AI 에이전트는 데모에서 실제 데이터, 실제 시스템 및 실제 비즈니스 결과를 다루는 프로덕션 워크로드로 이동하고 있습니다. G2의 2025년 AI Agents Insights 보고서에 따르면 기업의 57%가 이미 AI 에이전트를 프로덕션 환경에서 실행하고 있으며 이는 이것이 더 이상 실험적이지 않다는 분명한 신호입니다. 그러나 프로덕션 배포에는 도구 액세스 제어, 감사 가능성, 드리프트 감지, 폭주 비용 방지 등 새로운 종류의 운영 부담이 따릅니다. 이러한 변화는 IT 및 기술 리더에게 새로운 운영 원칙을 요구합니다. Age

모델 성능(예:Claude Opus 4.6의 하이브리드 추론 및 100만 토큰 컨텍스트 창)의 발전과 에이전트 하네스 설계(계획 도구, 파일 시스템 사용, 기술 및 가드레일)의 발전은 이전에는 AI 에이전트의 범위를 벗어나던 비즈니스 핵심 프로세스가 이제 프로덕션에서 실행 가능함을 의미합니다. 그러나 모델의 이익만으로는 충분하지 않습니다. 컨텍스트를 유지하고, 도구를 지능적으로 관리하고, 계획을 조정하는 고급 에이전트 런타임과 결합하면 몇 시간 또는 며칠에 걸쳐 전개되는 복잡한 시스템 간 워크플로에 대한 엔터프라이즈급 안정성이

AI는 소프트웨어 제공의 역학을 변화시키고 있습니다. 코드는 더 빠르게 생성되고, 더 자주 변경되며, 점점 더 복잡해지는 애플리케이션 환경을 통해 푸시되고 있습니다. 이러한 변화는 품질 관리 팀에 새로운 질문을 제기합니다. 통제력을 잃지 않고 어떻게 속도를 유지할 수 있습니까? 오늘날 테스트에 사용되는 AI 기능 중 다수는 개별 작업을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 테스트를 생성하고 결과를 요약하거나 자동화 생성을 지원할 수 있습니다. 그 이득은 중요합니다. 그러나 다음 테스트 시대는 격리된 AI 기능보다는 조직이 전사적으로

기업 리더들은 에이전트 AI 사례를 구축하는 데 지난 2년을 보냈습니다. 개념 증명. 조종사. 방을 감동시키는 내부 데모. 그리고 그 작업 중 많은 것이 유망했습니다. 하지만 제가 고객으로부터 계속 듣는 것은 작동하는 AI 파일럿과 프로덕션에서 실행되는 프로세스 사이의 격차가 예상보다 크다는 것입니다. 기술이 문제가 아닙니다. 문제는 실제로 비즈니스를 운영하는 복잡하고 위험성이 높은 프로세스 전반에서 AI가 안정적으로 작동하도록 하는 것입니다. 고객은 플랫폼만을 원하는 것이 아닙니다. 그들은 결과를 원합니다. 그리고 훌륭한

성능 테스트에는 브랜딩 문제가 있습니다. 그 과정에서 성능 테스트는 전문가, 즉 백분위수로 이야기하고 스레드 풀을 조정하고 실행 2주 전에 프로세스에 참여하는 사람들의 영역이 되었습니다. 그 모델은 한때 효과가 있었습니다. 더 이상 그렇지 않습니다. 최신 애플리케이션은 레거시 시스템, API, AI 서비스, UI 계층 및 타사 통합 전반에 걸쳐 확장됩니다. 그들은 매주 진화합니다. 때로는 매일. 고객은 모든 것이 즉각적으로 이루어지기를 기대합니다. 그리고 새로운 가동 중지 시간은 느립니다. 성과는 더 이상 주기의 마지막에

엄격하게 규제되는 산업은 에이전트 AI 파일럿 함정에서 벗어나기 위해 고군분투하고 있습니다. 예를 들어 손해보험사 중 78%가 최신 AI를 채택한 반면, 청구 운영 전반에 걸쳐 AI를 확장한 비율은 4%에 불과하며 엔드투엔드 청구 혁신을 시도한 비율은 27%에 불과합니다. AI가 가장 큰 가치를 제공해야 한다는 주장은 거의 모든 사람에게 개념 증명에 여전히 머물러 있습니다. 오늘날의 AI 기반 코딩 도구는 모든 사람을 빌더처럼 느끼게 했으며, 기업에서는 팀이 최신 AI 보조자를 사용하여 프로토타입을 제작하도록 장려했습니다. 그러

