에이전트 자동화 활용:경영진을 위한 가이드

최근 쏟아지는 AI 뉴스는 한 가지 사실을 시사합니다. AI 모델이 점점 상품화되고 있으며 더욱 발전하고 있지만 사용 비용이 저렴해지고 있다는 것입니다. 비즈니스 리더가 이러한 모델을 활용할 수 있는 기회와 필요성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 하지만 이러한 AI 혁신을 어떻게 최대한 활용할 수 있을까요?

에이전트적 자동화는 모든 조직에서 판도를 바꾸는 AI를 채택하고 확장하는 데 중요합니다. AI 모델은 강력하지만 비즈니스 시스템과 통합하거나 직접적인 조치를 취할 수 없는 독립형 기술로서의 유용성이 부족합니다. 다행스럽게도 독립적으로 작업하거나 사람의 감독을 받을 수 있는 AI 기반 엔터티인 에이전트는 이러한 모델을 효과적인 도구로 호출하고 사용할 수 있습니다. 에이전트 자동화에서 AI 에이전트는 로봇 및 인간과 함께 작업하면서 AI를 활용하여 복잡한 엔드투엔드 프로세스를 자동화하고 혁신적인 기업 가치를 실현합니다.

UiPath 조사에 따르면 미국 내 IT 리더 중 37%가 이미 에이전트 AI의 가치를 인식하고 있으며, 97%는 이 기술 사용에 관심이 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 경영진은 핵심 비즈니스 데이터를 보호하고 에이전트의 예측 가능한 실행을 보장하기 위해 채택에 신중하게 접근해야 합니다. 에이전트 자동화를 시작하기 전에 비즈니스 리더가 고려해야 할 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.

에이전트 자동화:구축할 것인가, 구축하지 않을 것인가?

조직은 기존 에이전트 아키텍처를 채택하거나 처음부터 구축할 수 있습니다. 그러나 DIY 에이전트 프레임워크는 믿을 수 없을 정도로 복잡하며 고급 코딩 및 기계 학습 기술이 필요한 경우가 많습니다. 에이전트의 자율성 또는 대리인 수준을 제어하는 ​​것도 중요합니다. 기업에는 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 AI 에이전트가 필요합니다. 그러나 필요한 가드레일과 모니터링 기능을 개발하는 것은 비용이 많이 드는 투자일 수 있습니다.

대부분의 기업에서는 기존 에이전트 프레임워크를 채택하는 것이 최선의 선택입니다. 이는 직원이 빠르고 안전하게 맞춤형 에이전트를 구축하는 데 도움이 되는 로우 코드 에이전트 개발 도구가 특징입니다. 에이전트를 지시 및 평가하고, 엔터프라이즈 시스템과 통합하고, 사용자 정의 데이터 세트를 생성하고, 특수 모델과 임베딩을 미세 조정하는 기능을 제공합니다. 기존 에이전트 자동화 솔루션을 구입하면 이러한 모든 기능을 한 곳에서 제공하여 인프라 확장을 방지하고 추가 비용을 절감할 수 있습니다.

루프에 있는 결정론적 로봇과 인간이 포함된 워크플로에서 조정된 엔터프라이즈급 도구와 특수 에이전트를 결합하면 정확하고 안정적인 에이전트가 생성됩니다. 이러한 방식으로 내장된 거버넌스 및 제어 기능을 갖춘 기존 플랫폼을 활용하면 안전이나 보안을 손상시키지 않으면서 에이전트 실행이 빠르게 향상됩니다. 하지만 경영진은 자신의 비즈니스에 가장 적합한 플랫폼을 어떻게 식별할 수 있습니까?

구매대행 가이드

경영진은 에이전트 자동화 솔루션을 선택할 때 다양한 요소를 고려해야 합니다. 그러나 새로운 기술로서 고려해야 할 몇 가지 독특하고 중요한 고려 사항이 있습니다. 

기업용 도구

AI 에이전트는 사용할 수 있는 도구만큼만 유용합니다. 에이전트뿐만 아니라 UI 및 API 자동화, 지능형 문서 처리, 최신 및 최고의 AI 모델을 위한 커넥터와 같은 필수 엔터프라이즈 기능에 대한 액세스를 고려하십시오. 이는 복잡한 프로세스를 처음부터 끝까지 자동화하는 데 필수적입니다. 

루프 속 인간

인간은 에이전트 자동화에서 예외 관리의 핵심이며 에이전트가 AI 또는 자동화로 해결할 수 없는 문제를 해결합니다. 인간 참여 루프(Human in the Loop)는 기본 제공 기능으로, 중요한 고객 대면 프로세스에 대한 에스컬레이션 및 검토를 워크플로우에 쉽게 구축할 수 있도록 해야 합니다. 에이전트 실행 품질에 대한 가시성을 확보하고 에이전트가 이러한 상호 작용을 통해 학습할 수 있다는 확신을 가지십시오. 에이전트가 학습하고 개선함에 따라 더 큰 자율성을 부여해야 하지만, 결정은 희망적인 생각보다는 검증된 실행을 기반으로 이루어져야 합니다. 

