AI 에이전트 워크플로는 효율성을 개선하고 시간을 절약하며 비용을 절감하여 산업을 혁신하고 있습니다. 이러한 워크플로를 도입한 기업은 일상적인 프로세스를 자동화하고 인력의 창의성과 혁신에 우선순위를 둘 수 있습니다. 반면에 AI 도입을 주저하는 기업은 경쟁업체에 뒤처질 위험이 있습니다.
이 문서에서는 실제 사례, 향후 전망, 몇 가지 일반적인 오해를 바로잡는 등 AI 에이전트 워크플로우에 대해 자세히 살펴봅니다. 지금 바로 시작하세요!
AI 에이전트 워크플로란 무엇인가요?
AI 에이전트 워크플로우란 실제로 무엇을 의미할까요? Anthropic 이를 "미리 정의된 코드 경로를 통해 LLM과 도구가 조율되는 시스템 "이라고 정의합니다.
아직도 잘 모르시겠어요? 에이전트 워크플로란 사전 설정된 규칙에 따라 작업이 자동화되는 워크플로를 의미합니다. X가 발생하면 Y가 발생합니다.
회의를 예로 들어보겠습니다. 회의를 녹음하고, 녹취하고, 요약하고, 모든 작업 항목을 메모하는 AI 에이전트가 있는 경우, 통화 후 모든 참가자에게 자동으로 이메일이 전송되거나 선택한 CRM과 자동으로 동기화되어 수동으로 작성할 필요가 없는 방식이 에이전트 워크플로일 것입니다. 사전 정의된 규칙에 따라 자동화된 작업입니다.
반면에 AI 에이전트는"LLM이 자신의 프로세스 및 도구 사용을 동적으로 지시하여 작업을 수행하는 방식을 제어하는 시스템입니다.
AI 에이전트 워크플로와 AI 에이전트 모두 업무 프로세스를 간소화하고 효율성을 높일 수 있지만, AI 에이전트는 자율적인 반면 에이전트 워크플로는 자동화된 작업의 도미노 효과와 같습니다.
실제로 AI 업계에서는 AI 에이전트 워크플로우의 정의에 대해 서로 다른 의견을 가지고 있습니다. 오늘은 이 정의에 대해 집중적으로 살펴보겠습니다.
AI 에이전트 워크플로는 기존 AI 프로세스와 어떻게 다를까요?
기존의 AI 시스템은 각 작업에 대해 명시적인 지침이 필요하기 때문에 매 단계마다 사람이 직접 손을 잡아야 하는 경우가 많습니다. 에이전트 AI 시스템에서는 이런 과정이 필요 없습니다. 트리거를 기반으로 작동하며, 손을 잡는 것은 미리 프로그래밍되어 있습니다.
다음은 다른 AI 프로세스에서는 찾아볼 수 없는 AI 에이전트 워크플로우의 몇 가지 특성입니다.
자율성. 자율성을 기준으로 AI 에이전트 워크플로와 AI 에이전트를 구분했지만, 에이전트 워크플로도 독립적으로 행동할 수 있으므로 일종의 자율성을 보여줍니다. 에이전트는 미리 설정된 규칙을 따르기 때문에 실시간 사람의 지원이 필요하지 않습니다.
적응성. LLM과 마찬가지로 에이전트 워크플로도 상호작용을 통해 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선하기 위해 동작을 수정할 수 있습니다.
능동성. 이들은 외부의 지시가 있기 전에 요구 사항이나 문제를 예측하고 이를 해결할 수 있는 주도권을 가지고 있습니다.
이러한 특성을 통해 에이전트 AI는 기존 AI보다 복잡한 다단계 문제를 더 효과적으로 처리할 수 있습니다.
에이전트 워크플로우의 비즈니스 애플리케이션 및 이점
AI 에이전트 워크플로는 복잡한 프로세스를 자동화하여 비즈니스 운영을 혁신하고 있습니다. AI 에이전트를 활용하여 사람의 지속적인 감독 없이도 독립적으로 작업을 실행하고 의사 결정을 내리며 효율성을 최적화할 수 있습니다. 요컨대, 에이전트 워크플로를 사용하지 않는다면 뒤처지게 될 것입니다.
기업이 AI 상담원 워크플로우를 활용하여 경쟁력을 확보하는 방법을 살펴보세요.
효율성 향상
AI 에이전트 워크플로우의 가장 확실한 이점 중 하나는 시간이 많이 걸리고 반복적인 프로세스를 자동화할 수 있다는 것입니다. 현실을 직시하세요. 지루한 작업을 영원히 계속하는 것을 좋아하는 사람은 아무도 없습니다. AI는 지루해하지 않습니다. 피곤해하지도 않습니다. 워크플로를 자동화하여 인간의 재능을 활용하는 데 집중할 수 있도록 도와줍니다.
