Agentic AI란?
AI는 비즈니스 운영의 핵심이 되고 있으며, AI를 성공적으로 도입한 조직은 이 기술이 끊임없이 진화하는 중임을 잘 알고 있습니다. 여기서는 비즈니스 가치 창출을 위한 AI의 활용 방식에 큰 변화를 가져오고 있는 Agentic AI의 발전을 살펴보겠습니다.
Agentic AI 이해
Agentic AI는 AI 발전의 다음 단계로, 주로 분석, 예측, 생성하는 시스템에서 직접 행동하는 시스템으로의 전환이라고 할 수 있습니다. 이전 버전의 AI는 의사결정이나 콘텐츠 생성을 지원하는 데 그쳤지만, AI 에이전트는 의사결정을 수행하고 실행 단계를 계획하며 자율적으로 실행할 수 있습니다.
Gartner®의 예측에 의하면, 2028년까지 엔터프라이즈 소프트웨어 솔루션의 3분의 1에 Agentic AI가 포함되어 일상적인 의사결정의 최대 15%가 자율적으로 이루어질 것입니다. 병원의 복잡한 입원 관리, 대학의 개별 맞춤형 학업 계획 지원, 유통업체의 재고 관리 최적화 등 다양한 산업 분야에서 AI 에이전트가 이미 두각을 나타내고 있습니다.
Workday는 Agentic AI를 구축하여 프로세스를 혁신하고 내부 및 외부 이해 관계자에게 더 나은 경험을 제공합니다.
Agentic AI의 정의
Agentic AI는 여러 AI 모델을 오케스트레이션된 통합 방식으로 결합하여 특정 프로그램이 더 광범위한 환경에서 자율적으로 작동할 수 있게 합니다. 또한 추론, 학습, 반복 계획을 사용하여 조직 안에서 역동적인 다단계 과제를 처리합니다.
AI 에이전트가 특별한 이유는 사람의 개입이 거의 없어도 스스로 행동할 수 있기 때문입니다. AI 에이전트는 시스템을 모니터링하고, 실시간 상태를 해석하며, 연결된 어플리케이션 전반에서 태스크를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 물류 플랫폼의 에이전트 시스템은 배송 지연을 감지하고 배송 경로를 변경하며, 고객에게 알림을 보내고 재고를 자동으로 업데이트하는 등 모든 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다.
Agentic AI를 향한 여정은 수십 년에 걸친 AI의 혁신과 획기적인 발전으로 진행되어 왔습니다. 초기의 기반부터 현대적이고 혁신적인 기능까지, AI는 시간이 지남에 따라 계속해서 진화해 왔고 지금도 진화하고 있습니다. 그 과정에서 AI는 적응력, 자율성, 그리고 영향력이 확대되고 있습니다.
수십 년에 걸친 AI의 진화
초기 기반
1950년대의 AI는 규칙 기반이었으며 엄격한 if-then 명령으로 제한되고 적응력이나 학습 능력 없이 기본적인 자동화만 수행하는 데 그쳤습니다. 1960년대와 1970년대에는 인간의 뇌에서 영감을 받은 신경망 덕분에 획기적인 발전이 이루어졌으며, 이를 통해 AI가 처음으로 학습을 시뮬레이션할 수 있게 되었습니다. 아직 초기 단계였지만, 이러한 발전은 더 역동적이고 유연한 AI 시스템을 위한 토대를 마련했습니다.
전문가 시스템의 부상
1980년대에 전문가 시스템이 등장하면서 AI는 의사결정과 같은 인간의 능력을 점차 따라가기 시작했습니다. 이 시스템은 전문가의 추론을 복제하기 위해 대규모 규칙 세트를 사용했지만, 정적 논리에 의존했기 때문에 유연성이 떨어지고 새로운 정보나 진화하는 정보는 처리할 수 없었습니다.
