AI 에이전트가 효율성과 성장을 위해 비즈니스 생태계를 어떻게 변화시키는가

글로벌 AI 시장 규모는 2025년까지 1조 4,900억 달러를 돌파할 것으로 예상되며, 자율 에이전트가 이러한 성장을 주도하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 보입니다.

OpenAI, SAP, Microsoft와 같은 회사는 이미 AI 기반 에이전트 애플리케이션에 수십억 달러를 투자하여 자동화 및 운영 효율성의 새로운 시대를 열었습니다.

AI 에이전트는 이제 데이터 분석, 고객 상호작용, 실시간 의사 결정과 같은 복잡한 업무를 처리할 수 있게 되면서, 의료부터 금융에 이르는 다양한 산업에서 AI의 잠재력을 최대한 발휘하기 시작했습니다.

이 기사에서는 다음 내용을 살펴보겠습니다.

• AI 에이전트의 진화와 그들의 자율성 증가
• 에이전트 애플리케이션 개발의 주요 이정표
• AI 에이전트 도입에 직면한 과제
• 다양한 부문에 걸친 AI 에이전트의 실제 적용

자세히 살펴보겠습니다.

AI 에이전트와 모듈형 모델이 비즈니스 운영의 미래인 이유

글로벌 시장이 확장되고 공급망이 더욱 복잡해짐에 따라 기업은 효율성, 투명성 및 적응성을 유지하는 데 있어 점점 더 많은 어려움에 직면하게 됩니다. 엄격하고 일체형 구조로 구축된 기존 시스템은 현대 비즈니스 생태계의 복잡성에 발맞추기 위해 고군분투하고 있습니다. 바로 여기가 AI 에이전트 그리고 모듈형 AI 기초 모델 오늘날의 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 미래의 과제도 예측하는 역동적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

모듈형 AI 기초 모델 기업이 필요에 따라 AI 구성 요소를 재구성할 수 있도록 하여 유연한 아키텍처를 제공합니다. 이러한 모델은 기업이 전체 시스템을 재구축하지 않고도 새로운 규정, 시장 동향 및 운영 변화에 적응하는 데 도움이 됩니다. 한편, AI 에이전트 자율성을 도입합니다. 지속적으로 학습하고, 데이터 기반 의사 결정을 내리고, 적극적으로 프로세스를 최적화합니다. 이러한 혁신은 함께 기업이 운영, 공급망 및 협업을 관리하는 방식을 혁신하고 있습니다.

모듈형 AI 기반 모델이 비즈니스 효율성에 미치는 영향

모듈식 기초 모델은 적응성에서 획기적인 진전을 나타냅니다. 기존의 올인원 시스템과 달리 모듈식 AI는 기업이 더 작고 독립적인 구성 요소를 사용하여 AI 솔루션을 만들고 사용자 정의할 수 있도록 합니다. 모듈—배포 후 추가, 교체 또는 정제할 수 있습니다. 이 설정은 기업이 전체 시스템을 정비하지 않고도 새로운 수요에 빠르게 적응할 수 있는 힘을 제공합니다.

모듈형 AI의 주요 장점:

• 유연성: 모듈은 규정 준수, 물류 또는 고객 관계와 같은 특정 작업을 위해 특별히 제작되었습니다. 즉, 기업은 각 작업에 필요한 모듈만 활성화하여 리소스 사용을 최적화하고 비용을 절감할 수 있습니다.
• 확장성: 비즈니스가 성장하거나 방향을 전환함에 따라 새로운 모듈을 원활하게 추가할 수 있습니다. 이를 통해 기존 워크플로가 중단되는 것을 방지하여 모듈형 AI를 매우 확장 가능하게 만듭니다.
• 재사용성: 모듈식 구성요소는 여러 부서에 걸쳐 배포되거나 외부 파트너와 공유되어 응집력과 일관성을 보장할 수 있습니다.
• 투명도: 모듈형 구조는 기업에 더 나은 추적성을 제공하는데, 이는 공급망 모니터링, 규정 준수 및 감사에 매우 중요합니다.

모듈형 AI 접근 방식을 채택함으로써 기업은 운영을 간소화하고, 낭비를 줄이며, 시장 변화에 대응하는 능력을 강화할 수 있습니다. 이러한 적응성은 빠르게 변화하는 산업에서 경쟁 우위를 유지하는 데 중요합니다.

