AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트란 무엇인가요?

AI 에이전트는 환경과 상호작용하며 데이터를 수집하고, 이를 활용해 정해진 목표를 달성하는 소프트웨어 도구입니다. 고급 머신러닝과 자연어 처리(NLP)를 바탕으로 실시간으로 추론하고, 계획을 세우며, 상황에 적응해 복잡한 업무를 처리합니다.

기존의 AI 시스템과 달리, AI 에이전트는 단순한 고객 문의부터 여러 단계를 거치는 복잡한 문제 해결까지 사람의 개입 없이 처리할 수 있습니다. 더 넓은 디지털 환경에서 주도적으로 행동하고, 결정을 내리며, 외부 데이터와 도구를 결합해 창의적인 방식으로 문제를 해결합니다. 또한 AI 에이전트는 자기 학습을 통해 지속적으로 성능을 개선합니다.

AI 에이전트는 어떻게 작동하나요?

AI 에이전트의 핵심에는 대규모 언어 모델(LLM)이 있습니다. LLM을 통해 AI 에이전트는 비기술적인 팀의 지시도 이해하고, 환경을 파악하며, 사용자에게 의미있는 답변을 제공할 수 있습니다.

AI 에이전트는 다음 4단계 과정을 통해 문제를 해결합니다.

1. 인식(Perception): AI 에이전트는 고객과의 상호작용, 데이터베이스, 웹 검색, 소셜 미디어 등 다양한 출처에서 데이터를 수집합니다. 환경을 파악하고 관련 요소를 찾아내어 실시간으로 데이터를 처리함으로써 사용자에게 시의적절하고 맞춤화된 서비스를 제공합니다.

2. 추론(Reasoning): AI 에이전트는 수집한 데이터를 고급 머신러닝 모델로 분석해 의사결정을 내립니다. 예를 들어, 과거 상호작용 데이터와 현재 상황을 바탕으로 개인별 맞춤 제품을 추천할 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG)등의 기술을 활용해 독점 데이터에 접근해 정확하고 관련성 높은 결과를 도출합니다.

3. 행동(Action): AI 에이전트는 외부 도구 및 데이터를 통합해 자체 수립한 계획에 따라 작업을 수행합니다. 작업의 정확성을 보장하기 위해 권한 범위도 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 고객서비스 AI 에이전트는 정해진 수준까지만 고객 문의을 처리하고, 그 이상의 복잡한 사안은 사람 상담사에게 전달합니다.

4. 학습(Learning): AI 에이전트는 모든 상호작용을 통해 학습하며, 지식 데이터베이스를 계속 업데이트해 정확도와 효율성을 개선합니다. 이를 통해 변화하는 고객 기대에 더욱 잘 적응하고, 반복 사용자와의 소통을 더욱 개인화 할 수 있습니다.

기존 AI는 특정 작업에서 사람의 도움이 필요했지만, AI 에이전트는 고객 지원, 제품 추천, 후속 조치 자동화 등 다양한 업무를 독자적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 업무 효율과 생산성을 높일 뿐만 아니라, 실시간으로 개인화된 고객 서비스를 제공하여 고객 경험을 크게 개선할 수 있습니다.

AI 에이전트의 실제 활용 사례를 자세히 살펴보겠습니다.

AI 에이전트는 추론을 통해 문제를 해결합니다.

사람이 목표를 설정하면, AI 에이전트는 해당 비즈니스 목표를 달성하기 위한 최적의 방법을 찾아냅니다.

예를 들어, 고객 서비스 AI 에이전트에 ‘고객 문의 해결’이라는 목표를 부여하면, 에이전트는 자동으로 고객에게 적절한 질문을 하고 내부 문서를 참고하여 해결책을 제시합니다. 고객의 답변과 미리 정해진 행동 범위(가드레일)를 고려해 직접 문의를 처리하거나, 필요한 경우 상담사에게 티켓을 이관합니다.

복잡한 문제에 부딪혔을 때, AI 에이전트는 이를 처리 가능한 작은 단위로 나누는 계획을 세웁니다. 이를 통해 기존의 AI가 다루기 어려웠던 여러 변수가 얽힌 복잡한 업무 워크플로우도 지원할 수 있습니다.