ML의 등장
1990년대에 머신러닝(ML)으로 전환점을 맞이하면서 AI는 규칙 기반 방식에서 데이터를 통한 학습 방식으로 전환했습니다. 이 10년의 기간은 AI 에이전트 및 강화 학습을 최초로 탐구한 시기이기도 하며, AI는 미리 정의된 명령에만 의존하지 않고 시행착오를 거쳐 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.
빅데이터와 클라우드 컴퓨팅
2000년대에는 컴퓨팅 성능이 엄청나게 향상되고 클라우드 컴퓨팅이 부상하면서 AI의 발전이 더욱 빨라졌습니다. 이제 AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 액세스하면서 점점 더 복잡해지는 태스크를 더 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다.
생성형 AI의 눈부신 약진
생성형 AI(Gen AI)는 자연어 프롬프트에 기반하여 텍스트, 이미지, 코드, 오디오 등 독창적인 콘텐츠를 생성하는 기능을 도입했습니다. 글쓰기를 돕고 고객 지원을 자동화하며 설계 애셋을 생성하는 등의 작업을 지원하는 상호작용이 가능한 대화형 AI의 문이 열렸습니다.
트랜스포머 모델과 GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 기초적인 생성형 AI 연구는 2010년대부터 시작했지만, 2020년대 초에 GPT-3, DALL-E, ChatGPT 같은 모델이 출시되고 나서야 생성형 AI를 실생활에 널리 도입하고 활용할 수 있게 되었습니다.
이러한 시스템은 새로운 차원의 소통 능력과 컨텍스트 기반 이해력을 보여주었지만, 여전히 사람의 지시에 의존하여 운영되었습니다. 생성형 AI는 제안 능력과 합성 능력을 보유하고 있지만, 행동하거나 독립적인 의사결정을 내리도록 설계되지는 않았습니다.
Agentic AI
ML과 생성 모델에 기반을 둔 최신 AI의 발전 형태는 Agentic AI이며, 이 시스템은 이해 능력과 생성 능력을 갖추고 있을 뿐만 아니라 실제 환경에서 주도적으로 행동합니다.
이 변화는 인간에 반응하는 도구로서의 AI에서 스스로 행동할 수 있는 협업자로서의 AI로 거듭나는 근본적인 전환을 의미합니다. 이러한 전환과 함께 우리는 워크플로를 최적화하고 대규모로 의사결정을 내리며 변화에 동적으로 대응할 수 있는 AI 지원 시스템의 새로운 시대로 접어들고 있습니다.
초기의 규칙 기반 시스템에서 오늘날의 자율 에이전트에 이르기까지 AI는 기능을 꾸준히 업그레이드하고 있으며, 그 진화는 아직 끝나지 않았습니다. Agentic AI는 최신 단계일 뿐이며, 각 기업은 유의미하고 효과적인 AI 전략을 유지하기 위해 지속적인 참여를 멈추지 말아야 합니다.
Agentic AI는 인간에 반응하는 도구로서의 AI에서 스스로 행동할 수 있는 협업자로서의 AI로의 근본적인 전환을 의미합니다.
광범위한 AI 환경에서의 에이전트
Agentic AI가 주목을 받게 되면서 이 기술이 폭넓은 AI 환경에서 어디에 속하는지 잘 알고 있어야 합니다. Agentic AI는 독립된 카테고리로 존재하는 것이 아니라 다른 시스템의 기능을 기반으로 하며, 규칙 기반 논리와 확률론적 모델을 모두 활용하여 더 자율적으로 작동합니다. 다양한 유형의 AI가 정보를 처리하고 결과를 내놓는 방식을 살펴보면, Agentic AI가 어떻게 가능성을 확대할 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
결정론적 AI
미리 정의된 논리 또는 규칙을 따릅니다. 동일한 입력이 주어지면 출력을 예측하고 반복할 수 있습니다.
한계
불확실성을 처리하거나 새로운 시나리오에 적응할 수 없습니다.
