사례를 조심하십시오. 세탁 에이전트는 AI 프로젝트를 위험에 빠뜨리는 마케팅 문제를 노출시킵니다!

올바르게 투자 : 실제 AI 에이전트를 인식하고 값 비싼 실패를 피하는 방법

인공 지능의 빠른 발전은 기술 산업과 기업 세계를 형성하는 놀라운 현상으로 이어졌습니다. 이 마케팅 문제는 실제 AI 에이전트를 구현하고 AI 프로젝트의 혼란과 높은 실패율에 크게 기여하는 회사의 가장 중요한 과제 중 하나입니다.

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에이전트 세척 문제를 이해하십시오

에이전트 세척은 기술 산업에서 광범위한 관행에 대해 설명하며, 공급 업체는 AI 어시스턴트, 로봇 기반 프로세스 자동화 또는 챗봇과 같은 기존 기술을 상담원 기반 솔루션으로 전략적으로 마케팅합니다. 이 시스템에는 이러한 시스템이 종종 실제 AI 에이전트의 결정적인 기능이 부족하다는 사실에도 불구하고 발생합니다. 유명한 컨설팅 회사 인 Gartner는 수천 명의 공급 업체가 약 130 개의 정통 에이전트 기반 AI 기술을 제공한다고 추정합니다.

이 관행은 우연히 발생하지 않았지만 다른 영역에서 이미 관찰 된 확립 된 마케팅 패턴을 따릅니다. 회사가 적절한 기준없이 환경 친화적 인 이미지를 빌려주는 Greenwashing과 유사하게, Agent Washing의 기술 제공 업체는 실제 과대 광고로부터 혜택을 받으려고 노력합니다.

실제 AI 에이전트와 기존 시스템의 근본적인 차이

에이전트 세척의 문제를 완전히 이해하려면 정통 AI 에이전트와 전통적인 자동화 솔루션의 기본 차이를 포착하는 것이 필수적입니다. 실제 AI 에이전트는 기본 시스템과 근본적으로 구별되는 몇 가지 주요 기능을 특징으로합니다.

자율성과 의사 결정 기술

RPA (Robotic Process Automation)와 같은 기존 자동화 도구는 엄격하게 사전 정의 된 규칙을 따르지만 실제 AI 에이전트는 자율적 인 의사 결정을 할 수 있습니다. 끊임없는 인간 감독없이 이러한 결과를 기반으로 많은 양의 데이터를 실시간으로 분석하고 패턴을 인식하며 잘 알려진 결정을 내릴 수 있습니다. 이 자율성을 통해 예측할 수없는 상황에서 적절하게 반응하고 그에 따라 전략을 적용 할 수 있습니다.

학습 및 적응성

실제 AI 에이전트의 또 다른 중요한 특징은 지속적인 학습 능력입니다. 정적으로 유지되는 정기적 인 시스템과 달리 AI 에이전트는 과거 데이터를 분석하고 트렌드를 인식하며 대규모 데이터 세트에서 지식을 이끌어냅니다. 이 지속적인 학습 과정을 통해 새로운 정보에 적응하고 성과를 개선 할 수있어 시간이 지남에 따라 점점 더 효율적이고 더 정확 해집니다.

맥락 이해와 유연성

기존의 챗봇은 크게 정기적으로 기반을 둔 대화를 따르고 사전 정의 된 질문에 대한 답변으로 제한하지만 실제 AI 요원은 복잡한 관계를 논쟁하고 이해할 수 있습니다. 테이블과 같은 구조화 된 데이터를 처리 할 수있을뿐만 아니라 상황에서 이메일이나 문서와 같은 구조화되지 않은 정보를 분석 할 수 있습니다. 이 능력을 사용하면 장기간 미묘한 지침을 따르고 복잡한 비즈니스 목표를 독립적으로 달성 할 수 있습니다.

회사에 대한 세탁 요원의 영향

에이전트 세척은 실제 AI 솔루션을 구현하려는 회사에 대해 광범위한 부정적인 결과를 초래합니다. 실습은 이미 성숙한 에이전트 기술을 습득한다고 믿는 의사 결정자에게 비현실적인 기대를 만듭니다. 실제로 확장 된 자동화 도구 만받습니다. 기대와 현실 사이의 불일치는 AI 프로젝트의 높은 실패율에 크게 기여합니다.

경제적 결과와 자원 낭비

Gartner는 AI 요원 분야의 모든 프로젝트의 40 % 이상이 2027 년 말까지 중단 될 것이라고 예측합니다.이 주요 원인은 비용 증가, 불분명 한 경제적 이점 및 위험 관리를위한 부적절한 조치입니다. Gartner의 수석 이사 분석가 인 Anushree Verma는 이러한 프로젝트의 대부분이 여전히 초기 단계에 있으며 현재 과대 광고에 의한 실험 또는 개념 증명으로 만들어 졌다고 설명합니다.

