AI 미래를 여는 마이크로소프트의 새로운 에이전트: 기업을 위한 맞춤형 솔루션

2025년은 AI 에이전트의 시대가 될 것으로 예상됩니다. 하지만 AI 기술의 잠재력을 완전히 활용하려면 더 이상 이론적인 가능성이 아닌 실질적인 결과를 보여줘야 하는데 마이크로소프트는 AI 및 머신러닝의 발전을 선도하며, 이 과정에서 최신의 AI 에이전트를 소개하고 있습니다. 마이크로소프트는 1,800개 이상의 모델을 지원하는 이 에이전트를 통해 기업의 다양한 요구 사항을 충족하겠다고 소개하였습니다. 이번 포스트에서는 마이크로소프트의 새로운 AI Agent가 제공하는 기능과 그것이 기업 환경에서 어떻게 활용될 수 있는지를 살펴보겠습니다.

에이전트

AI 에이전트란 무엇인가?

AI Agent는 자동화된 시스템으로, 사람 대신 작업을 수행하거나 결정을 내릴 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 특히, 마이크로소프트의 새로운 AI Agent는 Microsoft 365 Copilot을 통해 노코드 및 로코드 기능을 제공하여 쉽게 배포하고 사용할 수 있는 점이 특징입니다. 이 기능은 각 기업의 필요에 따라 커스터마이징이 가능하며, 다양한 모델의 지원을 통해 사용자에게 최적의 솔루션을 제공합니다.

마이크로소프트의 혁신적 기능

마이크로소프트는 이번 발표를 통해 사용자들이 자신만의 커스텀 자동화 에이전트를 구축하거나, 준비된 에이전트를 사용하여 다양한 비즈니스 업무를 간소화할 수 있는 솔루션을 제공한다고 밝혔습니다. 특히, Bring-Your-Own-Knowledge 및 Bring-Your-Own-Model 기능을 통해 사용자들이 자신만의 데이터와 모델을 활용할 수 있게 되었습니다.

Azure AI의 기회를 제공

Azure AI 카탈로그에 1,800개 이상의 모델이 등재되어 있으며, 이는 교차 플랫폼 통합을 통해 광범위한 시장을 아우릅니다. 특히, Azure AI Foundry의 각종 새 기능은 사용자들이 자신만의 검색 인덱스를 추가하여 커스텀 에이전트를 제작할 수 있게 지원합니다.

실제 적용 사례

마이크로소프트의 AI Agent는 이미 HR, 번역, 프로젝트 관리와 같은 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 예를 들어, 팀즈에 포함된 인터프리터 에이전트와 같은 기능은 최대 9개의 언어로 실시간 번역을 제공하며, 참여자들의 대화를 실시간으로 음성화할 수도 있습니다.

기업 사례: 맥킨지와 톰슨 로이터스

맥킨지는 마이크로소프트와 협력하여 클라이언트 온보딩 속도를 크게 향상시켰으며, 이는 리드 타임을 90%, 행정 업무를 30% 줄였습니다. 한편, 톰슨 로이터스는 법률적 실사를 보다 효율적으로 수행하기 위해 AI Agent를 활용하고 있으며, 이는 작업의 50% 이상을 절감할 수 있도록 돕고 있습니다.

AI 에이전트와 LLM의 결합

AI Agent는 실제로 새로운 개념은 아닙니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)의 발전 덕분에, 비개발자들도 AI와 소통할 수 있게 되었습니다. AI Agent는 LLM을 기반으로 하여 더욱 유용하게 작용하며, 정보 수집 및 권장사항 생성을 사람들에게 직접 제공할 수 있습니다.

이번 마이크로소프트의 발표와 그 사례들은 AI Agent가 어떻게 기업 업무를 간소화하고, 효율성을 높이며, 궁극적으로 비용을 절감할 수 있는지를 힌트를 보여줍니다. 2025년 펼쳐질 AI Agent의 흐름을 계속 지켜보시지요. 분명 지금까지와는 다른 새로운 성과가 나올 수 있을 것으로 기대하고 있답니다.

