에이전트 AI에 대한 애널리스트의 관점

Analyst Perspective on Agentic AI

발행일: 2025년 05월 | 리서치사:

Frost & Sullivan | 페이지 정보: 영문 14 Pages | 배송안내 : 1-2일 (영업일 기준)

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기대 사항(2025-2027년)

인공지능(AI)은 수십년 전부터 존재했으며, 콘택트센터 업계도 수년 전부터 AI를 활용해 왔지만 최근 AI의 진보는 급속히 가속화되고 있습니다. 2024년 후반에는 다음 수준의 GenAI(에이전트형 AI, 자율형 AI라고도 함)에 대한 업계 기대가 높아졌습니다. 에이전트형 AI는 다른 디지털 에이전트, 봇, 로봇, 인간과 협력하여 조직 내외부에 관계없이 무수한 용도에서 실시간으로 적응하면서 데이터 사일로를 가로질러 복잡한 프로세스를 오케스트레이션하기 위한 접착제 역할을 할 수 있습니다.

에이전트형 AI의 전신은 유능했지만, 주로 규칙 기반 워크플로에 제약을 받았으며, 주체적으로 의사결정, 작업을 수행하거나 워크플로를 작성하는 등의 자립적인 행동은 취하지 않았습니다. LLM이 추가되기 전에 우리는 셀프 서비스를 보다 인간에게 가까이 있는 품질과 능력으로 만들기 위해 할 수 있는 일을 했습니다. LLM의 성숙과 이용이 진행됨에 따라 인간의 개입을 거의 필요로 하지 않고 자율적으로 행동할 수 있는 디지털 워크포스로 향하고 있습니다. LLM은 사용자의 임무와 비전, 문제 및 상황에 대한 컨텍스트를 입력하여 사용자 대신 정보를 수집, 분석, 계획, 의사 결정 및 행동할 수 있습니다.

그럼, 에이전트형 AI란 무엇인가, GenAI나 ChatGPT등과 어떻게 다른 것인가. 이 견해는 에이전트형 AI에 대한 분석가의 관점이며, 2025년부터 2027년까지의 타임프레임을 통해 기업과 솔루션 공급자가 기대해야 한다는 점입니다.

Although artificial intelligence (AI) has been around for decades, and the contact center industry has been leveraging it for years, recent advancements in AI have rapidly accelerated. The latter half of 2024 spouted industry excitement for next-level GenAI - agentic AI, also sometimes called autonomous AI. Agentic AI can act as the glue for orchestrating complex processes across data silos, adapting in real-time, in innumerable applications - both inside and outside of an organization, in concert with other digital agents, bots, robots and humans.

The precursors to agentic AI, while capable, were primarily constrained by rules-based workflows and did not act independently, as in proactively making decisions or carrying out tasks and creating workflows on their own. Before the addition of LLMs, we did what we could to make self-service more human-like in quality and capability. The maturation and use of increasingly more capable LLMs lead us towards a digital workforce that can act autonomously, with little human intervention. Designed with input on the user's mission or vision, along with context on the issue or situation, they can gather information, analyze, plan, make decisions, and act on behalf of the user and act more like the user.

So, what is agentic AI, and how does it differ from GenAI, ChatGPT, and the rest? This insight is an analyst's perspective on agentic AI and what businesses and solution providers should expect throughout the 2025-2027 timeframe.