예시
고정된 한도에 따라 대출을 승인하거나 반려하는 의사결정 트리
확률론적 AI
통계 모델과 데이터 패턴을 사용하여 예측 또는 결과물을 생성합니다.
한계
대용량의 고품질 데이터세트가 필요합니다. 결과물이 달라질 수 있으며 설명할 수 없는 경우가 많습니다.
예시
프롬프트를 기반으로 텍스트를 작성하는 GPT-4와 같은 생성형 모델
Agentic AI
확률론적 모델(예: LLM 및 RL)을 기반으로 시스템 전반에서 액션을 조율하며 실행을 위해 결정론적 구성요소를 통합하는 경우가 많습니다.
한계
원활한 다중 시스템 조정 및 장기 계획과 같은 영역에서 아직도 개발되고 있는 중입니다.
예시
날씨를 모니터링하고, 운영 중단을 예측하고, 배송 경로를 재조정하며, 자율적으로 재고를 업데이트하는 공급망 에이전트
요약하자면, Agentic AI는 독립적인 카테고리가 아니라 다른 AI 시스템의 강점을 기반으로 진화한 기술입니다. 결정론적 접근 방식은 구조와 안정성을 보장합니다. 이와 달리 확률론적 모델은 유연성과 인사이트를 제공합니다. Agentic AI는 이러한 이점을 결합하고 액션을 실행하는 기능을 더해 조직이 확장성, 적응력, 민첩성을 높이도록 지원합니다.
Agentic AI 시스템은 높은 수준의 자율성을 바탕으로 추론하고 계획하며 행동하는 능력이 뛰어납니다.
Agentic AI의 주요 특징
Agentic AI 시스템은 높은 수준의 자율성을 바탕으로 추론하고 계획하며 행동하는 능력이 뛰어납니다. 엄격한 논리나 사전 정의된 워크플로가 필요한 이전의 AI 시스템과 달리, Agentic AI는 복잡하고 예측할 수 없는 환경에서도 스스로 의도를 해석하고 옵션을 평가하며 결정을 내립니다.
이러한 능력 덕분에 Agentic AI는 유연성과 주도권이 모두 필요한 비즈니스 과제에 매우 적합합니다. 이 특징은 실제로 다음과 같이 나타납니다.
자율 추론
에이전트는 배송 지연 감소와 같은 비즈니스 목표를 설정한 후, 제약 조건을 분석하고 장단점을 평가하며 시정 조치를 실행함으로써 해당 목표를 달성하는 방법을 독립적으로 결정할 수 있습니다.
실시간 적응 능력
에이전트는 정해진 스크립트를 따르는 대신 현재 상황에 따라 행동을 조정하는 동시에, 상황이 바뀌면 물류 경로를 변경하거나 예상치 못한 수요에 대응하여 직원을 재배치합니다.
다단계 태스크 실행
에이전트는 단일 액션만 트리거하는 것이 아니라 워크플로도 관리합니다. 문제를 파악하고 다른 시스템이나 에이전트로부터 의견을 수집하여 솔루션을 결정한 후 해결책까지 실행할 수 있습니다.
협업 오케스트레이션
에이전트 시스템은 협업을 수행하도록 설계되었습니다. 한 에이전트가 문제를 감지하는 동안 다른 에이전트는 커뮤니케이션, 재고 업데이트 또는 정책 점검을 진행하므로, 인간의 직접적인 개입 없이도 각자가 공동의 결과에 기여할 수 있습니다.
AI 에이전트는 단순한 규칙 이행 시스템에서 추론, 학습, 협업 등을 수행하는 완전 자율 시스템에 이르기까지 다양한 복잡성을 가집니다.
AI 에이전트의 유형
AI 에이전트는 단순한 규칙 이행 시스템부터 추론, 학습, 협업 등을 수행하는 완전 자율 시스템에 이르기까지 다양한 복잡성을 가집니다. 이 복잡성의 수준이 높아질수록 에이전트는 더 많은 의사결정 권한, 적응력, 독립성을 갖게 됩니다.
