엔터프라이즈 OS:AI를 활용하여 모든 시스템 조정

오늘날 모든 기업의 내부를 살펴보면 자동화 도구, 디지털 워크플로우, 클라우드 플랫폼, AI 에이전트의 복잡한 패치워크를 발견할 수 있습니다. 각각은 가치를 약속하지만 이러한 시스템은 일치하지 않는 레고 벽돌처럼 쌓이고 있습니다. 명확성과 효율성을 제공하는 대신 많은 사람들이 더 큰 복잡성을 도입했습니다.

대부분의 기업은 지원 티켓 자동화, 계약 처리 등 특정 작업을 위해 AI 에이전트를 신속하게 도입하는 데 중점을 둡니다. 이 접근 방식은 몇 가지 빠른 성과를 제공하지만 프로세스에 내장된 많은 근본적인 비효율성을 해결하지 못하기 때문에 테이블에 많은 가치를 남깁니다. 복잡한 기업 워크플로에서 대부분의 비효율성은 전환, 핸드오프, 수동 체크포인트 등 작업 사이에서 발생합니다.

부족한 것은 기업 프로세스를 엔드 투 엔드로 관리하기 위한 연결 조직과 인텔리전스입니다. 예를 들어, 기존 IT에서 운영 체제는 단순히 프로그램을 실행하는 것이 아니라 프로그램을 관리하고 리소스를 할당하며 시스템 전체의 안정성을 보장합니다. 마찬가지로 기업에는 엔터프라이즈 프로세스를 추적, 관리, 평가 및 최적화하기 위해 명시적으로 설계된 엔터프라이즈 OS 계층이 필요합니다.

이것이 에이전트 오케스트레이션이 필요한 곳입니다.

에이전트 오케스트레이션은 엔터프라이즈 OS 역할을 합니다. 프로세스를 조정한다는 아이디어는 새로운 것이 아니지만, 에이전트 AI를 적용하면 자율적인 의사 결정과 적응형 문제 해결이 가능해 프로세스 조정에 더 많은 힘을 실어줄 수 있습니다. 이 OS 계층은 프로세스와 이를 지원하는 데이터, 자동화 및 AI 도구를 통합하여 관찰 가능성, 지능형 라우팅, 예외 처리 및 기본 제공 거버넌스를 제공합니다.

엔터프라이즈 OS는 그 자체로 중앙 집중화가 아닙니다. 공유된 참조 프레임 내에서 분산 인텔리전스를 제공합니다. 기존 워크플로우에 AI를 추가하는 것만으로도 혁신적인 개선보다는 보통 정도의 효율성 향상(약 3~5%)을 얻을 수 있습니다. AI에서 상당한 생산성과 가치를 달성하려면 워크플로를 재설계하고 워크플로 간의 격차를 해소해야 합니다. 이러한 이유로 리더들은 엔터프라이즈 AI 투자의 70%를 프로세스 개선에 집중하고 있습니다.

에이전트 오케스트레이션은 개별 작업을 수행하는 것에서 전체 프로세스를 지능적으로 관리하는 것까지 AI의 잠재력을 확장할 수 있습니다. 프로세스가 명시적으로 매핑되고 정의되면 올바른 자동화 및 AI 에이전트를 필요한 곳에 정확하게 배포하는 것이 간단하고 효과적입니다.

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오케스트레이션은 새로운 차별화입니다

에이전트 오케스트레이션의 약속은 전술적이며 전략적입니다. 단기적으로는 핸드오프 지연, 라우팅 오류, 노력 중복, 숨겨진 예외 등 복잡한 프로세스를 괴롭히는 비용이 많이 드는 비효율성을 해결합니다. 예를 들어, 기계 학습은 데이터 수집, 추출 및 처리를 위한 청구 처리에 오랫동안 사용되어 왔습니다. 생성적 AI를 사용하면 문서의 구조화되지 않은 데이터를 요약하고 쿼리할 수도 있습니다.

이제 에이전트 오케스트레이션을 통해 전체 워크플로를 자율적으로 엔드 투 엔드로 관리할 수 있습니다. 즉, 사전 예방적이고 실행 가능한 프로세스 인텔리전스를 확보하고, 로봇과 에이전트가 작업을 완료하도록 트리거하고, 모델을 호출하고, 예외를 인간에게 에스컬레이션하고, 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 이를 통해 주기 시간이 단축되고 일관성이 향상되며 진정으로 확장 가능한 정전 클레임 처리가 가능해집니다.

더 큰 그림에서 에이전트 오케스트레이션은 기업 운영을 위한 새로운 아키텍처를 열어줍니다. 이는 AI의 효과적인 확장을 가능하게 하고 모듈성과 재사용성을 지원하는 기본 계층 역할을 합니다. AI 에이전트는 여러 워크플로에서 플러그 앤 플레이가 가능합니다.

오케스트레이션 계층은 규정 준수에 대한 관찰 가능성과 감사 가능성을 보장하고 실시간 컨텍스트 변경에 대한 동적 적응을 제공하며 시스템에 구애받지 않는 상호 운용성을 제공하여 레거시 플랫폼과 최신 플랫폼 모두와 원활하게 통합됩니다. 내장된 정책 시행 및 거버넌스는 AI 에이전트가 자율성을 높이는 동안에도 통제력과 책임성을 유지합니다.

기업 성과는 비즈니스가 얼마나 빠르고 지능적으로 실행될 수 있는지에 따라 점점 더 정의되고 있습니다. 그리고 이것이 궁극적으로 핵심입니다. 기업의 성공은 더 많은 분리된 제품을 추가하는 데서 나오는 것이 아닙니다. 이는 가치 창출을 위해 조직을 조정하는 데서 비롯됩니다.

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출처:

• Anders Humlum 및 Emilie Vestergaard, 대규모 언어 모델, 소규모 노동 시장 효과, Becker Friedman Institute, 2025년 4월.

• Boston Consulting Group, 2024년 AI 채택:기업의 74%가 가치 달성 및 확장을 위해 고군분투함, 2024년 10월 24일.