스마트하게 시작하세요: 상담원 응대 전에 프로세스를 진행하세요

에이전트형 AI는 기업용 소프트웨어 분야에서 가장 많이 논의되는 주제 중 하나로 빠르게 자리 잡고 있습니다. AI 에이전트, AI 기반 에이전트 시스템, 에이전트형 오케스트레이션과 같은 용어들이 곳곳에서 등장하고 있습니다.

이 분야를 탐구하고 있다면 가장 안전하고 효과적인 출발점은 완전 자율 에이전트가 아닙니다. 최대 자율성도 아니고, 기술이 있다는 이유만으로 소프트웨어에 AI를 추가하는 것도 절대 아닙니다.

어디서부터 시작해야 할지 아는 것은 훨씬 간단합니다.

이미 잘 알고 있는 비즈니스 프로세스부터 시작하세요.

그리고 만약 그 프로세스가 이미 모델링되어 있다면 Mendix 워크플로를 통해 에이전트 기능을 책임감 있고 유지 관리 가능한 방식으로 도입하기 위한 최상의 기반을 이미 확보했을 수 있습니다.

에이전트 중심의 오케스트레이션이란 실제로 무엇을 의미합니까?

이 용어를 실용적으로 만들어 봅시다.

에이전트 기반 오케스트레이션은 적응형 의사결정 능력을 어느 정도 갖춘 상태로 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 AI 기반 기능, 시스템 및 인간의 작업을 조율하여 결과를 달성하는 것을 의미합니다.

그 정의가 중요한 이유는 모든 AI 기능이 에이전트형인 것은 아니며, AI를 사용한다고 해서 모든 자동화 흐름이 에이전트형이 되는 것도 아니기 때문입니다.

에이전트 기반 오케스트레이션은 단순히 "워크플로우 내 AI"가 아닙니다. 이는 다음과 같은 요소들을 결합하는 것입니다.

• 프로세스 구조
• AI 기반 추론 또는 해석
• 단계별 작업
• 시스템 및 사람과의 상호작용
• 상황 또는 중간 결과를 기반으로 한 적응

다시 말해, 단순히 텍스트를 생성하거나 데이터를 분류하는 것만이 아닙니다. 유연성이 요구되는 의사 결정이나 조치가 필요한 프로세스에서 업무를 진척시키는 데 도움을 주는 것입니다.

바로 이런 이유로 오케스트레이션이 중요합니다. 진정한 가치는 단 하나의 AI 호출에 있는 것이 아니라, AI 기능이 워크플로, 비즈니스 규칙, 시스템 및 인간의 감독과 어떻게 조화롭게 작동하는지에 있습니다.

과장된 홍보가 아니라 과정부터 시작하세요

새로운 기술 트렌드가 등장하면 자율 에이전트가 스스로 결정을 내리고, 다른 에이전트와 협력하며, 변화하는 환경에 동적으로 적응하는 가장 진보된 비전부터 시작하고 싶은 유혹이 생깁니다.

그러한 미래가 현실이 될 수도 있지만, 대부분의 조직에게 가장 가치 있는 첫걸음은 훨씬 더 실용적입니다.

"어디에 상담원을 추가할 수 있을까요?"라고 묻기 전에, 한 걸음 물러서서 이미 존재하는 것들을 살펴보세요. 애플리케이션에서 이미 지원되는 비즈니스 프로세스는 무엇이며, 현재 얼마나 잘 작동하고 있는지 생각해 보세요. 병목 현상, 반복적인 단계, 불필요한 지연으로 인해 업무 속도가 느려지는 부분이 어디인지 생각해 보세요. 사용자가 의사 결정을 내리는 데 어려움을 겪는 부분이 어디인지, 지능형 지원이 어떻게 도움이 될 수 있을지 자문해 보세요. 또한 자동화하기에 충분히 구조화되어 있으면서도 AI가 단순히 복잡성을 더하는 것이 아니라 진정한 가치를 창출할 수 있을 만큼 유연한 작업은 무엇인지 파악해 보세요.

이것이 바로 기존 비즈니스 프로세스가 강력한 출발점이 되는 이유입니다. 기존 프로세스는 이미 실제 업무, 실제 사용자, 그리고 실제 가치를 나타내고 있기 때문입니다. 에이전트 기반 시나리오를 처음부터 만들어내는 대신, 이미 존재하는 것을 바탕으로 점진적으로 개선해 나갈 수 있습니다.

