증대되고 있다는 것입니다.

AI Agent의 급부상

현황 및 전망

AI Agent는 이제 모호한 개념에서 현실로 빠르게 이동하고 있으며, 기업들은 이들을 통해 보다 효율적인 업무 수행을 계획하고 있습니다. Gartner의 주요 연구원들에 따르면, 현재 AI 에이전트는 초기 단계에 있으며, 향후 연구가 활발히 진행될 것이라고 합니다.

AI Agent

AI Agent 개발의 핵심 요소

AI 에이전트가 성공적으로 구현되기 위해서는 다음과 같은 요소들이 중요합니다:

  • 고급 문제 해결 능력: 단순한 업무 수행을 넘어 다양한 맥락에서 효과적으로 작업을 수행하는 능력이 필요합니다.
  • 기억과 맥락 이해 능력: 에이전트가 이전 상호작용에서 배운 내용과 맥락을 기반으로 다음 단계를 계획할 수 있어야 합니다.
  • 다중 모달 입력 처리: 텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 형태의 입력과 출력을 다룰 수 있는 능력이 중요합니다.

AI 기술의 발전과 한계

오픈 소스 AI의 부상

최근 몇몇 기업들은 오픈 소스 AI 시스템을 채택하면서 커스터마이징 및 배포의 유연성을 높이고 있습니다. 이는 클라우드, 온프레미스, 엣지 또는 모바일 디바이스에서 작동할 수 있는 모델을 가능하게 합니다.

엣지 AI의 도입

엣지 AI는 자원이 제한된 환경에서도 작동할 수 있는 소형 모델을 개발하여 현업에서의 활용 가능성을 높이고 있습니다. 이는 클라우드 의존도를 줄이고, 빠르고 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다.

실망과 도전 과제

낮아지는 기대와 높은 비용

현재 AI 기술은 시장에 공표되는 빠른 변화와 달리 기업에서의 활용에 있어서는 기대보다 느리게 발전하고 있으며, 이는 일부 기업 리더들에게 실망감을 안겨주고 있습니다. 대규모 투자에도 불구하고, 상당수의 기업들이 AI의 가치를 충분히 누리지 못하고 있는 것은 사실입니다. 여기에는 데이터 준비 및 추론 비용이 과소 평가된 것도 한 요인입니다.

차별화 부족과 인재 확보의 어려움

더불어 많은 AI 스타트업들이 독창성 부족으로 인해 시장에서의 경쟁력이 낮다는 비판을 받고 있습니다. 또한, AI 인재를 확보하는 데 드는 비용과 노력이 상당히 큰 것도 사실입니다.

AI의 다양한 비즈니스 활용 사례

각 산업 분야에서 AI는 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 다음과 같은 세 가지 주요 비즈니스 기능이 두각을 나타내고 있습니다:

  1. IT 부문: 코드 생성, 분석 및 문서화에 AI가 도움을 주고 있습니다.
  2. 보안 분야: AI는 위협 관리 및 근본 원인 분석 등의 보안 운영센터(SOC) 업무를 지원할 수 있습니다.
  3. 마케팅 분야: SNS상의 글들에 대한 감정 분석 및 개인 맞춤형 콘텐츠 생성을 통해 더 나은 마케팅 전략을 구현하는 데 사용됩니다.

AI가 비즈니스 전 분야에 걸쳐 상당한 영향을 미칠 것이라는 이해에도 불구하고, 많은 기업들이 아직도 제자리걸음을 하고 있는 실정입니다.

결론

현재의 AI 에이전트 기술은 분명한 가능성을 지니고 있지만, 그 이면에는 많은 도전 과제와 개선 과제가 남아 있습니다. 미래에는 더 많은 기업들이 AI를 채택하고, 이를 통해 더욱 발전된 비즈니스 환경을 만들어 갈 것으로 기대됩니다. AI 기술의 발전은 이제 시작일 뿐이며, 기업들은 이 기술을 활용해 더 많은 성과를 내기 위해 지속적으로 노력해야 할 것입니다.

참고: Gartner predicts AI agents will transform work, but disillusionment is growing

함께 읽으면 좋은 글 : 디지털 트랜스포메이션: 조직의 습관을 바꾸는 일

세일즈포스 Agentforce: AI 챗봇의 새로운 시대 시작

인공지능의 등장 이후, 기업들은 고객 서비스와 내부 운영을 개선하기 위해 다양한 방법을 찾고 있습니다. 최근, 이러한 노력의 일환으로 세일즈포스가 새롭게 소개한 AI 에이전트 개발 플랫폼인 Agentforce가 주목을 받고 있습니다. 이번 글에서는 세일즈포스 Agentforce의 특징과 사용 사례, 그리고 이것이 어떻게 기업 환경을 변화시킬 수 있는지에 대해 다루고자 합니다.