모듈형 AI 사용의 예:
지역별로 변동하는 규정 준수 요건에 직면한 글로벌 물류 회사는 각 국가의 규정에 대한 규정 준수 모듈을 간단히 활성화할 수 있습니다. 새로운 규정이 도입되면 전체 시스템이 아닌 해당 모듈만 업데이트하면 됩니다. 이를 통해 회사는 운영 중단 위험 없이 규정을 준수할 수 있습니다.

AI 에이전트: 비즈니스 생태계를 형성하는 자율 시스템

AI 에이전트는 효율성이라는 개념을 다음 단계로 끌어올립니다. 이러한 자율 시스템은 독립적으로 작업을 수행하고, 실시간 결정을 내리고, 학습을 통해 지속적으로 개선할 수 있습니다. 비즈니스 생태계에서 이는 일상적인 프로세스에 대한 인간의 감독에 대한 의존도가 낮아지고 공급망 관리에서 시장 분석에 이르기까지 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 능력을 의미합니다.

AI 에이전트의 역할:

• 공급망 최적화: AI 에이전트는 공급망의 모든 단계를 모니터링하여 비효율성과 병목 현상을 식별하고 워크플로를 개선하기 위한 실행 가능한 권장 사항을 제공합니다.
• 위험 관리: AI 에이전트는 실시간으로 데이터를 분석하여 잠재적 위험을 사전에 감지하고, 이를 통해 기업은 문제가 커지기 전에 중단을 완화할 수 있습니다.
• 협업적 향상: AI 에이전트는 자동화된 데이터 공유 및 커뮤니케이션을 통해 기업이 파트너와 더 효과적으로 협업할 수 있도록 돕고, 생태계의 모든 구성원이 일치하고 정보를 얻도록 보장합니다. 

사례 연구: 생성 AI의 미래를 개척하다: Joule의 협업 AI 에이전트가 작업을 혁신하는 방법

생성적 AI는 이미 고객 서비스 자동화 및 자세한 보고서 작성과 같은 작업을 간소화하기 시작했습니다. 그러나 진정한 잠재력은 개인 생산성을 높이는 데 있는 것이 아니라 팀이 협업하고 복잡한 과제를 해결할 수 있도록 하는 데 있습니다. 이러한 교차 기능적 협력으로의 전환은 다음 단계의 비즈니스 자동화 및 혁신을 주도할 것입니다.

SAP TechEd 2024에서 SAP는 확장된 AI 전략을 선보이며 AI 조종사 Joule과 함께 비즈니스 혁신에 대한 보다 협력적인 접근 방식을 소개했습니다. Joule의 자율 AI 에이전트는 비즈니스 기능 전반에서 원활하게 작동하도록 설계되어 조직이 협업을 강화하고 운영 사일로를 분해하는 데 도움이 됩니다.

협업을 통한 새로운 가치 창출
Joule을 일반적인 AI 시스템과 차별화하는 것은 금융, 공급망, 인사와 같은 다양한 사업 분야에서 팀워크를 촉진하는 능력입니다. Joule의 에이전트는 고립되어 일하지 않고 협업하여 조직에 단일 사용 AI 도구로는 해결할 수 없는 다면적인 과제를 해결할 수 있는 역량을 제공합니다.

이러한 에이전트는 추론, 계획 및 공동으로 행동할 수 있는 장비를 갖추고 있습니다. 예를 들어, 지불 문제를 해결할 때 이메일 에이전트, 재무 에이전트, 보고 에이전트와 같은 여러 에이전트가 노력을 조정합니다. 이를 통해 전체 프로세스를 자동화하여 수동 개입을 제거하고 직원이 전략적 목표에 집중할 수 있습니다.

비즈니스 프로세스 혁신
SAP의 비즈니스 운영 및 데이터 분야에서의 심층적인 전문 지식을 바탕으로 구축된 Joule은 기업이 단순한 작업 자동화를 넘어서는 성과를 달성할 수 있도록 지원합니다. SAP Knowledge Graph의 도입은 Joule의 에이전트가 관련 비즈니스 데이터를 연결하여 더욱 정보에 입각한 결정을 내리고 더 효율적으로 작업을 완료할 수 있도록 지원하여 더욱 강화될 것입니다.

시중에 나와 있는 많은 AI 솔루션이 특정 작업을 위해 설계되었지만, Joule은 엔드투엔드 워크플로를 지원하여 회사 전체의 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 2024년 후반과 2025년에 더 많은 AI 에이전트가 출시됨에 따라 기업은 Joule Studio 플랫폼을 사용하여 사용자 지정 에이전트를 개발할 수도 있습니다.

