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INVESTMENT / The Sage Investor
2025. 01. 09
AI 에이전트 시대가 온다!
US TECH
이제 묻는 말에 대답이나 하는 정도로는 충분하지 않다. 직접 알아서 일을 척척 처리하는 AI 에이전트가 나타나기 시작했다.
온라인 쇼핑몰을 운영하는 회사의 월요일. 월요병으로 아직 업무에 집중이 안되는 상황이지만 주말에 들어온 주문을 체크해야 한다.
AI 에이전트에게 고객 주문과 반품을 검토하고 운송 송장 발행 등을 지시했다. 에이전트가 업무를 하는 동안 다음 시즌에 판매할 제품을 소싱하는 데 집중한다.
이상은 AI 에이전트와 일하는 사무실의 모습을 간단히 기술해 본 것이다. 2022년 오픈AI의 챗GPT 서비스 이후 생성형 AI 열풍이 계속됐다. 생성형 AI의 확산이 아직도 진행 중인 가운데, 이제 테크기업의 관심은 ‘AI 에이전트’로 이동하고 있다. 글로벌 스타트업과 빅테크 기업들이 현재 가장 주목하는 분야는 AI 에이전트다. 에이전트Agent는 한국어로 ‘대리인’이나 ‘행위 주체자’, ‘실행자’로 번역된다. 여기에 AI를 붙인
‘AI 에이전트’는 AI 실행자로 해석할 수 있다. AI 에이전트를 ‘디지털 동반자’로, 기업 사용 사례의 경우에는 ‘디지털 직원’으로 부를 수 있다.
AI 에이전트에게 고객 주문과 반품을 검토하고 운송 송장 발행 등을 지시했다. 에이전트가 업무를 하는 동안 다음 시즌에 판매할 제품을 소싱하는 데 집중한다.
이상은 AI 에이전트와 일하는 사무실의 모습을 간단히 기술해 본 것이다. 2022년 오픈AI의 챗GPT 서비스 이후 생성형 AI 열풍이 계속됐다. 생성형 AI의 확산이 아직도 진행 중인 가운데, 이제 테크기업의 관심은 ‘AI 에이전트’로 이동하고 있다. 글로벌 스타트업과 빅테크 기업들이 현재 가장 주목하는 분야는 AI 에이전트다. 에이전트Agent는 한국어로 ‘대리인’이나 ‘행위 주체자’, ‘실행자’로 번역된다. 여기에 AI를 붙인
‘AI 에이전트’는 AI 실행자로 해석할 수 있다. AI 에이전트를 ‘디지털 동반자’로, 기업 사용 사례의 경우에는 ‘디지털 직원’으로 부를 수 있다.
AI 에이전트가 완전히 새로운 개념은 아니다. 아이폰의 시리Siri 같은 음성인식비서나 아마존의 알렉사Alexa, KT 지니와 같은 스마트 스피커와 같은 형태를 초기 AI 에이전트라 할 수 있다. 이런 서비스는 간단한 명령을 받아 고객의 업무를 편리하게 만든다는 목표를 내세웠다.
하지만 당시에는 자연어 처리 기술 한계로 크게 확산되지 못했다.
그런데 대규모언어모델LLM과 생성형 AI 기술 발전으로 인해 상황이 바뀌고 있다. 최근의 AI 에이전트는 기존 음성인식비서보다 훨씬 더 똑똑하며 독립적으로 상황을 판단하고 대응하는 능력을 갖추고 있기 때문이다. AI 에이전트는 인공지능을 활용해 특정 작업을 수행하거나 문제를 해결하는 소프트웨어 시스템을 의미한다. 이들은 일반적으로 데이터 분석, 의사결정 지원, 사용자와 상호작용 등 다양한 기능을 수행한다. AI 에이전트는 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 여러 기술을 결합해 사람의 개입 없이도 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있다.
AI 에이전트는 단순한 대화형 AI를 넘어선다. 챗GPT와 구글 제미나이, 앤트로픽의 클로드 등은 계획을 세우고 조치를 취할 수 있는 능력이 없다. 이 때문에 AI 에이전트로 불리지 않는다. AI에이전트는 작업을 정의하고 수행할 수 있는 능력이 있다. 인간의 의도를 이해하고 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 지능형 소프트웨어다.
