작성자 InvestGlass에 의해 11 8월 2025에 작성됨.

에이전트 AI란 무엇인가요?

에이전트 정의 에이전트 세계로의 혁신적 도약: 에이전트의 정의

에이전트 AI는 인공지능의 진화에서 가장 중요한 혁신 중 하나입니다. 자동화를 통한 생산성 향상에 주로 초점을 맞추었던 이전의 혁신과 달리 에이전트 AI 시스템은 여러 AI 에이전트를 조정하여 인간의 감독을 제한하면서 복잡한 작업과 프로세스를 관리하는 자율적인 AI 프레임워크입니다. 에이전트형 AI 시스템 내에서 AI 에이전트는 인식, 추론, 행동이 가능한 지능적인 개체로, 더 넓은 시스템의 구성 요소로 작동합니다. 이러한 시스템은 특정 작업을 수행할 뿐만 아니라 독립적으로 작동하고, 스스로 목표를 설정하고 추구하며, 인간과 기계의 상호 작용 방식을 근본적으로 재구성하도록 설계되었습니다.

그렇다면 기업은 어떻게 이 혁신적인 기술을 효과적으로 수용할 수 있을까요? 바로 이 지점에서 InvestGlass가 중요한 파트너로 나서게 됩니다. InvestGlass는 조직이 복잡한 워크플로를 자동화하고, 자율적인 의사결정을 내리고, 사람의 개입을 최소화하면서 지속적으로 학습할 수 있도록 지원하는 에이전트 AI 시스템 개발을 선도하고 있습니다. InvestGlass는 고급 AI 모델과 확장 가능한 컴퓨팅 성능을 통합함으로써 기업이 에이전트 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 산업 전반의 효율성, 적응성 및 혁신을 촉진할 수 있도록 지원합니다.

이는 단순한 기술 업그레이드가 아니라 기업 워크플로우의 재구상입니다. AI 시스템은 여러 AI 에이전트를 통합하여 복잡한 워크플로를 관리함으로써 기업이 진화하는 고객 요구에 더 빠르고 적응력 있게 대응할 수 있도록 지원합니다. 에이전트 AI 시스템은 독립적으로 작동하여 산업 전반에 걸쳐 복잡하거나 일상적인 작업을 수행할 수 있으며, 종종 사람의 감독을 최소화할 수 있습니다. 또한 사람의 직접적인 개입 없이도 변화하는 비즈니스 요구사항에 적응하면서 자율적으로 목표를 설정하고 추구할 수 있습니다. 보험업계에서는 자율 시스템이 오류가 발생하기 쉬운 보험금 청구 심사를 간소화하고, 산업계에서는 지능형 자동화를 통해 재고 불일치를 사전에 해결하고, 소매업계에서는 생성형 AI가 대규모 맞춤형 솔루션을 제공하며, 생명과학 업계에서는 AI 에이전트가 의약품 발견과 같은 복잡한 워크플로우를 가속화하는 등 산업 전반에서 이러한 변화가 이미 뿌리를 내리고 있습니다. 에이전트 AI 시스템은 데이터를 처리하여 상황을 인식하고 추론하며 자율적인 의사 결정을 내림으로써 실시간 상호 작용과 복잡한 계획을 가능하게 합니다. 자율적 의사 결정은 에이전트 AI 시스템의 핵심 기능으로, 사람의 입력 없이도 독립적으로 정보를 분석하고 행동할 수 있습니다.

이러한 실제 적용 사례는 단순한 개념 이상의 의미를 지닙니다. BCG의 최신 IT 구매자 펄스 체크에 따르면, 90% 이상의 기업이 향후 3년 이내에 에이전트 AI 솔루션을 배포할 의향이 있다고 답했습니다. 소프트웨어 기업의 특허 출원에서 에이전트 AI에 대한 언급은 지난 1년 동안 12배 증가했으며, 이는 기업 환경에서 에이전트 AI의 중요성이 커지고 있음을 보여줍니다. 한편, 주요 소프트웨어 공급업체들은 자율 에이전트의 역량을 강화하고 비즈니스 프로세스 전반에서 AI 애플리케이션을 향상시키는 데 중점을 둔 제품 출시와 인수를 통해 에이전트 AI를 전략적 우선 순위로 삼고 있습니다.