또한, 계획을 세우는 과정에서 정보나 기능의 부족한 부분을 파악할 수 있습니다. 이러한 자체 판단 능력 덕분에 예상치 못했던 어려움에 쉽게 적응하고, 외부 도구 및 데이터를 통합해 특수한 문제들을 해결할 수 있습니다.

도구 호출(Tool Calling): 단일 AI에서 복합 AI로의 진화

컴퓨터 지능이 발전해 온 것처럼, AI 에이전트는 외부 도구와 데이터를 활용하여 주어진 목표를 달성하며 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.

기존의 생성형 AI는 미리 정해진 능력과 학습된 고정 데이터의 범위 안에서만 작동하며, 단일(monolithic) 모델이라는 한계에 묶여있었습니다. 예를 들어, 챗GPT는 방대한 인터넷 데이터를 학습하지만, 특정 기업의 고객서비스 규정에 대해서는 답변할 수 없습니다. 단일 언어 모델이기에 학습된 데이터 외의 정보에는 접근할 수 없는 폐쇄적인 시스템이었기 때문입니다.

AI 에이전트는 이러한 한계를 극복합니다. AI 에이전트는 복합(Compound) AI 시스템으로서, 외부 데이터를 동적으로 수집하고 처리하여 모델에 통합함으로써 문제를 해결합니다. 또한 API, 소프트웨어 시스템, 다른 AI 에이전트 등 다양한 도구를 연동하여 목표를 달성합니다.

예를 들어, 고객이 복잡한 기술 문제를 문의했을 때 AI 에이전트는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

1. 기업 데이터베이스 내 과거 상담 기록과 기기 로그를 검색

2. API를 통해 여러 경로로 실시간 진단을 요청

3. 수집된 데이터를 분석하여 잠재적 원인 식별 및 해결책 제시

이처럼 도구 호출, 실시간 분석, 모듈 방식을 결합한 AI 에이전트는 기존 AI의 한계를 넘어 복잡한 업무 처리가 가능합니다.

지속적인 학습과 개선

AI 에이전트는 모든 상호작용을 통해 학습하며, 추론 능력을 발전시키고 정확도와 성능을 지속적으로 향상합니다. 이는 상호작용 데이터를 지식 데이터베이스(메모리)에 저장하고, 다른 에이전트나 인간 관리자로부터 피드백을 받는 과정을 통해 이루어집니다.

예를 들어, 이커머스 환경에서 AI 에이전트가 고객지원과 맞춤형 제품 추천을 담당한다고 가정해보겠습니다. AI 에이전트는 고객과 소통하면서 고객의 행동, 선호도, 불편사항, 트렌드, 성공적인 해결 사례 등을 파악하고 이를 데이터베이스에 저장합니다.

이러한 과정을 통해 AI 에이전트는 데이터 피드백 순환 구조를 만들어 변화하는 고객의 요구나 비즈니스 환경에 효과적으로 적응합니다. 또한, 재방문 고객에 대한 전체 이용 기록과 맥락을 활용하여 더 깊이 있는 개인 맞춤 서비스를 제공함으로써, 구매 전환율과 고객경험을 크게 개선할 수 있습니다.

AI 에이전트의 이러한 자체 개선 과정은 다른 AI 에이전트들의 피드백을 통해 더욱 강화됩니다. 이를 통해 인간이 사람의 개입이 필요한 상황을 줄일 수 있습니다.

AI 에이전트의 7가지 장점

AI 에이전트는 기업 운영과 고객 경험을 획기적으로 개선할 수 있는 확장 가능한 솔루션입니다.

• 연중무휴 서비스 제공: AI 에이전트는 24시간 365일 끊김 없이 고객 문의를 처리합니다. 운영 시간의 제약 없이 고객의 셀프 서비스 요구를 충족시켜 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

• 높은 업무 효율성: 다수의 고객 문의를 동시에 처리하여 응답 시간을 단축하고, 고객 서비스의 운영 효율성을 크게 높입니다. 기업은 높은 서비스 품질을 유지하면서도 더 많은 문의를 처리할 수 있습니다.

