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AI 에이전트는 단순 반복 작업을 넘어 요청을 해석하고, 여러 단계를 거쳐 정보를 수집하며 다양한 시스템과 연동할 수 있습니다. 이는 기존 자동화 도구의 한계를 극복하여 고객 문의 처리나 문서 작업 등 복잡한 기업 워크플로우를 지원합니다. 따라서 기업들은 맞춤형 자동화를 위해 전문 AI 에이전트 개발자 고용을 고려해야 합니다.
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원문 바로가기기업들은 비용을 늘리지 않으면서 더 많은 업무를 처리해야 한다는 지속적인 압박에 직면해 있습니다. 고객들은 빠른 답변을 기대하고, 직원들은 반복적인 작업을 줄이고 싶어 하며, 사업주는 일상 운영에 대한 더 나은 통제력을 필요로 합니다. 전통적인 자동화 도구는 기본적인 활동은 처리할 수 있지만, 작업이 여러 단계를 포함하거나, 정보가 변경되거나, 의사결정이 필요한 경우에는 종종 어려움을 겪습니다.
바로 이 지점에서 AI 에이전트(AI agents)가 유용해지고 있습니다.
고정된 지침을 따르는 기본적인 자동화 소프트웨어와 달리, AI 에이전트는 요청을 해석하고, 정보를 수집하며, 연결된 도구를 사용하고, 제한적인 인간의 개입만으로 특정 작업을 완료할 수 있습니다. 이들은 기업이 고객 문의를 관리하고, 문서를 처리하며, 기록을 업데이트하고, 다양한 소프트웨어 시스템 전반에 걸쳐 업무를 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
기업들이 2027년을 준비함에 따라 이러한 기능에 대한 관심은 커질 가능성이 높습니다. 기업들은 자신들의 특정 워크플로우를 지원하기 위해 기성품 도구 이상의 것을 필요로 할 것입니다. 또한 AI 에이전트를 구축하고, 연결하고, 테스트하며, 유지 관리하는 방법을 이해하는 숙련된 개발자들 역시 필요합니다.
AI 에이전트 개발자를 고용하는 것은 기업들이 직원들에게 소프트웨어의 한계를 우회하도록 강요하기보다는 실제 필요에 맞춰 설계된 자동화 시스템을 만들 수 있도록 도울 수 있습니다.
하지만 회사들은 왜 전문 개발자에 투자해야 하며, 2027년에 AI 에이전트로부터 무엇을 기대할 수 있을까요? 실질적인 이유들을 살펴보겠습니다.
AI 에이전트는 목표를 이해하고, 필요한 행동을 결정하며, 사용 가능한 도구를 사용하여 작업을 완료할 수 있는 소프트웨어 시스템입니다.
예를 들어, 고객이 온라인 상점에 배송 지연에 대해 문의하는 상황을 가정해 봅시다. 기본적인 챗봇은 추적 페이지 링크를 제공할 수 있습니다. 하지만 회사의 시스템과 연결된 AI 에이전트는 주문 상태를 확인하고, 배송 정보를 검토하며, 지연 원인을 파악하고, 최신 사용 가능한 세부 정보에 기반하여 답변을 준비할 수 있습니다.
만약 요청이 환불이나 다른 민감한 조치를 필요로 한다면, 이 에이전트는 승인을 위해 직원에게 전달할 수 있습니다.
연결된 작업을 처리하는 이 능력은 AI 에이전트를 기존 자동화와 다르게 만듭니다.
AI 에이전트는 일반적으로 여러 단계를 거쳐 작동합니다:
정확한 프로세스는 에이전트가 어떻게 설계되었는지에 따라 달라집니다.
일부 에이전트는 회사 문서를 사용하여 질문에 답변합니다. 다른 에이전트들은 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어, 회계 플랫폼, 재고 시스템 또는 내부 애플리케이션과 상호 작용합니다.
기업은 또한 별도의 책임을 처리하고 필요할 때 정보를 교환하는 여러 에이전트를 개발할 수 있습니다.
목표는 모든 프로세스에서 직원을 제거하는 것이 아닙니다. 판단이 필요한 결정에 대한 책임은 사람이 지니되, 수동 작업을 줄이는 것입니다.