에이전트는 머신 러닝을 사용하여 실제 사례에서 영감을 받아 독립적으로 작동하는 자율 시스템을 강화하는 것을 의미합니다.

시장에 미치는 영향도 마찬가지로 막대합니다. 전 세계적으로 에이전트 AI는 1조 4천억 달러의 잠재적 기회를 제공하며, 미국에서만 현재 미국의 전통적인 엔터프라이즈 서비스 지출을 능가하는 1조 4천500억~4조 5천억 달러에 달합니다. 클라우드 컴퓨팅의 궤적을 따른다면 이 1조 4,000억~6,000억 달러의 글로벌 기회는 빠르면 2035년에서 2040년 사이에 실현될 수 있습니다. 이러한 맥락에서 InvestGlass와 같은 플랫폼을 포함한 파트너 에코시스템은 도입과 가치 창출을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.

InvestGlass는 스스로를 이러한 변화의 중요한 촉매제라고 생각합니다. 단순히 기존 시스템에 AI 도구를 추가하는 것이 아니라 자율적인 의사 결정, 지속적인 학습, 최소한의 인간 개입으로 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있는 에이전트 AI 시스템을 지원하는 인프라를 구축하고 있습니다. 이를 통해 금융 기관과 기업 고객이 새로운 에이전트 세계에 적응할 뿐만 아니라 이를 선도할 수 있도록 지원하는 것이 목표입니다.

에이전트의 세계: InvestGlass가 AI 기반 자동화의 미래를 수용하는 방법

에이전트 AI 시스템의 부상은 특히 프로세스 자동화와 의사 결정에 크게 의존하는 부문에서 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. InvestGlass는 금융 서비스, 고객 참여, 공급망 관리 분야에서 에이전트 AI와 그 실제 적용에 대한 심층적인 이해를 반영하는 이 흥미로운 변화의 도구 구축에 전적으로 참여하고 있습니다.

에이전트 세계 정의하기

에이전트 AI는 다음을 의미합니다. 인공 지능 시스템, 특히 자율 AI 에이전트는 동적인 환경에서 복잡한 목표를 추구하기 위해 독립적으로 행동할 수 있습니다. 이러한 맥락에서, 에이전트 최소한의 사람의 개입으로 주도권을 갖고, 결정을 내리고, 특정 작업을 수행할 수 있는 능력을 보유하는 것을 의미합니다.

이러한 시스템은 대규모 언어 모델, 머신러닝 알고리즘, 강화 학습 및 자연어 처리를 결합하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 인사이트를 생성하며 사용자 선호도와 과거 상호 작용을 기반으로 적응합니다. 그 결과 복잡한 워크플로를 처리할 수 있는 지능형 자동화 프레임워크가 탄생하여 과거에는 인간 작업자의 영역이었던 작업을 처리할 수 있게 되었습니다.

에이전트 AI 기초

에이전트 AI는 사람의 감독을 최소화하면서 독립적으로 추론하고 계획하고 조치를 취할 수 있는 차세대 인공지능 시스템을 말합니다. 직접적인 지시나 지속적인 감독에 의존하는 기존 AI와 달리 에이전트 AI 시스템은 복잡한 작업을 처리하고 자체적인 목표와 목적에 따라 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 고급 시스템은 복잡한 과제를 수행하기 위해 협업하는 여러 AI 에이전트로 구성되며, 대규모 언어 모델, 머신러닝 및 자연어 처리를 활용하여 환경을 이해하고 상호 작용합니다.

에이전트형 AI의 가장 큰 특징은 독립적으로 행동할 수 있다는 점입니다. 이러한 시스템 내의 AI 에이전트는 사람의 입력을 기다리지 않고 상황을 평가하고, 스스로 목표를 설정하고, 작업을 실행할 수 있습니다. 이러한 자율성 덕분에 에이전트 AI는 복잡한 워크플로를 자동화하고, 다각적인 문제를 해결하며, 변화하는 상황에 실시간으로 적응할 수 있습니다. 자연어 기능과 고급 추론 기능을 통합한 에이전트 AI 시스템은 조직의 문제 해결 방식을 혁신하여 인공지능을 비즈니스 목표 달성을 위한 진정한 파트너로 만들 준비가 되어 있습니다.

