AI 에이전트란? 기존 AI와의 차이 및 적용 사례

최근 주목받는 인공지능(AI) 에이전트란 우리가 지금 사용하는 생성형 AI와 어떤 점임 다를까요? AI 에이전트 개념부터 작동 방식, 일상 속 적용 사례를 소개합니다.
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Dec 06, 2024
AI 에이전트란? 기존 AI와의 차이 및 적용 사례

최근 AI 에이전트라는 개념이 IT 업계에서 주목을 받고 있습니다. AI 에이전트는 업무 자동화와 깊은 연관이 있는데, 이를 통해 기업 생산성은 기존 대비 2배로 증가할 것으로 예상합니다.

AI 에이전트의 개념부터 기존의 AI와 어떤 점이 다른지, 인공지능 에이전트의 작동 방식과 다양한 사례를 소개해 드리겠습니다.

AI 에이전트 개념과 장점

출처: freepik

🔍 AI 에이전트란

AI 에이전트란 사람이 직접 조작하지 않아도 AI가 특정 작업이나 목표를 수행하기 위해 데이터 분석부터 의사 결정, 액션까지 자율적으로 작동하는 시스템을 말합니다. AI 에이전트는 복잡하고 반복적인 업무를 자동화할 수 있어 효율성 향상에 도움이 됩니다.

그렇다면 AI 에이전트는 현재 활발하게 활용하는 생성형 AI와 어떤 점이 다른 걸까요? 

챗GPT와 같은 생성형 AI에 저녁 미팅을 위한 레스토랑을 추천해 달라고 요청하면, AI는 특정 조건에 부합하는 정보를 검색해 응답합니다. 하지만 AI 에이전트는 미팅 참석자의 기호와 위치 등을 반영한 레스토랑을 찾아 예약하고 예약 정보를 참석자에게 발송하는 것까지 수행할 수 있어요. 말 그대로 AI가 우리 삶에서 비서와 같은 역할을 할 수 있게 되는 것입니다.
 

👍 AI 에이전트의 차별점 3

AI 에이전트는 기존 생성형 AI가 가진 한계를 극복할 수 있고, 다양한 산업에서 활용할 수 있습니다. 

✅ 생산성 향상 및 비용 절감

AI 에이전트는 기존 인공지능과 달리 사람의 개입 없이도 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 반복적인 작업을 AI 에이전트에게 위임해 자동화하면 생산성 향상에 도움이 될 수 있어요.

또한 AI 에이전트를 활용하면 인간이 수동으로 작업할 때 생기는 실수를 방지할 수 있고, 수동 프로세스로 발생하는 불필요한 지출을 줄일 수 있습니다.

✅ 데이터 중심 향상된 의사결정

AI 에이전트는 머신러닝을 통해 대량의 데이터를 수집하고 처리하는데요. 관리자는 이 데이터를 통해 고객의 요구와 트렌드에 대한 인사이트를 확인하고, 더욱 빠르고 정확하게 의사결정을 내릴 수 있습니다.

✅ 고객 경험 개선

AI 에이전트는 명령에 따라 수행하는 생성형 AI와 달리 스스로 학습하고 상황에 따라 적절한 솔루션을 도출합니다. 고객의 다양한 요구사항을 반영해 개인화된 경험을 제공할 수 있어요.

AI 에이전트 작동 방식

출처: freepik


 

AI 에이전트는 명령어에 따라 움직이는 기존 AI와 달리 스스로 계획을 세우고 정보를 세운 뒤 의사결정을 내린다고 설명해 드렸는데요.

AI 에이전트의 작동 방식은 크게 3개 단계로 구분할 수 있습니다. 

1️⃣ 체계적인 목표 및 계획 수립

사용자가 AI 에이전트에게 명령을 입력하면, AI 에이전트는 사용자의 요청을 충족하기 위한 작업 계획을 수립합니다.

예를 들어 AI 에이전트는 ‘뉴욕 출장 계획’이라는 하나의 목표를 비행기 예약, 호텔 예약, 현지 교통편 확인, 회의 일정 조율 등 여러 개의 실행 가능한 작은 작업으로 나눌 수 있습니다. 
 

2️⃣ 정보 획득을 위한 웹 검색

AI 에이전트는 계획한 작업을 수행하기 위해 인터넷에 접속해 필요한 정보를 수집하고 처리하는데요.

이때 목표한 작업을 수행하기 위해 항공권과 호텔 예약 사이트, 일정 관리 앱 등 여러 가지 도구를 활용할 수 있습니다.

