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ZDNET의 주요 시사점
- 자율적 비즈니스는 새로운 역할과 요구 사항을 의미합니다.
- 숙련된 기술 전문가가 상담원이 통합되도록 도와드립니다.
- 그러나 코스 교정자와 비즈니스 협력자가 열쇠를 쥐고 있습니다.
AI는 오늘날 우리가 당연하게 여기는 일부 역할(기본 운영 작업부터 의사 결정 책임까지)을 발견하고, 협상하고, 거래할 수 있는 에이전트에 의해 수행되는 자율적 비즈니스의 성장을 지원하고 있습니다.
자율성의 시대가 오면 전문가, 특히 IT 부서의 업무량이 줄어들 것이라는 우려가 널리 퍼져 있습니다. 그러나 최근에 살펴본 것처럼 업무의 미래에는 전문가가 에이전트와 효과적이고 생산적으로 작업하는 인간 전문 지식과 AI 기능의 신중한 조화가 필요합니다.
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그렇다면 미래의 에이전트 직장에서 탁월한 능력을 발휘하는 데 어떤 기술이 도움이 될까요? 전문가들은 세 가지 유형의 전문가, 즉 기술에 정통한 조력자, 능동적인 과정 수정자, 결과 중심의 협력자가 중요하다고 제안했습니다.
1. 기술에 정통한 지원자
에이전트가 자율적으로 작업하는 데 중점을 두는 반면, 에너지 공급업체 EDF UK의 데이터 담당 선임 엔터프라이즈 제품 관리자인 Alex Read는 AI를 최대한 활용하려면 강력한 내부 기술 역량이 필요하다는 점을 인식했습니다.
Read의 데이터 팀은 비즈니스 익스플로잇 에이전트 AI 전반에 걸쳐 1,000명 이상의 사용자를 지원합니다. 그의 팀은 데이터 및 디지털 전문가가 기술 지원에 집중하고 사업부가 가치 창출에 집중하는 연합 허브 앤 스포크 모델의 핵심에 자리잡고 있습니다.
그는 ZDNET에 “AI의 경우 상황이 왕입니다”라고 말했습니다. “에이전트 및 AI 지원 경험을 수행하는 엔지니어의 역할은 이러한 서비스와 상호 작용하는 주변 기능을 구축하기 위해 높은 기술 기반이 필요하다는 것입니다.”
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그의 팀은 의미 테이블 및 Horizon 데이터 카탈로그와 같은 Snowflake 기술을 사용하여 데이터 자산을 정의하고 AI 에이전트가 이해할 수 있도록 만듭니다. 그런 다음 팀은 데이터 플랫폼 위에 Snowflake의 코딩 에이전트 CoCo를 사용하여 기능을 구축합니다.
한 가지 예는 서비스 센터 직원이 고객 쿼리를 관리하는 데 도움이 되는 도구입니다. 그의 팀은 CoCo를 사용하여 Snowflake 데이터 플랫폼에서 정보를 가져오고 직원의 Slack 메시징 사용자 인터페이스에 통찰력을 제공하는 에이전트를 개발했습니다.
“엔지니어는 CoCo와 같은 도구가 생산하는 것을 가져와서 약간 더 향상시키거나 더 정확하게 만들기 위해 조정하는 역할을 수행하고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
Capita의 최고 AI 및 제품 책임자인 Sameer Vuyyuru는 자신의 조직이 에이전트 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 탐구하는 또 다른 디지털 리더이며 숙련된 전문가도 이 프로세스에서 특정 역할을 수행합니다.
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Capita는 프로세스 관찰 가능성에 초점을 맞추고 워크플로 자동화가 운영 효율성을 창출할 수 있는 방법을 확립하는 AI Catalyst Stack을 구축했습니다.
Vuyyuru는 ZDNET과의 인터뷰에서 이러한 탐구를 통해 전문가가 지금 자신의 기술 역량을 연마하고 자신의 전문 지식과 에이전트 도구를 결합하여 비즈니스 가치를 창출하는 차세대 서비스를 만드는 방법에 대해 생각할 방법을 찾아야 한다는 결론을 내렸다고 말했습니다.
그는 “매일 AI와 함께 일하기 시작하라”고 말했다. “수천 명의 직원을 볼 때 우리는 모든 직원에게 AI 도구에 대한 액세스 권한을 제공하기 위해 상당한 투자를 했습니다. 그리고 AI를 채택한 직원은 놀랍게도 대부분이 AI를 좋아하고 매일 사용하고 있습니다.”
2. 에이전트 코스 교정자
그러나 전문가들은 새로운 기술을 사용하여 생산성을 높일 수 있지만, 에이전트 AI는 완벽하게 고립된 상태에서 작동하도록 허용할 수 없습니다.
EDF의 Read에 따르면 최고의 IT 전문가는 비즈니스 전반에 걸쳐 깊은 지식을 갖춘 해당 분야 전문가와 협력하여 상담원이 효과적으로 업무를 수행할 수 있도록 합니다.
