"Google maps the future of AI agents: Five lessons for businesses"라는 제목의 VentureBeat 기사는 기업 환경에서 AI 에이전트를 구현할 때의 의미와 최선의 관행에 대해 논의합니다. Google의 최근 발전, 특히 Google Agentspace에서 얻은 통찰력을 바탕으로 작성되었습니다. 다음은 주요 내용입니다.

통합 접근성과 확장성
Google Agentspace는 직원들이 AI 에이전트를 발견하고 접근할 수 있는 단일 위치를 제공함으로써 기업이 AI를 확장할 수 있도록 돕는 플랫폼으로 강조됩니다. 이 통합된 접근 방식은 마케팅, 재무, 엔지니어링 등 다양한 부서의 여러 비즈니스 기능을 자동화하는 데 기여합니다.

개인화 및 맥락적 지원
AI 에이전트는 효과적인 응답을 제공하기 위해 맥락을 인식하고 개인화되어야 합니다. Google Agentspace는 생성 AI를 통합하여 AI가 생성한 통찰력을 제공하고, 반복적인 작업을 자동화하며, 다단계 작업 흐름을 처리할 수 있게 해줍니다. 이러한 개인화는 경비 보고서 관리, 산업 동향 발견, 마케팅 캠페인 최적화와 같은 작업에 매우 중요합니다.

인간의 감시의 중요성
이 기사는 AI 에이전트를 구현할 때 인간의 감시와 거버넌스 필요성을 강조합니다. 다른 기업에서 배운 교훈과 마찬가지로, AI 에이전트가 확립된 비즈니스 프로토콜 내에서 작동하도록 보장하기 위해 강력한 거버넌스 프레임워크와 비즈니스 맥락을 갖추는 것이 중요합니다. 여기에는 역할 기반 접근 제어, 승인 워크플로우, 규정 준수 점검이 포함되어 있어 실수를 방지하고 안전성과 규정 준수를 보장합니다.

데이터 통합 및 품질
효과적인 AI 에이전트는 정확하고 관련성 높은 응답을 제공하기 위해 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 모두에 의존합니다. 다양한 데이터 소스를 원활하게 통합하는 것이 필수적이며, Salesforce의 Agentforce 구현에서 볼 수 있듯이 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 결합하여 개인화된 권장 사항과 복잡한 질문에 대한 맥락을 제공합니다.

매끄러운 사용자 경험
여러 AI 에이전트 간에 통합되고 매끄러운 경험을 만드는 것이 중요합니다. 기업은 고객이 다양한 에이전트를 구별할 필요 없이 통합된 시스템과 상호작용할 수 있는 경험을 구축하는 것을 목표로 해야 합니다. 이는 AI 에이전트가 모든 디지털 자산에서 컨시어지 역할을 하여 셀프 서비스가 원활하게 이루어지고 인간 개입의 필요성을 줄일 수 있도록 하는 것을 포함합니다.

보안 및 규정 준수
AI 에이전트를 배포할 때 보안은 최우선 사항입니다. 예를 들어, Google Agentspace는 Google Cloud의 안전한 디자인 인프라를 기반으로 구축되어, 역할 기반 접근 제어(RBAC), VPC 서비스 제어, IAM 통합과 같은 세분화된 IT 제어를 제공하여 데이터 보호와 규정 준수를 보장합니다.

요약하자면, 이 기사는 기업에서 AI 에이전트의 미래가 통합된 접근, 맥락적 지원, 인간 감시, 강력한 데이터 통합, 매끄러운 사용자 경험, 엄격한 보안 조치에 달려 있다고 설명합니다. 이러한 교훈은 AI 에이전트를 활용하여 생산성을 높이고, 작업 흐름을 간소화하며, 혁신을 주도하려는 기업에 매우 중요합니다.