AX 100 - 94 / 50 페이지 - AX(AI Transformation), Digital Transformation

AI 에이전트 사례, 5가지 활용 분야

인공지능(AI)은 다양한 산업에 걸쳐 변화를 일으키고 있으며, 특히 AI 에이전트의 발전은 이러한 변화를 가속화하고 있습니다. 에이전틱 AI는 단순한 자동화를 넘어 복잡한 의사 결정을 내리는 능력을 갖춘 차세대 AI 기술을 의미합니다. AI 에이전트 사례를 통해 이 기술이 어떤 방식으로 우리의 일상을 변화시킬지 알아보겠습니다.

양날의 검과도 같은 소프트웨어 개발 분야

AI 기술은 소프트웨어 개발의 패러다임을 변화시키고 있습니다. AI 에이전트는 코딩 어시스턴트 또는 코파일럿으로서 대량의 코드 작성과 오류 검토를 지원하여 소프트웨어 개발 프로세스를 혁신할 것입니다. 예를 들어, 많은 소프트웨어 개발 회사들이 에이전틱 AI를 통해 코드를 자동으로 작성하고 검토하는 도구로 소개하고 있습니다. 이는 개발자의 부담을 줄이고, 더 복잡한 프로젝트에 집중할 수 있도록 돕습니다.

가트너의 보고서에 따르면, 3년 이내에 지금보다 더 똑똑한 AI 에이전트가 대부분의 코드를 작성하게 될 것으로 예상되며, 이는 현재의 소프트웨어 엔지니어에게 있어 재교육의 필요성을 시사합니다. 더불어 시니어 개발자들은 크게 영향을 받지 않지만 주니어 개발자들에게는 어떤 상황이 연출될지 아직까지 가늠하기는 어려운 것 같습니다. 이처럼 이러한 변화는 초기에 혼란을 유발할 수도 있고, 기존의 코딩 관행을 바꾸기 위한 저항도 있을 수 있습니다. 그러나 개발 영역이 가장 빠르게 AI 에이전트와 변화할 것이라는 점은 분명해 보입니다.

RPA의 진화: 단순한 자동화를 넘어

현재 많은 기업들은 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 사용하여 여러 영역에서 단순하고 반복적인 작업을 자동화하고 있습니다. 그러나 AI 에이전트는 RPA와 결합하여 복잡한 문제를 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이는 비즈니스 전반의 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

예를 들어, 보험사의 경우 복잡한 클레임 프로세스를 처리하기 위해 AI 에이전트를 도입함으로써 더 빠르고 정확하게 고객의 요구를 충족할 수 있습니다. 기존 RPA와는 달리 AI가 고객 클레임에 대한 맥락을 정확하게 이해할 수 있기 때문에 RPA로 구현하기 힘들었던 예외 로직을 이해하고 처리할 수 있기 때문에 더 많은 상황에서 자동화가 가능합니다.

엔터프라이즈 워크플로우의 혁신

세일즈포스, 서비스나우 등 많은 기업들이 엔터프라이즈 워크플로우에 AI 에이전트 도입을 예고하고 있습니다. 이를 통해 기업은 일상적인 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 예를 들어, 회의 노트를 프로젝트 계획으로 자동 변환시키거나, 실시간 수요 공급 예측에 기반한 공급망 최적화에 바로 활용할 수 있습니다.

앞으로 기업의 CIO들은 기업 운영 방식에 대한 심층적인 지식을 AI에게 맡기는 방향을 고려해야 합니다. AI가 기업의 모든 운영 방식을 알고 있다면, 더 나은 경영 의사결정을 내리는데 적극적으로 관여가 가능하기 때문입니다.

비즈니스 인텔리전스의 새로운 시대

마지막으로, AI 에이전트는 비즈니스 인텔리전스(BI) 분야에서도 커다란 변화를 일으킬 것입니다. AI 기반 BI 솔루션은 직관적인 데이터 분석을 통해 더 많은 사용자, 특히 비전문가들이 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

AI 에이전트가 태블로, 파워BI와 같은 비즈니스 인텔리전스 도구와 결합하면 더 깊이 있는 인사이트를 더 빨리 얻을 수 있게 되는 것입니다. 예를 들어, 챗봇이나 음성으로 “우리 회사의 마장 매출이 많이 나오는 마케팅 채널 3개는 무엇인가?”라는 질문에 적절한 데이터, 차트와 함께 답변을 제공할 수 있습니다.