각 비즈니스 니즈에 알맞은 방식을 선택하려면 가장 먼저 유형 간의 차이점을 이해해야 합니다. 다음 카테고리는 에이전트의 능력이 어떻게 진화하며 고급 에이전트가 어떻게 진정한 에이전트 시스템의 기반이 될 수 있는지 보여줍니다.
반응형 에이전트
반응형 에이전트는 가장 단순한 유형의 AI입니다. 이 에이전트는 규칙 기반 시스템을 기반으로 하며 미리 정의된 명령을 통해 환경 변화에 대응하지만, 학습 능력이나 적응 능력은 갖추지 못했습니다. 예를 들어, 어떤 명령을 받고 미리 프로그래밍된 응답을 검색하는 가상 어시스턴트는 입력에 반응하면서도 추가적인 추론이나 학습은 하지 않는 반응형 에이전트입니다. 사람의 지시에 따라 스마트 조명을 끄는 동작을 예로 들 수 있습니다.
모델 기반 에이전트
모델 기반 에이전트는 내부 모델을 통해 주변 환경을 처리하면서 자신의 액션을 추론하고 정보에 근거한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 관개 시스템은 토양 수분, 기상 예보, 작물의 요건 등을 모니터링하여 급수 일정을 최적화합니다.
목표 기반 에이전트
목표 기반 에이전트는 다양한 전략을 평가하고 원하는 결과를 얻기 위해 액션을 조정함으로써 특정 목표를 달성하기 위해 노력합니다. 예를 들어, 실시간 교통 상황을 기반으로 목적지까지 가장 빠른 경로를 계획할 수 있는 내비게이션 앱은 목표 기반 에이전트입니다.
유틸리티 기반 에이전트
유틸리티 기반 에이전트는 여러 요소를 고려하여 가능한 최상의 결과를 판단함으로써 특정 영역 내에서 성과를 극대화하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 차량 관리 시스템은 배송 경로를 계획할 뿐만 아니라 연비, 배송 시간, 차량 유지관리 스케줄링 등까지 고려하여 운영을 최적화합니다.
학습 에이전트
학습 에이전트는 새로운 데이터와 경험을 처리함으로써 적응하고 점점 더 우수한 성과를 냅니다. 이 에이전트는 액션과 의사결정 프로세스를 동적으로 조정하도록 설계되었습니다. 진화하는 시장 트렌드에 따라 투자 전략을 개선하는 자동화한 재무 포트폴리오 매니저는 학습 에이전트의 실제 사례입니다.
협업 에이전트
협업 에이전트 또는 다중 에이전트 시스템은 단일 에이전트가 관리하기에는 지나치게 복잡한 상호 연결된 문제를 해결하기 위해 협업을 수행합니다. 배송 드론, 창고 로봇, 자율주행 트럭 등을 조율하여 전체 공급망을 최적화하는 물류 네트워크가 협업 에이전트의 예입니다.
Agentic AI를 위한 비즈니스 기회
Agentic AI는 동적 기능 덕분에 실제 비즈니스 니즈를 실시간으로 처리하는 데 뛰어납니다. 현재 Agentic AI는 다양한 업종에 걸쳐 운영 최적화, 직원 및 고객 경험 향상, 새로운 성장 기회 창출 등 여러 가지 면에서 그 가치를 입증하고 있습니다. 이미 다양한 분야에서 활용되고 있는 주요 Agentic AI 어플리케이션을 몇 가지 살펴보겠습니다.