AI 챗봇의 도입: 왜 Agentforce인가?

Agentforce는 세일즈포스가 제공하는 최신의 AI 에이전트 개발 플랫폼으로, 기업들이 쉽게 AI 챗봇을 구현할 수 있도록 돕는 혁신적인 솔루션입니다. 이 플랫폼은 직원이나 고객을 위한 저코드 또는 무코드 방식으로 챗봇을 배포할 수 있는 기능을 제공하며, 이미 OpenTable, Saks, 그리고 Wiley와 같은 주요 기업에서 도입한 상태입니다.

Agentforce의 주요 장점

  1. 사용자 친화적 환경: 복잡한 코딩 작업 없이 누구나 쉽게 챗봇을 구현할 수 있도록 도와줍니다.
  2. 자동화된 업무 처리: 데이터 변경, 비즈니스 규칙, 그리고 사전 작성된 자동화 기능을 통해 인간의 개입 없이도 작업을 완료할 수 있습니다.
  3. 확장 가능성: 표준적인 챗봇 기능을 넘어 사용자 정의 에이전트를 설계할 수 있어, 다양한 비즈니스 요구에 대응할 수 있습니다.
Agentforce

기존 솔루션과의 비교

세일즈포스의 Agentforce는 기존의 챗봇 솔루션과 어떻게 다를까요? 특히, Microsoft의 Dynamics 365와 같은 경쟁 솔루션과의 차별점은 무엇일까요? 이러한 질문은 Agentforce의 성능과 기능을 깊이 이해하기 위해 중요합니다.

세일즈포스의 마크 베니오프 CEO는 Agentforce를 단순한 ‘코파일럿’ 이상의 기능을 갖춘 솔루션으로 강조합니다. 그는 Microsoft의 솔루션을 ‘클리피 2.0’에 비유하며 Agentforce가 더 정교한 탑재능력을 지니고 있음을 주장합니다.

Agentforce의 산업별 적용 사례

AI 챗봇이 데이터를 관리하고 고객과의 상호작용을 개선하는 데 있어서 어떤 변화를 가져올 수 있는지를 확인하기 위해, 몇 가지 산업별 적용 사례를 살펴보겠습니다.

1. 레스토랑 예약 시스템 – OpenTable

OpenTable은 Agentforce를 사용하여 고객의 레스토랑 예약 경험을 향상시켰습니다. 손님은 어플리케이션을 통해 빠르고 간편하게 예약을 확인하고 변경할 수 있으며, 이는 고객 충성도를 높이는 데 큰 기여를 합니다.

2. 패션 소매업 – Saks

Saks는 쇼핑객이 매장과 온라인에서 제품 정보를 검색하고, 주문 상태를 확인하며, 반품 및 교환 절차에 대한 도움을 받을 수 있도록 Agentforce를 활용합니다. 이러한 자동화된 서비스는 고객 서비스의 즉각성과 효율성을 높였습니다.

3. 출판 산업 – Wiley

Wiley는 학술 자료 및 교재에 대한 고객 서비스 질을 개선하기 위해 Agentforce를 도입하여, 교육자와 학생들이 필요로 하는 정보를 신속하게 제공합니다. 이를 통해, Wiley는 전통적 출판 사업에서 현대적인 고객 중심 비즈니스로 전환하는 데 성공했습니다.

Agentforce 도입을 위한 실용적인 고려사항

Agentforce를 도입하려는 기업은 솔루션의 기능뿐만 아니라 경제적인 측면도 고려해야 합니다. Agentforce는 대화당 $2의 가격으로 제공되는 서비스 에이전트를 포함한 다양한 가격 패키지를 제공합니다. 따라서, 기업은 솔루션의 비용 대비 효율성을 면밀히 검토하고 투자 효과를 최대화하는 전략을 세워야 합니다.

ROI 분석의 중요성

Agentforce 도입 시, 기업은 예상되는 운용 효율성과 실제 투자 수익률(ROI)을 평가할 필요가 있습니다. 초기 도입 비용과 운영 비용, 그리고 예상되는 생산성 향상 및 고객 만족도 증가 효과를 중심으로 한 전방위적인 분석이 필요합니다.

미래의 AI 챗봇 기술 전망

세일즈포스가 Agentforce를 통해 제시한 AI 에이전트 솔루션은 AI 기반 고객 서비스의 패러다임을 재정의할 가능성을 보여줍니다. 향후, AI 챗봇은 고객 서비스뿐만 아니라 운영 관리, 마케팅 자동화, 그리고 데이터 분석 등 다양한 분야에서 더 넓고 깊게 활용될 것으로 기대됩니다.