AI 에이전트 및 자율 시스템

에이전트형 AI 시스템은 복잡한 작업을 처리하고 사람의 감독을 최소화하면서 독립적으로 작동하도록 설계된 지능형 개체인 AI 에이전트를 기반으로 구축됩니다. 이러한 AI 에이전트는 에이전트형 AI의 원동력으로, 조직이 복잡한 워크플로우를 자동화하고 과거에는 불가능했던 성과를 달성할 수 있도록 지원합니다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델, 머신러닝 알고리즘, 자연어 처리를 활용하여 데이터를 처리하고 패턴을 인식하며 미묘한 의사 결정을 실시간으로 내릴 수 있습니다.

자율 시스템의 맥락에서 AI 에이전트는 기업이 체인 관리 및 공급망 관리에 접근하는 방식을 혁신하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 공급망 운영에서 AI 에이전트는 방대한 양의 물류 데이터를 분석하여 경로를 최적화하고 수요 변동을 예측하며 재고 관리를 간소화함으로써 효율성을 높이고 비용을 절감하는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 금융 기관에서는 데이터 입력, 규정 준수 확인, 거래 모니터링과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 인간 전문가가 보다 전략적이고 미묘한 의사 결정에 집중할 수 있도록 AI 에이전트의 활용도가 점점 높아지고 있습니다.

AI 에이전트를 에이전트형 AI 시스템에 통합하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 시스템은 독립적으로 운영되고, 변화하는 환경에 적응하며, 역동적인 환경 전반에서 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 결과적으로 조직은 고객 만족도가 향상되고 응답 시간이 단축되며 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 복잡한 워크플로를 자동화하고 지능적인 자동화를 지원하는 에이전트 AI 시스템은 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 기업이 앞서 나갈 수 있도록 지원함으로써 AI를 실제 비즈니스 목표를 달성하는 데 중요한 파트너로 만듭니다.

기존 방식에서 에이전트 AI 시스템으로

기존 비즈니스 프로세스에서 에이전트 상태로의 전환을 설명하기 위해 다음과 같은 실제 사례를 고려해 보세요:

예제	‘오래된’ 세상	에이전트 세계
마케팅 여정	광범위한 대상에 대한 수동 A/B 테스트 캠페인과 부정확한 결과로 인한 조정	실시간 데이터를 분석하여 ‘N-of-1’ 경험을 생성하고, 광고 캠페인을 최적화하고, 시장 트렌드를 예측합니다.
시장 진출	프롬프트에 따라 아웃리치 이메일 템플릿을 만든 다음 영업 담당자에게 전달하세요.	창의적인 발견, 맞춤형 솔루션, 재치 있는 후속 조치로 전체 영업 활동을 자율적으로 추진하세요.
고객 서비스	정적, 스크립트 응답을 사용하여 기본 문의 처리(~80% 범위)	고객의 요구를 예측하고, 복잡한 문의를 실시간으로 해결하며, 지속적인 관계를 구축하세요.
공급망	과거 데이터와 정적 규칙을 사용하여 수요를 예측하고 예외를 수동으로 처리하세요.	수요를 예측하고, 보충을 트리거하고, 배송 경로를 자율적으로 변경하여 체인 관리의 중단을 방지합니다.

오늘날의 AI와 그 한계

최근 몇 년 동안 AI 시스템은 머신러닝, 자연어 처리, 생성형 AI 모델의 발전으로 괄목할 만한 발전을 이루었습니다. 하지만 오늘날의 AI는 여전히 주목할 만한 한계에 직면해 있습니다. 특히 적응력과 미묘한 의사결정이 요구되는 복잡한 작업을 처리할 때 대부분의 현재 AI 시스템은 효과적으로 작동하기 위해 상당한 사람의 감독이 필요합니다. 특히 현재의 AI는 맥락과 미묘한 차이를 더 깊이 이해해야 하는 미묘한 의사 결정에 어려움을 겪고 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI는 콘텐츠 생성에는 탁월하지만 사람의 지시에 의존하며 독립적으로 행동하거나 복잡한 목표를 스스로 추구할 수 있는 능력이 부족합니다.