AI 에이전트는 숙련된 가상 동료 역할을 하며 매끄럽고 자연스러운 방식으로 인간과 함께 일한다. 사람들은 AI가 언어를 생성하는 것이 아니라, 자신을 위해 무언가를 하기를 기대한다. 무언가를 할 수 있는 주체가 바로 AI 에이전트다. AI 에이전트는 챗봇, 가상 비서, 추천 시스템 등 다양한 형태로 존재한다. 예를 들어, 고객 지원을 위한 챗봇은 사용자의 질문에 신속하게 답변한다. 특정 작업을 사람의 개입 없이 자율적으로 수행한다. 회사의 제품 카탈로그에 통달한 에이전트를 만들어 고객 질문에 대해 자세한 답변을 작성하거나 발표를 위해 제품 세부 정보를 자동으로 수집하는 식이다. 개인화된 추천 시스템은 사용자의 취향에 맞는 제품이나 콘텐츠를 제안한다.
이런 시스템은 기업의 효율성을 높이고, 사용자 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 한다. 기존 AI 시스템이 특정 작업에 특화된 도구였다면,
AI 에이전트는 마치 유능한 비서처럼 다양한 작업을 이해하고 수행할 수 있다.
하지만 당시에는 자연어 처리 기술 한계로 크게 확산되지 못했다.
그런데 대규모언어모델LLM과 생성형 AI 기술 발전으로 인해 상황이 바뀌고 있다. 최근의 AI 에이전트는 기존 음성인식비서보다 훨씬 더 똑똑하며 독립적으로 상황을 판단하고 대응하는 능력을 갖추고 있기 때문이다. AI 에이전트는 인공지능을 활용해 특정 작업을 수행하거나 문제를 해결하는 소프트웨어 시스템을 의미한다. 이들은 일반적으로 데이터 분석, 의사결정 지원, 사용자와 상호작용 등 다양한 기능을 수행한다. AI 에이전트는 머신러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등 여러 기술을 결합해 사람의 개입 없이도 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있다.
AI 에이전트는 단순한 대화형 AI를 넘어선다. 챗GPT와 구글 제미나이, 앤트로픽의 클로드 등은 계획을 세우고 조치를 취할 수 있는 능력이 없다. 이 때문에 AI 에이전트로 불리지 않는다. AI에이전트는 작업을 정의하고 수행할 수 있는 능력이 있다. 인간의 의도를 이해하고 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 지능형 소프트웨어다.
AI 에이전트는 숙련된 가상 동료 역할을 하며 매끄럽고 자연스러운 방식으로 인간과 함께 일한다. 사람들은 AI가 언어를 생성하는 것이 아니라, 자신을 위해 무언가를 하기를 기대한다. 무언가를 할 수 있는 주체가 바로 AI 에이전트다. AI 에이전트는 챗봇, 가상 비서, 추천 시스템 등 다양한 형태로 존재한다. 예를 들어, 고객 지원을 위한 챗봇은 사용자의 질문에 신속하게 답변한다. 특정 작업을 사람의 개입 없이 자율적으로 수행한다. 회사의 제품 카탈로그에 통달한 에이전트를 만들어 고객 질문에 대해 자세한 답변을 작성하거나 발표를 위해 제품 세부 정보를 자동으로 수집하는 식이다. 개인화된 추천 시스템은 사용자의 취향에 맞는 제품이나 콘텐츠를 제안한다.
이런 시스템은 기업의 효율성을 높이고, 사용자 경험을 개선하는 데 중요한 역할을 한다. 기존 AI 시스템이 특정 작업에 특화된 도구였다면,
AI 에이전트는 마치 유능한 비서처럼 다양한 작업을 이해하고 수행할 수 있다.
기존 AI 시스템이 특정 작업에 특화된 도구였다면,
AI 에이전트는 마치 유능한 비서처럼 다양한 작업을
이해하고 수행할 수 있다.
AI 에이전트는 마치 유능한 비서처럼 다양한 작업을
이해하고 수행할 수 있다.
기술의 발전이 사회를 근본적으로 바꿀 때가 있다. 인터넷의 등장과 스마트폰의 확산, 소셜 미디어의 부상 등이 사회를 크게 변화시킨 기술이었다. 요즘 테크 분야에서는 AI 에이전트가 인터넷, 스마트폰, 소셜 미디어에 버금가는 변곡점을 가져올 기술로 평가받는다.
퍼블릭 클라우드는 ‘서비스형 소프트웨어’SaaS 경제를, 아이폰은 앱 경제를, 소셜 미디어는 크리에이터 경제를 촉발했다. AI도 이와 유사한 지각 변동을 일으킨다. 단순한 기술 혁신을 넘어 새로운 경제 질서가 시작되는 시점이라는 분석이다. AI 에이전트가 사업을 수행하고 삶을 관리하며, 세상과 상호작용하는 방식을 바꿀 것으로 예상하기 때문이다.
나는 AI 에이전트 경제의 시대가 올것이라고 예상한다. AI 에이전트 경제는 단순히 인간의 노동력을 기계로 대체하는 것이 아니다.
