에이전트 AI의 다음 개척지

수년간 파일럿 프로젝트와 개념 증명, 실험을 거친 끝에 대부분의 엔터프라이즈는 이제 효과적인 AI 모델에 접근하는 것은 결코 진정한 제약이 아니었다는 것을 알게 되었습니다. 그보다 더 어려운 것은 사람과 에이전트의 지능을 신뢰할 수 있고 반복 가능하며 자동화된 비즈니스 성과로 전환하는 것입니다. 하지만 많은 팀들이 접근 방식보다는 기술에 집착하고 있습니다.

많은 조직들이 이미 쉬운 작업들, 즉 일관되고 기계적인 업무의 약 20%를 자동화했습니다. 이러한 안정적이고 예측 가능한 프로세스에 있어서 자동화는 실질적인 절감 효과를 제공하는 것으로 입증되었습니다. 하지만 교차 기능적이고 동적이며 '상황에 따라 다른' 대부분의 프로세스에는 엄격하고 규칙을 기반으로 하는 결정론적 자동화가 적용되지 않습니다. AI는 희망적인 해결책을 제시했고 자동화 만병통치약으로 널리 적용되었습니다.

하지만 AI는 문제를 해결하는 게 아니라 작업과 프로세스를 완료하는 임무를 맡았습니다. 그 결과 AI는 생성, 요약 및 추천 기능을 제공하고, 사람은 여전히 번역을 하고 핸드오프를 관리하고 거의 모든 기존 프로세스에 내재된 다른 고질적인 프로세스 격차를 메우는 역할을 해야 했습니다. 이후 AI는 입력값을 해석하고 다음 단계의 의사 결정을 내리고 다양한 시스템 전반에 걸쳐 조치를 취함으로써 비즈니스 프로세스 자동화를 실현하여 이러한 격차를 해소할 수 있게 되었습니다.

하지만 C-레벨 경영진은 여전히 이니셔티브와 지속적인 투자, 파일럿이 정체되며 실제 프로덕션으로 나아가지 못하는 현상을 목격하고 있습니다. 한편, 사람들은 산출물에 대한 의문이 제기되고, 결과물이 명백하게 생성형 표현의 징후를 보이며 하위 단계에서 신뢰를 얻지 못하고, ROI가 항상 손익계산서상 한두 분기 차이를 보일 때 '만약을 위해' 개입합니다.

여기서 문제는 바로 이름에 있습니다. 비즈니스 프로세스 자동화는 기존의 산출물 중심 프로세스를 자동화하려고 합니다. AI는 도움은 되지만 작업 및 산출물 수준에서만 도움이 됩니다. 그러면 목표를 달성하는 데 여전히 사람이 필요하며 자동화를 통해 없앨 수 있을 것이라 생각했던 복잡성, 비용, 지연 및 위험이 남아 있게 됩니다.

AI 및 자동화 성공에 더 효과적으로 접근하려면 먼저 원하는 성과에 집중해야 합니다.

알맞은 전략으로 성과 달성하기: 워크스트림 vs 워크플로

용어를 먼저 정리해 보겠습니다.

작업은 문서에서 데이터를 추출하거나 양식에 데이터를 입력하는 것과 같은 개별 업무 단위입니다.
프로세스는 송장 처리와 같이 산출물을 생성하는 데 필요한 여러 개의 작업이 이어지는 것입니다.
워크플로는 단계, 사람, 시스템 전반에서 업무 흐름, 즉 수신된 이메일 및 종이 송장을 수락하고 각 송장을 결제하거나 거부하는 과정을 운영화합니다.
워크스트림은 워크플로, 프로세스 및 작업이 효율적인 송장 처리를 통해 현금 흐름을 개선하는 등의 비즈니스 성과를 달성하는 선형 실행 구조를 제공합니다.

너무 많은 엔터프라이즈가 에이전트 AI를 활용하여 엄격한 단계에 추론을 적용하고 해석의 여지가 있는 영역에 규칙을 적용하며 기존의 작업, 프로세스, 워크플로를 자동화하려 하고 있습니다.

이제는 성과를 달성하는 워크스트림을 통한 자동화를 재고할 때입니다. 워크스트림은 이러한 프레임워크를 통해 목표 달성에 필요한 조정 및 실행 과정을 선형적으로 보여주며, 사람과 AI 에이전트가 워크플로와 프로세스, 작업 전반에 걸쳐 언제, 어디에서, 어떻게 협업하여 성과를 달성하는지를 반영합니다.

워크스트림 자동화는 에이전트 기반의 추론, 로보틱 실행, 그리고 사람이 개입하는 HITL 의사 결정을 하나의 선형 흐름에 통합하여 비즈니스 유저가 이해하고 신뢰할 수 있는 유연하고 동적인 성과 중심의 자동화를 구현합니다. AI는 맥락을 해석하고 모호성을 처리하고 동적으로 적응하여 다음에 수행할 작업과 적합한 프로세스, 특정 정책이 적용되는 지점을 결정하는 기능을 제공합니다.

워크스트림 방식을 적용하면 자동화의 범위를 확장하여 최대 80%의 업무를 처리할 수 있습니다. 나머지는 의도적인 HITL 감독을 통해 관리되며, 사람의 판단이 중요한 케이스에 한해 이를 적용합니다.

워크스트림을 통한 AI 발전으로 성과 달성하기

워크스트림 자동화는 프로세스 자동화의 대체물이 아니라 자동화의 자연스러운 진화로, 비즈니스 중심의 성과를 이끌어내기 위해 선형적이면서 비즈니스가 이해하기 쉬운 업무 흐름을 사용합니다. 워크스트림은 RPA 기반 자동화, 에이전트 기반 추론, 사람의 판단을 하나의 일관된 실행 모델로 결합합니다.