기술적으로, 기본 모델은 종종 약속 된 서비스를 제공 할만 큼 충분히 성숙하지 않습니다. 그들은 복잡한 비즈니스 목표를 독립적으로 달성하기 위해 행동하는 데 필요한 능력도 없으며 오랫동안 미묘한 지시를 따를 수 없습니다. 이러한 기술적 한계는 에이전트 기반 솔루션으로 광고 된 많은 솔루션이 상당한 이점이나 실제 투자 수익을 제공하지 않음을 의미합니다.

신뢰 손실 및 시장 왜곡

세척 요원은 즉각적인 경제적 손실을 초래할뿐만 아니라 장기적으로 AI 기술에 대한 신뢰를 훼손 할 수 있습니다. AI 에이전트에 대한 실망스러운 경험을 가진 회사는 미래에 실제 AI 솔루션을 채택하는 데 더 예약 될 수 있습니다. 이것은 전체 산업 개발을 늦추고 혁신을 억제 할 수 있습니다.

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기술적 경계 및 식별 기능

에이전트 세척을 식별하고 피하기 위해서, 다양한 자동화 기술 사이의 기술적 차이를 이해하고 실제 AI 에이전트를 인식하는 것이 중요합니다.

로봇 공정 자동화 (RPA) 대 AI 에이전트

RPA 시스템은 정기적 인 반복 작업을 자동화하도록 설계되었습니다. 그들은 구조화 된 데이터를 읽고 처리하는 인간 행동을 모방하지만 명확하게 정의 된 상황에서만 작용할 수 있습니다. 표준에서 벗어나는 상황을 발견하자마자 자동으로 적응할 수없고 인간 에이전트에 경고해야합니다.

반면에 AI 에이전트는 다중 단계 작업을 수행하고 의사 결정 능력 덕분에 예기치 않은 상황에 적응할 수 있습니다. 그들은 기본 자동화를 넘어서서 예상대로 예상되지 않더라도 독립적으로 프로세스를 계속할 수있는 역동적이고 문제 해결 유닛이됩니다.

챗봇 대 실제 AI 에이전트

기존의 챗봇은 사용자에게만 응답하고 인간 에이전트에게 정보를 전달할 수 있습니다. 답변 옵션은 종종 조립식 스크립트 또는 자연어 처리를 기반으로하며 이점을 크게 제한합니다. 반응 할 수는 있지만 사전에 행동하거나 복잡한 결정을 내릴 수는 없습니다.

반면에 실제 AI 에이전트는 문제를 인식하고 솔루션을 찾고 자동으로 구현합니다. 정기적 인 대화 나 구성없이 논쟁, 상황 관련 결정을 내리고 행동을 독립적으로 수행 할 수 있습니다.

미래의 기술로서 에이전트 프로세스 자동화 (APA)

에이전트 프로세스 자동화는 다음 진화 수준의 자동화를 나타냅니다. 기존의 자동화 도구와 달리 APA 시스템은 자율 AI 에이전트에 의한 대상 프로세스 자동화를 수행 할 수 있습니다. 몇몇 에이전트는 다중 상 작업을 수행하고 오케스트레이션 레이어로 조정하여 유연하고 적응 가능한 자동화를 가능하게합니다.

시장 역학 및 산업 개발

AI 요원의 시장은 현재 집중적 인 성장 단계를 겪고 있지만 불확실성과 과장으로 특징 지어집니다. 웹 세미나 참가자 3,412 명 미만의 가트너 설문 조사에 따르면 현재 시장 상황을 분명히 보여줍니다. 응답자의 19 %는 회사가 이미 AGI 에이전트에 크게 투자했으며 42 %는 다소 신중한 투자를보고했다고 밝혔다.

투자 행동 및 시장 성숙

이 수치는 분할 시장 상황을 보여줍니다. 상당한 회사의 회사가 이미 투자하거나 투자를 계획하고 있지만 설문 조사에 응한 사람들의 31 %가 미정 또는 대기 중입니다. 현재 이용 가능한 많은 제안이 약속 된 이점을 제공하지 않는다는 사실을 감안할 때 이러한 꺼리는 전적으로 정당화됩니다.

그럼에도 불구하고 가트너는 실제 에이전트 AI 솔루션에 대한 상당한 성장 전위를 예측합니다. 2028 년까지 2024 년의 모든 일일 비즈니스 결정의 15 % 이상이 2024 년의 0 %에 비해 AGI 에이전트에 의해 자율적으로 이루어져야합니다. 또한 2024 년까지 AGI 구성 요소를 통해 모든 회사 소프트웨어 응용 프로그램의 약 33 %가있을 것으로 예상됩니다.