더욱 강력한 고객 지원 자동화

AI는 이미 고객 지원 분야에서 활발히 활용되고 있지만, AI 에이전트는 고객 서비스의 새로운 장을 열고 있습니다. 예를 들어, 은행의 고객 지원에서 “내 계좌 중 잔고가 가장 많은 계좌에서 돈을 인출하여 당좌 예금 계좌로 옮겨줘”라는 질문에 대해 기존의 챗봇은 이해하기 어렵지만, AI 에이전트는 이러한 복잡한 요청을 처리할 수 있습니다.

AI 에이전트 사례로 본 향후 전망

AI 에이전트의 이러한 활용 사례들은 기술이 단순한 작업을 넘어 복잡한 비즈니스 문제 해결에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줍니다. 앞으로 더 많은 기업들이 에이전틱 AI를 도입하여 경쟁력을 강화할 것입니다.

에이전틱 AI는 특히 기업환경에서 엄청난 변화를 불러 일으 킬 가능성을 가지고 있습니다. 그러나 이러한 새로운 기술을 성공적으로 적용하기 위해서는 기술적인 이해, 전략적 방향 설정 및 관리 역량이 필요합니다. 각 산업의 특성에 맞게 에이전틱 AI를 적절히 활용한다면, 이는 기업의 혁신을 가속화하고 새로운 가치를 창출하는 강력한 도구가 될 것입니다.

에이전틱 AI에 대해 계속 고민하고, 연구하고 있습니다. 실제 개발하여 적용하기도 하고 있고요. 앞으로 더욱더 다양한 생각들을 정리해 보겠습니다.

애리조나 허핑턴과 샘 알트만의 AI 건강 관리 비서: Thrive AI Health의 혁신적인 접근

이번 글에서는 AI 건강 관리의 흥미로운 시도를 소개하려고 합니다. 바로 Thrive AI Health입니다. 해프닝턴 포스트의 창립자 애리조나 허핑턴과 OpenAI의 CEO 샘 알트만이 함께 개발 중인 프로젝트로, 이들의 시도는 단순한 건강 관리 보조 앱을 넘어 AI를 활용한 건강한 생활 방식 촉진을 목표로 하고 있습니다.

Thrive AI Health의 시작과 목표

애리조나 허핑턴과 샘 알트만은 최근 Time 매거진을 통해 Thrive AI Health를 발표했습니다. 이 프로젝트는 AI를 활용해 사용자의 건강한 생활 방식을 촉진하는 것을 목표하고 있습니다. Thrive Global과 OpenAI 스타트업 펀드의 지원을 받아 진행되는 이 프로젝트는 맞춤형 건강 코치를 만들겠다는 비전을 가지고 있습니다. 이 AI 건강 코치는 수면, 식단, 운동, 스트레스 관리, 사회적 연결성 등에 대한 개인 맞춤형 조언을 제공할 예정입니다. 이러한 개인 맞춤형 접근은 각자의 건강 상태와 생활 방식을 고려하여 최대한 효과를 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

AI 건강 관리 프로젝트의 현재와 도전 과제

현재 Thrive AI Health의 데모 버전이 회사 웹사이트에 공개되었습니다. 아직은 거의 기능이 없는 상태이지만, 사용자 인터페이스가 챗봇과 유사한 형식으로 제안되고 있습니다. 사용자로 하여금 개인 건강 정보와 질문을 입력하도록 하여 맞춤형 피드백을 받을 수 있도록 설계되었다고 합니다. 예를 들어, “내 수면 패턴을 분석해줄 수 있나요?”와 같은 질문을 던질 수 있습니다.

하지만 이 프로젝트는 본격적인 출시에 이르기까지 여러 도전 과제에 직면해 있습니다. 기술적, 사업적, 그리고 규제적인 문제는 물론이고, 알트만과 허핑턴이라는 화려한 인물들이 참여하는 만큼 더욱 큰 주목을 받을 것이 불 보듯 뻔합니다.