• 비용 절감 효과: 일상적인 문의의 최대 80%를 자동화하여 고객서비스팀의 업무 부담을 줄입니다. 이로써 상담사들은 복잡하고 민감한 사안에 집중할 수 있으며, 직원의 번아웃을 예방할 수 있습니다.

• 고객 경험 개선: AI 에이전트는 맞춤형 답변을 신속히 제공하여 고객과의 소통, 만족도, 충성도를 전반적으로 개선합니다. 저장된 데이터를 활용해 개인화된 서비스를 제공하고, 이를 학습에 반영하여 더욱 정확하고 상황에 맞는 응답으로 고객 만족도를 높입니다.

• 맞춤형 솔루션 제공: 고객의 현재 행동과 과거 소통 기록을 개인별 맞춤 솔루션, 제품, 서비스를 추천합니다.

• 데이터 기반 통찰력: AI 에이전트는 실시간으로 방대한 고객 데이터를 수집, 처리, 통합할 수 있습니다. 이를 통해 고객 프로필을 세분화하고, 선제적으로 문제를 식별하며, 고객 감정 패턴을 분석하여 더 나은 의사결정을 돕습니다. 또한, 이러한 통찰을 데이터베이스에 저장하여 지속적으로 성능을 개선합니다.

• 쉬운 확장성: 적절한 인프라를 갖춘 업체를 선택하면, AI 에이전트를 쉽게 확장하여 무제한으로 고객 문의를 처리할 수 있습니다. 특히, 높은 서비스 품질을 유지하며 사업을 확장하려는 기업에 적합한 해결책입니다.

AI 에이전트 적용사례

이제 AI 에이전트가 다양한 환경에서 어떻게 유연하게 활용되는지 살펴보겠습니다.

고객 서비스용 AI 에이전트

AI 에이전트는 고객 서비스 경험을 혁신적으로 개선합니다. 실시간 상황과 과거 소통 데이터를 분석하여 일상적인 고객 응대를 수준 높은 맞춤형 경험으로 전환합니다. 이로써 사람의 개입을 최소화하면서도 고객 지원의 효율성과 디지털 경험을 크게 개선할 수 있습니다.

예를 들어, 통신사의 AI 에이전트는 연결 문제 해결을 위해 단계별 문제 해결 절차를 안내하고, 실시간으로 네트워크를 점검하며, 필요시 기사 방문까지 예약할 수 있습니다. 이 모든 과정이 사람의 개입 없이 자동으로 이루어집니다.

주요 장점:

• 선제적 지원: AI 에이전트를 웹사이트, 모바일 앱, 고객 지원 채널에 구현하면, 고객의 행동 패턴과 과거 소통 기록을 바탕으로 필요한 서비스를 미리 예측할 수 있습니다. 문제가 발생하기 전에 해결책을 제시하여 고객 불편을 최소화합니다.

• 맥락 기반 업무 이관: 상담사에게 업무를 이관하기 전, AI 에이전트는 모든 과거 소통 내역과 실시간 데이터를 결합하여 더 빠르고 정확한 해결책을 제시합니다.

이커머스용 AI 에이전트

이커머스 환경에서 AI 에이전트는 고객 경험 개선, 맞춤형 상품 추천, 백엔드 운영 효율화 등 다양한 이점을 제공합니다. 예를 들어, AI 에이전트를 통해 고도로 개인화된 상품 추천이 가능합니다. AI 에이전트는 데이터베이스에 저장된 사용자의 활동과 선호도를 분석하여 신규 또는 재방문 고객에게 가장 적합한 제품을 추천합니다. 이를 통해 반품률을 낮추고, 구매 전환율을 높이며, 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

주요 장점:

• 실시간 재고 관리: AI 에이전트는 실시간으로 판매 추이와 공급업체 데이터를 분석하여 재고 수준을 최적화합니다. 이로써 재고 부족이나 과잉을 방지합니다.