딱딱한 규칙 기반 프로그래밍을 따르는 기존 자동화와 달리 에이전트 AI 워크플로는 실시간 데이터를 기반으로 동적으로 조정할 수 있습니다. 또한 과거의 상호작용을 통해 학습할 수 있으므로 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.
작동 방식:
- AI 상담원은 데이터 입력, 고객 지원 문의, 보고서 생성은 물론 복잡한 프로젝트 관리 워크플로우까지 자율적으로 처리할 수 있습니다.
- 이러한 시스템은 CRM 시스템과 같은 기존 비즈니스 애플리케이션과 통합되어 내부 프로세스를 최적화합니다.
- AI는 이전 작업에서 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 워크플로 효율성을 개선합니다.
예를 들어 AI 상담원 워크플로우로 구동되는 고객 서비스 챗봇을 상상해 보세요. 단순히 문의에 응답하는 것이 아니라 에스컬레이션을 선제적으로 처리하고, 상호작용을 개인화하며, 과거 고객 행동을 기반으로 해결 방법을 제안합니다.
향상된 의사 결정
AI 에이전트 워크플로는 기본적인 데이터 분석을 넘어 실시간 인사이트를 제공하고 패턴을 파악하며 자율적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 즉석에서 적응할 수 있는 능력이 특히 강력합니다. 이러한 유형의 워크플로는 단순히 솔루션을 추천하는 것이 아니라 미리 정의된 목표와 제약 조건에 따라 조치를 취합니다.
작동 방식:
- AI 에이전트는 방대한 데이터 세트를 실시간으로 분석하여 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
- 변화하는 상황에 따라 비즈니스 전략을 변경합니다.
- 이러한 워크플로는 예측 분석과 통합하여 미래의 트렌드와 과제를 예측할 수 있습니다.
금융 트레이딩 회사를 예로 들면, 이 회사는 AI 에이전트 워크플로우를 사용하여 시장 상황을 자율적으로 분석하고 실시간 위험 평가 및 확률 계산을 기반으로 거래를 체결합니다. 누구나 자신만의 AI 에이전트를 구축하여 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.
비용 절감
AI 에이전트 워크플로는 수작업에 대한 의존도를 낮추고 비용이 많이 드는 인적 오류를 최소화합니다. 따라서 비즈니스 비용이 크게 절감됩니다. 주요 프로세스를 자동화하기 시작하면 전반적으로 비효율성을 줄일 수 있습니다.
작동 방식:
- AI는 수동 데이터 입력 실수의 위험을 제거하여 규정 준수 위험과 수정에 따른 비용을 줄여줍니다.
- 자동화된 워크플로로 공급망 관리, 재고 예측, 사기 탐지를 최적화하여 더 많은 비용을 절감할 수 있습니다.
- AI 기반 시스템은 자율적으로 문제를 해결하고 중요한 사례만 에스컬레이션하여 대규모 지원팀의 필요성을 줄여줍니다.
물류 회사는 AI 에이전트 워크플로우를 사용하여 수요 예측에 따라 자동으로 배송 경로를 지정하여 연료 비용을 최소화하고 배송 효율을 최적화할 수 있습니다. 이론적으로는 극한의 기상 조건이나 기타 외부 상황에 따라 적응하도록 프로그래밍할 수도 있습니다.
확장성
AI 에이전트 워크플로는 본질적으로 확장성이 뛰어납니다. AI는 더 많은 작업을 수행한다고 해서 지치지 않고 성능이 약해지지도 않습니다. 더 많은 에너지를 사용하거나 더 많은 전력을 필요로 할 수 있지만 기술적으로 기업을 위해 확장할 수 있습니다.
기업은 프로세스를 처음부터 다시 설계할 필요 없이 여러 부서에 걸쳐 이러한 워크플로를 구현할 수 있습니다. 조직이 성장함에 따라 AI의 역량도 커집니다.
작동 방식:
- AI 에이전트는 비즈니스의 다양한 영역을 혁신할 수 있습니다. 예를 들어 HR에서는 온보딩을 자동화할 수 있습니다. 마케팅에서는 에이전트 워크플로우를 통해 캠페인 관리를 간소화할 수 있습니다.
- 워크플로는 인력을 비례적으로 늘리지 않고도 업무량 증가에 맞춰 조정됩니다.
- 클라우드 기반 AI 솔루션을 통해 기업은 AI 기능을 쉽게 확장할 수 있습니다. 엄청난 양의 인프라에 투자하거나 자체 서버를 운영할 필요가 없습니다.
예를 들어, 처음에는 고객 서비스 자동화를 위해 AI 에이전트 워크플로를 배포한 다음 이를 제품 추천, 사기 탐지 및 물류 최적화로 확장하는 글로벌 이커머스 플랫폼을 상상해 보세요. 한계는 없습니다.