전통적인 자동화에서는 프로세스를 실행 가능한 프로세스와 워크플로 경로로 나누었습니다. 송장 처리를 자동화하고 싶다면 관련 PO 번호를 확인하고, 송장을 PO 및 포장 전표와 대조하고, 가격과 수량을 검증하고, 결제를 생성하도록 합니다. PO 번호를 확인할 수 없다면, 수량이 일치하지 않는다면, 합계가 맞지 않는다면 어떻게 될까요? 규칙이 무너지면 자동화도 함께 무너집니다.

단순함은 워크스트림의 핵심입니다. 변동성을 수백 개의 if-then 규칙과 복잡한 분기 로직으로 처리하는 것이 아니라 성과를 순차적인 단계와 목표를 사용하여 선형적으로 표시합니다. 수신된 송장을 접수하고 데이터를 추출하여 송장 유형과 이후 단계를 결정한 후 PO와 대조합니다. 예외 상황에 대해서는 HITL을 추가한 후 ERP에 게시합니다. 목표 달성을 위해서는 다양한 작업과 프로세스에 더 적합한 자동화 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다. 이 과정에서 RPA, 에이전트, 인력을 효과적으로 관리하기 위해 지능형 오케스트레이션 도구도 활용하게 됩니다.

그런 다음 워크스트림은 현금 흐름 개선과 같은 성과를 도출합니다. 작업 자동화는 송장 수신 및 거래 등록과 같이 예측 가능한 규칙 기반의 업무를 처리하며, 여기서는 정확성, 신뢰성, 속도가 중요합니다. 에이전트 AI는 해석, 의사 결정 및 맥락이 중요한 송장 분류, 라우팅, 매칭 등의 업무에서 의사 결정을 내립니다. 사람은 책임과 경험, 판단이 중요한 상황에서만 필요에 따라 개입합니다. 하지만 전체 워크스트림은 하나의 일관된 흐름으로 비즈니스 성과를 창출합니다.

OpenAI의 모델과 Automation Anywhere APA 시스템과 결합하여 거버넌스, 오케스트레이션, 통제력을 갖춘 워크스트림 자동화 실현하기

우리는 모두 AI의 잠재력에 감탄해 왔습니다. 그러나 AI가 워크스트림을 자동화하고 엔터프라이즈 성과를 달성하게 하려면 인텔리전스, 신뢰, 조정 등 다양한 요소를 통합하는 플랫폼이 필요합니다.

당사가 최근 발표한 OpenAI와의 협업은 의도와 맥락을 이해하는 OpenAI의 고급 추론 및 해석 능력과 다양한 시스템, 에이전트 및 인적 자원 전반에서 행동을 안내하고 사전 구축된 솔루션을 안전하게 오케스트레이션, 제어 및 관리하는 당사의 PRE(프로세스 추론 엔진)를 결합합니다. 그 결과, 당사 에이전트 솔루션을 통해 제한적이고 관찰 가능하며 엔터프라이즈에서 안전하게 대규모로 운영할 수 있는 엔터프라이즈급 자동화를 실현할 수 있습니다. 에이전트 솔루션은 금융, 조달, 고객 지원 등 핵심 비즈니스 영역의 고부가가치 워크스트림을 자동화하도록 특화된 패키지입니다. 여기에는 감사 및 거버넌스도 포함되며, 에이전트 솔루션은 단 며칠 만에 배포할 수 있습니다.

자세히 살펴보자면 OpenAI의 고급 추론 모델은 당사의 에이전트 솔루션에서 중요한 역할을 수행합니다. 전통적인 자동화가 규칙과 제약에 얽매이는 반면, 자동화된 워크스트림은 에이전트 기반 추론을 활용하여 의도를 파악하고 정보를 해석하며 다음 단계의 가능성을 평가합니다.

당사 에이전트 솔루션은 OpenAI의 모델을 활용하여 맥락과 추론, 규칙에 기반해 발전 방향을 결정하고 PRE는 프로토콜, 정책 및 규정에 맞춰 목표를 달성하기 위해 워크스트림을 통제하고 실행합니다. 이러한 의사 결정과 실행의 분리는 의도적인 것이며 OpenAI의 모델은 엔터프라이즈 시스템을 조작하거나 데이터에 직접 접근하지 않으므로 신뢰를 유지할 수 있습니다.

에이전트 솔루션으로 엔터프라이즈 워크스트림 자동화하기

엔터프라이즈 자동화는 작업 기반 RPA에서 에이전트 프로세스 자동화로 빠르게 전환되었으며, 더 많은 프로세스를 자동화하는 방향으로 지속적으로 발전하고 있습니다. 이제 이사회는 챗봇, 어시스턴트, 단일 목적의 에이전트를 증대하는 것이 아닌 실질적인 영향을 기대하고 있습니다.

추진력을 이어가고 파일럿 및 실험 단계를 넘어 확장하려면 이제는 에이전트 기반 추론, 로보틱 실행, HITL 감독을 체계적으로 조율, 관리 및 통제하는 성과 중심의 워크스트림에 집중해야 합니다. 이를 통해 엔터프라이즈 수준의 신뢰를 바탕으로 전체 업무의 80%를 자동화할 수 있습니다.

OpenAI의 가장 효과적인 추론 모델과 당사의 강력한 APA 시스템을 활용하여 자동화 아이디어로 전략적이고 확장 가능한 ROI를 창출하세요. 이를 가능하게 하는 것은 프로세스 자동화에서 워크스트림 자동화로 나아가는 근본적인 진화이며, 이 과정에서 지능형 추론과 조정을 통해 복잡한 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

지금 바로 당사의 에이전트 솔루션에 대해 자세히 알아보세요. 또는 맞춤형 데모를 확인해 보세요.