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Copilot 및 AI 에이전트

Copilot 및 AI 에이전트가 함께 작동하여 주요 조직에서 비즈니스 운영을 혁신하는 방법에 대해 간략하게 알아보세요.
노트북으로 작업하는 여성

Copilot 그리고 AI 에이전트란?

Copilot은 작업을 지원하고 인사이트를 제공하며 생산성을 향상시키는 AI 기반 도우미입니다. 에이전트는 특정 프로세스를 처리하거나 비즈니스 문제를 해결하기 위해 빌드된 특수 AI 도구입니다. 에이전트를 AI 시대의 앱으로, Copilot을 인터페이스로 생각하세요.

핵심 사항

  • 부조종사 및 AI 에이전트 간의 관계에 대한 개요를 확인합니다.
  • 작업 자동화, 데이터 분석, 의사 결정 및 적응성을 비롯한 AI 에이전트의 기능을 살펴보세요.
  • 다양한 유형의 AI 에이전트 및 사용 시기를 이해합니다.
  • AI 에이전트에게 통신, 학습 및 적응 기능을 제공하는 기술을 자세히 알아봅니다.
  • 작동 중인 AI 에이전트의 예를 참조하세요.
  • 워크플로 또는 시스템에 AI를 구현하는 방법에 대한 지침을 확인하세요.
  • AI 에이전트가 비즈니스 운영을 혁신하는 방법을 알아봅니다.
  • AI 에이전트의 미래를 위한 저장소에 무엇이 있는지 알아보세요.

Copilot과 AI 에이전트의 관계

copiMicrosoft 365 Copilot과 같은 Copilot은 실시간 지원, 제안 및 상황별 지침을 제공하여 생산성과 창의성을 높일 수 있는 AI 기반 도우미입니다.

에이전트는 특수화되며, Copilot과 함께 사용하여 특정 작업을 수행할 수 있으며, 종종 에이전트를 사용하는 사용자의 입력을 최소화합니다. 실시간으로 사용자 문의에 응답하고 해결할 수도 있고, 데이터 및 미리 정의된 목표에 따라 특정 작업을 수행하여 독립적으로 작동할 수도 있습니다. 또한 비즈니스 프로세스를 실행하고, 새로운 과제에 적응하고, 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다.

에이전트가 AI 기반 인터페이스의 앱과 같은 경우 Copilot은 이러한 에이전트와 상호 작용할 수 있는 인터페이스입니다. 예를 들어 Microsoft 365 Copilot은 영업용 Microsoft 365 Copilot, 서비스용 Microsoft 365 Copilot 및 재무용 Microsoft 365 Copilot을 비롯한 에이전트 모음을 제공합니다.

AI 에이전트가 수행할 수 있는 작업

AI 에이전트를 다양한 필드에 걸쳐 다양한 시나리오에 적용하여 효율성과 혁신을 추진할 수 있습니다. 이러한 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 작업 자동화: AI 에이전트는 반복적이고 일상적인 작업을 간소화하여 사용자가 더 의미 있는 과제를 해결하는 데 집중할 수 있도록 합니다. 챗봇을 통해 고객 조회를 자동화하고, 예약을 관리하고, 트랜잭션을 처리하여 생산성을 높일 수 있습니다.
     
  • 고급 데이터 분석: AI 에이전트는 방대한 양의 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 비즈니스 전략을 알리는 인사이트를 추출할 수 있습니다. 또한 고객 피드백, 판매 데이터 및 시장 추세를 처리하여 동작 패턴 및 추세를 식별하여 팀이 실시간 정보를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.
     
  • 의사 결정: 데이터 입력 및 알고리즘을 사용하여 AI 에이전트는 여러 동적 환경에서 독립적으로 작동할 수 있습니다. 여기에는 작업 우선 순위 지정, 작업 권장 또는 판매 예측에 따라 재고 수준 최적화와 같이 자율적으로 동작하는 작업이 포함됩니다.
     
  • 과제에 적응: AI 에이전트는 사용자 상호 작용 및 피드백을 분석하고 처리하여 시간이 지남에 따라 성능을 조정하고 개선합니다. 이 기능을 사용하면 AI 도구가 응답을 구체화하고, 사용자 환경을 개인 설정하며, 더 효과적으로 작업할 수 있습니다. 예를 들어 IT 운영에서 AI 에이전트는 기록 데이터에서 학습하여 인시던트 대응 전략을 개선하고 해결 시간을 향상시킬 수 있습니다.
생성 AI의 기능에 대해 자세히 알아보려면 Microsoft AI 제품, 솔루션 및 리소스를 살펴보세요.

