Agentic AI를 통해 기업의 성공을 지원하는 기본 작업

어디를 가든 AI는 새로운 모델, 새로운 혁신, 끝없는 과대 광고 등 헤드라인을 장식하고 있습니다. 하지만 다음 도약은 단지 더 똑똑한 모델이 아니라 에이전트 AI입니다. 즉, 답변을 생성하는 데 그치지 않고 조치를 취하고 결정을 내리고 도구를 사용하여 작업을 완료하는 AI입니다.

새로운 주제는 기업에서 AI의 성공이 모델 자체의 성능보다는 모델 주변의 기반에 더 많이 좌우된다는 것입니다. 적절한 환경이 없으면 가장 발전된 AI 에이전트라도 개념 증명에 정체될 것입니다. 실제로 최근 MIT의 연구에 따르면 기업에서 생성적 AI 구현의 95%가 AI 도구의 오작동 때문이 아니라 기존 워크플로우와의 통합 결함으로 인해 측정 가능한 영향을 제공하지 못하는 것으로 나타났습니다.

가장 화려한 AI 모델을 보유한 조직이 승리하는 조직은 아닐 것입니다. 그들은 오케스트레이션, 거버넌스, 변경 관리를 마스터하게 될 것입니다. 즉, 비AI 작업은 AI를 실제 비즈니스 가치로 전환하고 향후 10년 동안 시장에서 앞서 나갈 수 있는 기반을 제공하여 기업의 성공을 준비하는 것입니다.

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이러한 통찰력은 에이전트 AI를 배포하는 고객의 경험을 바탕으로 합니다. 이는 에이전트 AI가 실질적인 영향을 미치는지 아니면 초기 시험에서 정체되는지 여부를 결정하는 일반적인 패턴을 반영합니다.

1. 프로세스 인텔리전스, 설계 및 리엔지니어링

대부분의 엔터프라이즈 프로세스는 AI 에이전트를 염두에 두고 구축되지 않았습니다. 사람을 위해 또는 결정론적 자동화를 위해 설계되었습니다. 가치를 실현하기 위해 리더는 AI 에이전트, 자동화, 사람으로 구성된 "혼합 인력"에 대한 프로세스를 재고해야 합니다. 프로세스 인텔리전스와 같은 기능은 비효율성을 정확히 찾아내고 워크플로우를 재설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사람들을 위한 판단은 어디에 맡겨야 합니까? 에이전트와 자동화가 실행을 가속화할 수 있는 곳은 어디입니까? 이 디자인을 올바르게 만드는 것이 오케스트레이션이 시작되는 곳입니다.

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2. 핵심에서의 에이전트 오케스트레이션

에이전트 오케스트레이션은 결합 조직입니다. 그것이 없으면 고립된 AI 에이전트, 시스템, 도구 및 팀 모음이 있게 됩니다. 이를 통해 엔드투엔드 프로세스 전반에 걸쳐 함께 작업하는 사람, 자동화, AI 에이전트의 조정된 시스템을 갖게 됩니다. 오케스트레이션은 실행이 안정적이고 관리되며 측정 가능하도록 보장합니다. 이는 AI 잠재력을 실제 비즈니스 영향으로 전환하는 촉매제입니다.

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3. 데이터 인프라 및 품질

AI 에이전트의 성능은 실행되는 데이터만큼만 우수합니다. 깨끗하고 신뢰할 수 있으며 잘 관리된 데이터는 의사결정의 정확성과 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다. 우리의 경험에 따르면 데이터에 초기에 투자하는 조직은 채택률이 높고 오류가 더 적습니다. 데이터 품질에 대한 투자는 화려하지는 않지만 에이전트의 성공 여부를 결정하는 가장 결정적인 요소 중 하나입니다.

4. 거버넌스 및 보안

고위험 결정에는 누가 행동할 수 있는지, 무엇을 할 수 있는지, 결정이 감사되는 방식 등 명확한 거버넌스가 필요합니다. 조직에서는 여러 AI 에이전트가 중복되거나 충돌하는 에이전트 확산으로 인한 위험을 과소평가하는 경우가 많습니다.

고객과의 작업에서 역할 기반 액세스 구현, 로깅 자동화, 규정 준수 체크포인트를 통해 비용이 많이 드는 오류를 방지하고 이해관계자와의 신뢰를 구축했습니다.

5. 관리 및 문화 변경

Agentic AI는 작업 수행 방식을 변화시키므로 문화적 준비가 필수적입니다. 리더는 목표를 명확하게 전달하고, AI를 대체자가 아닌 파트너로 보여주고, 새로운 워크플로를 형성하는 데 팀을 참여시켜야 합니다. 예를 들어 직원들이 대리인 지원 프로세스를 공동 설계하는 워크숍을 운영하는 클라이언트를 볼 수 있는데, 이는 동의를 높이고 저항을 줄여줍니다.

6. 사용자 교육 및 지원

훌륭한 프로세스와 거버넌스가 있더라도 채택은 사람에 달려 있습니다. AI 에이전트를 이해하고 신뢰하며 협업할 수 있도록 직원을 교육하는 것이 핵심입니다. 사람들이 AI로 작업하는 방법과 판단이 중요한 부분을 알게 되면 AI를 경쟁으로 보지 않고 장점으로 보기 시작합니다. 실제로 교육, 워크숍, 내부 AI '챔피언'은 팀이 회의론에서 자신감 있는 채택으로 나아가는 데 도움이 됩니다.

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결론

Agentic AI는 혁신적입니다. 그러나 에이전트 AI만으로는 엔터프라이즈 규모의 영향을 제공할 수 없습니다. 변경 관리, 프로세스 설계, 거버넌스, 데이터, 교육 및 조정은 실험을 측정 가능한 결과로 바꾸는 요소입니다.

결국, 당신의 AI는 그것을 둘러싼 비 AI 기반만큼만 강력합니다.

그리고 에이전트 AI 시대에 어떤 리더가 성공할지를 결정하는 것은 과대광고가 아닌 바로 그 기반입니다.

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