𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 𝗞𝗻𝗼𝘄𝗹𝗲𝗱𝗴𝗲 𝗚𝗿𝗮𝗽𝗵𝘀: 𝗔 𝗕𝗲𝗴𝗶𝗻𝗻𝗲𝗿'𝘀 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲
AI는 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있습니다. 다음 단계는 자율 에이전트(autonomous agents)와 지식 그래프(knowledge graphs)를 결합하는 것입니다.
지식 그래프는 데이터의 네트워크입니다. 엔티티(entity)를 위한 노드(node)와 관계(relationship)를 위한 엣지(edge)를 사용합니다. 전통적인 데이터베이스는 테이블을 사용하지만, 지식 그래프는 연결을 사용합니다. 이러한 구조는 인간의 뇌와 유사하게 작동하며, 정보가 다른 정보와 어떻게 연관되는지를 보여줍니다.
에이전틱 AI(Agentic AI)는 스스로 행동하는 시스템을 의미합니다. 이러한 시스템은 단순히 질문에 답하는 것 이상의 역할을 수행합니다.
- 도움 없이 워크플로우 계획
- 조건이 변할 때 의사 결정 수행
- 결과로부터 학습
- 다른 시스템과 협업
이 두 가지를 결합하면 지능형 자동화(intelligent automation)가 구현됩니다. 그래프는 맥락(context)을 제공하고, 에이전트는 행동(action)을 수행합니다.
예시: 고객 서비스 일반적인 시스템은 구매 이력을 보여줍니다. 지식 그래프를 갖춘 에이전틱 시스템은 그 이상의 것을 파악합니다. 제품 리콜 정보를 확인하고, 경쟁사에 대한 관심을 감지하며, 해당 고객이 우량 고객임을 인지합니다. 그리고 이러한 맥락을 바탕으로 행동합니다.
이 기술을 사용하는 산업 분야:
- 헬스케어: 증상, 병력 및 연구 데이터 연결
- 금융: 거래 네트워크를 통한 부정행위 탐지
- 공급망: 공급업체 연결을 통한 물류 최적화
- 연구: 여러 분야에 걸친 과학적 발견 연결
시작하는 방법:
- 데이터 도메인을 찾으세요. 비즈니스에 중요한 관계가 무엇인지 파악하십시오.
- 작게 시작하세요. 하나의 유스케이스(use case)를 선택하십시오.
- 데이터를 점검하세요. 이미 보유하고 있는 것이 무엇인지 확인하십시오.
- 도구를 살펴보세요. 그래프 데이터베이스와 에이전트 프레임워크를 조사하십시오.
자율적인 의사 결정과 맥락이 결합되어 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 부분에 집중하세요.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi