AI 에이전트의 성능은 기반 데이터만큼만 좋을 수 있습니다. 이는 project44 CEO인 Jett McCandless가 최근 FW Today 에피소드에서 FreightWaves CEO Craig Fuller에게 한 발언입니다. McCandless와 Fuller는 물류 산업이 AI를 어떻게 접근해야 하는지에 대해 논의했습니다. 즉, 내부 효율성 레버리지(efficiency lever)이자 고객 대면 제품으로서 말입니다.

project44의 Agentic Workflow Manager와 그 아래에 있는 AI 오케스트레이션 엔진은 고객들이 스스로 무언가를 구축할 필요 없이, 화주(shippers)와 물류 서비스 제공업체들이 매일 직면하는 데이터 품질 및 운영 자동화 문제를 해결하도록 설계되었습니다.

McCandless는 맥락(Context)이 핵심이라고 말합니다.

project44 접근 방식의 기반은 첫 번째 파티(first party, LunaPath 인수 등을 통해 확보)와 세 번째 파티 에이전트 제공업체(Happy Robot 및 Vooma 포함)를 모두 오케스트레이션하는 엔진을 구축하고, 이를 project44가 이미 고객들을 위해 보유하고 있는 맥락적 데이터 위에 계층화하는 것이었습니다.

McCandless는

실질적인 시사점은 운송업체(shippers)와 물류 서비스 제공업체(LSP)에게 AI 계층이 이미 플랫폼에 내장되어 있다는 것입니다. 시작하기 위해 통합 프로젝트, 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering), 또는 맞춤형 데이터베이스 작업이 필요하지 않습니다.

McCandless는 "이미 플랫폼에 내장되어 있고 코드가 아닌 클릭으로 작동하기 때문에 프롬프트 엔지니어가 필요하지 않다"고 말했습니다. "우리는 이미 맥락을 가지고 있기 때문에 이러한 데이터베이스를 설정할 필요가 없습니다. 정말 매우 쉽고 도입이 빠릅니다."라고 덧붙였습니다.

McCandless에 따르면, 배차 조정(Dispatch reconciliation)은 LTL 화물(LTL freight)을 운영하는 운송업체와 LSP에게 공감을 얻은 이 모델의 실질적인 사용 사례 중 하나입니다.