RPA의 진화인가, 혁신인가?··· 분석가들이 본 AI 에이전트 도입의 ‘골든타임’

뉴클리어스리서치의 수석 분석가 캐머런 마시는 AI 에이전트가 자율적으로 조치를 취할 수 있는 이유를 언급했다. 그에 따르면 예상치 못한 데이터를 만나면 제대로 작동하지 않는 RPA와 달리 AI 에이전트는 데이터를 해석하고 결과를 예측하며, 새로운 데이터로부터 학습하면서 의사결정을 내린다.

또한 차다는 AI 에이전트가 필요한 데이터, 워크플로우, 도구에 접근할 수 있는 경우에 적응형 특성을 통해 보험 심사원, 대출 담당자, 사례 관리자 업무처럼 전통적인 RPA가 처리할 수 없는 복잡하고 가변적인 작업을 처리한다고 말했다. 기업의 효율성을 높이는 데 유용하다는 설명이다.

이미 세일즈포스의 에이전트포스(Salesforce Agentforce), 마이크로소프트의 코파일럿 기반 자율 에이전트, 서비스나우의 AI 에이전트(ServiceNow AI Agent), 구글의 버텍스 AI 에이전트 빌더(Vertex AI Agent Builder), 아마존 베드록 에이전트, IBM의 왓슨x 에이전트 빌더 등 주요 소프트웨어 벤더가 데이터, 워크플로우, 도구에 접근 가능한 AI 에이전트 솔루션을 제공 중이며, 더 많은 벤더가 이런 솔루션을 출시할 전망이다.