“CoCo 및 Semantic Tables와 같은 도구에 대해 열광적으로 이야기하는 동안 우리는 여전히 20~30년 동안 에너지 산업 지식을 보유한 조직의 주요 전문가를 보유하고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
“성공은 AI 에이전트의 생산성과 정확성을 높이기 위해 해당 전문 지식을 적용하는 것입니다. 기술적인 문제나 부정확성이 있는 경우 올바른 방향을 정하려면 기술 및 도메인 기능을 이해하는 사람이 필요합니다.”
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Rathbones Asset Management의 최고 운영 책임자인 Stephen Wood는 ZDNET에 IT 부서든 비즈니스 기능이든 에이전트 시대의 전문가들이 새로운 업무 방식으로 전환해야 한다고 말했습니다.
사람들이 업무를 수행하고 프로젝트 목표를 달성하기 위해 노력하는 전통적인 사무실의 지저분하고 임시적인 구조는 사라졌습니다. 그 자리에는 전문가가 대리인 동료를 감독하는 새로운 일련의 관계가 있습니다.
그는 협업 작업 프로세스의 복잡한 성격을 언급하면서 “오늘날 인간이 일하는 방식, 그리고 함께 일하는 방식을 살펴보면 항상 그렇게 깔끔한 것은 아닙니다”라고 말했습니다.
“이제 우리가 정말로 원하는 것은 자신의 일을 잘 아는 전문가가 있고, 그들이 인간이 되어 최종 감독하고 점검하는 세상입니다.”
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Wood는 이러한 종류의 감독이 고도로 통제되고 프로세스 중심의 비즈니스에서 자연스러운 요소라고 말했습니다. 그러나 그는 주체적인 직장으로의 전환이 모든 사람에게 심각한 과제를 안겨줄 것임을 인식했습니다.
“이것은 일을 하는 방식이 매우 다를 것입니다”라고 그는 말했습니다. “그래서 약간의 마찰이 있을 것입니다. 그렇죠? 하지만 살아남는 기업과 사람들은 에이전트 AI를 수용하고 이해하며 다음 단계로 나아가기를 원하는 기업이 될 것입니다.”
3. 결과 중심의 협력자
AI의 잠재적인 힘을 인식하는 것은 단지 출발점일 뿐입니다. 장기적인 비즈니스 목표에 대한 강한 인식은 상담원을 수용하는 데 매우 중요합니다. Formula E의 CTO인 Dan Cherowbrier는 이러한 방향 감각을 가진 전문가가 뛰어난 능력을 발휘할 것이라고 말했습니다.
그는 “내 생각에는 자신이 달성하고 싶은 결과를 명확하게 이해할 수 있는 사람”이라고 말하면서 이러한 기술을 보유한 사람은 조직이 AI를 통해 경제적 가치를 창출하는 데 도움이 될 것이라고 언급했습니다.
“성공하지 못한 기업은 인간, 부서, 사일로를 중심으로 구축된 기존 프로세스를 취하고 원하는 비즈니스 결과를 달성하기보다는 기존 프로세스를 달성하기 위한 에이전트를 구축하려고 노력하는 기업이 될 것입니다.”
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Cherowbrier는 에이전트 AI가 기존 관행을 변화시킨 소프트웨어 개발의 예를 ZDNET에 제시했습니다. 재능 있는 엔지니어는 개발 프로세스 초기에 전문 지식을 집중하여 에이전트에게 프로세스 후반까지 기다리지 않고 올바른 방향을 제시합니다.
“애플리케이션 작성 측면에서 그 결과를 생각해보면 예전에는 전문 지식이 마지막에 나왔습니다. 마지막에는 코딩이 있었고 어느 정도 테스트가 있었습니다.”라고 그는 말했습니다.
“이제 상담원의 경우 이러한 전문 지식이 요구 사항 정의의 최전선에 있어야 합니다. 처음부터 수행해야 할 작업을 이해할 수 없다면 어려움을 겪게 될 것입니다.”
기술 전문 기업 Freshworks의 CTO인 Murali Swaminathan도 명확하게 정의된 비즈니스 목표의 중요성에 중점을 두었습니다.
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그는 기술을 비즈니스 프로세스에 적용하기 전에 숙련된 전문가가 에이전트가 올바른 결과를 제공하도록 ZDNET에 제안했습니다.
“실제로 작동하고 반복 가능한지 확인한 다음 기술을 켜십시오”라고 그는 말했습니다. “모든 것을 켜려고 노력하고 그것이 작동하지 않는다는 것을 깨닫는 대신 몇 가지를 시도하고 올바르게 하고 자신감과 신뢰를 구축한 다음 모든 사람에게 서비스를 출시해야 합니다.”
따라서 상담원은 세심한 지도가 필요합니다. 기술 전문 기업 Zoom의 UK&I 책임자인 Louise Newbury-Smith는 전문가들에게 좋은 소식은 에이전트 기술의 적용을 통해 검증된 목표를 달성하는 것이 매우 인간 중심적인 프로세스가 될 것이라는 점이라고 말했습니다.
그녀는 ZDNET에 “자신의 일에 전념해야 합니다”라고 말했습니다. “당신이 하고 있는 활동과 달성하려는 목표가 무엇이든 개인적으로 무엇인가를 주어야 합니다. 그것은 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 권한을 부여하는 것입니다. 저에게 있어 이러한 접근 방식은 모든 사람이 관련성을 유지하고 미래를 창조하는 방법입니다.”
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