실제 사례: 업종별 AI 사용 사례
고등교육
고등교육 분야에서 Agentic AI는 맞춤형 학업 계획을 자율적으로 관리하여 학생과 교수를 지원합니다. 예를 들어, 에이전트는 학업에서 뒤처질 위험이 있는 학생을 감지하여 학과목 수강 가능 여부, 프로그램 요건, 해당 학생의 장기 목표를 진단한 후 수정된 스케줄링을 제안할 수 있습니다. 학생과 지도 교수에게 알림을 보내고 지원 서비스를 추천하며 학위 과정을 조정하는 등, 사람이 직접 조정하거나 개입하지 않아도 모든 작업을 수행할 수 있습니다.
헬스케어
헬스케어 분야에서 Agentic AI는 임상 환경에서 실시간 협력자의 역할을 합니다. 에이전트는 응급실 환자의 급증을 감지하고 환자의 니즈를 평가할 수 있습니다. 또한 중환자실 병상이나 의료 인력과 같은 리소스의 가용성을 확인한 후 리소스를 재배치하거나 추가 인력을 호출할 수 있습니다. 그 밖에도 환자 퇴원 또는 재고 관리를 감독하는 다른 에이전트와 협력하여 의료의 연속성을 유지할 수 있습니다.
유통
유통 분야에서 Agentic AI를 활용하면 운영과 고객 경험 모두에서 동적인 엔드투엔드 관리를 실현할 수 있습니다. 에이전트는 제품 수요가 급증할 때 이를 감지하고 재고 부족을 예측할 수 있으며, 기존 배송 경로를 변경하거나 새로운 구매 주문을 트리거할 수도 있습니다. 또한 프로모션 전략을 조정하고 웹사이트 콘텐츠를 업데이트하며 필요에 따라 지원 팀에 알림을 보낼 수 있습니다.
제조
Agentic AI는 운영 중단이나 비효율성에 실시간으로 대응하여 제조 영역의 성과를 개선합니다. 예를 들어, 에이전트는 기계의 성능 저하를 감지하고 다른 에이전트를 통해 진단을 시작하며 다운타임 기간에 진행할 유지관리를 스케줄링할 수 있습니다. 또한 생산 스케줄링을 조정하거나 자재를 재주문하여 지연을 방지함으로써 효율적이고 선제적으로 프로세스를 실행하도록 지원합니다.
재무
재무 분야에서 Agentic AI는 자율적이고 적응력이 뛰어난 계획 수립 및 위험 관리를 지원합니다. 재무 에이전트는 시장 변동을 알리는 초기 징후를 감지하고 포트폴리오 전략을 조정하거나 위험에 노출된 영역을 표시할 수 있습니다. 또한 규정 준수 요건에 맞추기 위해 규정 준수 에이전트와 협력하여 액션을 조절하므로, 작업 속도와 대응 능력은 그대로 유지하면서 위험을 최소화할 수 있습니다.
커뮤니케이션
커뮤니케이션 부문에서는 Agentic AI를 통해 실시간으로 참여를 관리할 수 있습니다. 에이전트는 소셜 미디어에서 부정적인 정서 트렌드가 나타나면 이를 감지하고 맞춤형 대응 캠페인을 시작할 수 있으며, 그에 따라 광고 지출이나 메시징 전략도 변경할 수 있습니다. 고객 지원, CRM 또는 이메일 마케팅 도구를 관리하는 에이전트와 협력하여 일관되고 시기적절한 대응을 보장할 수 있습니다.
엔터프라이즈 솔루션: Workday 사례
Workday는 경비 간소화, 승계 계획 최적화, 채용 혁신 등에 도움이 되는 AI 에이전트를 모색하고 있습니다.
Workday의 Expense Agent는 자동으로 영수증을 분류하여 경비보고서를 생성합니다. 예를 들어, 직원이 호텔에서 체크아웃할 때 휴대폰으로 영수증 사진을 찍습니다. 그러면 에이전트는 이 영수증에서 관련 정보를 자동으로 추출하여 새 경비 항목을 생성하고 이를 해당 경비보고서에 추가합니다.