• 맥락 기반 상호작용: AI 에이전트는 실시간으로 고객 데이터와 행동 신호를 분석해 맞춤형 경험을 제공하는 등 완벽한 옴니채널 경험을 선사합니다.

헬스케어용 AI 에이전트

의료 분야에서 AI 에이전트는 기존 AI 챗봇의 예약 자동화, 환자 분류 기능을 넘어, 개인별 맞춤 치료를 제공하고 운영을 효율화하여 환자의 치료 결과를 적극적으로 개선합니다. 정적인 AI 시스템과 달리, AI 에이전트는 개별 환자의 요구에 맞춰 신뢰와 교감을 바탕으로 한 맞춤형 경험을 제공합니다. 궁극적으로 이는 환자의 건강 증진으로 이어질 수 있습니다.

예를 들어, 병원은 모바일 앱에 AI 에이전트를 도입해 당뇨 환자를 효과적으로 관리할 수 있습니다. AI 에이전트는 웨어러블 기기를 통해 실시간으로 환자의 혈당 수치를 모니터링하고, 식습관과 생활습관 개선을 위한 조언을 제공합니다. 잠재적 문제가 감지되면 돌봄 제공자와 환자에게 동시에 인앱 알림을 보냅니다.

주요 장점:

• 실시간 증상 모니터링과 관리: AI 에이전트는 광범위한 의료 데이터베이스와 사용자 응답을 바탕으로 맞춤형 질문을 생성하고, 환자 증상에 따른 적절한 지침을 제공합니다.

• 맞춤형 만성질환 관리: AI 에이전트는 환자 데이터를 실시간으로 추적하여 투약, 운동, 식단 변경 등에 대한 알림을 보내고, 필요한 경우 의료진에게 상황을 보고할 수 있습니다.

금융용 AI 에이전트

AI 에이전트는 금융 분야에서 상황에 맞는 의사결정을 자동화하고, 고객과의 소통을 한 단계 높은 수준으로 끌어올립니다. 단순한 규칙 기반 시스템과 달리, 실시간 데이터 분석과 예측 모델을 결합하여 고객 지원과 내부 운영을 최적화합니다.

예를 들어, 투자 플랫폼의 AI 에이전트는 실시간 시장 상황에 따라 개인별 맞춤 포트폴리오를 추천할 수 있습니다. 다양한 시장 변수와 고객 재무 상황을 고려하여 맞춤형 투자 조언을 실시간으로 제공합니다.

주요 장점:

• 실시간 이상 거래 탐지: AI 에이전트는 거래 패턴을 분석하여 비정상적인 활동을 즉시 파악하고 표시합니다. 이를 통해 고객과 이상 거래 팀에 실시간 알림을 제공합니다.

• 고도화된 맞춤 상담: AI 에이전트는 고객의 거래 내역, 저축 목표, 위험 성향 등을 분석하여 맞춤형 금융 제품을 추천합니다.

마케팅용 AI 에이전트

AI 에이전트는 디지털 마케팅 환경을 실시간으로 통합하여 정교한 캠페인 타겟팅과 개인화를 실현합니다.

고객 분석과 실시간 행동 데이터를 통합하고 새로운 정보를 데이터베이스에 저장함으로써, 트렌드를 분석하고 캠페인을 최적화하며, 고객의 전체 구매 여정에 맞춘 타겟팅으로 전환율을 극대화합니다.

주요 장점:

• 맞춤형 콘텐츠 생성: 콘텐츠 마케팅, 카피라이팅, 디자인용 AI 에이전트는 맞춤형 콘텐츠를 제작하며, 인간 검토자가 브랜드 정체성 부합 여부를 확인합니다. AI 에이전트는 협업을 통해 결과물을 지속적으로 개선하고, 캠페인 효과를 극대화하면서 브랜드 위험을 최소화하도록 접근 방식을 조정합니다.

• 고도화된 맞춤형 캠페인: AI 에이전트는 시장 데이터, 사용자 참여 동향, 플랫폼 분석, 실시간 사용자 입력 등을 바탕으로 광고 타겟팅과 캠페인 제작을 최적화합니다. 이를 통해 캠페인 투자 수익을 높이고, 통합된 분석으로 향후 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

성공적인 AI 에이전트 도입을 위한 9가지 핵심 조언

AI 에이전트 효과적으로 배포하기 위해 고려해야 할 사항들을 소개합니다.