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품질 관리 및 시장 조정

수천 명의 공급 업체와 정통 에이전트 기반 기술을 가진 130 개 회사의 불일치는 다가오는 시장 정리를 나타냅니다. 실제 혁신을 제공하는 회사는 에이전트 세척 만 운영하는 회사와 차별화됩니다.

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AI 구현의 과제

실제 AI 에이전트의 구현은 에이전트 세척 문제를 넘어서는 다양한 과제를 가져옵니다. 이러한 과제는 때때로 많은 회사가 왜 덜 까다 롭고 효과적인 솔루션을 사용하는지 설명합니다.

기술적 복잡성 및 인프라 요구 사항

실제 AI 에이전트를 기존 회사 시스템에 통합하는 것은 기술적으로 요구되며 기존 프로세스를 크게 방해 할 수 있습니다. 많은 회사들이 AI 워크로드를 효과적으로 관리하기 위해 필요한 IT 인프라를 가지고 있지 않습니다. Cisco의 연구에 따르면 스위스의 거의 4 분의 1만이 AI 구현에 적합한 유연한 네트워크를 보유하고 있습니다.

확장 성이 제한되거나 부족하여 대다수의 회사는 현재 IT 인프라로 새로운 AI 프로세스를 관리 할 수 ​​없습니다. 거의 모든 사람들은 증가 된 성능 및 산술 요구 사항을 충족시키기 위해 추가 그래픽 프로세서 (GPU)가 필요합니다.

데이터 품질 및 데이터 가용성

고품질, 다양하고 액세스 가능한 데이터는 모든 AI 활동의 기본 요구 사항입니다. 그러나 그러한 데이터를 제공 할 때 대부분의 회사는 약합니다. 주요 문제는 회사 데이터가 조직 전체에 중앙에서 관리되는 데이터베이스가 아니라 사일로에서 배포된다는 것입니다.

이러한 데이터 사일로는 AI 에이전트를 구현하기가 어렵을뿐만 아니라 결함이있는 모델과 잘못된 결론으로 ​​이어질 수 있습니다. 불완전하거나 부정확 한 데이터는 실제 에이전트인지 종래의 자동화 솔루션인지에 관계없이 각 AI 솔루션의 효과를 약화시킵니다.

문화적, 조직적 장벽

AI 요원의 도입은 기술 일뿐 만 아니라 무엇보다도 문화적 도전입니다. 직원들은 오래된 작업 방법을 포기하고 새로운 기술을 받아 들여야합니다. 변화에 대한 저항, 변화의 장점 및 훈련 부족에 대한 이해 부족은 성공을 크게 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.

IT 및 디지털 영역에서 숙련 된 근로자의 부족은 또 다른 주요 장애물을 나타냅니다. 기술 노하우와 디지털 비즈니스 모델에 대한 이해가 모두있는 올바른 재능이 없으면 AI 기술의 잠재력은 종종 사용되지 않습니다.

에이전트 세척을 피하기위한 전략

실제 AI 에이전트를 구현하려는 회사는 에이전트 세척을 인식하고 피하는 법을 배워야합니다. 이를 위해서는 체계적인 접근 방식과 올바른 평가 기준이 필요합니다.

실제 AI 에이전트의 식별

실제 AI 에이전트는 기존 자동화 솔루션과 구별되는 특정 기능을 특징으로합니다. 그들은 독립적으로 행동하며 끊임없이 인간의 개입없이 예기치 않은 상황을 처리 할 수 ​​있습니다. 그들은 주변 환경에서 배우고 실시간으로 전략을 조정할 수 있습니다.

중요한 특징은 자율적 인식 및 데이터 수집 능력입니다. 실제 AI 에이전트는 자연어 처리를 사용하여 다른 소스에서 데이터를 지속적으로 수집하고 사용자 행동과 텍스트 및 언어 정보를 분석합니다. 이 분석을 바탕으로 행동 계획을 세우고 복잡한 작업을 하위 목표로 분해하고 그에 따라 우선 순위를 정합니다.

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제공자 선택에서 실사

AI 솔루션을 선택할 때 회사는 철저한 부지런함을 수행해야합니다. 여기에는 공급자의 기술 사양, 참조 및 사례 연구에 대한 자세한 검토가 포함됩니다. 회사는 중요한 질문을해야합니다. 시스템은 독립적으로 배우고 적응할 수 있습니까? 실제 결정 기술이 있습니까? 인간의 개입없이 복잡한 다중 상 작업에 대처할 수 있습니까?

파일럿 프로젝트 및 점진적인 구현

Gartner는 상담원 AI를 사용하여 명확한 부가 가치 또는 검증 가능한 투자 수익을 제공하는 경우에만 사용하는 것이 좋습니다. 좋은 시작은 의사 결정 상황, 자동화 일상 프로세스 또는 처리,보다 복잡한 사용 사례가 해결되기 전에 해결하기 전에 문의에 AI 에이전트를 사용하는 것입니다.