Thrive AI Health의 기능 및 가능성

Thrive AI Health가 목표한 방향의 기능이 구현된다면 사용자의 건강 관리에 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대됩니다.

개인 맞춤형 피드백

AI 기술의 강점은 대량의 데이터를 처리하여 개인화된 피드백을 제공할 수 있다는 점입니다. Thrive AI Health는 사용자의 건강 기록을 기반으로 더욱 개별화된 조언을 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 수면과 관련된 데이터를 통해 수면 패턴을 분석하고, 개선 방안을 제안할 수 있습니다.

활동 로깅 및 인사이트 제공

사용자 활동을 추적하고 로그 함으로써 장기적인 인사이트를 제공받을 수 있습니다. 이는 사용자로 하여금 자신의 건강 패턴을 보다 명확히 이해하고, 필요할 때 적절한 조치를 취할 수 있도록 돕습니다. 건강 관련한 전문 상담사가 있는 것과 같은 도움을 받을 수 있는 대목입니다.

연결성 및 지원

단순히 건강 지표를 관리하는 데 그치지 않고, Thrive AI Health는 사용자 간의 연결성을 증진시켜 심리적 및 사회적 지원을 제공합니다. 이를 통해 스트레스를 관리하고 사회적 유대감을 높일 수 있습니다.

기능 개발 및 향후 전망

현재 Thrive AI Health는 아직까지 10명 미만의 직원으로 구성되어 있으며, AI 기반 앱 개발에서 다양한 과제를 해결해야 합니다. 기술적 구현뿐만 아니라 비즈니스적, 그리고 법적 문제도 해결해야 합니다. AI 기반 건강 관리 도구의 경우 개인정보 보호, 보안, 그리고 데이터의 신뢰성이 무엇보다 중요하기 때문에 이들 측면에서 철저한 준비와 검토도 필요합니다.

다만, 창업자인 허핑턴과 OpenAI 알트만의 참여는 이 프로젝트에 대한 높은 신뢰와 관심을 이끌어내고 있으며, 이는 더 많은 자본과 기술적 지원을 유치하는 데 큰 도움이 될 수 있고, 다른 AI 기반 헬스케어 앱들이 직면했던 어려움을 어떻게 극복해 나갈 것인지 기대되는 부분입니다.

AI 기술이 계속해서 발전함에 따라, 건강 관리 도구는 점차 더 개인화되고 효과적으로 변모하며, 이는 사용자들에게 실제적인 혜택을 가져다줄 것입니다. 이러한 시도는 단순한 건강 관리 앱을 넘어 인류의 건강을 궁극적으로 향상시키기 위한 혁신적인 접근이라 할 수 있습니다.

오늘 소개한 Thrive AI Health 프로젝트는 아직까지 나아가야할 길이 상당히 멀지만 AI 건강관리 분야의 프로젝트가 있구나 정도로 이해해 주시면 좋겠습니다. AI를 통한 디지털 헬스케어 분야의 변화가 어떻게 발전할지 지켜보시지요.

AX(AI Transformation): DX의 속도 차이가 만들어내는 미래

디지털 전환(DX, Digital Transformation)이 기업의 중요 과제가 된 지도 벌써 수년이 지났습니다. 많은 기업이 기술 투자와 데이터 준비를 통해 변화의 발판을 마련해왔지만, 이제 AX(AI Transformation)이라는 새로운 전환점이 도래했습니다. 이 변화는 단순히 최신 기술을 적용하는 것에 그치지 않고, 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있습니다.

특히, 대규모 언어 모델(LLM)의 출현은 디지털 전환의 결과를 AX으로 가속화하며, 준비된 기업과 그렇지 않은 기업 사이에 엄청난 속도 차이를 만들어낼 것입니다. 이번 글에서는 이러한 변화의 본질과 기업이 어떻게 AX을 성공적으로 실행할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.

디지털 전환과 AX의 연결고리

디지털 전환의 의미와 성과

디지털 전환은 데이터를 중심으로 프로세스, 기술, 조직 문화를 혁신해 기업의 경쟁력을 높이는 여정입니다. 클라우드 도입, 데이터 관리 시스템 구축, 자동화 기술 도입 등은 디지털 전환의 핵심 요소입니다.