AI 에이전트는 독립적이지만 협력해 운영할 수 있는 상호 연결된 네트워크를 구축한다. 이를 기반으로 매우 복잡한 문제를 해결할 것으로 기대를 모은다. 이러한 에이전트는 단일 도메인이나 산업에 국한되지 않는다. 마케팅, 재무, 영업, 고객 서비스에 이르기까지 광범위한 작업을 처리한다.
AI 에이전트 경제의 강력한 무기는 확장 능력이다. 전통 경제에서 사업을 확장하려면 더 많은 근로자를 고용하고 인프라를 만들고 자본을 투자해야 한다. AI 에이전트 경제는 근로자 대신 더 많은 AI 에이전트를 만드는 것으로 대신할 수 있다. AI 에이전트는 자신을 복제하고,
다른 에이전트를 만들고, 시간이 지남에 따라 더욱더 역량을 키워나 갈 수 있다.
AI 에이전트는 수요와 공급을 자율적으로 관리하고, 가격을 최적화하며, 거래를 인간보다 더 효율적으로 처리해 경제 성장을 주도할 수 있다.
예를 들어, 특정 제품에 대해 새로운 캠페인을 수행하는 마케팅 AI 에이전트를 생각해 보자. 이 에이전트는 데이터를 분석하고, 창의적인 아이디어를 창출하고, 심지어 여러 채널에서 캠페인을 실행한다. 물론 이것으로 끝나는 것이 아니다. 마케팅 AI 에이전트는 광고 홍보 캠페인의 다양한 분야를 처리하기 위해 에이전트로 구성된 팀을 만들 수 있다. A는 소셜 미디어, B는 이메일 마케팅, C는 콘텐츠 생성을 담당한다. 캠페인 성과를 측정해 분석하는 D와 설득력 있는 메시지를 만드는 카피라이터 E 등 마케팅과 관련된 AI 에이전트 팀을 구성하는 것이다.
금융 AI 에이전트는 투자를 관리하고, 시장 동향을 분석하고, 포트폴리오를 최적화할 수 있다. 고객 서비스 AI 에이전트는 고객 문의를 처리하고, 문제를 해결해 개인화된 지원을 제공한다. 과거와 달리 이들 에이전트들은 단독으로 고립돼 일하는 것이 아니라 다른 에이전트와 협력하고 서로 배우며 성과를 개선한다. 끊임없이 확장되는 지능 생태계가 구축된다.
퍼블릭 클라우드는 ‘서비스형 소프트웨어’SaaS 경제를, 아이폰은 앱 경제를, 소셜 미디어는 크리에이터 경제를 촉발했다. AI도 이와 유사한 지각 변동을 일으킨다. 단순한 기술 혁신을 넘어 새로운 경제 질서가 시작되는 시점이라는 분석이다. AI 에이전트가 사업을 수행하고 삶을 관리하며, 세상과 상호작용하는 방식을 바꿀 것으로 예상하기 때문이다.
나는 AI 에이전트 경제의 시대가 올것이라고 예상한다. AI 에이전트 경제는 단순히 인간의 노동력을 기계로 대체하는 것이 아니다.
AI 에이전트는 독립적이지만 협력해 운영할 수 있는 상호 연결된 네트워크를 구축한다. 이를 기반으로 매우 복잡한 문제를 해결할 것으로 기대를 모은다. 이러한 에이전트는 단일 도메인이나 산업에 국한되지 않는다. 마케팅, 재무, 영업, 고객 서비스에 이르기까지 광범위한 작업을 처리한다.
AI 에이전트 경제의 강력한 무기는 확장 능력이다. 전통 경제에서 사업을 확장하려면 더 많은 근로자를 고용하고 인프라를 만들고 자본을 투자해야 한다. AI 에이전트 경제는 근로자 대신 더 많은 AI 에이전트를 만드는 것으로 대신할 수 있다. AI 에이전트는 자신을 복제하고,
다른 에이전트를 만들고, 시간이 지남에 따라 더욱더 역량을 키워나 갈 수 있다.
AI 에이전트는 수요와 공급을 자율적으로 관리하고, 가격을 최적화하며, 거래를 인간보다 더 효율적으로 처리해 경제 성장을 주도할 수 있다.
예를 들어, 특정 제품에 대해 새로운 캠페인을 수행하는 마케팅 AI 에이전트를 생각해 보자. 이 에이전트는 데이터를 분석하고, 창의적인 아이디어를 창출하고, 심지어 여러 채널에서 캠페인을 실행한다. 물론 이것으로 끝나는 것이 아니다. 마케팅 AI 에이전트는 광고 홍보 캠페인의 다양한 분야를 처리하기 위해 에이전트로 구성된 팀을 만들 수 있다. A는 소셜 미디어, B는 이메일 마케팅, C는 콘텐츠 생성을 담당한다. 캠페인 성과를 측정해 분석하는 D와 설득력 있는 메시지를 만드는 카피라이터 E 등 마케팅과 관련된 AI 에이전트 팀을 구성하는 것이다.
