Salesforce와 ServiceNow, 자율형 에이전트 출시
챗봇의 시대가 저물고 있습니다. Salesforce와 ServiceNow는 단순한 코파일럿(copilot)의 단계를 넘어섰습니다. 이들은 인간의 프롬프트를 기다리지 않고 스스로 행동하는 자율형 에이전트를 출시하고 있습니다.
이 에이전트들은 시스템을 모니터링하고, 의사결정을 내리며, 다양한 플랫폼에 걸쳐 작업을 수행합니다.
시장의 주요 변화:
- 통합 에이전트 프레임워크: 이제 Salesforce와 ServiceNow의 에이전트들은 데이터를 공유하고 서로 다른 시스템 간에 협업할 수 있습니다.
- 코파일럿에서 에이전트로: 기존 도구들은 사용자의 프롬프트가 필요했습니다. 새로운 에이전트들은 백그라운드에서 작동하며 고객 문제를 해결하거나 하드웨어를 관리합니다.
- 새로운 가격 모델: 소프트웨어 기업들이 사용자당 과금 방식에서 AI가 완료한 작업량을 기준으로 과금하는 방식으로 전환하고 있습니다.
비즈니스에 미치는 영향:
Salesforce Agentforce 2.0은 추론 엔진(reasoning engine)을 사용합니다. 고객이 환불을 요청하면, 에이전트는 단순히 정책을 보여주는 데 그치지 않습니다. 사람이 티켓을 확인하기도 전에 거래 내역을 검토하고, 고객 등급을 확인하며, 재고 상태까지 체크합니다.
ServiceNow는 IT 관리에 집중하고 있습니다. 이들의 에이전트는 시스템 로그를 모니터링하여 서버 장애를 예측합니다. 장애 발생 가능성이 보이면 에이전트가 자동으로 백업 시스템을 가동합니다.
이점:
- 더 빠른 문제 해결: AI는 엔지니어를 기다리지 않고도 해결책을 찾아 테스트하고 배포할 수 있습니다.
- 수동 작업 감소: 인사(HR) 및 법무 분야의 반복적인 업무가 자동화된 워크플로우로 전환됩니다.
관리해야 할 리스크:
- 데이터 품질: 에이전트는 데이터가 깨끗할 때만 제대로 작동합니다. 잘못된 데이터는 AI를 통해 훨씬 더 빠르게 오류를 확산시킵니다.
- 통제 및 감독: 엄격한 규칙을 설정해야 합니다. 에이전트가 승인되지 않은 할인이나 재무적 약속을 하는 상황을 방지해야 합니다.
- 모델 드리프트(Model Drift): 소프트웨어 제공업체가 AI 모델을 업데이트하면, 기존 워크플로우가 변경되거나 일관성이 없어질 수 있습니다.
목표는 인간을 완전히 대체하는 것이 아닙니다. 가장 뛰어난 시스템은 복잡하거나 감정적인 이슈를 충분한 맥락을 파악한 담당자에게 전달합니다. 성공 여부는 자율형 에이전트에 대해 얼마나 많은 통제권을 유지하느냐에 달려 있습니다.
출처: https://dev.to/autonainews/salesforce-and-servicenow-launch-autonomous-agent-hubs-to-cut-opex-nmc
선택 사항 학습 커뮤니티: https://t.me/GyaanSetuAi