2024년 AI 에이전트의 부상: 생성적 AI 및 맞춤형 GPT와의 구별
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인공지능 전문가들은 AI 에이전트의 증가라는 중요한 추세를 인식하고 있으며, 이를 ChatGPT와 같은 생성형 AI 모델과 구별하고 있습니다. 생성형 AI는 콘텐츠를 생성하는 데 중점을 두는 반면, AI 에이전트는 예산 관리 및 자금 이체 촉진과 같은 독립적인 작업을 수행하는 데 뛰어납니다. Ash Stearn AI의 Ash Stearn은 이러한 에이전트를 개인 투어 가이드에 비유하며, 그들의 멀티태스킹 능력을 강조합니다. 비즈니스 관점에서 AI 에이전트의 효과는 종합적인 교육에 의존하며, 이는 신입 직원의 온보딩 과정과 유사합니다. Lunivate의 CEO인 Roberto Luna는 이러한 에이전트가 시간을 대폭 단축하고 비용을 절감할 수 있으며, 이는 자동화를 통해 전통적인 콜센터를 변화시킬 수 있다고 지적합니다. 이러한 기술적 진화는 경쟁 우위를 추구하는 기업에 있어 매우 중요하며, 초기 도입자들은 경쟁업체보다 뛰어난 성과를 내는 경향이 있습니다. 현재까지 AI에 10억 달러 이상의 투자가 이루어진 가운데, a16z의 Seema Amble은 AI 에이전트의 추론 능력을 개선하여 다양한 산업에서 효율성을 향상시키기 위한 초점이 증가하고 있다고 강조합니다. 2028년까지 AI 투자가 7,490억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 전문가들은 AI가 인간의 기술을 보완해야 한다고 주장하며, 점점 더 자동화되는 환경에서 일자리 보장을 위해 AI 문해력의 중요성을 강조합니다. 탄탄한 AI 전략이 없는 기업은 변화하는 시장에서 뒤처질 위험이 있습니다.많은 AI 전문가들은 2024년이 Claude나 ChatGPT와 같은 생성 AI 모델 및 맞춤형 GPT와 구별되는 AI 에이전트의 사용이 크게 증가할 것으로 예측하고 있습니다. 다음은 이러한 차이점에 대한 간략한 개요입니다: - **생성 AI:** 주로 사용자 프롬프트에 따라 콘텐츠(텍스트, 이미지, 코드)를 생성합니다. - **맞춤형 GPT:** 특정 산업이나 필요에 맞게 수정된 생성 AI입니다. - **AI 에이전트:** 더 자율적으로 작동하며, 예산 설정, 추천 제공과 같은 작업을 수행합니다. 이는 설정된 목표에 따라 작업을 관리하는 개인 재무 에이전트의 예로 들 수 있습니다. Ash Stearn, Ash Stearn AI 컨설팅의 설립자는 AI 에이전트를 예상치 못한 상황에 적응하고 여행 계획을 세우며 실시간 지원을 제공하는 개인화된 여행 가이드로 비유합니다. 반면, 맞춤형 GPT는 정보를 제공하지만 행동을 취하지 않는 상세한 여행 가이드에 비유되며, 생성 AI는 특정 지침을 얻기 위해 광범위한 질문이 필요한 일반적인 정보 데스크를 닮았습니다. 비즈니스 관점에서 Stearn은 AI 에이전트가 효과적으로 작동하기 위해서는 철저한 교육과 질 높은 입력이 필요하다고 강조하며, 이는 새로운 직원의 온보딩과 유사합니다. Roberto Luna, Lunivate의 CEO는 고객에게 상당한 생산성 절감을 보고하며, 음성 에이전트를 전통적인 콜 센터를 대체할 수 있는 주요 성장 분야로 지목하고 있습니다. AI 에이전트에 대한 투자가 증가하고 있습니다.
Seema Amble, a16z의 파트너는 AI 주도의 자동화가 금융 및 화물과 같은 분야에서 더 빠른 의사 결정을 가능하게 하고 효율성을 높이는 진전을 강조합니다. AI에 대한 투자는 상당히 증가할 것으로 예상되며, 2028년까지 지출이 7, 490억 달러에 이를 것으로 보입니다. 직업 대체에 대한 우려에도 불구하고 전문가들은 AI 에이전트가 인간의 업무를 대체하기보다는 향상시킬 것이라고 의견을 모으고 있습니다. Stearn은 AI가 지루한 작업을 단순화하여 전략적 활동에 집중할 수 있게 한다고 언급했습니다. Luna는 일자리에 대한 실제 위협이 AI 자체가 아니라 AI를 효과적으로 활용하는 방법을 아는 사람들에게 있다고 주장합니다. Amble은 시장에서의 경쟁력 유지를 위해 AI 전략을 갖추는 것이 필수적이라고 결론짓고, 이는 생존 문제라고 표현했습니다.
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