기업들은 이미 송장 전송, 약속 예약, 보고서 생성과 같은 활동을 자동화하는 소프트웨어를 사용하고 있습니다. 이러한 도구 중 다수는 미리 정의된 규칙에 의존합니다.
이러한 접근 방식은 작업이 예측 가능할 때 효과적입니다.
정보가 다양한 형식으로 도착하거나, 고객 요청이 다양하거나, 직원이 하나의 업무를 완료하기 위해 여러 애플리케이션 사이를 전환해야 할 때 문제가 발생합니다.
AI 에이전트는 이러한 상황을 처리하는 또 다른 방법을 제공합니다.
적절하게 개발된 에이전트는 들어오는 정보를 읽고, 다음 단계를 결정하며, 승인된 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 또한 정보가 누락되었을 때 이를 인식하고 명확한 설명을 요청할 수도 있습니다.
2027년까지 기업들은 고립된 작업 대신 연결된 워크플로우를 처리하는 자동화를 점점 더 기대하게 될 것입니다.
판매 프로세스를 가정해 봅시다. 기존의 자동화 도구는 누군가 문의 양식을 제출할 때 이메일을 보내는 정도일 수 있습니다. 반면 AI 에이전트는 해당 문의 내용을 검토하고, 리드를 분류하며, 관련 제품 정보를 확인하고, 영업 시스템을 업데이트한 다음, 승인을 위해 개인화된 후속 조치를 준비할 수 있습니다.
차이점은 하나의 워크플로우 내에서 처리할 수 있는 연결된 활동의 수입니다.
그럼에도 불구하고 성공적인 자동화를 위해서는 계획이 필요합니다. 기업은 어떤 작업을 자동화해야 하는지, 에이전트가 어떤 정보에 접근할 수 있는지, 그리고 직원이 개입해야 하는 시점을 결정해야 합니다. 이것이 바로 숙련된 개발자가 여전히 중요하게 남는 이유입니다.
반복적인 관리 업무는 직원들의 시간을 소모합니다. 스프레드시트를 업데이트하거나, 고객 세부 정보를 전송하고, 문서 정보를 확인하며, 일상 보고서를 준비하는 것은 사소한 활동처럼 보일 수 있습니다. 하지만 수백 건의 거래를 거치면서 이러한 활동들은 누적됩니다.
AI 에이전트 개발자는 반복적인 프로세스를 식별하고 적절한 부분의 작업을 처리할 수 있는 소프트웨어를 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 에이전트를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
직원이 모든 단계를 수동으로 완료하는 대신, 예외 사항을 검토하고 주의가 필요한 작업에 집중할 수 있습니다. 이것이 모든 프로세스가 자동화되어야 한다는 의미는 아닙니다. 법적 의무, 민감한 정보 또는 중대한 재정적 결정과 관련된 활동은 더 강력한 승인 요건이 필요할 수 있습니다.
훌륭한 개발자는 이러한 경계를 이해합니다. 진정한 이점은 비즈니스 운영에 대한 통제력을 잃지 않으면서 불필요한 수동 단계를 줄이는 데서 나옵니다. 모든 회사는 다르게 운영됩니다.
의료 서비스 제공업체는 예약 및 환자 커뮤니케이션을 처리하는 방식이 주문 및 반품을 관리하는 소매 회사와 다릅니다. 물류 사업은 소프트웨어 개발 회사와 다른 요구사항을 가집니다.
기성(ready-made) AI 도구는 일반적인 작업을 처리할 수 있지만, 모든 워크플로우를 지원하지 못할 수 있습니다.
맞춤형 AI 에이전트 개발은 기업에게 시스템 운영 방식에 대한 더 많은 통제권을 부여합니다.
개발자는 기존 프로세스, 소프트웨어 애플리케이션, 접근 권한 및 비즈니스 규칙을 기반으로 에이전트를 설계할 수 있습니다.
예를 들어, 제조 회사는 재고 수준을 검토하고, 가능한 부족분을 식별하며, 구매 권장 사항을 준비하는 에이전트가 필요할 수 있습니다.
전문 서비스 회사는 프로젝트 문서를 정리하고, 마감일을 추적하며, 상태 업데이트를 준비하는 에이전트를 선호할 수 있습니다.