Joule의 협업적 AI 에이전트를 도입함으로써 기업은 AI가 일상적인 비즈니스 운영에 필수적인 부분이 되어 의사 결정을 개선하고, 효율성을 높이고, 팀 간 협업을 촉진하는 미래에 대비할 수 있습니다.

AI 에이전트와 모듈형 모델 간의 시너지

두 기술 모두 각각 강력하지만 결합하면 AI 에이전트 ~와 함께 모듈형 AI 모델 더욱 큰 효율성과 적응성을 제공합니다. AI 에이전트는 모듈형 아키텍처를 활용하여 필요에 따라 특정 구성 요소를 동적으로 활성화하거나 비활성화하여 광범위한 비즈니스 기능에서 최적의 성능을 보장합니다.

시너지의 작동 방식:

1. 실시간 적응: AI 에이전트는 주문 이행이나 지역 규정 준수와 같은 특정 작업을 처리하기 위해 관련 모듈을 즉시 활성화할 수 있습니다. 이 역동적인 시스템은 실시간 데이터를 기반으로 즉석에서 조정되므로 더 빠른 의사 결정이 가능합니다.
2. 강화된 협업: AI 에이전트는 모듈식 구성 요소를 사용하여 비즈니스 네트워크 간 정보 공유를 간소화하고 외부 파트너 및 이해 관계자와의 협업을 개선합니다.
3. 지속적인 개선: AI 에이전트는 데이터를 수집하면서 모듈을 개선하여 수요 예측 및 위험 관리 등의 분야에서 성과를 향상시킵니다.
4. 확장성 및 민첩성: 모듈형 시스템을 사용하면 기업은 기존 프로세스를 정비하지 않고도 운영을 확장하거나 수정할 수 있어 시장 상황에 맞춰 확장하기가 더 쉽습니다.

행동에서의 시너지의 예:
휴일 세일을 준비하는 소매업체는 AI 에이전트를 사용하여 판매 예측 모듈을 활성화하고, 실시간으로 재고 수준을 최적화하는 한편, 규정 준수 모듈은 모든 거래가 지역 표준을 충족하도록 보장합니다. 이를 통해 과잉 재고를 줄이고, 비효율성을 없애고, 법률 준수를 보장할 수 있으며, 이 모든 것이 수동 입력 없이 가능합니다.

AI 에이전트와 모듈형 모델의 실제 세계 응용 프로그램

공급망 관리 및 추적성:
추적성이 가장 중요한 식품 생산 및 제약 산업에서 모듈형 컴플라이언스 모델과 짝을 이룬 AI 에이전트는 공급망 전반에 걸쳐 투명성을 보장합니다. 원자재 조달에서 최종 납품까지 기업은 상품의 이동을 모니터링하여 진위성과 규정 준수를 보장할 수 있습니다.

파트너 협업 및 통합:
AI 에이전트는 데이터 교환, 규정 준수 및 위험 관리를 처리하는 특정 모듈을 사용하여 새로운 비즈니스 파트너의 통합을 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 공유 플랫폼에서 협업하기가 더 쉬워져 원활한 운영이 보장되고 마찰이 줄어듭니다.

고객 경험:
개인화는 고객 유지에 중요하며, AI 시스템은 고객 데이터 모듈을 활용하여 개인화된 추천을 제공하고 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다. AI 에이전트는 고객 피드백을 지속적으로 분석하여 변화하는 선호도에 맞게 제품 제공과 서비스를 동적으로 조정할 수 있습니다.

기업이 지금 AI를 받아들여야 하는 이유

AI 에이전트와 모듈형 AI 기반 모델은 단순한 기술적 발전이 아니라 기업이 운영하고 확장하는 방식의 변화를 나타냅니다. 이러한 시스템은 오늘날의 복잡한 생태계에서 성공하는 데 필요한 민첩성, 투명성 및 자율성을 기업에 제공합니다. 이러한 솔루션을 채택하는 기업은 시장 변화, 규제 변화 및 공급망 전반에 걸친 투명성에 대한 증가하는 수요에 더 잘 적응할 수 있음을 알게 될 것입니다.

의 융합 AI 에이전트 그리고 모듈식 기초 모델 기업의 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 효율성, 적응력, 시장 요구에 대한 대응력이 무엇을 의미하는지 재정의할 것입니다. 오늘날 AI 기반 시스템에 투자하는 기업은 혁신과 민첩성이 성공의 초석이 되는 미래를 준비하고 있습니다.