[디지털비즈온 김맹근 기자] 에이전트 자동화는 다양한 산업, 부서 및 활동에 적용 가능하므로 여러 기회를 제공한다. 이는 엔드-투-엔드 자동화를 위한 새로운 워크플로우의 롱테일을 제공한다.

그렇다면 에이전트 자동화는 어디서부터 시작할까요? 또, 이러한 정보가 에이전트 도입 전략을 수립하는 데 어떻게 도움이 될까요? 몇 가지 고려할 사항은 다음과 같다.

고객 서비스는 에이전트는 콜센터의 생산성을 대폭 향상할 수 있다. 예를 들어, McKinsey는 대규모 콜센터에서 에이전트를 활용하여 시간당 문제 해결률을 14% 증대시킨 사례를 보고하고 있다.

고도로 개인화된 영업 및 마케팅은 실시간 데이터, 맥락(context), 적절한 수요 및 행동 예측 모델을 탑재한 에이전트는 직원의 일대일 서비스 제공을 돕거나 자체 대화 기능을 사용하여 서비스를 직접 제공할 수 있다.

비즈니스 운영은 에이전트는 대량의 실시간 데이터를 지속적으로 모니터링하고 평가한 다음, 실시간으로 결정을 내리고 계획하고 실행할 수 있는 능력을 통해 자율적으로 공급망, 재고, 수요 예측, 물류 계획을 관리할 수 있다.

환자 보호는 복잡한 데이터, 지속적인 정보 모니터링, 변화하는 환경 속에서 내려지는, 규칙이 아닌 확률 기반의 의사 결정… 환자 보호는 에이전트가 AI 기반의 능력을 최대한 발휘하는데 매우 적합한 영역이다.

소프트웨어 개발은 AI는 이미 소프트웨어 개발에 있어서 없어서는 안 될 기술이다. 예를 들어, Google 제품 코드 중 25% 이상은 AI에 의해 작성되고 있다. 그뿐만이 아닙니다. 에이전트는 시스템 아키텍처를 설계하고, 테스트를 개발 및 실행하고, 자동 디버깅을 수행하는 등 다양한 작업을 할 수 있다.

과학 및 제약 연구는 에이전트는 실험을 자율적으로 설계 및 실행하고, 결과를 분석하고, 가설을 수립하여 실험실의 역량을 제고하고 혁신 속도를 높일 수 있다.

이러한 예는 시작에 불과한다. 에이전트 자동화는 복잡하고, 비용이 많이 들며, 수작업이 많이 필요하고, 많은 양의 데이터를 처리하거나 빠르게 처리해야 하는 모든 프로세스에 대한 해답이 될 수 있다. 에이전트가 가장 효과적이고 큰 차이를 만들 수 있는 이러한 특성을 갖춘 프로세스를 찾아보기 바란다.