AI AGENT 카지노 가입 쿠폰구조 설계와 도입
AI 도입 조직관점에서 바라본 Agent 준비 - 데이터와 프로세스
2025년 2월, 구글은 "Agents"라는 제목의 백서를 통해 생성형 AI 모델이 어떻게 더 높은 수준의 자율성과 상호작용 능력을 갖춘 '에이전트'로 진화할 수 있는지를 상세히 제시하였다. 이 문서는 AI 기술이 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) 중심의 개발에서 벗어나, 다양한 도구와의 결합을 통해 실질적인 '행동(Action)'을 할 수 있는 에이전트(Agent)의 개념을 소개하고 있다. 필자는 이 기술적 진보는 단지 개발자의 관점에서 끝낼 것이 아니라, 실제 다양한 산업의 업무조직이 AI를 도입하고 활용함으로써, 비즈니스 성과를 창출하는 전략과 결합되어야 한다고 생각한다. 왜냐하면,새로운 가치가 창출되는 지점은 기술과 전략의 접점이기 때문이다.
새로운 가치가 창출되는 지점은 기술과 전략의 접점전통적인 언어 모델은 주어진 텍스트를 바탕으로 답변을 생성하거나 문장을 만들어내는 데 초점이 맞춰져 있다. 하지만 실제 비즈니스 현장은 그보다 훨씬 복잡하다. 하나의 요청에 대해 다양한 시스템과의 연동, 판단, 실행이 순차적으로 요구된다. 예컨대, 고객의 요청을 접수한 뒤, 과거 이력을 참고하여 관련 부서에 협조를 요청하고, 내부 시스템에 데이터를 입력하거나 외부 서비스와 연동해 후속 작업을 수행하는 식이다. 이러한 전 과정을 스스로 판단하고 처리하는 존재가 바로 에이전트(Agent)다. 에이전트는 단순한 대화형 챗봇이 아니라, 데이터를 기반으로 업무의 맥락을 이해하고, 필요한 작업을 스스로 설계하고 실행할 수 있는 사람을 모사한 능동적 실행 주체이다.
현업 관점에서의AI 준비물
현업에서 에이전트를 구성하기 위해서는 사전에 정의되어야 할 데이터와 프로세스, 그리고 구글 ‘Agent’ 백서에서 소개하는 모델, 도구, 오케스트레이션에 대한 이해와 준비가 필요하다.각 요소가 분리된 상태에서는 단순한 챗봇이나 시스템 수준에 머물지만, 이들이 한번에 연결될 때 비로소 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 자율적 에이전트가 된다. 이는 인간의 사고 구조와도 유사하다. 예를 들어, 앞선 예시처럼 어떤 고객의 불만을 처리할 때, 사람인 직원은 먼저 고객과 구매정보를 수집하고(검색), 문제의 본질을 판단한 뒤(분석), 최적의 대응 방식을 구성한다(작성). 에이전트 역시 동일한 단계를 거치되, 이를 모델과 도구를 통해 자동으로 수행한다는 점이 다르다.
에이전트는 단순히 답변을 생성하는데 그치지 않는다. 실제 회사 시스템과 연결되어 행동할 수 있는 기능(Function) 을 갖추고, 다른 도구를 호출하고 판단 능력까지 포함한다. 또 다른 예를 들어, 고객으로부터 견적 요청이 들어오면 제품 정보를 조회하고, 조건에 맞는 가격 정책을 선택하며, 최종 제안서를 작성해 고객에게 전달하는 작업까지 일련의 흐름을 자동으로 조율할 수 있다. 이처럼 에이전트는 업무 흐름의 시작부터 끝까지를 스스로 이어주는 구조를 통해, 현업의 업무를 직접적으로 처리할 수 있는 실행력을 지닌다.
‘Agent’- 데이터와 프로세스, 그리고 모델, 도구, 오케스트레이션AI 에이전트를 도입하려는 조직은 단순히 AI 모델 하나를 연결하는 것을 넘어, 업무 재정의와 디지털화를 준비해야 한다. 이를 위해 리더가 이해하고 준비해야 할 다섯가지에 대해 차례로 알아보고자 한다.