자율 AI 에이전트는 특정 작업을 수행할 수 있지만 광범위한 프로그래밍이 필요하고 조건이 급변하는 동적 환경에 적응하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 에이전트 AI는 자동화를 뛰어넘는 차세대 AI 시스템을 말합니다. 에이전트형 AI 에이전트는 사람의 개입을 최소화하면서 패턴을 인식하고 복잡한 작업을 처리하며 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다. 에이전트 AI는 독립적으로 행동하고 복잡한 목표를 추구함으로써 AI가 실제 시나리오에서 보다 유연하고 효과적으로 작동할 수 있도록 하는 중요한 도약을 의미합니다.

대규모 언어 모델과 에이전트 AI의 부상

대규모 언어 모델(LLM)은 에이전트 AI의 등장에 중요한 역할을 했습니다. 이러한 고급 AI 모델은 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있어 AI 시스템이 자연어로 사용자와 상호 작용하고 복잡한 쿼리에 응답할 수 있습니다. 또한 다양한 애플리케이션에서 콘텐츠 생성에 널리 사용되어 기사, 보고서 및 기타 서면 자료를 자동으로 생성할 수 있습니다. LLM을 머신러닝 및 자연어 처리와 통합함으로써 에이전트 AI 시스템은 복잡한 작업을 처리하고, 복잡한 워크플로를 자동화하며, 독립적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 기술의 조합을 통해 에이전트 AI는 산업 전반에 걸쳐 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 공급망 관리 분야에서 에이전트 AI 시스템은 수동 개입 없이 수요를 예측하고, 체인 관리를 최적화하며, 중단에 적응할 수 있습니다. 의료 분야에서는 이러한 시스템이 방대한 양의 데이터를 처리하여 임상 의사 결정을 지원하고 환자 치료 결과를 개선할 수 있습니다. 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 에이전트 AI의 부상은 비즈니스 운영 및 가치 제공 방식을 혁신할 수 있는 자율 시스템의 새로운 시대를 열어가고 있습니다.

실제 애플리케이션 지원 AI 에이전트 및 지능형 자동화를 위한 데이터 준비성

에이전트 AI를 배포하려면 데이터 준비성에 대한 기존의 개념에서 벗어나 AI 에이전트가 실시간으로 데이터에 안정적으로 액세스하고 처리할 수 있는 스마트하고 적응력 있는 데이터 파이프라인을 구축해야 합니다. 이러한 파이프라인은 에이전트 AI 시스템의 효율적인 운영과 성장을 보장하기 위해 확장 가능한 컴퓨팅 성능으로 지원되어야 합니다. 이제 새로운 생성형 AI 지원 도구는 이전에는 관리하기 어려웠던 지식 맵을 신속하게 생성하고 정형 및 비정형 데이터 소스(예: 이메일, 문서, 녹취록)를 모두 통합할 수 있도록 지원합니다.

시스템 통합업체(SI)는 고객이 운영 흐름, 데이터베이스, API, 문서 저장소를 포함한 데이터 환경을 매핑하는 동시에 산업별 AI 및 데이터 규정을 고려할 수 있도록 지원해야 합니다. 초기 파일럿 또는 개념 증명의 경우, 사용 가능한 내부, 공개 또는 합성 데이터를 사용하면 빠른 가치를 제공할 수 있습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 및 에이전트2에이전트 프로토콜(A2A)과 같은 기술은 시스템 전반에서 데이터 액세스를 간소화합니다.

에이전트 AI 시스템은 더 많은 데이터와 상호 작용하면서 지속적으로 의사 결정을 개선합니다. 장기적인 성공은 강력한 데이터 거버넌스와 품질에 달려 있지만, 지능형 파이프라인 설계에 집중하고 기존 데이터 환경 내에서 운영할 수 있는 세대 AI의 유연성을 활용하면 조기 도입을 달성할 수 있습니다. 이러한 진화하는 통합 패턴에 대해 고객을 교육하는 것은 필수적입니다.

