"Gartner predicts AI agents will transform work, but disillusionment is growing"라는 제목의 VentureBeat 기사는

AI 에이전트의 미래와 그 채택에 따른 도전 과제를 다루고 있습니다.

AI 에이전트와 그 영향
Gartner는 AI 에이전트가 업무 방식에 크게 변화를 가져올 것이라고 예측합니다. 현재의 반응형 AI 어시스턴트에서 더 자율적이고 의도-driven한 에이전트로 나아갈 것입니다. 이러한 에이전트들은 비즈니스 문제를 해결하기 위해 협력할 수 있는 전문적이고 피로하지 않는 직원으로 상상됩니다. 이는 또 다른 기사에서 AI 에이전트가 생성적 AI의 다음 진화적 단계로 여겨진다는 개념과 유사합니다.

채택과 도전
유망한 가능성에도 불구하고 AI 채택에 대한 실망감이 커지고 있습니다. 많은 조직들이 어디서 시작해야 할지, ROI(투자 수익률)를 제공하는 방법, 그리고 생성적 AI와 관련된 신뢰, 안전 및 보안 문제를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 공통적인 문제는 대규모 언어 모델(LLMs)의 환각과 에이전트의 의사 결정 루프로, 이로 인해 효율성이 저하될 수 있습니다.

산업 예측
Gartner 애널리스트들은 생성적 AI가 단순한 기술 트렌드가 아니라 인간과 기계 간의 상호작용의 깊은 변화라고 강조합니다. 2028년까지 생성적 AI와의 인간 상호작용 중 3분의 1이 단순한 LLM 프롬프트가 아닌 자율 AI 에이전트를 포함할 것으로 예상됩니다. 또한, 2027년까지 생성적 AI 솔루션의 40%가 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 포함한 다중 모달(multi-modal)로 예측되며, 이는 2023년의 1%에서 증가한 것입니다.

전략적 조언
현재의 장벽을 극복하기 위해 조직들은 야심찬 프로젝트보다 평범한 비즈니스 사례부터 시작할 것을 권장합니다. 이러한 접근 방식은 필요한 인프라를 구축하고, 시민 개발자를 교육하며, 데이터 관리 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한 조직들은 AI 목표를 우선시하고 전체 기업에 걸쳐 AI 준비성을 보장해야 하며, AI를 독립적인 IT 이니셔티브로 취급하지 않는 것이 중요합니다.

미래 인력 통합
AI 에이전트의 인력 통합은 광범위하게 이루어질 것으로 예상됩니다. 2025년까지 생성적 AI가 전 세계 90%의 조직의 인력 파트너가 될 것으로 예측됩니다. 이는 자율적으로 상품과 서비스를 협상하고 구매할 수 있는 기계 고객('custobots')의 등장과 같은 새로운 형태의 상호작용으로이어질 것입니다.

요약하자면, AI 에이전트는 업무 프로세스를 변화시킬 큰 가능성을 가지고 있지만, 그 채택은 여러 도전 과제로 인해 저해되고 있습니다. 조직들은 신중하게 전략을 세우고, 기초 문제를 해결하며, AI가 인력에 깊이 통합되는 미래에 대비해야 합니다.