1. 목표 설정: AI 에이전트를 통해 이루고자 하는 목표를 명확히 설정하세요. 고객 서비스 제공, 운영 효율화, 코드 개선 등 목표에 따라 특화된 에이전트를 설계할 수 있습니다. 명확한 목표는 구현 과정을 단순화하고 성과 측정을 용이하게 만듭니다.

2. 데이터 준비: AI 에이전트의 효과적인 운영을 위해서는 양질의 풍부한 업무 데이터가 필요합니다. 고객 데이터, 거래 내역, 소셜 미디어 등 관련 데이터를 수집하고 관리하는 체계를 구축하세요. 이를 통해 AI 에이전트가 정확하고 관련성 높은 결과를 도출할 수 있습니다.

3. 적합한 AI 에이전트 선택: 구체적인 사용 사례에 맞는 AI 에이전트를 선택하세요. 예를 들어, 반응형(reflexive) 에이전트는 고객 지원과 같은 단순한 업무에 적합하지만, 복잡한 문제 해결과 고객 요구 대응에는 목표 지향형(goal-oriented) 또는 학습형(learning) 에이전트가 더 적합합니다.

4. 시스템 및 도구 통합: AI 에이전트를 CRM, 데이터베이스, 제3자 도구와 원활하게 연결하세요. 이를 통해 AI 에이전트가 환경 내에서 필요한 도구와 데이터를 활용하여 효과적으로 문제를 해결하고 최상의 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

5. 에이전트 학습: AI 에이전트의 효율을 극대화하기 위해 AI 에이전트를 업무 데이터로 학습을 진행하세요. 고객 상담 기록, 통화 내용, CRM 데이터, 내부 문서 등을 기반으로 AI 에이전트가 업무 환경에 맞는 서비스를 제공하도록 훈련합니다.

6. 관리 체계 수립: AI 에이전트가 자율적으로 업무를 수행하더라도 정확성, 적절성, 규정 준수를 위한 검증 체계가 필요합니다. 사람의 개입이 필요한 시점을 명확히 하고, 복잡하거나 민감한 상황에 대한 안전장치를 마련해야 합니다.

7. 모니터링 및 최적화: AI 에이전트의 성능을 정기적으로 점검하여 비즈니스 목표에 부합하는 정확한 서비스를 제공하는지 확인하세요. 사용자 의견을 수렴하고 성과를 측정하여 고객 기대에 맞춰 지속적으로 개선합니다.

8. 사용자 데이터 보호 및 프라이버시 보장: AI 에이전트는 많은 양의 민감한 사용자 정보를 처리하므로 철저한 보안 및 프라이버시 조치가 필수입니다. 데이터 보호 규정을 준수하고 정기적인 보안 점검을 실시해 사용자 개인정보를 보호하고 고객 신뢰를 유지하세요.

9. 고객 경험 중심 설계: AI 에이전트 설계 시 최종 사용자를 최우선으로 고려하세요. 신속하고 정확한 답변을 제공해 긍정적인 사용자 경험을 보장할 수 있는지 사전에 철저히 검토합니다.

AI 에이전트는 비즈니스 혁신을 이끌고 있습니다.

2025년에는 AI 에이전트가 기존에 사람이 담당하던 다양한 업무를 자동화하여 운영 효율과 고객 경험을 한 단계 높은 수준으로 끌어올릴 것입니다. 빠르게 변화하는 시장 환경에서 이 기술은 확장 가능한 방식으로 더 나은 생산성과 의사결정, 경쟁력 향상을 지원합니다.

혁신적인 AI 기술이 귀사의 비즈니스를 어떻게 변화시킬 수 있을지 궁금하신가요? 지금 센드버드 AI 에이전트에 대해 자세히 알아보시거나, 영업팀에 문의해보세요.

자주 묻는 질문(FAQ)