금융 AI 에이전트는 투자를 관리하고, 시장 동향을 분석하고, 포트폴리오를 최적화할 수 있다. 고객 서비스 AI 에이전트는 고객 문의를 처리하고, 문제를 해결해 개인화된 지원을 제공한다. 과거와 달리 이들 에이전트들은 단독으로 고립돼 일하는 것이 아니라 다른 에이전트와 협력하고 서로 배우며 성과를 개선한다. 끊임없이 확장되는 지능 생태계가 구축된다.
AI 기술이 발전할 때마다 인간이 가장 걱정하는 것은 일자리의 상실이다. AI 에이전트는 인간이 수행하던 것보다 더 많은 작업을 하게 될 전망이다. 이미 기업은 내부에 AI를 적용하는 AI 트랜스포메이션에 집중하고 있다. IDC 2024 AI보고서에 따르면, 전 세계 조직의 75%가 AI를 도입해 평균적으로 1달러당 3.70달러의 수익을 창출하고 있다. 일부 상위 리더들은 최대 10달러의 수익을 실현한 것으로 조사됐다.
AI 에이전트는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석해 사람보다 빠르고 정확한 의사결정을 지원한다. 이는 기업의 운영 비용 절감과 생산성 향상으로 이어진다. AI 에이전트는 24시간/7일간 쉼 없이 서비스를 제공한다. AI 에이전트는 인간과 달리 지치지 않으며, 언제든지 서비스를 제공할 수 있다. 근로자의 역할이 바뀌는 시점이다. 에이전트 경제 속에서 인간의 역할은 반복적인 업무에 국한될 필요가 없다. 인간은 단순 반복적인 업무는 이제 AI 에이전트에게 모두 맡기고 창의성과 비판적인 사고, 감성 지능이 필요한 업무에 집중할 수 있게 될 것이다.
AI 에이전트는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석해 사람보다 빠르고 정확한 의사결정을 지원한다. 이는 기업의 운영 비용 절감과 생산성 향상으로 이어진다. AI 에이전트는 24시간/7일간 쉼 없이 서비스를 제공한다. AI 에이전트는 인간과 달리 지치지 않으며, 언제든지 서비스를 제공할 수 있다. 근로자의 역할이 바뀌는 시점이다. 에이전트 경제 속에서 인간의 역할은 반복적인 업무에 국한될 필요가 없다. 인간은 단순 반복적인 업무는 이제 AI 에이전트에게 모두 맡기고 창의성과 비판적인 사고, 감성 지능이 필요한 업무에 집중할 수 있게 될 것이다.
AI 에이전트가 인간의 노동을 대체한다고 생각하기보다 인간 노동을 증강한다고 여겨야 한다. 역사적으로 단순 반복되는 일은 기계가 대체해 왔다. AI 에이전트는 인간과 함께 일하면서 효율적으로 필요한 도구, 통찰력, 역량을 제공한다. 마케팅팀을 운영하고 있는 각 분야에 특화한
AI 에이전트를 활용해 수많은 캠페인을 효율적으로 운영할 수 있게 되는 것이다.
이제 기업은 AI 에이전트를 활용하는 조직과 그렇지 않은 조직 간에 큰 거리를 경험하게 될 전망이다. 기업은 성장을 촉진하기 위해
AI 에이전트를 배치해 효율적으로 사업을 확장할 수 있게 된다. 의료분야에서 AI 에이전트는 의사가 질병을 진단하고 치료 계획을 수립하고 환자 진행 상황을 모니터링하는 것을 돕는다. 교육에서는 학생들의 학습 경험을 개인화해 맞춤형 콘텐츠를 제공한다.
수십억 명의 AI 에이전트를 배치하면 새로운 기회가 창출되고, 혁신이 촉진되며, 우리가 상상조차 할 수 없는 방식으로 산업이 변화할 것이다. 이런 환경에서 경쟁력을 유지하려면 기업은 단순히 AI 기술을 채택하는 것을 넘어서야 한다. 제품 전략을 발전시켜 커스터마이징, 의사 결정 및 시장 창출에 AI 에이전트의 고유한 역량을 활용해야 한다. 기업은 AI 에이전트를 도구뿐만 아니라 가치 창출의 파트너로 통합해야 한다.
AI 에이전트 경제는 단순히 기술 의존도를 높이는 것이 아니다. 인공지능이 어디에나 존재하고 기계와 인간이 함께 일하면서 우리가 풀지 못한 큰 숙제를 해결하는 것이다. 이를 통한 혜택이 모든 사람에게 공유되는 사회로 가는것이다.