두 회사 모두 AI 에이전트를 사용하지만, 그 요구사항은 상당히 다릅니다.
맞춤형 개발은 또한 기업이 에이전트가 직원과 어떻게 소통하는지, 어떤 작업에 승인이 필요한지, 그리고 완료된 행동이 어떻게 기록되는지를 결정할 수 있도록 합니다.
팀이 필요로 하지 않는 기능에 돈을 지불하면서 부족한 기능을 고군분투하는 이유는 무엇일까요?
목적에 맞게 구축된 에이전트는 불필요한 복잡성을 추가하지 않으면서 정의된 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.
고객 지원팀은 주문, 청구(billing), 예약, 계정 정보 및 서비스 가용성에 대한 질문을 자주 처리합니다.
이 질문들 중 다수는 인식 가능한 패턴을 따릅니다.
AI 에이전트는 고객 요청을 검토하고, 관련 정보를 검색하며, 승인된 커뮤니케이션 채널을 통해 응답함으로써 도움을 줄 수 있습니다.
예를 들어, 에이전트는 사용 가능한 시간대를 확인하고 확인 후 예약을 업데이트함으로써 고객의 예약 변경을 도울 수 있습니다.
또한 복잡한 문제를 지원 담당자에게 전달하기 전에 세부 정보를 수집할 수도 있습니다.
이는 직원들이 수동으로 처리해야 하는 일상적인 요청의 수를 줄일 수 있습니다.
기업은 또한 인간 담당자가 필요하지 않은 업무에 대해 표준 근무 시간 외에도 지원을 제공할 수 있습니다.
하지만 고객 서비스 자동화는 신중한 설계가 필요합니다. 에이전트는 임의로 환불 정책을 만들거나, 이용 불가능한 서비스를 약속하거나, 적절한 승인 없이 계정 변경을 해서는 안 됩니다.
개발자는 시스템을 정확한 비즈니스 정보에 연결하고 불확실한 상황을 처리하기 위한 명확한 규칙을 수립해야 합니다. 이러한 통제 장치가 마련되면 AI 에이전트는 직원들이 복잡한 고객 요구 사항에 집중할 수 있도록 하면서도 더 빠른 서비스를 지원할 수 있습니다.
많은 기업들은 이미 운영 관리를 위해 여러 애플리케이션을 사용하고 있습니다. 영업팀은 CRM 소프트웨어를 사용할 수 있고, 재무 부서는 회계 플랫폼을 사용합니다. 인사팀은 별도의 시스템을 통해 직원 정보를 관리하며, 고객 지원 부서는 티켓팅(ticketing) 애플리케이션에 의존합니다. 이러한 도구들 사이에서 정보를 이동시키는 과정에는 상당한 수동 작업이 필요할 수 있습니다.
AI 에이전트 개발자는 승인된 정보가 호환되는 시스템 간에 이동할 수 있도록 연결을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트는 지원 플랫폼을 통해 고객 요청을 받고, CRM에서 계정 정보를 검색하며, 청구 기록을 확인하고, 다음 조치를 준비할 수 있습니다. 이러한 연결이 없다면 직원들은 여러 애플리케이션을 열고 동일한 확인 절차를 반복해야 할 수도 있습니다.
개발자들은 워크플로우(workflow)를 활성화하기 위해 API, 보안 인증 방식(secure authentication methods), 그리고 기타 지원되는 연결 방식을 사용합니다. 또한 서비스가 이용 불가능하거나, 요청이 실패하거나, 정보가 일치하지 않는 상황도 처리해야 합니다. 이러한 세부 사항들이 중요합니다.
시연 중에는 작동하지만 일반적인 업무 활동 중에 실패하는 시스템은 그다지 유용하지 않습니다. 숙련된 개발자들은 에이전트가 일상 운영에 사용되기 전에 오류, 접근 제한, 예상치 못한 입력 등을 대비하여 계획을 세웁니다.
운영 비용(operational expenses) 절감은 기업들이 AI 자동화를 고려하는 이유 중 하나입니다.
일상적인 관리 활동은 종종 직원들이 소프트웨어를 통해 부분적으로 처리할 수 있는 작업에 시간을 쓰도록 요구합니다.
AI 에이전트는 반복 가능한 단계를 자동화함으로써 이러한 수요를 줄일 수 있습니다.