최근 몇 년 동안 AI의 도입으로 엔터프라이즈 자동화의 힘과 영향력이 증가하여 효율성과 생산성을 더욱 높이기 위해 노력할 수 있게 되었습니다. 동시에 이러한 자동화를 통해 강화되는 프로세스도 더욱 복잡해졌습니다. 사일로화된 엔터프라이즈 시스템에 투자가 쏟아져 들어왔으며, 현재 평균적인 대기업은 워크플로우 전반에 걸쳐 175개 이상의 엔터프라이즈 애플리케이션을 사용하고 있습니다. 데이터는 더욱 고립되고 프로세스는 더욱 단편화되었습니다. 워크플로 내의 많은 결정은 명확하지 않아 사람이 개입해야 하며, 이로 인해 운영 부담이 가중됩니다.

McKinsey는 AI가 글로벌 생산성의 큰 원동력이 될 것이라고 예측합니다. . PwC는 AI가 글로벌 경제에 최대 15조 7천억 달러를 기여할 수 있을 것으로 추정합니다. 전 세계의 많은 정부는 이를 인식하고 영국을 포함하여 경제에 대한 긍정적인 영향을 극대화하기 위한 조치를 취하고 있습니다. 최근 발표된 AI 기회 실행 계획:AI 개발 및 구현에서 영국의 역할을 강화하기 위한 50가지 권장사항. 영국 정부의 2025년 AI 기회 실행 계획은 AI가 영국 경제에 제공하는 기회에 대해 정부가 크게 인정한 것입니다. 우리는 이

DeepSeek R1과 같은 새로운 AI 모델은 엄청난 가능성을 가지고 있지만 거버넌스, 보안 및 공급업체 종속 방지에 대한 중요한 질문을 제기합니다. UiPath는 기업이 타협 없이 혁신과 보안을 모두 달성할 수 있다고 믿습니다. 이 기사에서는 DeepSeek R1 출시에 대한 내 생각과 UiPath가 고객이 최첨단 AI를 안전하고 효과적으로 채택하도록 지원하는 방법을 공유하겠습니다. DeepSeek R1:과제와 기회 초기 분석에 따르면 DeepSeek R1은 훨씬 적은 비용으로 GPT-4 및 Gemini와 같은 주요 모델의 기

자동화의 역사는 처음부터 선형적 진보 중 하나였습니다. RPA(로봇 프로세스 자동화)에서 IDP(지능형 문서 처리)에 이르기까지 각각의 새로운 혁신으로 인해 기업의 생산성, 수익성 및 민첩성이 향상되었습니다. 그런데 이제 더 큰 일이 일어나고 있습니다. 새로운 기술인 에이전트 자동화는 이러한 점진적인 개선 주기를 방해하여 지금까지 본 적이 없는 워크플로 재창조를 가능하게 하고 있습니다. 에이전트 자동화는 개별 작업에 집중하는 대신 로봇, AI 및 오케스트레이션을 활용하여 처음부터 끝까지 전체 워크플로를 처리합니다. 에이전트 자동

AI 에이전트는 빠르게 기업의 테이블 스테이크가 되고 있습니다. 이러한 AI 모델 기반 엔터티는 고급 추론, 의사 결정 및 지속적인 학습이 가능합니다. AI 에이전트가 복잡하고 동적인 프로세스를 처음부터 끝까지 실행할 수 있는 권한을 부여받은 경우 이를 에이전트적 자동화라고 부릅니다. 미국 IT 경영진의 90%가 에이전트 AI로 개선할 수 있는 비즈니스 프로세스가 있다고 믿고 있습니다. 그러나 에이전트 자동화는 1인 밴드가 아닙니다. 상담원이 올바른 비즈니스 데이터에 액세스하고 정확하고 신뢰할 수 있는 결정을 내리려면 도움이 필요

기업은 AI를 가지고 노는 일이 끝났습니다. 그들은 에이전트 자동화를 통해 실제적인 결과를 얻고 있습니다. 가장 미래 지향적인 기업은 AI 에이전트, 결정론적 로봇, 사람을 영향력 있는 엔드투엔드 워크플로로 조율하고 있습니다. 최근 Agentic AI Summit에서 우리는 UiPath 고객들이 혁신적인 가치를 창출하고 업무 방식을 변화시키기 위해 자율 엔터프라이즈 에이전트를 구축하는 방법을 선보였습니다. 가장 좋은 사례 중 하나는 글로벌 결제 회사인 WEX의 엔터프라이즈 자동화 책임자인 Emily Krohne의 사례입니다. Ui