AI 에이전트를 활용해 수많은 캠페인을 효율적으로 운영할 수 있게 되는 것이다.
이제 기업은 AI 에이전트를 활용하는 조직과 그렇지 않은 조직 간에 큰 거리를 경험하게 될 전망이다. 기업은 성장을 촉진하기 위해
AI 에이전트를 배치해 효율적으로 사업을 확장할 수 있게 된다. 의료분야에서 AI 에이전트는 의사가 질병을 진단하고 치료 계획을 수립하고 환자 진행 상황을 모니터링하는 것을 돕는다. 교육에서는 학생들의 학습 경험을 개인화해 맞춤형 콘텐츠를 제공한다.
수십억 명의 AI 에이전트를 배치하면 새로운 기회가 창출되고, 혁신이 촉진되며, 우리가 상상조차 할 수 없는 방식으로 산업이 변화할 것이다. 이런 환경에서 경쟁력을 유지하려면 기업은 단순히 AI 기술을 채택하는 것을 넘어서야 한다. 제품 전략을 발전시켜 커스터마이징, 의사 결정 및 시장 창출에 AI 에이전트의 고유한 역량을 활용해야 한다. 기업은 AI 에이전트를 도구뿐만 아니라 가치 창출의 파트너로 통합해야 한다.
AI 에이전트 경제는 단순히 기술 의존도를 높이는 것이 아니다. 인공지능이 어디에나 존재하고 기계와 인간이 함께 일하면서 우리가 풀지 못한 큰 숙제를 해결하는 것이다. 이를 통한 혜택이 모든 사람에게 공유되는 사회로 가는것이다.
AI 에이전트는 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석해
사람보다 빠르고 정확한 의사결정을 지원한다.
이는 기업의 운영 비용 절감과 생산성 향상으로 이어진다.
사람보다 빠르고 정확한 의사결정을 지원한다.
이는 기업의 운영 비용 절감과 생산성 향상으로 이어진다.
글로벌 시장조사기관인 가트너는 2028년까지 일상 업무를 통해 이루어지는 결정의 최소 15%가 AI 에이전트를 통해 자율적으로 이루어질 것으로 추정했다. 과거에는 상상할 수 없었던 그림이다. 리서치 앤 마켓Reserch and Maket에 따르면 AI 에이전트 시장은 2024년 51억 달러에서 2030년 471억 달러로 연평균 44.8% 성장할 전망이다.
기업은 비용을 최소화하고 운영을 간소화해야 한다는 압박을 받는다. AI 에이전트는 반복적인 기능을 자동화하고, 방대한 데이터 세트를 분석하고, 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 제공하여 효과적인 대안을 제공한다. AI 에이전트를 통한 자동화는 운영 효율성을 개선하고 회사가 더 많은 직원을 고용할 필요 없이 서비스를 확장하게 돕는다. 리서치 앤 마켓은 이미 제작된 AI 에이전트가 초기 시장에서 가장 큰 시장점유율을 차지할 것으로 예측했다.
고객은 이미 만들어진 AI 에이전트를 구매해 사용하거나 자사의 필요에 맞게 만들어 쓰게 될 전망이다. 사전 제작된 AI 에이전트는 맞춤형 개발 프로세스없이 운영을 개선하는 방법을 제공하는 분야다. 여기에 각 고객이 필요한 AI 에이전트를 만들어 쓸 수 있는 스튜디오 분야도 성장이 예상된다.
AI 에이전트 시장의 주요 기업으로는 미국의 구글Google, 마이크로소프트, 오픈AI, AWS, 세일즈포스를 비롯해 영국의 스터빌리티 AIStability AI 등이 있다.
기업은 비용을 최소화하고 운영을 간소화해야 한다는 압박을 받는다. AI 에이전트는 반복적인 기능을 자동화하고, 방대한 데이터 세트를 분석하고, 실시간으로 실행 가능한 통찰력을 제공하여 효과적인 대안을 제공한다. AI 에이전트를 통한 자동화는 운영 효율성을 개선하고 회사가 더 많은 직원을 고용할 필요 없이 서비스를 확장하게 돕는다. 리서치 앤 마켓은 이미 제작된 AI 에이전트가 초기 시장에서 가장 큰 시장점유율을 차지할 것으로 예측했다.
고객은 이미 만들어진 AI 에이전트를 구매해 사용하거나 자사의 필요에 맞게 만들어 쓰게 될 전망이다. 사전 제작된 AI 에이전트는 맞춤형 개발 프로세스없이 운영을 개선하는 방법을 제공하는 분야다. 여기에 각 고객이 필요한 AI 에이전트를 만들어 쓸 수 있는 스튜디오 분야도 성장이 예상된다.