참고

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RPA의 미래: AI 에이전트 도입의 현황과 전망

AI 에이전트: IT 혁명의 새로운 장

현대의 RPA(로보틱 프로세스 자동화) 시스템은 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 활용되고 있습니다. 하지만 최근에는 AI 에이전트라는 혁신적인 기술이 이목을 끌고 있습니다. AI 에이전트는 단순한 RPA의 개선 버전이 아닙니다. 기업이 RPA로는 도달할 수 없는 새로운 영역을 탐색할 수 있게 해주는 도구로, 이들 에이전트는 인식, 추론, 행동, 학습의 과정을 통해 더 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.

AI 에이전트와 RPA의 차이점

RPA는 주로 정형화된 프로세스를 자동화합니다. 예를 들어, 데이터 입력이나 송장 처리를 자동화하여 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 이에 반해, AI 에이전트는 보다 복잡한 의사결정을 필요로 하는 작업도 처리할 수 있는 능력을 갖췄습니다. 두저AI의 폴 차다는 AI 에이전트를 “자율적으로 다양한 변수와 상황에 대응하는 자율주행 자동차”로 비유했습니다.

이러한 AI 에이전트는 보험 심사, 대출 심사와 같은 복잡하고 변동성이 큰 업무를 처리할 수 있습니다. 이에 따라 기업의 업무 효율성을 높이고 오류를 줄이는데 크게 기여할 수 있습니다.

산업 전반에 걸친 도입 상황

세일즈포스, 마이크로소프트, 구글, IBM 등 주요 기술 기업들은 이미 AI 에이전트를 기업 환경에 도입하기 위한 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이들 플랫폼은 AI 에이전트가 환경에 적응하여 자율적으로 행동할 수 있도록 디자인되었습니다. 하지만, AI 에이전트의 광범위한 도입은 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.

RPA

기술 성숙도와 채택 시기

AI 에이전트를 통해 사람의 개입 없는 자동화를 구현하기는 아직 어렵다는 것이 전문가들의 평가입니다. 가트너의 분석가 톰 코쇼는 “현재의 LLM 기반 어시스턴트와 완전한 AI 에이전트 사이에는 큰 차이가 존재한다”고 강조했습니다. 그는 AI 에이전트가 2028년까지도 기업 애플리케이션의 3분의 1에서만 사용될 것으로 전망하고 있습니다.

실제 도입의 과제

벤더들이 AI 에이전트를 쉽고 빠르게 도입할 수 있다고 주장하지만, 이는 현실과 다를 수 있습니다. AI 에이전트는 현재의 RPA 시스템보다 더욱 복잡한 재설계와 엔지니어링 과제들을 요구합니다. 강력한 인공지능 역량을 활용하기 위해서는 데이터 처리, 워크플로우 설계, 상호작용 모델링 등의 요소들이 잘 결합돼야 합니다.

디온 힌치클리프와 제이슨 앤더슨 같은 업계 전문가들은 AI 에이전트를 도입하기 위해 상당한 기술적 이해와 준비가 필요하다고 강조했습니다. 이 과정에서 레거시 시스템과의 통합도 주요 장애물이 될 수 있습니다.

AI 에이전트 도입의 전략과 방향

의사결정자들이 AI 에이전트를 채택하는 과정에서 전략적으로 고려해야 할 요소들이 존재합니다. 디온 힌치클리프는 AI 에이전트를 기존의 RPA 시스템을 대체하는 대신 보완하는 방식으로 활용할 것을 제안했습니다. 이를 통해 기업은 더욱 복잡한 프로세스에 AI 에이전트를 점진적으로 도입할 수 있습니다.

또한, 이 기술이 제공하는 민첩성과 확장성 및 비용 절감의 이점을 신중히 평가해야 합니다. 초기 기술 도입을 통해 경쟁 우위를 확보하려는 전략도 중요합니다. 장기적인 관점에서 AI 에이전트는 기업의 비즈니스 모델과 생산성에 큰 변화를 가져올 수 있습니다.

결론

AI 에이전트는 RPA의 한계 그 이상을 넘어서 기업에 새로운 비즈니스 프로세스 자동화 및 의사결정 지원의 기회를 제공합니다. 다만, 이 기술의 완전한 도입과 기능적 실현에는 시간과 이해가 필요합니다. 기업들이 AI 에이전트를 통해 잠재력을 최대한 끌어낼 수 있는 방향을 모색하고 전략적 결정을 내리는 것이 무엇보다 중요합니다.

참고: RPA의 진화인가, 혁신인가?··· 분석가들이 본 AI 에이전트 도입의 ‘골든타임’

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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

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