비즈니스 상황에서 에이전트 AI가 중요한 이유

오늘날의 AI는 고립된 자동화를 넘어 다음과 같은 기능을 통합하여 발전하고 있습니다. 자율적 의사 결정 를 복잡한 비즈니스 프로세스에 적용합니다. InvestGlass는 반복적인 작업을 자동화할 뿐만 아니라 자율적으로 작동하고 지속적으로 학습하며 복잡한 작업을 고도로 적응적인 방식으로 처리하는 AI 기반 솔루션을 구축합니다.

이러한 변화는 확장 가능한 컴퓨팅 성능, 자연어 모델, 패턴을 인식하고 사람과 유사한 텍스트를 이해하며 사람의 감독 하에 윤리적 기준 내에서 작동하도록 훈련된 AI 모델에 의해 촉진되고 있습니다.

주요 혜택은 다음과 같습니다:

시간이 많이 걸리는 수동 단계를 제거하여 효율성 향상
여러 시스템과 의사 결정이 수반되는 복잡한 워크플로우 자동화
전략 계획에 도움이 되는 인사이트 생성
더 빠르고 개인화된 서비스를 통한 고객 만족도 향상
변화하는 목표와 운영상의 변화를 수용하는 유연한 계획 수립

인베스트글래스와 에이전트 AI 애플리케이션의 미래

인베스트글래스는 에이전트 AI의 부상에 대응하는 데 그치지 않고 이러한 기술을 플랫폼에 선제적으로 도입하고 있습니다. 지능형 자동화 는 고객이 프로세스를 간소화하고 의사결정을 개선할 수 있도록 지원하는 플랫폼의 핵심 기능입니다. 고객이 에이전트 세계로 전환할 수 있도록 지원하는 방법은 다음과 같습니다:

고객 여정 및 개인화

크리테오는 머신러닝과 자연어 처리를 사용하여 실시간으로 진화하는 고객 여정을 구축합니다. 크리테오의 시스템은 사용자 선호도, 행동, 과거 상호작용을 분석하여 정적인 캠페인보다 뛰어난 성과를 내는 맞춤형 솔루션을 제공합니다.

시장 진출 자동화

템플릿화된 아웃리치 대신 자율 에이전트가 복잡한 데이터 세트에서 얻은 인사이트를 사용하여 콘텐츠를 생성하고(콘텐츠 생성), 참여 시퀀스를 관리하고, 후속 조치를 취할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다.

에이전트 고객 서비스

제너레이티브 AI와 지능형 라우팅을 사용하여 복잡한 고객 문제를 해결하고, 복잡한 쿼리를 처리하고, 자연어 쿼리에 응답하고, 필요한 경우에만 에스컬레이션을 수행함으로써 효율성을 개선하고 스크립트 대화에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

공급망 인텔리전스

공급망 및 공급망 관리 영역에서 InvestGlass는 AI를 사용하여 수요를 예측하고 조달을 자동화하며 예외를 관리하여 보다 탄력적이고 적응력 있는 공급망 관리 시스템을 구축합니다.

데이터 기반 의사 결정에서 에이전트 AI의 역할

에이전트 AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 분석하고 실행 가능한 인사이트를 생성하여 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다. 에이전트 AI는 머신러닝 알고리즘과 자연어 처리를 활용하여 패턴을 인식하고 복잡한 쿼리를 처리하며 기존 AI 시스템에서는 불가능했던 미묘한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

비즈니스 맥락에서 에이전트 AI는 조직이 현실의 문제를 더욱 정확하게 해결할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어 금융 기관은 에이전트 AI를 사용하여 시장 동향을 감지하고, 위험을 평가하고, 개인화된 추천을 통해 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 의료 서비스 제공업체는 이러한 시스템을 활용하여 복잡한 의료 데이터를 해석하고 진단을 지원하며 환자 치료를 개선할 수 있습니다. 에이전트 AI 시스템은 데이터 기반 의사결정을 지원함으로써 조직이 효율성을 높이고 변화하는 상황에 대응하며 우수한 성과를 달성할 수 있도록 도와줍니다.

에이전트 AI로 도전 과제 극복하기

에이전트 AI가 가져다주는 수많은 이점에도 불구하고 그 잠재력을 최대한 활용하려면 몇 가지 과제를 해결해야 합니다. 에이전트 AI 시스템이 윤리적 기준 내에서 작동하고 편견을 지속시키지 않도록 하는 것이 최우선 과제입니다. 또한 이러한 시스템은 복잡한 작업을 처리하고 동적인 환경에 효과적으로 적응하기 위해 확장 가능한 컴퓨팅 성능과 고급 AI 모델이 필요합니다.