AI 에이전트 유형

프롬프트 및 응답 에이전트

프롬프트 및 응답 에이전트는 사용자의 입력 또는 “프롬프트”에 따라 특정 작업을 수행하도록 설계된 AI 도구입니다. 이러한 에이전트는 지정된 입력을 처리하고 해당 응답을 생성하여 사용자와 주고 받는 교환을 용이하게 합니다. 챗봇, 가상 도우미 또는 비즈니스 애플리케이션용 특수 AI 시스템과 같은 다양한 컨텍스트에서 사용할 수 있습니다.

프롬프트 및 응답 에이전트는 액세스 권한이 있는 데이터 형식과 동작을 결정하는 미리 정의된 규칙 집합에 따라 작동합니다. 데이터, 규칙 또는 작동하는 컨텍스트의 모든 변경 내용에 신속하게 대응할 수 있습니다. 

자연 대화를 시뮬레이트하기 위한 것이므로 사용자 문의 또는 요청에 대한 즉각적인 응답이 필요한 시나리오(예: 고객 서비스)에서 일반적으로 사용됩니다. 프롬프트 및 응답 에이전트는 기존 시스템에 복잡성을 더하지 않고 일상적인 상호 작용을 간소화하고 고객 지원을 향상하려는 조직에 효과적입니다.

작업 에이전트

인지 에이전트는 인간 사고 프로세스를 모방하도록 설계되었습니다. 기계 학습 및 자연어 처리를 사용하여 시간이 지남에 따라 사용자 동작을 이해하고 학습하고 적응하므로 기록 데이터를 분석하고 학습에 따라 작업을 수행하는 데 유용합니다.

Cognitive Agent는 Siri 및 Alexa와 같은 가상 도우미와 같은 애플리케이션에서 사용되며, 사용자 기본 설정에서 학습하고 응답을 지속적으로 개선할 수 있습니다. 기업에서 인지 에이전트는 고객 데이터를 분석하여 보다 합리적인 의사 결정을 지원하는 맞춤형 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 데이터 기반 인사이트를 사용하여 조직에서 보다 개인화된 사용자 환경을 만들고 고객 만족도와 참여를 개선하는 데 도움을 줍니다.

자율 에이전트

자치 에이전트에는 고유한 역할과 기능이 있습니다. 엔터티로서 독립적으로 작동하지만, 다른 에이전트와 상호 작용하고 협업하여 복잡한 문제를 해결하고, 더 큰 프로세스를 최적화하거나, 특정 목표를 달성할 수도 있습니다.

이러한 다중 에이전트 시스템은 물류 및 공급망 관리에서 자주 사용됩니다. 여기서 자율 에이전트는 재고 관리, 배송 추적 및 리소스 할당과 같은 작업을 동적으로 오케스트레이션할 수 있습니다. 또한 여러 에이전트가 트래픽 흐름, 대중 교통 및 에너지 분산을 관리하는 동시에 데이터에서 학습하는 스마트 시티와 같은 대규모 환경에도 적용할 수 있습니다. 비즈니스 환경에서 조직은 자율 에이전트를 사용하여 부서 전체의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

AI 에이전트가 워크플로를 개선하는 방법

향상된 생산성

전 세계 조직은 이미 AI 에이전트를 사용하여 생산성을 높이고 혁신을 주도하고 있습니다. 예를 들어 의료 조직은 AI 에이전트를 사용하여 환자 진단 및 치료 권장 사항을 지원합니다. AI 에이전트는 방대한 양의 의료 데이터와 연구를 분석하여 의사 결정 프로세스를 간소화하는 인사이트를 제공하여 환자 관리에 더 집중할 수 있도록 합니다.

반면에 제조 시설의 경우 AI 에이전트를 사용하여 운영을 최적화하고 전반적인 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다. 예를 들어 에이전트는 재고 수준을 동적으로 최적화하여 인기 있는 제품이 항상 재고에 포함되도록 하면서 재고 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 AI 에이전트는 실시간으로 장비 상태를 모니터링하여 분석이 발생하기 전에 유지 관리 요구 사항을 예측할 수 있습니다. 

고객 서비스

점점 더 많은 소매 회사가 웹 사이트와 모바일 앱에서 AI 기반 챗봇을 1 제품 권장 사항, 예약 및 조회를 지원하기 위해 배포하기 시작했습니다. 이러한 챗봇은 주문, 결제 및 반품과 관련하여 고객에게 즉시 응답하여 전반적인 고객 만족도를 높입니다.