  1. 서비스 통합의 강화: AI 에이전트들은 기업의 다양한 부서와 시스템 간에 보다 원활한 통합을 가능하게 할 것입니다.
  2. 고객 개인화: 정확하고 개인화된 경험을 제공하기 위해 AI의 분석 능력과 예측 분석이 더 강화될 것입니다.
  3. 보안과 프라이버시 보호: AI를 활용한 고객 데이터 관리에서 보안과 프라이버시 측면이 중요해질 것입니다.

Agentforce와 같은 AI 솔루션은 기업의 디지털 전환을 가속화하며, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 따라서, 향후 AI 기술의 발전과 적용 방안에 대해 지속적인 관심과 연구가 필요합니다.

Reference: Salesforce AI Chatbot Agentforce Hits General Availability

함께 읽으면 좋은 글 : 디지털 트랜스포메이션: 조직의 습관을 바꾸는 일

구글 AI 코드 생성: 새로운 코드의 25%는 AI가 생성한다

인공지능(AI)은 이제 단순한 기술이 아닌, 산업 전반에 걸쳐 깊은 영향을 미치고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 구글(Google)은 인공지능의 최전선에 서 있으며, 이 기술을 자사의 서비스와 제품에 적극적으로 통합시키고 있답니다. 오늘은 구글 AI 코드 생성을 활용하여 구글의 AI 기술이 어떻게 회사 운영에 도움을 주고 있는지 살펴보겠습니다.

구글 AI 코드 생성

최근 구글의 CEO 순다르 피차이(Sundar Pichai)가 발표한 자료에 따르면, 구글에서 생성되는 새로운 코드 중 25% 이상이 인공지능에 의해 작성되고 있습니다. 구글은 인공지능을 활용해 개발자의 작업 효율성을 높이고, 제품 개발 시간을 단축시키고 있습니다. 이는 구글이 AI 기술의 가능성을 크게 인정하고 적극적으로 활용하고 있음을 보여줍니다.

구글 AI 코드

AI와 구글의 수익 구조

구글의 AI 적용은 단순한 기술 혁신을 넘어, 회사의 수익에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 2024년 3분기 알파벳(Alphabet)의 보고서에 따르면, 구글 서비스는 전년 동기 대비 13% 증가한 765억 달러의 수익을 기록했습니다. 이와 함께 구글 클라우드 서비스는 35% 증가한 114억 달러를 기록하며 그 성장세를 이어갔습니다. 이러한 수익 증가의 상당 부분은 AI 기반의 새로운 솔루션이 주도한 것으로 보입니다.

구글 AI 코드 생성, 구글의 AI 기반 혁신

구글은 인공지능을 통해 다양한 제품에서 혁신을 이루고 있습니다. 이는 구글 검색, 구글 클라우드 서비스, 유튜브에 이르기까지 광범위하게 적용되고 있습니다.

구글 검색과 AI

구글의 새로운 AI 기능은 사용자들이 검색에서 보다 다양한 정보를 검색하고 더 효과적으로 찾을 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 맞춤형 AI 채팅봇 서비스인 ‘젬스(Gems)’나, 구글 미트에서의 자동 AI 노트 작성 기능이 사용자의 경험을 향상시키고 있습니다.

유튜브 및 구글 클라우드의 AI 도입

유튜브의 경우, AI 도구를 통해 콘텐츠 제작자들이 창의적인 작업을 더 쉽게 할 수 있게 되었습니다. 구글 클라우드는 AI 솔루션을 통해 기존 고객과의 관계를 강화하고, 새로운 고객을 유치하며, 더 큰 계약을 성사시키는 데 기여하고 있습니다.

구글의 도전 과제

하지만 구글이 구글 AI 코드 생성 등 AI로만 모든 것을 해결할 수 있는 것은 아닙니다. 최근 미국 법무부에 의해 구글이 검색 및 광고 시장에서 독점적 지위를 가지고 있다는 판결을 받았습니다. 이로 인해 구글은 잠재적인 비즈니스 구조 재편의 위기에 놓여 있는 상황입니다. 이러한 도전 과제에도 불구하고, AI는 구글의 비즈니스 모델을 진화시키는 강력한 도구임이 분명합니다.

결론

AI가 IT 산업에서 차지하는 영향력이 점점 커지는 가운데, 구글은 이를 통해 새로운 가능성을 모색하고 있습니다. 비즈니스 전반에서의 효율성을 높이고, 고객 경험을 극대화하며, 수익 구조를 강화하는 데 있어 AI의 역할은 앞으로도 더욱 중요해질 것입니다. 구글의 이러한 AI 중심 전략은 그 어느 때보다 주목할 만합니다.

참고: More Than a Quarter of New Code at Google is Generated by AI

함께 읽으면 좋은 글 : 디지털 트랜스포메이션: 조직의 습관을 바꾸는 일