예를 들어, 대량의 고객 문의를 처리하는 회사는 에이전트를 사용하여 요청을 분류하고, 계정 세부 정보를 검색하며, 응답을 준비할 수 있습니다. 이는 직원들이 기본 정보를 수집하는 데 쓰는 시간을 줄일 수 있습니다.
하지만 비용이 발생합니다. 맞춤형 AI 에이전트는 개발(development), 테스트(testing), 호스팅(hosting), 소프트웨어 접근(software access), 모니터링(monitoring) 및 지속적인 유지보수(ongoing maintenance)가 필요합니다. 일부 시스템은 정보를 처리할 때마다 사용량 기반 요금(usage-based charges)을 발생시키기도 합니다.
기업은 프로젝트에 착수하기 전에 이러한 비용을 평가해야 합니다. 유용한 비용 평가는 개발 비용(development expenses), 예상 작업량(expected task volume), 절약되는 직원 시간(employee time saved), 오류율(error rates), 그리고 미래 유지보수 요구 사항(future maintenance requirements)을 고려해야 합니다.
가장 저렴한 해결책이 항상 최선의 선택은 아닙니다. 설계가 미흡한 에이전트는 잘못된 행동이나 반복적인 실패를 통해 추가적인 작업을 만들 수 있습니다.
숙련된 개발자는 측정 가능한 재정적 이익을 지원하는 실용적인 접근 방식을 기업이 선택하도록 돕습니다. 비즈니스 결정은 정확하고 시기적절한 정보에 달려 있습니다.
하지만 유용한 데이터는 종종 스프레드시트(spreadsheets), 데이터베이스(databases), 보고서(reports), 그리고 개별 애플리케이션에 분산되어 있습니다. 직원들은 검토하기 전에 정보를 수집하는 데 몇 시간을 보낼 수도 있습니다.
AI 에이전트는 승인된 데이터를 수집하고 이해하기 쉬운 형식으로 준비하는 것을 도울 수 있습니다. 예를 들어, 영업 관리자는 내부 에이전트에게 주간 판매 활동을 요약하고, 기한이 지난 후속 조치를 식별하며, 이전 기간과 결과를 비교하도록 요청할 수 있습니다.
에이전트는 연결된 시스템에서 정보를 검색하고 검토를 위한 보고서를 준비할 수 있습니다. 하지만 이것이 에이전트를 비즈니스 판단(business judgment)의 대체재로 만드는 것은 아닙니다. 데이터는 불완전할 수 있고, 계산은 부정확할 수 있으며, 생성된 설명은 검증이 필요할 수 있습니다.
개발자들은 에이전트를 신뢰할 수 있는 데이터 소스에 연결하고, 확립된 계산 방법을 사용하며, 보고된 정보가 어디에서 왔는지 보여줌으로써 이러한 위험을 줄일 수 있습니다.
그 결과는 직원들이 이미 사용할 권한이 있는 정보에 더 편리하게 접근할 수 있게 됩니다.
기업이 성장함에 따라 일상적인 업무량은 종종 증가합니다.
고객이 많아질수록 더 많은 지원 요청이 발생하고, 거래가 많을수록 처리해야 할 추가 기록이 생깁니다. 프로젝트가 많아지면 보고 및 조정 요구 사항이 더욱 커집니다.
관리 업무량의 모든 증가에 대해 직원을 고용하는 것은 현실적이지 않을 수 있습니다.
AI 에이전트는 기업이 특정 유형의 증가하는 수요를 관리하도록 도울 수 있습니다.
예를 들어, 표준 고객 문의를 처리하는 에이전트는 수동 노력의 비례적 증가 없이 추가 요청을 처리할 수 있습니다.
개발자들은 작업을 분배하고, 요청 대기열(request queue)을 관리하며, 처리 한계를 모니터링하는 시스템을 설계할 수 있습니다.
하지만 확장성(Scaling)은 여전히 자원을 필요로 합니다.
사용량이 많아지면 컴퓨팅 비용이 증가할 수 있으며, 외부 서비스는 수락하는 요청 수에 제한을 부과할 수 있습니다.
따라서 적절하게 계획된 시스템은 이러한 제약 조건들을 고려해야 합니다.