로우코드 개발

핵심 기업 프로세스를 위해 사전 구축된 에이전트를 사용하면 한 발 앞서 시작하고 빠른 가치를 창출할 수 있습니다. 그러나 기업에는 특정 상황에 맞는 전문 에이전트를 신속하게 사용자 정의하거나 구축하기 위한 도구와 인프라도 필요합니다. 많은 하이퍼스케일러는 개발자만 사용할 수 있는 복잡한 제품을 제공하지만 기업은 일반 직원이 사용할 수 있는 로우 코드 플랫폼을 통해 가장 효과적으로 확장할 수 있습니다. 이러한 방식으로 로우 코드 개발 환경은 개발 프로세스를 민주화하고 기업 전체에 걸쳐 에이전트 자동화를 빠르게 확장하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 기술 부채를 통제하고 기업이 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 

공급업체에 구애받지 않음

전반적으로 기술 리더들은 직원들이 배포하고 사용할 준비가 된 자체 AI 에이전트를 제공하고 있습니다. 그러나 이는 제한된 공급업체 생태계 내에서 가장 유용합니다. 대신 구매자는 유연성을 저하시키지 않거나 장기적으로 중요한 AI 개발 또는 기능을 방해하지 않는 공급업체 독립적인 솔루션의 우선순위를 지정해야 합니다. 

엔드 투 엔드 오케스트레이션

기업은 혼란스럽고 상담원은 솔루션의 한 부분일 뿐입니다. AI 에이전트는 길고 복잡한 프로세스를 자동화하기 위해 다양한 도구, 사람, 심지어 다른 에이전트에 대한 액세스가 필요합니다. 비즈니스 성과를 달성하기 위해 기업은 이러한 모든 구성 요소에 걸쳐 복잡한 엔드투엔드 프로세스를 모델링, 조정 및 모니터링할 수 있는 솔루션의 이점을 누릴 수 있습니다. 이를 위해서는 완전한 오케스트레이션 플랫폼이 필요합니다.

에이전트 오케스트레이션을 위한 플랫폼 선택

오케스트레이션 플랫폼 또는 레이어는 에이전트 자동화의 최상위에 위치합니다. 실제로 하나는 다른 것 없이는 존재할 수 없습니다. 효과적인 에이전트 오케스트레이션을 통해 AI 에이전트, 모델 및 사람이 원활하게 연결 및 협업하고 신뢰 및 데이터 경계 내에서 작업할 수 있습니다. 비즈니스 리더는 조정 솔루션을 평가할 때 다음 사항을 고려해야 합니다. 

엔터프라이즈급 품질과 정확성

에이전트 자동화는 오케스트라이며 AI 에이전트는 혼자 플레이하지 않습니다. 성능과 정확성을 보장하려면 선택한 솔루션은 더 빠르고 대규모로 가치를 제공할 수 있는 동급 최고의 자동화 및 AI 기능과 함께 엔터프라이즈급 인프라를 제공해야 합니다. 이러한 기능을 하나씩 조립할 수 있지만 점차적으로 엄청난 비용이 듭니다. 최고 수준의 AI와 자동화 기능이 내장된 솔루션을 활용하는 것이 훨씬 좋습니다. 

관리 및 모니터링

지속적인 모니터링과 개선은 상담원 자동화의 핵심으로, 상담원이 실수를 수정하고, 학습하고, 더 빠르게 적응할 수 있도록 돕습니다. 기업은 복잡한 비즈니스 프로세스를 처음부터 끝까지 자동화, 모델링 및 모니터링할 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다. 런타임 가시성, 실시간 경고, 버전 제어와 같은 기능은 에이전트를 모니터링하고 개선하는 데 중요합니다. 

거버넌스와 신뢰

클라우드에 있든 온프레미스에 있든 에이전트 자동화 프로젝트와 관련된 모든 데이터의 보안을 보호해야 합니다. 선택한 솔루션이 에이전트, 조직 데이터, 자사 및 타사 AI 모델 간의 상호 작용에 대한 투명성, 신뢰 및 제어 기능을 제공하는지 확인하세요. 가장 좋은 방법은 강력한 액세스 제어, 실시간 분석, AI가 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 어떻게 사용되는지에 대한 자세한 보고서를 갖춘 전용 신뢰 계층을 보유하는 것입니다.

UiPath는 통제된 에이전시, 엔터프라이즈급 도구, 엔드투엔드 오케스트레이션을 결합하여 에이전트 자동화 및 오케스트레이션을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 우리의 로우 코드 개발 환경은 효율적인 에이전트 생성을 가능하게 하며 내장된 인간 루프 기능은 정확성을 보장합니다. 우리는 공급업체에 구애받지 않는 접근 방식을 개척하여 비즈니스에 필요한 도구를 통합할 수 있도록 지원하고 유연성을 높여 종속성을 방지합니다. 고급 품질 보증, 모니터링, 거버넌스 기능을 갖춘 UiPath는 조직이 제어, 규정 준수 및 확신을 바탕으로 대규모 에이전트 자동화를 추진할 수 있도록 지원합니다.

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