AI 에이전트를 실무에 배치하는 70개의 인터뷰에서 얻은 교훈

연구 목표: 70개의 인터뷰를 통해 대기업에서 AI 에이전트를 실제 환경에 배치하는 데 필요한 요인을 파악하고, 성공적인 전략을 수립하기 위한 지침서 작성.

중요한 도전 과제:

• 워크플로우 통합 및 인간-에이전트 인터페이스 문제(대다수의 창업자들이 언급).
• 직원들의 저항 및 비기술적인 요인.
• 데이터 프라이버시와 보안 문제.

성공적인 배포 전략: 낮은 위험이면서도 중간 정도의 영향을 미치는 작업에서 시작해, 명확한 투자 수익을 빠르게 입증하는 "Think Small" 접근 방식 권장.

예산 활용: 62%의 에이전트 AI 스타트업이 핵심 사업 예산을 활용 중이며, 이는 기술이 실험 단계를 넘어섰음을 의미.

가격 전략: 하이브리드 및 작업 단위 가격이 주로 사용됨. 결과 기반 가격은 얻기 어려운 편임.

기술적 측면:

• 많은 스타트업에서 자체 에이전틱 AI 인프라 구축.
• 높은 정확도와 자율성 수준을 목표로 하며, 산업 및 사용 사례에 따라 허용 가능한 정확도 수준이 다르게 나타남.

에이전트 AI의 차별점: 단순한 LLM 챗봇과 달리, 상태 관리와 도구 활용이 더 복잡하고, 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 멀티 에이전트 시스템(MAS)이 이에 포함됨.

에이전트 AI의 장점: 복잡하고, 동적이며, 비구조적 태스크에 적합하며, RPA와 달리 사고력, 적응성 제공.

기업 채택 현황: 많은 대기업이 에이전트 AI를 도입 중이나, 주로 고객 지원, 판매 및 마케팅, 사이버 보안과 같은 성숙도가 높은 분야에 집중됨.

신기술 및 미래 방향: 에이전트들이 더 자유롭게 상호작용하고, 신뢰성과 견고성을 확보할 방법 모색.