편집자 주: 이 글은 에이전트형 AI, 챗봇, 코파일럿 등의 최신 기술과 실제 활용 사례를 소개하는 AI On 블로그 시리즈의 일부입니다. 이 시리즈는 AI 쿼리 엔진을 뒷받침하는 고급 AI 에이전트와, 이를 구동하는 NVIDIA의 소프트웨어 및 하드웨어에 대해 함께 다룹니다.
앞으로 3년 안에 대부분의 비즈니스 업무에 AI 에이전트가 관여할 것으로 예상됩니다. 특히 사람과 AI가 효과적으로 협업할 경우, 사람들이 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 시간이 65%까지 늘어날 수 있다는 전망도 있습니다.
AI 에이전트는 맥락과 결과를 바탕으로 스스로 학습하고 추론하며, 상황에 맞게 유연하게 대응합니다. 단순한 효율 향상을 넘어, 기대 이상의 성과를 이끌어낼 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 이러한 에이전트가 비즈니스 전략의 중심으로 떠오르면서, 어떤 영역에서 실질적인 효과를 내고 있으며, 투자의 가치를 어떻게 증명할 수 있는지가 리더들에게 중요한 과제로 부상하고 있습니다.
다음은 에이전틱 AI가 팀 성과를 높이는 여섯 가지 방법과, 그 효과를 측정하는 실질적인 기준입니다.
1. AI 에이전트를 통한 소프트웨어 개발 가속화
AI 에이전트는 지능형 코파일럿처럼 작동하며, 코드 생성, 테스트, 배포 등 소프트웨어 개발 과정 전반을 자동화하는 데 기여합니다.
오류를 조기에 발견해 품질을 높이고 출시 속도를 개선할 수 있으며, 문서화된 정보를 구조화해 제공함으로써 신입 엔지니어의 온보딩 속도도 높일 수 있습니다.
예를 들어, NVIDIA ChipNeMo는 NVIDIA의 내부 칩 설계 데이터를 기반으로 맞춤형 거대 언어 모델(LLM)로 학습된 전문 에이전트 팀입니다. 이 시스템은 설계, 검증, 문서화 업무를 수행하는 5,000명의 NVIDIA 엔지니어들이 단 1년 만에 총 4,000일에 달하는 엔지니어링 업무 시간을 절약할 수 있도록 지원했습니다.
ChipNeMo는 도입 이후 다음과 같은 성과를 달성했습니다:
NVIDIA Nemotron을 활용한 에이전트 구축 방법과 NVIDIA NeMo Agent Toolkit으로 AI 코드 생성 성능을 높이는 방법도 함께 소개됩니다.
2. 데이터 기반 의사결정 지원
AI 에이전트는 다양한 산업에서 복잡하고 시급한 데이터를 빠르게 분석해, 투자나 비즈니스 전략 같은 중요한 의사결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.
예를 들어, BlackRock의 Aladdin Copilot은 수천 개 금융기관의 사용자들이 활용하는 내장형 AI 어시스턴트입니다. 간단한 텍스트 입력만으로 포트폴리오 인사이트를 얻고, 투자 리서치를 평가하며, 가용 현금 잔액을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 투자 결정의 정확도는 높이고, 리서치에 걸리는 시간은 몇 분에서 몇 초로 줄일 수 있었습니다.
VAST Data는 내부와 외부의 다양한 소스에서 정보를 빠르게 수집하고 통합하는 데 에이전트를 활용하고 있습니다. 이 덕분에 영업팀은 고객 계정에 대한 유용하고 최신의 인사이트에 더 빠르게 접근할 수 있습니다.
3. IT 운영 최적화
AI 에이전트는 인프라를 선제적으로 모니터링하고, 의사결정을 자동화하는 등 IT 운영 관리에 효과적으로 활용됩니다.
IT 운영 관리를 위한 AI 에이전트는 다음을 제공합니다.:
빠르게 변화하는 통신 환경에서는, AI 에이전트가 실시간 성능 지표를 분석하고 서비스 장애를 예측함으로써 네트워크 운영을 효과적으로 지원할 수 있습니다. 예를 들어, Telenor Group은 통신망 구성에 NVIDIA Blueprint를 적용해 5G 및 그 이후 세대의 성능 요구를 충족하는 지능형 자율 네트워크를 구축했습니다.
4. 산업 및 제조 운영 간소화
AI 에이전트는 물리적 세계와 상호작용할 수 있기 때문에, 비디오 분석을 통해 조립 라인을 실시간으로 모니터링하고 품질 점검이나 이상 감지를 수행할 수 있습니다.
Pegatron은 지난 4년간 사내 AI 에이전트 개발 속도를 400% 높이기 위해 PEGA AI Factory 플랫폼을 구축했습니다. 또한 NVIDIA Omniverse 기반의 디지털 트윈 플랫폼 PEGAVERSE를 통해 실제 생산 라인을 만들기 전 가상으로 시뮬레이션하고 테스트하며 최적화할 수 있어, 공장 구축 시간을 40% 단축했습니다.
Pegatron은 조립 공정에도 NVIDIA의 비디오 검색 및 요약용 AI Blueprint를 적용한 비디오 분석 AI 에이전트를 도입해, 라인당 인건비를 7% 줄이고 불량률을 67% 낮추는 성과를 냈습니다.
Siemens는 Industrial Copilot을 통해 실시간 공장 데이터를 활용하고 있으며, 이는 유지보수 기술자와 현장 작업자에게 필요한 정보를 제공해 평균 25%의 반응형 유지보수 시간을 절감할 수 있을 것으로 기대됩니다.