은행에서 AI 에이전트는 계정 잔액, 거래 내역 및 대출 애플리케이션과 관련된 고객 조회를 관리하여 필요할 때마다 고객에게 즉각적인 지원을 제공할 수 있습니다. 또한 숙박에서 AI 컨시어지는 게스트의 예약을 지원하고, 현지 권장 사항을 제공하고, 실시간으로 문제를 해결할 수 있습니다. 고객 지향 조직의 경우 AI 에이전트는 고객 환경을 개선하고, 운영을 간소화하고, 더 높은 수익을 창출할 수 있습니다.

운영 효율성

다양한 산업 분야의 기술 조직은 AI 에이전트를 사용하여 운영 효율성을 대규모로 최대화하고 있습니다. 전 세계 웨어하우스에서 AI 기반 솔루션은 항목을 선택하고 경로를 최적화하여 주문 처리에 소요되는 시간을 줄입니다. 이 자동화는 운영 속도를 높일 뿐만 아니라 인건비도 낮아 비즈니스에서 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 합니다.

운영 효율성에 대한 AI의 가능성은 거의 무한합니다. 프로젝트 타임라인 및 리소스 할당을 관리하기 위해 AI 에이전트를 배포하는 건설 회사를 고려해 보세요. AI 에이전트는 날씨 조건, 인력 가용성 및 자재 용품을 분석하여 프로젝트 일정을 동적으로 조정할 수 있습니다. 농업에서 AI 에이전트는 드론과 센서를 사용하여 자르기 상태를 모니터링하여 실시간 데이터와 관개 및 병충해 방제에 대한 권장 사항을 제공합니다. 두 시나리오 모두에서 AI 에이전트는 프로젝트를 적시에 완료하면서 비용을 절감합니다.

AI 에이전트를 시작하는 방법

비즈니스 워크플로에서 AI 에이전트 구현을 시작하려면 다음 모범 사례를 고려하세요.
 
  1. 사용 사례를 확인합니다. 먼저 달성하려는 작업을 명확하고 간략하게 설명하려고 합니다. 고객 서비스 이니셔티브를 최적화하려고 하시나요? 또는 데이터에서 더 심층적인 인사이트를 얻는 데 더 관심이 있나요? 먼저 기존 워크플로를 분석하여 자동화 또는 AI 지원을 통해 개선할 수 있는 특정 작업을 식별합니다.
     
  2. AI 솔루션을 선택 및 리서치합니다. 다양한 AI 에이전트 및 플랫폼을 연구할 때 기능, 사용 편의성, 확장성 및 기존 시스템과의 호환성과 같은 요소를 고려합니다. 강력한 보안, 신뢰할 수 있는 고객 지원 및 리소스를 제공하여 지속적인 요구 사항을 지원하는 솔루션을 선택하세요.
     
  3. 파일럿 테스트. 구현을 진행하기 전에 소규모 사용자 그룹을 사용하여 파일럿 테스트를 수행합니다. 이렇게 하면 AI 에이전트의 성능을 평가하고 인사이트를 수집하여 개선할 과제 또는 영역을 식별할 수 있습니다.
     
  4. 교육 및 구성. 특정 요구 사항에 맞게 AI 에이전트를 구성하는 것이 중요합니다. 여기에는 워크플로 설정, 사용자 권한 정의 및 응답 사용자 지정이 포함될 수 있습니다. 기록 데이터를 사용하여 AI 에이전트를 학습시켜 정확도와 효율성을 향상시킬 수도 있습니다. 이 구현 단계에서는 특히 중요한 정보를 처리할 때 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 요구 사항에 주의해야 합니다.
     
  5. 구현. 구현하는 동안 AI 에이전트가 기존 소프트웨어, 시스템 및 도구에 원활하게 통합되도록 해야 합니다. 여기에는 API, 커넥터 또는 기타 통합 메서드를 사용하는 작업이 포함될 수 있습니다. 또한 AI 에이전트가 기존 프로세스와 잘 작동하는지 확인하기 위해 철저한 테스트를 수행해야 합니다.
     
  6. 모니터링 및 최적화. 완료되면 응답 시간, 고객 만족도 및 작업 완료율과 같은 성능 메트릭을 설정하여 AI 에이전트의 효율성을 추적합니다. AI 에이전트의 성능을 지속적으로 모니터링하고 사용자 피드백 및 성능 데이터에 따라 필요에 따라 조정해야 합니다.
     
  7. 범위 및 확장. 초기 배포의 성공에 따라 AI 이니셔티브를 채택을 위한 다른 부서 또는 워크플로로 확장하는 것을 고려할 수 있습니다. AI를 효과적으로 사용하는 데 필요한 기술을 갖도록 팀을 교육하거나 교육해야 할 수도 있습니다. 