AI 에이전트 워크플로우의 실제 사례
AI 에이전트 워크플로는 먼 미래의 일이 아닙니다. 지금 이 순간에도 산업을 혁신하고 있습니다. 복잡한 프로세스를 자동화하고 의사 결정을 최적화함으로써 이러한 워크플로는 비즈니스에서 AI 패러다임 전환의 시작입니다.
이러한 워크플로우가 이미 영향을 미치고 있는 세 가지 주요 분야를 살펴보겠습니다.
고객 지원
사람의 개입 없이도 고도로 개인화된 고객 지원을 연중무휴 24시간 제공하는 비즈니스를 상상해 보세요. 이것은 마술이 아닙니다. 고객의 성공을 위한 AI 상담원의 힘입니다.
기업들은 문의를 처리하고, 문제를 해결하고, 필요한 경우 사례를 에스컬레이션하기 위해 AI 에이전트 워크플로우를 배포하고 있습니다. 딱딱한 스크립트를 따르는 기존 챗봇과 달리 AI 에이전트는 사용자의 의도를 분석하고 과거 상호작용을 통해 학습하며 실시간으로 개인화된 응답을 제공합니다.
기업의 80%가 2025년까지 고객 지원에 AI 기반 챗봇을 사용 중이거나 사용할 계획입니다. 이미 AI를 사용하고 있는 기업 중 고객 지원 업무의 최대 30%를 AI가 처리하고 있으며, 그 수치는 매년 증가하고 있습니다.
금융 서비스
빠르게 변화하는 금융 세계에서는 사기를 탐지하는 것이 매우 중요합니다. 기존의 보안 조치로는 기술의 속도를 따라잡을 수 없습니다. 하지만 AI 에이전트 워크플로는 거래를 실시간으로 지속적으로 스캔하여 의심스러운 패턴을 식별하고 사기 행위가 발생하기 전에 차단합니다.
이는 단순한 이야기가 아닙니다. 금융 부문은 2023년에 AI에 350억 달러를 지출할 예정이며, 이 중 은행이 210억 달러를 차지할 것으로 예상됩니다.
헬스케어
병원은 종종 환자 흐름과 리소스 할당에 어려움을 겪으며 과밀과 긴 대기 시간으로 이어집니다. AI 에이전트 워크플로는 병상을 동적으로 할당하고, 직원을 예약하고, 긴급도에 따라 환자 치료의 우선순위를 지정하여 이러한 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다.
아직 대형 병원에는 도입되지 않았지만 시간 문제일 뿐입니다. 한 연구에 따르면 소비자의 50%가 진료 예약과 같은 기본적인 업무에 AI를 사용하는 것을 선호한다고 합니다. 제대로 도입된다면 대기 시간을 줄이고 병원 직원의 행정 업무량을 줄일 수 있을 것입니다.
회의
회의는 AI 에이전트 워크플로우에 의해 완전히 혁신되고 있습니다. 예를 들어, tl;dv를 사용하면 대화에 집중하는 동안 AI가 회의를 녹음, 요약, 필사하고 모든 주요 작업 항목을 메모하도록 할 수 있습니다. 하지만 그게 다가 아닙니다...
tl;dv의 AI는 고객과의 통화 후 CRM을 자동으로 작성하여 워크플로우를 자동화할 수 있습니다. 통화 중에 파악한 대화 컨텍스트를 기반으로 다른 문서화 도구에도 작업을 추가할 수 있습니다.
또한 자신에게 가장 적합한 정기 보고서를 정기적으로 받은 편지함으로 보내도록 예약할 수 있습니다. 이러한 보고서에는 다중 미팅 인텔리전스 기능이 있어 AI가 비즈니스 전반의 여러 통화를 한 번에 분석하여 전체적인 트렌드와 패턴을 파악할 수 있습니다. 보고서를 받고자 하는 특정 키워드나 주제가 있는 경우 이를 지정할 수 있습니다.
요컨대, tl;dv의 AI 상담원 워크플로우를 사용하면 커뮤니케이션이 다시 간편해집니다. 여러분과 여러분의 팀은 통화를 다시 보거나 CRM을 작성하거나 녹취록을 다시 스캔하는 데 수작업으로 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 최고의 미팅용 AI 에이전트를 살펴보고 AI와 미팅의 결합이 어떻게 판도를 바꿀 수 있는지 자세히 알아보세요.
AI 에이전트 워크플로의 미래는 어떻게 될까요?
에이전트 AI는 계속 유지될 것입니다. 에이전트 AI가 제공하는 혜택의 양을 고려할 때, 이 기술이 계속 유지될 수는 없습니다. 뿐만 아니라 더욱 발전할 것입니다. ChatGPT는 출시된 지 몇 년 밖에 되지 않았으며, 이미 에이전트 RAG (검색 증강 세대), 매출을 증대하는 AI 에이전트, 빠르고 쉽게 자체 에이전트를 구축할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.