Foxconn 역시 디지털 트윈과 AI 에이전트를 활용해 생산 라인을 최적화하고 있으며, 로봇 시뮬레이션과 실시간 품질 및 안전 모니터링을 통해 배치 시간을 50% 단축했습니다.
5. 고객 서비스 향상
AI 에이전트는 동시에 수천 건의 문의를 처리할 수 있어, 대규모 고객 응대를 효율적으로 수행하고 대기 시간을 줄이는 데 강점을 보입니다.
AT&T는 “Ask AT&T”라는 생성형 AI 솔루션을 직원 및 계약직에게 제공하고 있으며, 현재 100개 이상의 솔루션과 에이전트가 운영 중입니다. 이 시스템은 NVIDIA NeMo와 NIM 마이크로서비스 기반의 LLM으로 구축되어, 관련 문서를 빠르게 찾아주고 반복적인 문의를 자동으로 처리합니다.
Ask AT&T는 이메일, 회의, 과거 거래 정보를 바탕으로 상황에 맞는 조언을 제공하며, 24시간 개인화된 지원을 제공합니다. 또한 실시간 피드백 루프가 내장돼 있어, 지속적으로 에이전트 성능을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 콜센터 대화 분석 비용이 84% 절감되었습니다.
6. 맞춤형 교육 지원
AI 에이전트는 학습 지원을 보다 개별화하고, 확장 가능하며 효과적으로 만들어주면서 강사들이 보다 심화된 교육에 집중할 수 있도록 돕고 있습니다.
급증하는 수업 규모와 조교 인력 부족 문제에 직면한 Clemson University는 NVIDIA Blueprint for retrieval-augmented generation을 활용해, 어려운 개념을 설명해주는 AI 기반 가상 조교를 개발했습니다.
이 가상 조교는 단순히 정답만 제공하는 것이 아니라, 문제 해결 과정을 단계별로 안내하며 능동적인 사고와 비판적 사고를 유도해 학생들의 깊이 있는 이해와 학업 윤리를 강화합니다.
또한 수업 내용, 과제 마감일, 학생의 제출물에 맞춰 피드백과 힌트를 맞춤 제공하며, 24시간 운영돼 수강 인원과 관계없이 모든 학생에게 적시에 개인화된 지원을 제공합니다.
AI 에이전트의 성공은 어떻게 측정할 수 있을까?
AI 에이전트의 효과를 측정하는 일은 단순한 체크리스트 항목이 아니라, 투자 가치를 극대화하는 데 핵심적인 요소입니다. 성공을 어떻게 정의하느냐에 따라 AI 시스템이 실제로 얼마나 가치를 제공하는지가 달라집니다. 하지만 많은 기업들이 명확한 측정 기준 없이 에이전트를 도입하면서, 투자 수익률을 입증하거나 개선이 필요한 부분을 파악하기 어려운 상황에 직면하곤 합니다.
평가 전략을 수립할 때는, 목표에 가장 중요한 지표가 무엇인지부터 고려해야 합니다. 예를 들어 다음과 같은 항목들이 있습니다:
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도입 및 참여도: 기술이 실제로 얼마나 활용되고 있는지를 추적합니다. 에이전트를 사용하는 사용자 수, 사용 빈도, 세션 지속 시간 등이 주요 지표입니다. 참여도가 높다는 것은 에이전트가 일상적으로 효과적인 지원을 제공하고 있다는 의미입니다.
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작업 완료율: 단순 사용률을 넘어서 결과 중심으로 평가합니다. 에이전트가 얼마나 많은 요청을 처리했는지, 그리고 그중 어느 정도가 인간의 개입 없이 완료됐는지를 측정합니다. 예를 들어 소프트웨어 개발에서는 자동 코드 생성 비율을 측정해, 실제로 얼마나 많은 코드가 AI를 통해 작성되었는지를 파악할 수 있습니다.
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생산성과 효율성 향상: 절감된 시간을 수치로 나타냅니다. IT 문제 해결 시간, 의사결정을 위한 보고서 생성 시간, 고객 응대 시간 등을 지표로 삼아, 효율성 개선 효과를 입증할 수 있습니다.
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비즈니스 성과와의 연계: 에이전트 성능이 실제 비즈니스 결과에 어떤 영향을 미치는지를 살펴봅니다. 예를 들어 고객지원에서는 상호작용당 비용, 소프트웨어 개발에서는 제품 출시까지 걸리는 시간, IT 운영에서는 예기치 않은 다운타임 감소 등이 해당됩니다.
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사용자 경험의 질: 시스템이 신뢰할 수 있고 효과적으로 작동하는지를 판단합니다. 예를 들어 개발자용 코드 품질 점수, 데이터 기반 의사결정의 예측 정확도, 고객 서비스 만족도 등이 중요한 평가 기준이 될 수 있습니다.
핵심은, AI 에이전트의 성과를 단일 수치로 평가할 수 없다는 점입니다. 도입률, 효율성, 정확도, 비즈니스 효과 등 다양한 요소가 함께 고려되어야 합니다. 처음부터 적절한 지표 조합을 설정하면, 기업은 성공 여부를 명확히 판단할 수 있을 뿐 아니라, AI 에이전트가 제공하는 가치를 지속적으로 개선해 나갈 수 있습니다.
AI를 활용해 일상적인 업무를 혁신하고 투자 수익률을 높이고 있는 다양한 고객 사례를 더 알아보세요.
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