미래의 전망과 시장 개발

현재의 과제와 에이전트 세척의 문제에도 불구하고 AGI 요원은 AI 기술의 중요한 개발 단계를 나타내고 새로운 시장 기회를 열어줍니다. 기술은 자원을보다 효율적으로 사용하고 복잡한 작업을 자동화하며 일상 비즈니스의 혁신을 촉진 할 수있는 잠재력을 제공합니다.

산업에 대한 변형 효과

AI 에이전트는 특히 마케팅 및 판매에 혁신적인 영향을 미칩니다. 이들은 전례없는 효율성으로 샘플 및 선호도를 기반으로 회사를 기반으로하고 개인화 된 경험을 만듭니다. 고정 규칙에 따라 작동하는 기존 마케팅 자동화 플랫폼과 달리 실제 AI 에이전트는 고객 행동에 동적으로 반응하고 그에 따라 전략을 적용 할 수 있습니다.

직업의 진화

실제 AI 에이전트의 개발은 또한 일의 세계에 큰 영향을 미칠 것입니다. Bloomberg Intelligence 추정에 따르면 AI 에이전트의 사용 증가로 인해 세계 최대 은행들 중 20 만 개의 일자리가 제거 될 수있었습니다. 이 개발은 기업과 사회가 재교육 및 추가 교육 프로그램을 적극적으로 개발할 필요가 있음을 강조합니다.

규제 개발

실제 AI 에이전트의 확산이 증가함에 따라 규제 프레임 워크도 더 큰 역할을 할 것입니다. 회사는 데이터 보호, 데이터 주권, 지식 및 글로벌 규정에 대한 준수와 데이터 및 알고리즘 측면에서 편견 및 투명성 개념을 고려해야합니다.

기업을 위한 조치에 대한 권고사항

에이전트 세척 문제의 복잡성과 실제 AI 에이전트를 구현 해야하는 과제를 고려하여 회사는 체계적인 접근 방식을 추구해야합니다.

전략 계획 및 목표

회사는 먼저 AI 에이전트가 비즈니스 목표 달성에 기여할 수있는 방법을 정의하는 명확한 디지털 전략을 개발해야합니다. “우리는 AI를 사용하고 싶다”와 같은 모호한 목표로는 충분하지 않습니다. 대신 비즈니스 전략에 맞게 조정 된 구체적이고 측정 가능한 목표를 정의해야합니다.

역량 구조 및 추가 교육

모든 수준의 직원이 AI를 처리 할 수 ​​있도록 추가 교육의 홍보가 필요합니다. 기업은 효율성 증가, 프로세스 최적화 및 새로운 비즈니스 기회를 구현하기 위해 추가 교육, 데이터 중심 의사 결정 -제작 프로세스 및 혁신적인 응용 분야에 투자해야합니다.

데이터 보호 및 보안에 중점을 둡니다

데이터 보호 및 IT 보안을 보장하는 것은 데이터 오용과 같은 위험을 최소화하고 기술에 대한 신뢰를 쌓는 데 필수적입니다. 이러한 조치는 효율성의 증가에 기여할뿐만 아니라 AI의 수용 및 지속 가능한 사용을 촉진합니다.

세척 딜레마 제를 탐색하십시오

에이전트 세척은 실제 AI 에이전트의 장점으로부터 혜택을 받고 자하는 회사에게 중요한 도전입니다. 기존 기술을 상담원 기반 솔루션으로 바꾸는 광범위한 관행은 비현실적인 기대, 자원 낭비 및 궁극적으로 AI 프로젝트의 높은 실패율로 이어집니다.

성공하기 위해 회사는 실제 AI 에이전트를 기존 자동화 솔루션과 구별하는 법을 배워야합니다. 이를 위해서는 기술적 차이에 대한 깊은 이해, 공급자 선택에 대한 신중한 실사 및 구현에 대한 전략적 접근 방식이 필요합니다.

현재의 과제에도 불구하고 실제 AI 에이전트의 개발은 혁신과 효율성을 높일 수있는 막대한 잠재력을 제공합니다. 현재 올바른 기본 사항을 만들고 에이전트 세탁 과대 광고에 속지 않는 회사는 장기적 으로이 기술의 변형 가능성으로부터 혜택을받을 수 있습니다.

미래는 개별 작업의 간단한 자동화가 아니라 독립적으로 배우고 복잡한 비즈니스 문제를 적응하고 해결할 수있는 사람과 실제 AI 요원 간의 지능적인 협력에 있습니다. 성공의 열쇠는 명확성, 사실주의 및 전략적 예측 으로이 미래를 만드는 것입니다.

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