모든 것이 의료, 금융, 물류 등 다양한 분야로 더 깊이 통합되는 방향으로 나아가고 있습니다. 앞으로의 발전은 다음과 같이 이어질 수 있습니다:
향상된 자율성. 사람의 개입을 최소화하면서 더 복잡한 작업을 처리할 수 있는 AI 에이전트를 상상해 보세요.
향상된 협업. 시간이 지남에 따라 인간 작업자와 AI 에이전트 간의 상호 작용이 더욱 원활하고 간소화될 것입니다. 이는 관련된 모든 사람에게 더 나은 결과를 가져다줄 것입니다.
윤리적이고 안전한 시스템. AI 에이전트가 윤리적 가이드라인 내에서 작동하고 데이터 보안을 유지하도록 보장하는 보다 강력한 프레임워크가 등장할 것입니다. 이는 탈중앙화된 오픈 소스 AI의 형태로 나타날 수 있습니다.
AI 에이전트 워크플로우가 발전함에 따라 복잡한 작업을 처리하는 데 더욱 정교해질 것입니다. 더 큰 자율성, 실시간 의사 결정, 인간과 AI 에이전트 간의 향상된 협업이 가능해질 것입니다.
AI 에이전트 및 에이전트 워크플로우에 대한 일반적인 오해
AI 에이전트 워크플로를 구현하면 수많은 이점을 얻을 수 있습니다. 하지만 이러한 장점에도 불구하고 몇 가지 오해가 여전히 존재합니다. 에이전트 자율성을 오해하는 것부터 보편적으로 적용될 수 있다고 생각하는 것까지, 몇 가지 오해를 바로잡아 보겠습니다.
완전한 자율성. 에이전트 AI 시스템은 높은 수준의 독립성을 가지고 작동하지만, 사람의 노력을 완전히 대체하는 것이 아니라 보완하도록 설계되었습니다. 자율 에이전트와 워크플로우를 사용함으로써 인간 인력의 생산성과 창의성을 극대화할 수 있습니다.
획일화된 방식. 상담원 워크플로는 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정되어야 합니다. 커스터마이징 없이는 보편적으로 적용할 수 없습니다. 이는 AI의 매개변수에 맞춰 비즈니스를 조정하는 대신 AI가 사용자를 위해 작동하고 사용자의 요구를 충족하도록 할 수 있다는 의미이므로 좋은 일입니다.
즉각적인 구현. 에이전트 AI를 개발하고 통합하려면 조직의 목표에 부합하도록 신중한 계획, 리소스 및 시간이 필요합니다. 손가락 클릭 한 번으로 구현되는 것이 아닙니다.
- 편견과 객관성. AI는 편견이 없다는 통념이 있지만, AI는 사람이 프로그래밍했다는 사실을 기억해야 합니다. 인간은 본질적으로 편향되어 있으며, 의도적이든 아니든 이러한 편향은 코드에 스며들어 있습니다.
- 컴퓨팅 성능. 복잡한 AI 모델은 리소스 집약적일 수 있지만, 많은 클라우드 기반 솔루션은 모든 규모의 비즈니스에서 AI 워크플로우를 이용할 수 있도록 지원합니다. 에이전트 워크플로는 대규모 엔터프라이즈급 비즈니스에만 국한되지 않습니다. 누구나 시작할 수 있습니다.
- 실수 방지. AI 에이전트 워크플로는 완벽하지 않습니다. 강력하지만 최적의 기능을 발휘하려면 사람의 감독과 지속적인 교육, 정기적인 업데이트가 필요합니다.
AI 에이전트 워크플로를 구현하려는 기업은 이러한 미묘한 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 워크플로를 자신 있게 도입하는 것은 효율성, 자율성, 확장성의 방향으로 나아가는 큰 발걸음입니다.
오늘날 AI 에이전트 워크플로 도입하기
AI 에이전트 워크플로는 더 이상 미래의 개념이 아니라 현재 산업을 적극적으로 변화시키고 있습니다. 이 기술을 조기에 도입하는 기업은 효율성 향상, 의사 결정 개선, 비용 절감을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
성공의 열쇠는 비즈니스에 적합한 사용 사례를 파악하고, 적절한 감독을 보장하며, AI 기반 프로세스를 지속적으로 개선하는 데 있습니다. 고객 서비스, 금융, 의료 또는 기타 업계에 종사하고 계시다면 지금이 바로 AI 에이전트 워크플로우를 통해 운영을 최적화하고 혁신을 주도할 수 있는 방법을 모색해야 할 때입니다.
