AI 에이전트가 비즈니스 프로세스를 혁신할 준비를 마쳤다!

1. 서론: AI와 비즈니스 프로세스의 미래

기업이 생성형 AI(Generative AI)를 활용하는 방식은 계속해서 진화하고 있다. 초기에는 주로 고객 서비스 챗봇, 문서 검색 도구, 콘텐츠 생성에 집중되었지만, AI의 역할은 점점 더 기업의 핵심 비즈니스 프로세스에 깊이 파고들고 있다.

대부분의 기업용 코드와 시스템은 비즈니스 프로세스 계층에 존재한다. 이는 고객과 직접 상호작용하는 시스템(참여 계층)과 데이터를 저장하는 시스템(기록 계층) 사이에 위치하며, 기업 운영의 핵심을 형성한다.

이제 AI가 이 계층에 도입되면서, 기존의 정적인 비즈니스 프로세스가 자동화되고, 적응하며, 최적화할 수 있는 시스템으로 전환되고 있다. **에이전트 기반 AI(Agentic AI)**가 이를 가능하게 하며, 기업이 더욱 유연하고 효율적으로 운영될 수 있도록 돕는다.

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2. 현재 AI 에이전트의 역할

AI 에이전트는 특정 작업을 자동화하거나, 인간의 작업을 보조하는 프로그램이다. 기존의 AI는 주어진 데이터에 대한 답변을 제공하는 데 집중했지만, AI 에이전트는 보다 능동적으로 데이터를 활용하여 결정을 내리고, 계획을 수립하며, 실행하는 역할을 한다.

AI 에이전트의 핵심 기능

1) 도구 활용 (Tool Use)

AI 에이전트는 API, 외부 서비스, 내부 시스템 등 다양한 도구를 활용하여 작업을 수행한다. 예를 들어:

• 웹 요청을 통해 데이터를 수집
• RESTful API를 호출하여 외부 시스템과 연동
• 사내 시스템의 데이터를 분석하여 적절한 의사결정 지원

2) 의사 결정 (Decision-Making)

AI 에이전트는 주어진 데이터와 목표를 분석하여 최적의 결정을 내린다. 이를 위해:

• 입력된 정보를 평가
• 가능한 결과를 예측
• 목표 달성을 위한 최적의 조치를 선택

3) 계획 수립 (Planning)

AI 에이전트는 여러 단계를 거쳐 목표를 달성하는 방안을 계획할 수 있다.

• 예를 들어, AI가 제품 주문 데이터를 분석하여 수요 예측을 수행하고, 이에 맞춰 재고 수준을 조정하는 계획을 세울 수 있다.

4) 추론 (Reasoning)

AI 에이전트는 여러 가지 가설을 분석하고, 문제를 해결하는 과정에서 논리적 추론을 수행한다. 예를 들어:

• AI가 고객 피드백을 분석하고 주요 불만 사항을 도출
• 여러 에이전트가 협력하여 문제 해결 방법을 논의하고 최적의 해결책을 제시

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3. 에이전트 네트워크의 조율

AI 에이전트가 독립적으로 동작하는 것이 아니라, 네트워크 형태로 협력하며 더욱 강력한 성능을 발휘할 수 있다.

다중 에이전트 모델의 작동 방식

• 한 에이전트가 코드를 생성하면, 다른 에이전트가 이를 검토하고 수정
• 한 에이전트가 아이디어를 제시하면, 다른 에이전트가 이를 세분화하고 실행 계획 수립

RAG(검색 증강 생성)과의 관계

RAG는 AI 모델이 데이터베이스에서 추가 정보를 검색하여 더욱 정확한 답변을 제공하는 방식이다.

• 기본적인 AI 챗봇보다 더 넓은 정보를 활용
• 다중 에이전트 시스템에서도 활용되어, AI가 부족한 정보를 보완하고 결정을 내리는 데 도움을 줌

협력적 에이전트 시스템

• 기업 내 여러 AI 에이전트가 서로 다른 역할을 수행하면서 협력
• 예: 고객 서비스 AI가 질문을 분석 → 기술 지원 AI에게 전달 → AI가 적절한 해결책 제공

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4. 비즈니스 프로세스에서 AI 에이전트의 응용 사례

AI 에이전트가 실제 기업 환경에서 어떻게 적용될 수 있는지 살펴보자.

1) 인벤토리 관리 최적화

• AI 에이전트가 판매 데이터를 분석하고, 계절별 수요를 예측하여 재고를 조정
• 재고 과잉을 방지하고, 품절 가능성을 낮춤

2) 공급망 자동화

• 물류 AI가 실시간 데이터에 따라 최적의 배송 경로를 선택
• 비용 절감 및 효율적인 재고 보충 가능

3) 고객 서비스 개선

• AI가 고객 문의를 실시간 분석하여 가장 적절한 응답 제공
• AI 상담원이 복잡한 문제를 담당 직원에게 자동으로 전달

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5. 에이전트 기반 AI 시스템 구축 방법

코드 기반 에이전트 시스템 구축

• Python, JavaScript 등으로 AI 에이전트 시스템을 직접 개발

로우 코드(저코드) 도구 활용

• Langflow와 같은 시각적 빌더를 사용하여 코드 없이 AI 시스템 구축 가능

Langflow를 활용한 비주얼 에이전트 플로우

• AI 에이전트의 작업 흐름을 드래그 앤 드롭 방식으로 설정
• 빠르고 쉽게 에이전트 시스템을 구성 가능

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6. 결론: AI 에이전트가 비즈니스의 중심이 된다

AI 에이전트는 단순한 보조 도구를 넘어 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 핵심 요소가 되고 있다.
기업이 AI 에이전트를 적극적으로 도입하면, 업무 효율성이 향상되고, 비용이 절감되며, 경쟁력이 강화될 것이다.

 

위내용은 아래 원문을 참고하여 작성하였습니다.

https://medium.com/building-the-open-data-stack/ai-agents-are-about-to-blow-up-the-business-process-layer-38e3ca9194f8

AI Agents Are About to Blow Up the Business Process Layer