변화된 비즈니스 작업

에이전트가 비즈니스를 혁신하는 방법

AI 에이전트는 수동 작업을 크게 줄이고 더 빠르고 정확한 의사 결정을 용이하게 함으로써 비즈니스 운영에 혁신을 일으킬 수 있습니다. 일반적으로 미리 결정된 규칙 및 정적 워크플로를 사용하는 기존 자동화 방법과 달리 AI 에이전트는 기계 학습 및 고급 알고리즘을 사용하여 변화하는 조건에 적응하고 상호 작용을 통해 학습합니다. 이러한 적응성을 통해 고객 조회, 재고 관리 및 데이터 분석과 같은 복잡한 작업을 더 미묘한 차이와 효율성으로 처리할 수 있습니다.

조직은 이러한 도구를 사용하여 공급망 운영, 재무, 고객 서비스, 판매 등 비즈니스의 모든 측면을 확대합니다. 예를 들어 영업에서 AI 에이전트는 고객 데이터를 기반으로 예측 분석을 제공하여 팀의 역량을 강화합니다. AI 에이전트는 잠재 고객을 식별하여 의사 결정 프로세스를 향상시켜 영업 담당자에게 가장 가능성 있는 기회에 집중할 수 있는 기능을 제공합니다.

AI 에이전트를 사용하는 조직에서는 운영 효율성과 비용 절감이 크게 향상되는 경우가 많습니다. 예를 들어 글로벌 과학 자료 회사 Dow는 최근 Microsoft와 협력하여 Copilot 및 에이전트를 사용하여 화물 송장 시스템을 변환하고, 청구서 변칙을 식별하고, 글로벌 배송 작업을 간소화했습니다. 모든 배송 모드 및 글로벌 위치에서 롤아웃되면 이 시스템은 첫 해 내에 수백만 개의 배송 비용을 절감할 수 있습니다.

비즈니스 리더를 위한 AI의 가치와 영향 살펴보기

다음 단계

챗봇을 사용하여 고객 서비스를 자동화하거나 예측 판매 분석을 사용하는지에 관계없이 AI 에이전트에 대한 잠재적 애플리케이션은 방대하고 다양합니다. AI 에이전트는 비즈니스 운영을 크게 향상시키고 의사 결정에 중요한 인사이트를 제공할 수 있는 다양한 이점을 제공합니다. 이러한 에이전트는 수동 워크로드를 줄여 팀이 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있도록 합니다. 상호 작용을 통해 학습하는 기능을 통해 시간이 지남에 따라 적응하고 개선하여 보다 개인화된 환경과 최적화된 워크플로를 제공할 수 있습니다.

기술이 계속 발전함에 따라 AI 에이전트를 운영에 추가하면 프로세스를 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 오늘날의 빠르게 변화하는 시장에서 비즈니스의 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 성장 및 적응을 위한 강력한 프레임워크를 제공할 수 있습니다. 
리소스
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자주 묻는 질문

  • 먼저 자동화가 조직에 가치를 제공할 수 있는 특정 사용 사례를 확인하는 것으로 시작합니다. 다음으로, 요구 사항에 맞는 AI 솔루션을 선택하고, 파일럿 테스트를 수행하고, 구체화에 대한 피드백을 수집합니다. 마지막으로 AI 에이전트를 기존 시스템에 연결하고, 팀을 학습시킨 다음, 지속적으로 성능을 모니터링하여 영향을 최적화합니다.
  • 예. 일부 AI 에이전트는 API 또는 기본 제공 커넥터를 통해 기존 소프트웨어 및 시스템과 통합할 수 있습니다. AI 솔루션을 선택할 때 기존 플랫폼과의 호환성을 확인하여 원활한 통합을 보장합니다.
  • AI 에이전트의 ROI를 측정하려면 비즈니스 목표에 부합하는 KPI(핵심 성과 지표)를 설정한 다음, 정기적으로 이러한 메트릭을 추적하여 영향을 평가하는 것이 좋습니다.
  • AI 에이전트는 사람이 감독하지 않고 시스템을 자동화하여 운영 효율성을 개선하여 직원들이 더 복잡하고 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 합니다. 또한 대규모 데이터 세트를 신속하게 분석하고, 즉시 명확하지 않을 수 있는 패턴과 추세를 식별하고, 더 나은 예측 및 전략적 계획을 위해 실행 가능한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
  • 몇 가지 일반적인 방법에는 암호화, 액세스 제어 및 산업별 표준 준수가 포함됩니다. 그러나 업계, 처리되는 데이터 유형 및 조직 내에서 에이전트를 사용하는 방법에 따라 다를 수 있으므로 일부 AI 에이전트는 동일한 보안 조치를 사용하지 않습니다. Microsoft에서 책임 있는 AI 사례에 대해 자세히 알아보세요.
  1. [1]
    사용할 수 있는 모바일 앱은 국가/지역에 따라 다릅니다.