하지만 디지털 전환의 목적지는 단순히 기술 혁신에 머물지 않습니다. 궁극적으로는 AX, 즉 데이터를 기반으로 한 지능형 비즈니스 모델로의 전환이 디지털 전환의 완성이라 할 수 있습니다.

LLM의 출현과 가속화되는 AX

대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 이 과정을 한층 더 빠르게 전개시키고 있습니다. LLM은 텍스트 생성, 분석, 의사결정 지원 등에서 사람과 유사한 수준의 성능을 보여주며, 기업의 데이터 활용 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 그러나 이러한 변화를 제대로 활용하기 위해서는 디지털 전환이 성공적으로 이루어진 기업만이 빠르게 적응할 수 있습니다.

AX의 속도 차이를 결정짓는 요인

데이터와 AI 플랫폼의 준비 상태

AX의 핵심은 데이터입니다. AI가 유의미한 결과를 도출하려면:

고품질 데이터: 정제된 데이터와 체계적인 데이터 관리 프로세스가 필요합니다.
AI 플랫폼: 데이터를 저장, 처리, 분석할 수 있는 통합된 AI 인프라가 필수적입니다.

디지털 전환을 통해 데이터 기반의 의사결정 문화와 기술적 기반을 다진 기업은 AX에서 자연스럽게 속도를 낼 수 있습니다.

조직 내 AI 리터러시와 리더십

AI를 효과적으로 활용하려면 조직의 AI 리터러시(AI Literacy) 수준이 중요합니다. 이는 단순히 AI를 이해하는 것을 넘어, 비즈니스 문제에 AI를 어떻게 적용할지 판단하는 능력을 포함합니다.

리더십: AX을 주도할 수 있는 명확한 비전과 전략을 제시하는 리더십이 필수입니다.
내재화된 역량: 기술적 역량을 가진 인재와 팀이 조직 내에 있어야 합니다.

디지털 전환의 고속도로

디지털 전환은 마치 AX을 위한 고속도로를 깔아두는 작업과 같습니다. 이미 도로를 완성한 기업은 빠르게 이동할 수 있지만, 이제 막 기초를 준비하는 기업은 뒤처질 수밖에 없습니다. 2025년은 이러한 차이가 눈에 띄게 드러나는 해가 될 것입니다.

AX의 성공을 위한 전략

데이터 중심의 사고 방식 채택

데이터는 AI의 연료입니다. 데이터를 단순히 수집하는 데 그치지 말고, 이를 구조화하고 정제해 AI 모델이 학습하기 적합한 형태로 만들어야 합니다.

데이터 거버넌스 강화
클라우드 기반 데이터 저장소 활용
실시간 데이터 분석 시스템 구축

AI와 디지털 리터러시 교육 강화

AI Transformation의 성공은 전 직원이 AI를 이해하고 활용할 수 있는 조직 문화를 조성하는 데 달려 있습니다.

전사적 교육 프로그램 도입
직무별 AI 활용 사례 공유
지속적인 학습 환경 조성

AI 전략에 맞춘 투자와 파트너십

AI Transformation은 단기적 프로젝트가 아니라 장기적 비전입니다. 이를 위해 기업은 AI 관련 기술과 인프라에 지속적으로 투자하고, 외부 전문가와의 협력을 강화해야 합니다.

AI 스타트업과의 파트너십
외부 컨설팅 활용
맞춤형 AI 솔루션 개발

결론: 미래는 준비된 자의 몫

디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수이며, AI Transformation는 그 자연스러운 다음 단계입니다. 이미 데이터를 기반으로 한 인프라와 역량을 갖춘 기업은 경쟁사보다 훨씬 빠른 속도로 AI Transformation을 실행할 수 있습니다.

다가오는 2025년은 AI Transformation의 성과가 가시적으로 나타나는 해가 될 것입니다. 디지털 전환이라는 고속도로를 미리 깔아둔 기업만이 AI 시대에서의 승자가 될 것입니다. 이제는 준비된 기업만이 변화의 주도권을 잡을 수 있습니다. 여러분의 기업은 준비되었습니까?

디지털 트랜스포메이션 : 조직의 습관을 바꾸는 일