연구자와 개발자들은 에이전트 AI를 위한 보다 적응력 있는 계획 및 의사 결정 프레임워크를 만들기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. 에이전트 AI가 동적인 환경에서 효율성을 유지하려면 지속적인 학습도 필수적입니다. 업계는 윤리적 기준, 강력한 의사 결정, 동적 환경에서의 운영 능력에 집중함으로써 이러한 장애물을 극복하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 과제가 해결되면 에이전트 AI는 지능형 자동화 및 자율 시스템을 통해 산업을 혁신하고 삶을 개선한다는 약속을 이행할 수 있는 더 나은 입지를 확보하게 될 것입니다.

책임감 있는 에이전트 AI 개발

에이전트 AI의 새로운 시대로 접어들면서 책임감 있는 개발과 배포가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 에이전트 AI 시스템이 투명하고 설명 가능하며 공정한지 확인하여 편견과 일자리 대체와 같은 위험을 최소화하는 것이 필수적입니다. 개발자는 윤리적 기준을 우선시하고 이러한 기술이 사회에 미치는 광범위한 영향을 고려해야 합니다.

책임감 있는 에이전트 AI 개발에 집중함으로써 지능형 자동화의 이점을 활용하는 동시에 사람이 반복적인 업무에서 벗어나 보다 창의적이고 전략적인 업무를 수행할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이러한 시스템이 계속 발전하고 비즈니스와 사회의 미래를 형성하는 데 있어 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것이므로 에이전트 AI의 최신 발전에 대한 정보를 파악하는 것이 중요합니다.

인간 감독을 위한 중요한 역할

에이전트 AI 시스템은 독립적으로 성과를 달성할 수 있지만, 여전히 인간의 역할이 필수적입니다. 자율적인 시스템이 권위자의 지시에 따라 작동하는 에이전트 상태는 AI가 적절한 윤리 기준 내에서 전략적 의도에 따라 작동하도록 보장합니다.

인베스트글래스는 AI 모델이 항상 사람의 감독을 받도록 하여 자율 시스템과 책임감 있는 거버넌스 간의 신중한 균형을 유지합니다.

실제 적용 사례 및 향후 방향

에이전트 AI의 부상은 역동적인 환경에서 조직이 보다 효율적이고 지능적으로 운영할 수 있도록 지원함으로써 산업을 재편할 것입니다. 공급망 관리 분야에서 에이전트 AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 체인 관리를 최적화하며, 사람의 개입을 최소화하면서 중단에 대응할 수 있습니다. 의료 서비스 제공업체는 지능형 자동화를 활용하여 방대한 양의 환자 데이터를 분석하고, 맞춤형 솔루션을 제공하며, 복잡한 의사 결정 프로세스를 지원하고 있습니다. 금융 기관은 실시간 데이터를 기반으로 미묘한 의사 결정을 내림으로써 사기 탐지나 시장 변화 예측과 같은 복잡한 목표를 달성하기 위해 에이전트 AI를 활용하고 있습니다.

앞으로 에이전트 AI는 독립적으로 작동하여 문제를 해결하고 새로운 상황에 적응하면서 현실 세계에서 그 역할을 계속 확장해 나갈 것입니다. 실제 사례로는 교통 상황을 탐색하는 자율 주행 차량, 사용자 선호도를 학습하는 스마트 홈, 비즈니스 프로세스를 지속적으로 개선하는 지능형 자동화 시스템 등이 있습니다. 에이전트 AI가 발전함에 따라 윤리적 기준을 준수하고 이러한 시스템이 인간의 가치와 선호도에 부합하는지 확인하는 것이 중요합니다. 에이전트 AI는 점점 더 복잡해지는 목표를 해결하고 여러 분야에 걸쳐 혁신적인 가치를 제공할 준비가 되어 있으며, 미래에는 더 큰 역량을 발휘할 것으로 기대됩니다.