# 01. 데이터
조직이 첫 번째로 준비해야 할 것은 데이터다.2024년 가장 주목받은 AI기술은 RAG (Retrieval - Augmented Generation 검색 증강 생성)이다. RAG는 기존 대규모 언어모델이 가지고 있는 환각(사실이 아닌 것을 사실처럼 이야기하는 현상) 문제에 대한 해결방안 일 뿐만 아니라, 기업의 보안에 해당하는 데이터를 공개하지 않고도 AI를 활용할 수 있는 방안이다. RAG는 기업이 가지고 있는 검증 가능한 출처의 데이터를 활용하여 맞춤화된 지식DB로 부터의 답변을 제공할 수 있다. 에이전트가 아무리 뛰어난 모델과 도구를 갖추고 있어도, 데이터가 없으면 제대로 작동하지 않는다. 지식기반 DB구조에서 데이터는 인공지능과 에이전트의 지식의 원천이며, 업무에 필요한 컨텍스트를 제공하는 핵심 자원이다.
환각하는 AI와 통찰하는 AI의 차이는 단 하나,
신뢰할 수 있는 데이터다.
기업은 사내에 존재하는 모든 문서 자산을 식별하고 분류하며, 다양한 포맷의 문서를 구조화하고 메타 데이터를 부여하여 검색이 용이하도록 정리해야 한다. 그런 다음 이 문서를 특정 단위로 쪼개어 벡터화 1) 하고 벡터 DB 2)에 저장하여, 의미 기반 검색 3) 이 가능하게 해야 한다. 이 과정에서 고객 정보나 기밀 정보는 반드시 보안 처리(마스킹)하고 접근 제어 정책을 설계해야 한다. 현업에서 가장 어려워 하는 일, 바로 체계적인 문서관리는 인공지능이 학습할 데이터를 얼마나 체계적으로 공급할 수 있느냐의 문제이다. 생각해보자. 회사 업무의 일련의 과정들을 일목요연하게 빠짐없이 데이터베이스화하여 AI 모델에 제공하는 것과 되는 데로 불규칙적이고, 편중되거나 누락된 데이터를 학습하는 AI가 과연 같은 성능을 낼 것인가? 궁극적으로 이 작업은 기술이 아니라 조직의 업무 기억을 디지털 자산으로 축적하고 정제하는 일이다. 무엇보다도 이 일은 현업의 전문 지식, 즉 도메인 지식을 얼마나 체계적으로 정립했는가에 경쟁력의 차이가 생긴다.
1) 벡터화(Vectorize) : 사람이 쓰는 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자로 변환하는 작업
2) 벡터DB(Vector DB) : 데이터를 수치적 표현인 벡터 형태로 저장하는 데이터베이스
3) 의미 기반 검색(Semantic Search) : 단어와 구문의 의미를 해석하는 검색 엔진 기술
어떻게 조직의 지식을 구조화 할 것인가?# 02. 프로세스
AI는 마법사가 아니다.
복잡한 일을 맡기려면, 먼저 일을 쪼개라.
그것이 프로세스다.
두 번째로 조직이 준비해야 할 핵심은 업무를 프로세스화하는 것이다.에이전트는 사람처럼 단일 명령만으로 복잡한 일을 알아서 해결할 수 없다. 실제로는 사람이 업무를 처리하는 일련의 흐름을 기계가 이해할 수 있도록 구조화(Structure) 하고, 그에 따라 자동으로 실행할 수 있게 만드는 것이 전제된다. 이 구조화된 업무 단위를 우리는 프로세스(Process)라고 부른다. 인공지능과 에이전트를 조직에 도입하기 위해서는, 모든 업무가 프로세스로 재정의되어야 하며, 이 프로세스 기반의 설계가 바로 AI 도입의 토대이다.프로세스란 입력(Input), 출력(Output), 도구(Tool), 활동(Activity)이라는 네 가지 구성요소로 정의된다.
- 입력(Input) : 업무를 시작하게 만드는 트리거이며, 처리 대상이 되는 데이터나 정보이다.
예를 들어 “고객의 불만 접수”는 고객 응대 카지노 가입 쿠폰의 입력이다.