실용적인 팁

이미 Mendix Studio Pro의 워크플로우를 활용해 보세요. 그리고 다른 사람들과 공유해 보세요. Maia 그리고 마찰이 발생하는 지점, 즉 잠재적인 병목 현상과 반복적인 단계, 작업 속도가 느려질 수 있는 지점을 파악해야 합니다. 그런 다음 AI가 실질적인 가치를 더할 수 있는 부분을 질문하고, 각 기회가 자동화에 적합할 만큼 구조화되어 있으면서도 AI를 통해 진정으로 이점을 얻을 수 있을 만큼 유연한지 비판적으로 검토해야 합니다. 생각보다 훨씬 빨리 의미 있는 첫 번째 활용 사례를 발견하게 될 것입니다.

Mendix 워크플로는 자연스러운 기반입니다.

In Mendix 애플리케이션과 비즈니스 프로세스는 종종 다음과 같은 방식으로 모델링됩니다. Mendix 워크플로. 이것이 바로 워크플로가 에이전트 기반 오케스트레이션에 접근하는 매우 실용적인 진입점이라는 것을 의미합니다.

이미 앱에서 워크플로우를 사용하고 있다면 분명한 이점이 있습니다. 프로세스가 이미 명확하고 구조화되어 있기 때문입니다. 역할과 작업, 인수인계가 명확하게 구분되어 있으므로 의사 결정 지점을 쉽게 파악할 수 있어 자동화 기회를 더 쉽게 발견할 수 있습니다.

즉, 워크플로는 인텔리전스를 추가하기 전에 로드맵을 제공합니다.

이는 중요한데, 프로세스가 명확하지 않은 에이전트 기반 시스템은 이해하고 관리하고 유지하기가 어려워지기 쉽기 때문입니다. 작업 순서, 관련 담당자, 그리고 기대되는 비즈니스 성과를 알고 있다면, AI 기반 기능이 실제로 어떤 부분에서 가치를 더할 수 있는지 훨씬 더 잘 판단할 수 있습니다.

아직 워크플로우를 사용하고 있지 않다면요?

그렇다면 지금이 바로 그 문제를 새로운 시각으로 바라볼 적절한 시기일지도 모릅니다.

인공지능이 없더라도 워크플로는 다음과 같은 이점을 제공하기 때문에 가치가 있습니다.

• 지원서에 더 체계적인 구조를 더하세요
• 시간이 지남에 따라 유지 관리성이 향상됩니다.
• 개발자와 비즈니스 이해관계자 간의 더욱 명확한 협업
• 애플리케이션이 비즈니스 프로세스를 어떻게 지원하는지 더 잘 파악할 수 있습니다.

마지막으로 언급할 이 점이 특히 중요합니다. 비즈니스 이해관계자들이 업무 흐름을 이해할 수 있다면, 개선에 더욱 효과적으로 기여할 수 있습니다. 또한 프로세스가 이해하기 쉬우면 자동화나 에이전트 기반 동작이 자연스럽게 적용될 부분을 훨씬 쉽게 파악할 수 있습니다.

따라서 당장의 목표가 AI 에이전트를 탐색하는 것이라 하더라도, 워크플로우를 도입하는 것은 취할 수 있는 가장 현명한 사전 준비 단계 중 하나일 수 있습니다.

가치와 신뢰성을 입증한 후에야 에이전트의 역할을 확대해야 합니다.

이러한 접근 방식은 팀이 통제되고 비즈니스 목표에 부합하는 방식으로 실험 단계에서 실제 운영 단계로 전환하는 데 도움이 됩니다.

에이전트 기반 오케스트레이션에는 기술뿐 아니라 디자인도 필요합니다.

이 분야에서 가장 중요한 교훈 중 하나는 성공적인 에이전트 시스템은 단순히 모델을 입력하는 것만으로는 만들어지지 않는다는 것입니다.

이러한 시스템은 신중한 설계 선택을 요구합니다. 프로세스의 시작과 끝 지점, 각 단계에서 에이전트가 가져야 할 자율성의 정도, 그리고 인간의 감독이 필요한 부분을 신중하게 고려해야 합니다. 또한 시스템이 오류를 적절하게 처리하는 방법, 시간이 지남에 따라 시스템을 관리하는 방법, 그리고 시스템에 의존하는 사람들에게 시스템의 동작을 설명할 수 있는지 여부도 고려해야 합니다. 그리고 아마도 가장 중요한 것은 프로세스가 발전함에 따라 실제로 유지 관리할 수 있는 방식으로 구축되어야 한다는 점일 것입니다.

이것이 바로 프로세스 모델링이 매우 중요한 또 다른 이유입니다. 현재 프로세스가 어떻게 작동하는지 설명할 수 없다면, AI 기반 행동이 도입될 때 관리하기가 훨씬 더 어려워질 것입니다.

에이전트 기반 오케스트레이션은 프로세스 설계를 대체하는 것이 아니라 발전시키는 것입니다.