인베스트글래스: 준비된 스위스 제너레이티브 AI 파트너

InvestGlass 는 기업이 인공지능의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 설계된 포괄적인 솔루션 제품군을 제공하는 제너레이티브 및 에이전트 AI의 최전선에 서 있습니다. 고급 AI 모델은 인사이트를 생성하고 패턴을 인식하며 가장 복잡한 문제에도 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있도록 구축되었습니다. 조직은 InvestGlass를 통해 복잡한 워크플로를 자동화하고, 방대한 양의 데이터를 분석하며, 역동적인 환경에서 AI 에이전트가 독립적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원할 수 있습니다.

효율성을 높이고 고객 만족도를 향상시키거나 지능적인 자동화가 필요한 복잡한 작업을 처리하는 것이 목표라면 InvestGlass는 성공에 도움이 되는 전문 지식과 기술을 제공합니다. 이 회사의 AI 에이전트는 자율적으로 운영되고 새로운 과제에 적응하며 측정 가능한 결과를 제공할 수 있습니다. InvestGlass와의 파트너십을 통해 기업은 에이전트 AI의 이점을 활용하여 운영을 간소화하고, 의사 결정을 개선하며, 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 앞서 나갈 수 있습니다.

결론 및 다음 단계

결론적으로 에이전트 AI는 독립적으로 행동하고 복잡한 작업을 처리하며 최소한의 인간 개입으로 의사 결정을 내릴 수 있는 차세대 인공지능 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 AI 에이전트, 대규모 언어 모델, 고급 머신러닝 알고리즘의 힘을 활용하여 의료, 금융, 공급망 관리 등의 산업에서 가능한 것을 재정의하고 있습니다. 에이전트 AI 시스템은 복잡한 워크플로를 자동화하고, 인사이트를 생성하며, 비즈니스 성장과 고객 만족도를 높이는 지능형 자동화를 제공할 수 있는 독보적인 기능을 갖추고 있습니다.

에이전트 AI의 수많은 이점을 완전히 실현하려면 조직은 확장 가능한 컴퓨팅 성능에 투자하고, AI 의사 결정을 위한 강력한 윤리 기준을 수립하며, 지속적인 학습과 개선에 우선순위를 두어야 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 에이전트 AI 시스템은 독립적으로 작동하고, 새로운 과제에 적응하며, 현실 세계의 복잡한 목표를 추구할 수 있습니다. 지능형 자동화의 새로운 시대로 접어들면서 인간과 AI 시스템 간의 협업은 전례 없는 기회를 창출하고 이전에는 상상할 수 없었던 성과를 달성하는 데 핵심이 될 것입니다.

기업은 에이전트 AI와 그 혁신적 기능을 수용함으로써 효율성을 높이고 고객 만족도를 향상시키며 산업 전반에 걸쳐 의미 있는 변화를 주도하는 혁신의 선두에 설 수 있습니다. 에이전트 AI의 미래는 밝으며, 다음 단계는 이러한 기술을 채택하는 것뿐만 아니라 윤리적 기준과 실제 요구사항에 부합하도록 개발을 구체화하는 것입니다.

준비된 스위스 제너레이티브 AI 파트너 인베스트글래스(InvestGlass)

에이전트 세계로의 전환은 AI 애플리케이션이 비즈니스 운영을 지원하는 방식에서 큰 도약을 의미합니다. InvestGlass를 사용하면 프로세스를 자동화하는 것뿐만 아니라 자율 에이전트, 동적 적응 및 지능형 자동화의 새로운 패러다임을 수용하게 됩니다.

인베스트글래스는 이러한 혁신의 최전선에 서서 최첨단 금융 기관의 진화하는 요구 사항을 충족하는 맞춤형 에이전트 AI 솔루션, 서비스 제공업체, 디지털 혁신가들을 위한 플랫폼입니다. 유니티의 플랫폼을 통해 조직은 자율 AI 에이전트의 잠재력을 최대한 활용하고 복잡한 워크플로를 간소화하며 전례 없는 효율성과 민첩성을 달성할 수 있습니다.

미래 지향적인 비즈니스가 InvestGlass와 파트너십을 맺고 혁신적인 에이전트 AI 솔루션으로 업계에 새로운 바람을 일으키며 AI 기반 자동화의 미래를 선도할 수 있도록 초대합니다. 실제 적용 사례를 확인하려면 데모를 요청하거나 플랫폼을 자세히 살펴보세요.