- 출력(Output) : 프로세스가 완료된 후 도출되는 결과물이다.
고객 불만 응대의 출력은 “문제가 해결되었거나, 안내된 처리 결과”다.
- 도구(Tool) : 업무 수행 과정에서 사용하는 시스템, 데이터베이스, API 등 실행 수단이다.
예컨대 고객 이력을 확인하는 CRM 시스템, 제품 정보가 담긴 DB 등이 이에 해당한다.
- 활동(Activity): 입력을 처리하고 출력을 생성하기 위한 구체적인 작업 단계이다.
‘이력 조회’, ‘문제 분류’, ‘응답 작성’ 등이 여기에 해당한다.
이러한 요소들을 명확하게 정의하는 것이 프로세스화의 시작점이다.
예를 들어 “제품 반품 처리”라는 카지노 가입 쿠폰를 보면,
- 입력 : 고객의 반품 요청
- 활동 : 주문 확인 → 반품 가능 여부 검토 → 회수 요청 → 환불 승인
- 도구 : 주문 관리 시스템, 정책 기준표, 회수 시스템
- 출력 : 환불 완료 처리 및 고객 통보
이 일련의 흐름이 프로세스이며, 여기서 어떤 도구가 언제 쓰이고, 어떤 활동이 어떤 조건에서 진행되어야 하는지가 정해져 있어야 AI가 이를 자동으로 수행할 수 있다.
여기에서 중요한 사고방식이 분할과 정복(Divide and Conquer)이다. 조직이 보유한 업무는 생각보다 복잡하게 얽혀 있다. 이를 기계가 이해하고 실행할 수 있으려면, 큰 단위의 복합 업무를 쪼개는 분할(Divide)이 필요하다. 이후 각 단위를 순차적으로 해결하는 정복(Conquer) 단계가 따라온다. ‘프로세스를 정의한다’는 것은 바로 이 과정을 체계적으로 수행하는 것이다. 앞서 예로든 고객의 반품요청에 대해, 3번째 액티비티 ‘회수 요청’은 다시 반품방법 확인- 반품장소 선택 - 반품날짜 - 사진등록이라는 소단위 미니 프로세스로 분해될 수 있으며, 각 소단위 업무는 다시 입력/출력/도구/활동으로 재정의 가능하다.
이렇게 정의된 업무 프로세스는 인공지능의 행동 경로이자, 에이전트의 사고 흐름이 된다. AI는 스스로 사고하지 않는다. 사람이 설계한 흐름을 기반으로 판단하고 실행할 뿐이다. 따라서 프로세스가 명확하게 정의되지 않은 업무는 AI가 처리할 수 없다. 즉, AI 도입은 결국 ‘기술의 문제’가 아니라, ‘업무를 구조화하는 문제’다. 사람의 암묵지를 명시적으로 꺼내어 정형화하고, 흐름을 정의해야만 AI가 그 업무를 대신하거나 보조할 수 있다.
AI 도입은 기술의 문제가 아니라,
카지노 가입 쿠폰를 구조화 하는 문제
결론적으로, 조직은 인공지능을 도입하기 전에 먼저 업무를 프로세스 단위로 나누고 정의하는 일부터 시작해야 한다. 각 업무가 어떤 입력을 받고, 어떤 활동을 거치며, 어떤 도구를 사용해, 어떤 출력을 내는지 정리되어 있어야 한다. 이러한 프로세스 정의는 향후 자동화 설계, 도구 호출 타이밍, 오케스트레이션 설계, 그리고 에이전트 행동 모델 설계의 근간이 된다. 사람도 에이전트도 프로세스를 따라 일한다. 프로세스 없는 조직에는 에이전트도 없다. 따라서 인공지능과 협업하고자 하는 조직이라면, 가장 먼저 해야 할 일은 바로 자신의 업무를 프로세스화하는 작업이다. 이 구조화가 곧 AI와 함께 일할 수 있는 준비의 출발점이다.
다음 챕터에서는 구글 Agent 백서에 소개된모델, 도구, 오케스트레이션와 연계한 실무 AI 도입방법을알아보자.
