VentureBeat의 기사에서는 AI의 미래에 대해 논의하며, 특히 "행위 AI"라는 개념에 초점을 맞추고 있습니다.

행위 AI는 자율적으로 작업을 수행하고 거의 인간에 가까운 정밀도로 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 의미합니다.

행위 AI 정의:
행위 AI는 자율적으로 작업을 실행하고 결정을 내리며, 코드 작성, 전자상거래 운영 처리, 자동 판매 에이전트 역할 등을 수행할 수 있는 AI 시스템입니다.

업계 리더들의 통찰:
Outshift, Meta, Asana, Intuit의 연사들이 VentureBeat AI Impact Tour에 참여하여 조직이 행위 AI의 미래에 어떻게 대비할 수 있는지를 논의했습니다.
그들은 기술이 아직 완전히 성숙하지 않았지만 지금부터 구현을 시작하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

사용 사례:
Asana는 채팅과 작업 흐름의 사용 사례에 행위 AI를 통합하여 AI가 요청을 처리하고, 작업의 우선순위를 정하며, 누가 참여해야 할지를 결정할 수 있게 했습니다.
Intuit는 세금 코드 변경 사항을 탐색하는 작업을 자동화하기 위해 행위 AI를 사용하고 있으며, 이는 개발자가 변경 사항을 감지하고 코드를 연결하며 필요한 업데이트를 결정하는 데 도움을 줍니다.
Outshift는 IT 문제를 예측하고, 근본 원인을 식별하며, 완화 전략을 제공하는 다중 에이전트 예측 진단 및 수정 도구를 개발하고 있습니다.

도전 과제:
행위 AI의 주요 도전 과제는 AI 에이전트가 서로를 발견하고, 문제를 해결하기 위해 협력하며, 불확실한 결과를 처리하고, 자연어를 사용하여 소통하는 방법입니다.
이러한 AI 시스템이 확률과 부정확한 자연어를 처리하기 위한 표준과 오픈 소스 가이드라인이 필요합니다.

협력과 미래:
기술 커뮤니티는 행위 AI를 위한 해결책을 구축하기 위해 힘을 합쳐야 한다고 권장됩니다.
AI의 미래는 더 정교하고 자율적인 AI 시스템을 만들기 위한 협력적인 노력으로 여겨집니다.