AI 에이전트 시장의 주요 기업으로는 미국의 구글Google, 마이크로소프트, 오픈AI, AWS, 세일즈포스를 비롯해 영국의 스터빌리티 AIStability AI 등이 있다.
마이크로소프트는 11월 19일 개발자 행사인 ‘마이크로소프트 이그나이트Ignite 2024’ 를 개최했다. 이 행사에서 마이크로소프트 365 코파일럿 AI 에이전트를 공개했다. 이 에이전트는 자체적으로 작업을 수행하며 스마트하고 능동적인 업무 환경을 제공해 개인의 업무 능력을 확장한다. 또 비즈니스 프로세스를 혁신할 수 있도록 설계됐다. 마이크로소프트 셰어포인트 에이전트Agent in SharePoint는 특정 사이트, 파일, 폴더가 AI 에이전트와 연동돼 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는다. 정보탐색을 자동화해 업무 복잡도를 낮출 수 있다.
통역 에이전트Interpreter agent는 협업 솔루션인 팀스Microsoft Teams에서 실시간 음성 통역을 통해 다양한 언어로 자유롭게 소통할 수 있도록 지원한다. 사용자 음성 톤에 맞춘 시뮬레이션 기능을 제공한다. 언어가 통하지 않았던 외국인과 회의를 매끄럽게 만들어준다. 직원 셀프 서비스 에이전트Employee Self-Service Agent는 직원들이 휴가 신청, 급여 및 복지 정보확인, 장비 요청 등을 쉽게 처리할 수 있도록 돕는다. 프로젝트 매니저 에이전트Project Manager agent는 작업 관리 도구인 플래너Planner에서 프로젝트 계획 수립부터 실행까지의 과정을 자동화한다. 프로젝트 작업 할당, 진행상황 추적, 알림 및 상태 보고 등 프로젝트 전반을 관리한다.
마이크로소프트는 이 외에 AI 기반 에이전트를 설계하고 관리할 수 있도록 지원하는 플랫폼인 코파일럿 스튜디오도 내놓았다. 사용자는 특정 이벤트 발생 시 복잡한 업무를 처리하는 자동 에이전트를 직접 구축할 수 있다. 이를 통해 사용자의 개입을 최소화하고 다양한 비즈니스 프로세스를 효율화할 수 있다. 에이전트 라이브러리Agent library를 활용해 다양한 시나리오에 대한 템플릿을 제공받아 손쉽게 에이전트를 설정할 수 있다.
통역 에이전트Interpreter agent는 협업 솔루션인 팀스Microsoft Teams에서 실시간 음성 통역을 통해 다양한 언어로 자유롭게 소통할 수 있도록 지원한다. 사용자 음성 톤에 맞춘 시뮬레이션 기능을 제공한다. 언어가 통하지 않았던 외국인과 회의를 매끄럽게 만들어준다. 직원 셀프 서비스 에이전트Employee Self-Service Agent는 직원들이 휴가 신청, 급여 및 복지 정보확인, 장비 요청 등을 쉽게 처리할 수 있도록 돕는다. 프로젝트 매니저 에이전트Project Manager agent는 작업 관리 도구인 플래너Planner에서 프로젝트 계획 수립부터 실행까지의 과정을 자동화한다. 프로젝트 작업 할당, 진행상황 추적, 알림 및 상태 보고 등 프로젝트 전반을 관리한다.
마이크로소프트는 이 외에 AI 기반 에이전트를 설계하고 관리할 수 있도록 지원하는 플랫폼인 코파일럿 스튜디오도 내놓았다. 사용자는 특정 이벤트 발생 시 복잡한 업무를 처리하는 자동 에이전트를 직접 구축할 수 있다. 이를 통해 사용자의 개입을 최소화하고 다양한 비즈니스 프로세스를 효율화할 수 있다. 에이전트 라이브러리Agent library를 활용해 다양한 시나리오에 대한 템플릿을 제공받아 손쉽게 에이전트를 설정할 수 있다.
마이크로소프트 365 코파일럿 AI 에이전트는
자체적으로 작업을 수행하며 스마트하고
능동적인 업무 환경을 제공해 개인의 업무 능력을 확장한다.
자체적으로 작업을 수행하며 스마트하고
능동적인 업무 환경을 제공해 개인의 업무 능력을 확장한다.
“우리의 목표는 2025년까지 10억 개의 에이전트를 활성화하는 것이고, 이것이 바로 AI가 나아가야 할 방향입니다.”