비즈니스는 문서와 커뮤니케이션을 기반으로 운영됩니다. 메시지(이메일이나 채팅 등)나 문서를 읽거나 보내는 곳 등 여러분이 생각할 수 있는 거의 모든 프로세스의 기초가 됩니다. 따라서 지능형 문서 처리(IDP) 시장이 매년 28.9% 성장하고 있으며 2032년까지 178억 달러에 이를 것으로 예상된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. IDP는 일반적으로 자연어 처리(NLP), 이미지 인식 등 다양한 AI 기술을 결합하여 기업이 대규모로 문서와 커뮤니케이션을 신속하게 처리할 수 있도록 지원합니다. 비즈니스 리더들이 AI 에이전트(사람을

에이전트 오케스트레이션을 처음 사용하시나요? 여기서 시작하세요 . 현실화해 보겠습니다. AI 에이전트는 구축하거나 배포하기가 쉽지 않습니다. 하지만 일단 내장되면 그 효과는 엄청납니다. 저는 Lantik의 디지털 서비스 책임자인 Ainara Etxeandia Sagasti와 같은 UiPath 고객들의 의견을 듣는 것을 좋아합니다. 그는 RPA, 생성적 AI, 에이전트 기술을 결합하여 공공 서비스를 그 어느 때보다 더 쉽게 접근할 수 있고 효율적이며 시민 중심적인 서비스로 만들고 있습니다. 이미 10,000개 이상의 AI 에이전트가

Microsoft Build 2025에서 돌아왔습니다. 놓칠 수 없는 한 가지가 있다면 바로 에이전트 AI가 어디에나 있다는 것입니다. 모두가 그것에 대해 이야기하고, 구축하고, 테스트하고 있습니다. 그리고 우리는 바로 그 한가운데에 있어 실제 에이전트 자동화에 생명을 불어넣고 있습니다. UiPath 부스에서는 에너지가 넘쳤습니다. 사람들은 AI 에이전트가 추론하고 채팅하는 것에 대해서만 듣고 싶어하지 않았습니다. 그들은 AI 에이전트, 로봇, 사람이 실제로 함께 협력하여 비즈니스 프로세스를 발전시키는 모습을 보고 싶었습니다.

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 못하

문서는 모든 비즈니스 프로세스의 기초가 됩니다. 전통적으로 기업은 접근 방식이 AI와 자동화를 통합하도록 발전하기 전에는 사람이 이해하고 처리하는 데 전적으로 의존했습니다. 독립적으로 계획하고, 작업하고, 의사결정을 내릴 수 있는 AI 기반 소프트웨어 엔터티인 AI 에이전트의 출현으로 이제 문서 중심 프로세스가 엔드 투 엔드로 자동화되어 사람들이 더 중요한 작업에 집중할 수 있게 되었습니다. 그러나 AI 에이전트는 일관성과 규모 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 일반적인 AI 에이전트는 소수의 간단한 문서를 이해하고 처리하도록 요

UiPath가 최초의 Gartner® Magic Quadrant™ 지능형 문서 처리(IDP) 부문에서 리더로 선정되었다는 소식을 공유하게 되어 기쁘게 생각합니다. 우리에게 이번 수상은 AI 및 에이전트 자동화 시대에 기업이 문서에서 가치를 창출하는 방법을 변화시키고 있는 빠르게 성장하는 시장에서 우리의 비전과 실행이 지속적으로 강력하다는 것을 강조합니다. 보고서 읽기 . IDP가 중요한 이유 비즈니스의 모든 프로세스는 문서, 메시지 또는 통신을 기반으로 실행됩니다. 은행의 대출 신청, 중개 명세서, 의료의 의료 기록, 제조의

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

이 블로그 게시물은 원래 Peak AI 블로그에 게시되었습니다 . 의사결정 및 성과 개선을 통한 비즈니스 성과 극대화 우리 모두는 매일 약 35,000가지 결정을 내립니다. 95%는 무의식적으로 발생하지만 나머지 5%(약 1,750개 결정)에는 적극적인 주의가 필요합니다. 이러한 의식적인 선택이 궁극적으로 회사 성과를 결정하며, AI 시대에는 이에 접근하는 방식이 모든 것을 변화시킵니다. 당신의 성과가 당신의 결정입니다 모든 임원이나 비즈니스 리더에게 다음은 간단한 진실입니다. 귀하의 성과는 회사의 성과와 직접적으로 연관되어