3️⃣ 수집된 정보 기반 작업 구현

AI 에이전트는 수집한 데이터를 기반으로 의사결정을 내립니다.

항공권과 호텔 사이트에 접속해 서비스를 예약하고, 캘린더를 참고해 회의 일정을 조율하며, 필요에 따라 사용자에게 알람을 세팅할 수도 있습니다.

AI 에이전트는 여기에서 그치지 않고, 사용자가 원하는 목표를 달성했는지 확인하는데요. 만족스러운 결과를 얻을 때까지 계획이나 실행 내용을 수정하고, 최종 실행에 옮깁니다.

AI 에이전트는 상호작용을 통해 지속적으로 학습하며 정확성과 효율성을 향상하기 위해 알고리즘을 개선합니다.

AI 에이전트 일상 적용 사례

AI 에이전트 도입은 기존 업무 수행 방식에 큰 변화를 불러올 것으로 기대하는데요. AI 에이전트가 현재 비즈니스의 여러 가지 업무를 대신할 수 있고, 사람이 수행하던 업무의 일부분은 자동화로 대체될 수 있기 때문이죠. 매킨지는 글로벌 산업군 업무 시간의 60~70%는 생성형 AI를 포함한 IT 기술을 통해 자동화할 수 있을 것으로 전망하기도 했어요.

아직 초기 단계지만, AI 에이전트는 이미 일상에서 다양하게 활용되고 있습니다. AI 에이전트를 일상에 적용한 사례를 하나씩 살펴볼까요?
 

1️⃣ 고객 지원

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콜센터는 챗봇을 가장 적극적으로 도입하는 분야죠. AI 에이전트는 콜센터와 같은 고객 지원 분야에서 가장 활용도가 높습니다.

기존의 챗봇은 미리 정해둔 질문과 답변을 중심으로 응답하는 수준이었다면, AI 에이전트는 질문자의 의도와 문맥을 파악하고 사람과 유사한 수준의 답변을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 고객이 여행 상품을 추천해달라고 요청했을 때, AI 에이전트는 해당 고객의 과거 여행 이력과 선호도, 예산 등을 고려해 개인화된 여행 상품을 추천하고 예약까지 해줄 수 있는 것이죠.

2️⃣ 영업 및 마케팅

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AI 에이전트는 영업 및 마케팅 분야에서 리드 생성이나 세일즈 퍼널 생성 등에 유용하게 활용될 수 있습니다.

예를 들어 전략 수립부터 타깃 선정, 타깃 대상 콜드 메일 발송, 회신 여부 및 회신 내용에 따라 개인화된 메시지 발송, 미팅 일정 조율 등을 AI 에이전트가 자동화할 수 있습니다.

3️⃣ 스마트홈

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AI 에이전트는 스마트홈에서도 활용도가 높은데요. 집에서 사용하는 가전이나 IoT를 사용자의 상황과 상태에 따라 세심하게 작동할 수 있습니다.

기존 IoT로는 사용자가 직접 귀가 직전에 난방을 원하는 온도로 세팅해야 했다면, AI 에이전트는 사용자의 선호도, 귀가 시간, 건강 상태 등에 따라 자동으로 온도를 세팅하고 사용자에게 알람을 보내줄 수 있습니다.

IoT에 대한 더 자세한 소개는 아래 게시물에서 확인해 보세요.

👉 스마트홈부터 커넥티드 카까지, 일상 속 사물인터넷(IoT) 사례 BEST 5


오늘은 AI 분야에서 새로운 트렌드인 AI 에이전트에 대해 알아봤는데요.

구글과 MS, 오픈AI 등 글로벌 기업들은 AI 에이전트를 개발 중이거나 이미 서비스를 출시하기도 했습니다. AI 에이전트는 오늘 소개한 고객지원, 영업 및 마케팅, 스마트홈 외에도 의료, 금융, IT, 연구 및 개발 등 다양한 산업에서 적극적으로 활용하고 있어요.

AI 에이전트를 우리 기업에 어떻게 적용해야 업무 효율성을 향상할 수 있을지, 성공적인 도입을 위해 어떤 점을 확인해야 할지 궁금하다면 다빈치에 문의해 보세요.

다빈치는 베인앤드컴퍼니, 우아한형제들(배달의민족), 삼성 출신 엘리트로 구성된 개발 조직으로, AI 도입부터 RPA/자동화와 IT 개발 관련 각종 자문과 진단 서비스를 제공합니다. IT 서비스 도입 관련 고민이 있다면 다빈치에 편하게 문의해 주세요!

 

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