승계 계획의 경우, Workday의 AI 에이전트는 경력 단계별로 견고한 승계자 파이프라인을 유지하도록 지원합니다. 이를 위해 현재 비즈니스 니즈, 필요한 팀 스킬, 예상 퇴직율 등의 요소를 분석한 후 전국에서 승계 후보자를 추천합니다. 에이전트는 잠재력이 높은 직원을 선제적으로 식별하고 해당 직원이 미래의 역할을 준비하도록 개별 맞춤형 성장 계획까지 생성할 수 있습니다.
Workday Recruiting Agent는 HiredScore* 기능을 통합하여 과거에 관심을 보였던 소극적인 후보자를 소싱할 수 있습니다. 에이전트는 비즈니스의 현재 니즈를 파악하고 후보자 프로필을 분석하여 아웃리치를 자동화하고 우수 후보자를 추천하며 인터뷰 스케줄링까지 할 수 있습니다.
*HiredScore는 Workday 자회사입니다.
Workday에서는 Agentic AI를 통해 경비 추적, 승계 계획, 스마트 채용 등 여러 분야를 혁신하고 있습니다.
Agentic AI 배포 전략
앞의 섹션에서 다룬 사용 사례와 예시는 Agentic AI를 활용하여 가치를 창출하고 목표를 달성하는 수많은 방법 중 일부일 뿐입니다. Agentic AI를 성공적으로 구현하려면 이 기술을 어떻게 사용해야 하는지 구체적으로 파악하고, 목표를 정의하고, 효과적인 실행 계획을 수립하며, 시간 경과에 따른 진행 상황을 모니터링해야 합니다.
이번에는 비즈니스 환경에서 Agentic AI를 효과적으로 구현하기 위한 단계별 프레임워크를 살펴보겠습니다.
1. 문제 발견 및 정의
먼저, 해결하고자 하는 비즈니스 과제를 명확하게 표현합니다. 기능이나 태스크를 나열하는 수준을 넘어 근본적인 문제에 집중해야 합니다. 예를 들어, 경비 승인을 자동화하는 것 외에도 처리 시간과 오류를 줄이면서 규정 준수를 보장하는 것을 목표로 합니다.
2. 사용자의 니즈와 우려 사항 이해
사용자의 피드백을 상시 취합하여 불만사항과 개선할 기회를 파악합니다. 최종 사용자와 함께 프로토타입을 테스트하고 기술과의 이들의 상호작용을 관찰하세요. 만족하는 순간과 문제가 발생하는 순간을 기록하고 그에 따라 조정할 수 있습니다. 모든 배포 단계에서 이 작업을 계속 수행하면서 AI가 실제 워크플로에 대응하여 편안하고 만족스러운 경험을 이끌어 낼 수 있도록 합니다.
3. 데이터 전략 개발
Agentic AI 시스템의 성과는 양질의 데이터에 달려 있습니다. 개인정보 보호 및 보안 표준을 준수하면서 데이터를 수집, 정리, 라벨링하는 전략을 개발하세요. 세심하게 준비해야 학습 및 배포 과정이 늦춰지는 병목 현상을 방지할 수 있습니다.
4. 적합한 도구 및 모델 선택
다음으로 1단계에서 파악한 니즈에 적합한 도구와 기술을 선택합니다. 앞서 살펴본 다양한 유형의 Agentic AI를 고려하면서, Agentic AI가 항상 정답이 아닐 수도 있다는 점을 염두에 두어야 합니다. 예를 들어, 엄격한 자동화 중심의 이니셔티브에는 규칙 기반 시스템이 더 효과적일 수 있습니다.