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자주 묻는 질문

1. 인베스트글래스에 따르면 에이전트 AI란 무엇인가요?

인베스트글래스가 정의한 에이전트 AI는 독립적으로 작동하는 차세대 인공지능 시스템으로, 여러 지능형 에이전트를 사용하여 인간의 감독을 최소화하면서 인지, 추론, 의사 결정을 내립니다.

2. 인베스트글래스는 에이전트 AI와 기존 AI의 차이점을 어떻게 설명하나요?

인베스트글래스는 기존 AI는 지속적인 감독이 필요하지만 에이전트 AI는 에이전트를 자율적으로 조정하여 복잡한 작업을 적응, 학습, 실행함으로써 기업이 단순한 자동화를 넘어설 수 있도록 지원한다고 강조합니다.

3. 인베스트글래스 에이전틱 AI 시스템에서 AI 에이전트는 어떤 역할을 하나요?

인베스트글래스의 에이전트형 AI 시스템에서 AI 에이전트는 데이터를 처리하고 패턴을 감지하며 실시간으로 작동하는 지능형 빌딩 블록 역할을 하여 산업 전반의 복잡한 워크플로우를 종합적으로 자동화합니다.

4. 인베스트글래스 에이전트 AI의 혜택을 받을 수 있는 산업은 무엇인가요?

인베스트글래스는 다양한 분야에 에이전트 AI를 적용하고 있습니다:

보험: 보험금 청구 심사 간소화
산업 분야: 재고 최적화 및 업무 중단 감소
리테일: 개인화된 실시간 고객 여정 제공
생명 과학: 의약품 발견 가속화
금융: 규정 준수, 사기 탐지 및 고객 참여 자동화

5. 인베스트글래스가 에이전트 AI 분야에서 독보적인 이유는 무엇인가요?

기존 시스템에 AI만 추가하는 공급업체와 달리 InvestGlass는 에이전트 AI를 위한 확장 가능한 인프라를 구축하여 기업의 요구에 맞는 자율적인 의사 결정, 지속적인 학습, 윤리적 감독을 지원합니다.

6. 인베스트글래스 에이전틱 AI는 어떤 비즈니스 이점을 제공하나요?

InvestGlass 에이전트 AI를 통해 기업은 이득을 얻습니다:

효율성 수동 작업의 자동화를 통한
확장 가능한 워크플로 복잡한 시스템 전반에서
실행 가능한 인사이트 전략 계획용
향상된 고객 경험 개인화 기능
적응형 응답 역동적인 시장 상황에 맞게

7. 인베스트글래스가 추구하는 에이전트 AI의 기회는 얼마나 큰가요?

인베스트글래스에 따르면 에이전트 AI는 1조4천억 달러 규모의 글로벌 기회, 다음을 포함합니다. $350-450억 미국 달러.-클라우드 컴퓨팅의 부상과 동등한 수준의 변화입니다.

8. 인베스트글래스는 에이전틱 AI를 배포할 때 어떤 문제를 해결하나요?

InvestGlass는 기업이 편견 없는 의사 결정, 윤리적 감독, 확장 가능한 컴퓨팅, 지능형 데이터 파이프라인과 같은 과제를 해결하도록 지원하여 에이전트 AI가 책임감 있고 효과적일 수 있도록 보장합니다.

9. 인베스트글래스는 에이전틱 AI에서 대규모 언어 모델(LLM)을 어떻게 활용하나요?

인베스트글래스는 자연어 상호작용, 고급 추론, 개인화된 자동화를 지원하는 에이전트 AI 시스템에 LLM을 통합하여 AI가 복잡한 의사 결정의 진정한 파트너가 될 수 있도록 지원합니다.

10. 에이전트 세계에 대한 인베스트글래스의 비전은 무엇인가요?

InvestGlass는 기업이 단순한 자동화가 아닌 자율 에이전트의 패러다임을 수용하는 미래를 상상합니다. 인베스트글래스는 에이전트 시대에 조직이 혁신을 주도하고 운영을 간소화하며 지속 가능한 성장을 달성할 수 있도록 지원하는 것을 사명으로 삼고 있습니다.

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