- 세일즈포스 마크 베니오프 CEO
- 세일즈포스 마크 베니오프 CEO
세일즈포스는 2024년 10월 직원의 역량을 강화하고 서비스, 영업, 마케팅, 커머스 등을 위한 자율형 AI 에이전트
‘에이전트포스’Agentforce 판매를 시작했다. 기업은 에이전트포스를 통해 몇 번의 클릭만으로 필요에 따라 인적 자원을 신속하고 유연하게 확장할 수 있다. AI를 기반으로 한 데이터 분석, 고객 서비스 문의 응답, 마케팅 캠페인 최적화와 같은 업무를 처리할 수 있다. 에이전트포스를 통해 어떤 조직이든 산업 전반에서 맞춤형 에이전트를 손쉽게 구축, 설정, 배포할 수 있다.
마크 베니오프 세일즈포스 CEO는 “에이전트포스는 AI의 제3의 물결을 대표한다. 단순한 보조 역할을 넘어 고객 경험을 성공적이고 적극적으로 이끄는, 매우 정확하고 오류가 적은 지능형 에이전트의 새로운 시대를 연다”고 말했다.
세일즈포스는 에이전트포스가 사람 지시 없이는 작동하지 않고 복잡한 작업에는 어려움을 겪는 기존 보조 에이전트 혹은 챗봇과는 다르다고 주장한다. 에이전트포스는 자율적으로 작동하며 필요한 데이터를 즉시 찾아낸다. 어떤 작업이든 실행 계획을 세워 사람의 개입 없이 이를 수행한다.
마치 자율주행차와 같이, 에이전트포스는 실시간 데이터를 활용해 변화하는 상황에 적응하고, 조직이 설정한 가이드라인 내에서 독립적으로 운영된다. 필요 시 에이전트포스는 고객과 상호작용 요약, 고객 세부 정보, 다음 서비스 단계 등을 포함한 권장 사항을 상담원에게 전달할 수 있다. 에이전트포스의 두뇌인 아틀라스ATLAS 추론 엔진은 데이터를 자율적으로 분석해 신뢰할 수 있는 정확한 결과를 도출하고 이를 기반으로 의사결정을 내려 업무를 처리한다. 에이전트포스를 통해 어떤 조직이든 로우코드를 바탕으로 쉽고 빠르게 자체 에이전트를 구축, 사용자 지정 및 배포할 수 있다.
‘에이전트포스’Agentforce 판매를 시작했다. 기업은 에이전트포스를 통해 몇 번의 클릭만으로 필요에 따라 인적 자원을 신속하고 유연하게 확장할 수 있다. AI를 기반으로 한 데이터 분석, 고객 서비스 문의 응답, 마케팅 캠페인 최적화와 같은 업무를 처리할 수 있다. 에이전트포스를 통해 어떤 조직이든 산업 전반에서 맞춤형 에이전트를 손쉽게 구축, 설정, 배포할 수 있다.
마크 베니오프 세일즈포스 CEO는 “에이전트포스는 AI의 제3의 물결을 대표한다. 단순한 보조 역할을 넘어 고객 경험을 성공적이고 적극적으로 이끄는, 매우 정확하고 오류가 적은 지능형 에이전트의 새로운 시대를 연다”고 말했다.
세일즈포스는 에이전트포스가 사람 지시 없이는 작동하지 않고 복잡한 작업에는 어려움을 겪는 기존 보조 에이전트 혹은 챗봇과는 다르다고 주장한다. 에이전트포스는 자율적으로 작동하며 필요한 데이터를 즉시 찾아낸다. 어떤 작업이든 실행 계획을 세워 사람의 개입 없이 이를 수행한다.
마치 자율주행차와 같이, 에이전트포스는 실시간 데이터를 활용해 변화하는 상황에 적응하고, 조직이 설정한 가이드라인 내에서 독립적으로 운영된다. 필요 시 에이전트포스는 고객과 상호작용 요약, 고객 세부 정보, 다음 서비스 단계 등을 포함한 권장 사항을 상담원에게 전달할 수 있다. 에이전트포스의 두뇌인 아틀라스ATLAS 추론 엔진은 데이터를 자율적으로 분석해 신뢰할 수 있는 정확한 결과를 도출하고 이를 기반으로 의사결정을 내려 업무를 처리한다. 에이전트포스를 통해 어떤 조직이든 로우코드를 바탕으로 쉽고 빠르게 자체 에이전트를 구축, 사용자 지정 및 배포할 수 있다.
지난 9월에 열린 세일즈포스의 연례회의 ‘드림포스’에서 CEO 마크 베니오프(우)가 엔비디아 CEO 젠슨 황과 대화하고 있다.