5. 개인정보 보호 및 보안 우선순위 지정
무엇보다도 새로운 AI 시스템의 맥락에서 데이터 보호를 이해해야 합니다. 강력한 개인정보 보호 및 보안 메커니즘을 시스템에 구축하여 중요한 데이터를 보호하고 GDPR 또는 CCPA와 같은 관련 규정을 준수하세요. 또한 데이터 액세스 제어를 정기적으로 감사하고, 민감한 정보를 암호화하며, 비정상적인 활동에 대한 자동 알림을 구현해야 합니다. 개발 프로세스 전반에 걸쳐 개인정보 보호를 염두에 둔 설계 원칙을 통합함으로써 모든 단계에서 개인 정보와 비즈니스 정보를 보호합니다.
6 위험을 인지하고 진단하며 완화합니다.
Agentic AI는 새로운 기능과 함께 새로운 유형의 위험을 수반합니다. 배포 과정은 물론 AI 라이프사이클 전반에서 모델 성능, 데이터 품질, 의도하지 않은 결과 등을 정기적으로 평가하세요. 마찬가지로 중요한 것은 에스컬레이션 프로토콜, 인적 감독 트리거 또는 피드백 루프와 같은 명확한 위험 완화 전략을 개발하는 것입니다. 이를 통해 피해를 줄이고 조직의 목표 및 가치에 부합하게 할 수 있습니다.
7. 에이전트가 여러 시스템에서 작동하도록 지원합니다.
Agentic AI는 다양한 비즈니스 부문에 존재하는 데이터를 다루는 능력에서 강점을 발휘합니다. 각 에이전트는 내부 플랫폼, 타사 도구, 실시간 입력 등 액세스 권한이 있는 소스를 사용하여 추론하고, 의사결정을 내리며, 액션을 실행합니다.
여러 에이전트는 조율 과정에서 각자의 개별 컨텍스트를 공동의 작업으로 가져옵니다. 한 에이전트는 직원 참여 데이터를 평가하고 다른 에이전트는 시장 트렌드 데이터를 가져올 수 있습니다. 이러한 협업을 통해 내부 니즈와 외부 현실을 모두 반영하는 인력 계획을 수립할 수 있으며, 백그라운드에서 긴밀하게 연결된 시스템은 필요하지 않습니다.
8. 테스트 및 모니터링
개발의 모든 단계에서 엄격한 테스트는 필수입니다. AI 시스템이 의도된 결과를 제공하는지 확인하고 필요에 따라 조정하세요. 배포 후에도 성과와 사용자 피드백을 상시 모니터링하여 최적화할 영역을 파악해야 합니다. 정기적인 업데이트와 재학습을 통해 AI가 변화하는 니즈와 과제에 맞춰 상시 조정되도록 합니다.
Agentic AI는 사람과 협력하여 발전하는 분산형 적응형 시스템으로 나아가고 있습니다.
미래 전망
Agentic AI는 복잡성과 변화에 대응하는 조직에서 핵심 역량으로 자리 잡고 있습니다. 한편 이 기술의 진정한 잠재력은 에이전트가 시스템 내부에 머무르지 않고 모든 팀, 비즈니스, 업종에 걸쳐 협력하는 미래에 있습니다.
Agentic AI는 안전하고 목표 지향적인 조율 과정을 뒷받침합니다. 따라서 해당 조직은 지식을 공유하고, 운영 중단에 더 빠르게 대응하며, 단일 시스템만으로 관리하기에는 너무 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
이러한 시스템이 발전함에 따라 에이전트는 폭넓은 컨텍스트를 기반으로 추론하고, 이전에 사일로화한 데이터세트를 연결하며, 정보에 근거한 액션을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 에이전트는 엔터프라이즈 인텔리전스를 완전히 새로운 차원으로 이끌게 될 것입니다.
Agentic AI는 사람과 협력하여 발전하는 분산형 적응형 시스템으로 나아가고 있습니다 이와 같은 변화를 수용하는 기업은 빠르게 변화하고 서로 연결되는 세상에서 혁신을 실현하고 자신 있게 규모를 확장하면서 항상 앞서나갈 수 있는 역량을 갖추게 될 것입니다.
Workday와 함께 AI로 혁신하는 방법을 알아보세요.