비즈니스에서 자율 AI 에이전트의 부상: 트렌드와 인사이트

Brief news summary

최근 딜로이트 조사에 따르면, 26%의 비즈니스 리더들이 운영 향상을 위해 자율 에이전트 도입을 고려하고 있습니다. ServiceNow, SAP, Salesforce와 같은 주요 기업들이 직장 내 효율성을 개선하기 위한 AI 에이전트 개발을 선도하고 있습니다. ServiceNow는 자사의 AI 에이전트가 고객 지원 요청의 80%를 처리하며, 인간 직원들이 나머지 문의에 집중할 수 있도록 한다고 보고하고 있습니다. OpenAI의 샘 알트만과 같은 산업 리더들은 2025년까지 AI 에이전트가 인력 관리에 필수적이 될 것이라고 예상합니다. Salesforce의 Agentforce 이니셔티브는 생산성을 높이기 위해 10억 개의 에이전트를 출시할 계획입니다. ServiceNow는 또한 이러한 AI 에이전트가 연간 3억 2,500만 달러를 창출하고 40만 노동 시간을 절약한다고 강조합니다. 일자리 대체에 대한 우려가 있지만, 전문가들은 AI가 인간 노동자를 대체하기보다는 보완하기 위해 설계되었다고 주장합니다. Intuit와 Asana와 같은 기업들은 효과적인 협업을 촉진하기 위해 직원들이 AI 개발 과정에 참여하는 것이 중요하다고 강조합니다. 최적의 결과를 위해 기업은 특정 부서의 요구에 맞게 AI 기능을 맞춤화하고, 맞춤형 직원 교육을 제공할 것을 권장합니다.

최근 딜로이트의 조사에 따르면 26%의 비즈니스 리더들이 자율 에이전트의 사용을 적극적으로 탐구하고 있는 것으로 나타났습니다. ServiceNow, SAP, Salesforce와 같은 기업들이 다양한 직장 내 작업을 돕기 위해 AI 에이전트를 도입했습니다. ServiceNow의 고객 지원에서는 전화 및 채팅을 포함한 상호작용의 80%가 AI 에이전트에 의해 처리되며, 이들은 고급 분석 및 생성 AI를 사용하여 일반적인 문의를 처리합니다. 직원들이 여전히 20%의 요청을 처리하지만, AI는 복잡한 사례를 해결하는 데 걸리는 시간을 단 2주 만에 52% 단축시킵니다. OpenAI 공동 창립자인 샘 올트먼과 같은 비전가들은 2025년까지 AI 에이전트가 노동력에 통합될 것이라고 예측하고 있습니다. ServiceNow 외에도 Salesforce와 SAP와 같은 주요 기업들이 인보이스 발행 및 고객 지원과 같은 작업을 처리할 수 있는 AI 플랫폼을 출시했습니다. Intuit는 생산성을 높이기 위해 에이전트 AI 기능을 배포하기 시작했습니다. 인간 노동자들도 여전히 참여하고 있지만, 기술 회사들은 점차 더 다양한 작업을 자동화할 수 있는 자율적인 AI 시스템으로 나아가고 있습니다. 초기 생성 AI의 도입은 주로 챗봇과 자동 요약에 집중되었으나, 현재 AI 에이전트는 인간의 감독 아래에서 독립적으로 작업을 실행할 수 있는 진화된 존재로 자리 잡고 있습니다.

최근 Salesforce는 고객 서비스 및 기타 부문의 프로세스를 간소화하기 위해 Agentforce를 소개했으며, 이를 통해 34만 건 이상의 지원 요청을 자율적으로 해결했다고 주장합니다. ServiceNow는 AI 에이전트가 생산성을 20% 높이고 매년 40만 시간을 절약하여 연간 약 3억 2, 500만 달러의 가치를 생성하고 있다고 추정합니다. 기업들이 에이전트 AI를 탐색함에 따라 AI와 인간 노동자 간의 협력 중요성을 강조하며, AI 시스템의 설계에 직원의 참여를 장려하여 실제 작업과의 일치를 보장합니다. AI의 능력에 대한 투명성은 필수적이며, 모든 시스템이 진정으로 자율 에이전트로 작동할 수 있는 것은 아닙니다. 조사에 따르면 일부 근로자들은 자신의 일자리를 잃는 것에 대한 우려를 표명하고 있지만, 업계 리더들은 AI 에이전트가 사람을 대신하는 것이 아니라 단순한 작업을 대신하며 직원들을 계속 정보를 제공하고 통제할 수 있다고 주장합니다. SAP와 같은 기업들은 에이전트 AI 개발에 대한 직원의 피드백을 적극적으로 수렴하고 있으며, Intuit는 직원들에게 AI의 기능과 한계를 교육하기 위한 프로그램을 만들고 있습니다. Asana는 특정 작업의 자동화에 초점을 맞춘 AI 에이전트를 출시했으며, 자동화할 수 있는 작업 유형을 모니터링하며 중복을 줄이고 오류를 최소화하기 위해 노력하고 있습니다. 에이전트 AI의 효과를 극대화하기 위해 딜로이트의 짐 로완과 같은 전문가들은 기업들이 AI를 운영에 깊게 통합하고, 각 부서에 맞춘 훈련 및 모니터링 시스템을 설계해야 한다고 제안합니다. 맞춤형 기능, 관련 훈련, 지속적인 평가의 조합이 기업들이 AI 에이전트를 채택하는 데 있어 경쟁 우위를 제공할 것입니다.