AI 스타트업 앤트로픽Anthropic은 10월 인공지능 모델이 컴퓨터를 스스로 사용할 수 있는 기능을 공개했다. ‘컴퓨터 사용’computer use이라고 불리는 이 기능은 개발자들이 사용할 수 있는 퍼블릭 베타 버전으로 제공된다. 기존의 AI 모델은 화면을 인식하고 텍스트를 추출하는 수준에 머물렀지만, ‘컴퓨터 사용’은 AI가 마치 사람처럼 화면을 보고 마우스 커서를 움직여 버튼을 클릭하고 텍스트를 입력하는 등 컴퓨터를 직접 조작할 수 있도록 한다. 에이전트화이다.
이 기능은 화면을 스크린샷으로 캡처하고 이를 AI 모델에 입력하여 화면의 객체를 인식하고 분류하며, 사용자의 지시에 따라 마우스 및 키보드 입력을 생성하여 컴퓨터를 조작한다. 예를 들어, 여행 예약 웹사이트에서 항공편과 호텔을 예약하거나, 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하거나, 은행 웹사이트에서 계좌 이체를 하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.
이 도구는 초기 고객과 베타 테스터로 아사나Asana, 캔바Canva, 노션Notion 같은 기업들이 사용했다. 일반 소비자와 기업 고객에게도 몇 달 내로 제공될 예정이다. 향후 소비자용 응용프로그램으로는 항공편 예약, 일정 예약, 양식 작성, 온라인 조사, 비용 보고서 작성 등이 포함될 예정이다.
이 기능은 화면을 스크린샷으로 캡처하고 이를 AI 모델에 입력하여 화면의 객체를 인식하고 분류하며, 사용자의 지시에 따라 마우스 및 키보드 입력을 생성하여 컴퓨터를 조작한다. 예를 들어, 여행 예약 웹사이트에서 항공편과 호텔을 예약하거나, 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하거나, 은행 웹사이트에서 계좌 이체를 하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있다.
이 도구는 초기 고객과 베타 테스터로 아사나Asana, 캔바Canva, 노션Notion 같은 기업들이 사용했다. 일반 소비자와 기업 고객에게도 몇 달 내로 제공될 예정이다. 향후 소비자용 응용프로그램으로는 항공편 예약, 일정 예약, 양식 작성, 온라인 조사, 비용 보고서 작성 등이 포함될 예정이다.
구글 클라우드는 스페이스Space라는 새로운 AI 에이전트 생태계 프로그램을 제공한다고 밝혔다. 기업은 구글 클라우드 생태계에서 각종 작업을 자동화하고, 고객 경험을 개선하고, 운영을 최적화하도록 설계된 AI 에이전트를 발견하고, 배포하고, 공동으로 제작할 수 있다.
구글은 고객이 쉽게 AI 에이전트를 개발할 수 있는 도구와 리소스를 제공한다. 구글 클라우드 마켓플레이스Google Cloud Marketplace를 통해 새로운 에이전트를 홍보할 수 있도록 돕는다. 앱을 유통하는 구글 플레이와 유사하다. 구글은 이를 통해 기업이 선택할 수 있는 다양한 AI 에이전트 앱 생태계를 구축한다. 이는 결국 구글 클라우드 사용으로 이어진다. 구글 생태계는 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오와 경쟁한다.
구글은 고객이 쉽게 AI 에이전트를 개발할 수 있는 도구와 리소스를 제공한다. 구글 클라우드 마켓플레이스Google Cloud Marketplace를 통해 새로운 에이전트를 홍보할 수 있도록 돕는다. 앱을 유통하는 구글 플레이와 유사하다. 구글은 이를 통해 기업이 선택할 수 있는 다양한 AI 에이전트 앱 생태계를 구축한다. 이는 결국 구글 클라우드 사용으로 이어진다. 구글 생태계는 마이크로소프트 코파일럿 스튜디오와 경쟁한다.
구글 클라우드는 챗봇 수준을 넘어 자율업무 수행이 가능한 AI 에이전트를 공개했다.
김인순
인싸이트아웃 대표. 김인순 대표는 전자신문 ICT융합부 데스크 출신으로 20년간 보안 소프트웨어 분야를 전문적으로 취재했다. 기자협회 ‘이달의 기자상’을 두 차례 수상했고 실리콘 밸리의 혁신기업을 취재한 “파괴자들 ANTI의 역습”을 집필했다. 더밀크코리아 대표를 역임하고 현재 테크 커뮤니케이션 기업 인싸이트아웃을 운영하고 있다.
인싸이트아웃 대표. 김인순 대표는 전자신문 ICT융합부 데스크 출신으로 20년간 보안 소프트웨어 분야를 전문적으로 취재했다. 기자협회 ‘이달의 기자상’을 두 차례 수상했고 실리콘 밸리의 혁신기업을 취재한 “파괴자들 ANTI의 역습”을 집필했다. 더밀크코리아 대표를 역임하고 현재 테크 커뮤니케이션 기업 인싸이트아웃을 운영하고 있다.
글. 김인순
사진. Getty Images
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